모델링 옵션 이해

차원은 숫자 데이터(예: 제품 범주, 일자, 지역, 코스트 센터 등)에 대한 관점을 제공하는 범주를 나타냅니다. 차원에는 차원을 추가로 설명하는 속성이 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 고객 차원을 자세히 설명하기 위해 전화번호, 주소 등의 속성을 가진 고객에 대한 차원이 있을 수 있습니다.

차원을 계층구조 뷰로 롤업할 수도 있습니다. 예를 들어 시간(연도, 분기, 월), 지역(국가, 지역, 위치), 사원 구조(임원, 관리자, 사원) 등입니다.

계수는 분석 중인 숫자 값(예: 매출액, 급여, 사원 수, 판매량 등)을 나타냅니다. 이러한 수량은 계정 유형 차원이라고 하는 단일 차원(계정 또는 이와 유사한 이름)에 포함되는 경우가 있습니다. 이 경우 숫자 값은 기업 대차대조표, 손익계산서, 손익계산서 등의 개별 항목을 나타냅니다. 그러나 숫자 값을 계수라고 하는 개별 요소로 표시할 수도 있습니다.

차원과 계수는 시간 경과에 따른 수익 추세선인지 또는 여러 지역의 총 마진을 테이블 형식으로 비교하는지에 관계없이 데이터를 보기 위한 프레임워크입니다.

모델은 차원과 계수로 구성되며 특정 데이터 하위 세트(예: 판매, 생산, 재무, 출하 등)를 나타냅니다.

모델은 SAP Analytics Cloud 스토리의 기본 데이터 소스입니다.

SAP Analytics Cloud에는 두 가지 유형의 모델이 있습니다.

1. 분석 모델은 읽기 전용입니다.
2. 계획 모델은 읽기/쓰기입니다.

분석 모델은 읽기 전용 데이터 보고 및 분석에만 사용됩니다. 일자 차원을 사용할 수 있지만 필수는 아니므로 디자인 단계 중에 모델에서 일자 차원을 제거할 수 있습니다.

일자 차원이 선택적인 이유는 무엇입니까? 한 가지 시나리오는 모델이 현재 데이터만 나타낸다는 것입니다. 사용자는 데이터가 항상 "현재"라는 것을 알기 때문에 일자 차원이 필요하지 않습니다.

계획 모델에는일자 및 버전 에 필요한 차원이 사전 구성되어 있습니다. 계획 액티비티는 타임 프레임에 따라 결정되고 계획 번호는 예산, 예측, 계획 등 다양한 목적으로 사용되므로 이 차원은 필수입니다. 계획 모델은 모델 레벨과 차원 레벨 모두에서 보안 기능을 지원합니다.

스토리에서 계획 모델로 작업할 때 계획 권한이 있는 사용자는 고유한 버전의 모델 데이터를 생성할 수 있습니다. 또한 값을 새로 입력하거나, 데이터를 복사하여 붙여넣거나, 데이터 작업을 사용하여 모델에 데이터를 쓸 수도 있습니다.

SAP Analytics Cloud의 모델러 영역에서는 모델을 생성할 수 있습니다. 데이터 통합 전략에 따라 다음 두 가지 방법 중 하나로 신규 모델을 생성할 수 있습니다.

1. 모델을 생성합니다.
2. 라이브 데이터 모델을 생성합니다.

데이터세트는 일반적으로 테이블 형식으로 표시되는 간단한 데이터 컬렉션입니다. 스토리의 기반으로 데이터세트를 사용할 수 있습니다.

SAP Analytics Cloud에는 다음 두 가지 유형의 데이터세트가 있습니다.

1. 임베드된 데이터세트는 스토리에 임베드되며 해당 스토리에 고유합니다. 스토리 외부로 공유하거나 새로 고칠 수 없습니다.
2. 공용 데이터세트는 독립 실행형 데이터세트이며 여러 스토리 간에 공유될 수 있습니다.

기본 데이터 준비 및 변환 기능을 통해 두 가지 유형의 데이터세트를 모두 확장할 수 있습니다.

데이터 집합을 새로 고치도록 예약할 수 없습니다. 업데이트된 데이터를 수동으로 다시 가져와야 합니다. SAP Analytics Cloud는 새로 가져온 데이터의 열과 기존 데이터의 열을 자동으로 일치시키지만 이전 데이터 변환은 손실됩니다.

플랫 파일에서 데이터를 임포트하는 경우 호환 가능한 파일(원본 파일과 열 수가 동일하고 열 이름과 데이터 유형이 원본 파일과 동일한 파일)만 다시 임포트할 수 있습니다.

두 데이터세트 모두 사용자에게 액세스를 허용하는 방식으로 보안을 설정할 수 있습니다. 단, 열 기준 보안이나 속성 보안은 어느 데이터세트에도 지원되지 않습니다.

임베드된 데이터세트를 공용 데이터세트로 전환할 수 있습니다. 그러나 공용 데이터세트에는 데이터 소스를 변경할 수 없다는 제한사항이 있습니다. 예를 들어, 공용 데이터세트가 처음에 플랫 파일에서 생성되었지만 이제 SAP Business Warehouse 쿼리를 사용하려는 경우 변경할 수 있는 옵션이 없습니다. 반면에 임베드된 데이터세트에서는 신규 데이터 추가 옵션을 통해 데이터 소스를 변경할 수 있습니다.

임베드된 데이터세트를 모델로 변환할 수도 있지만, 이 경우 데이터세트에 수행한 모든 변환이 손실되므로 모델에서 다시 생성해야 합니다. 그러나 공용 데이터세트는 모델로 변환할 수 없습니다.

전반적으로 데이터세트와 모델은 서로를 보완합니다. 데이터세트는 수집된 데이터를 기반으로 하는 관리되지 않는 임시 사용 케이스에 적합합니다. 모델은 관리되는 데이터 분석과 계획 시나리오가 필요한 사용 케이스에서 사용됩니다.

요약하면, 데이터세트와 모델의 주요 차이점은 다음과 같습니다.