Introducción al modelado de datos en el Generador de datos

Los modelos analíticos son la base analítica para que los datos estén listos para el consumo en SAP Analytics Cloud. Permiten a los usuarios crear y definir modelos multidimensionales y de varios hechos, sirviendo datos con fines analíticos y respondiendo a diferentes preguntas empresariales. Los indicadores predefinidos, las jerarquías, los filtros, los parámetros y las asociaciones proporcionan una navegación flexible y fácil a través de los datos subyacentes.

Estos son más valores y beneficios del modelo analítico:

• Más capacidades analíticas y cálculos responden a preguntas empresariales más complejas.
• La reutilización maximizada del objeto fuente reduce el esfuerzo y el número de objetos que se deben actualizar.
• Un mejor control de la salida debido a la poda del modelo y la jerarquía optimiza el rendimiento.
• La integración optimizada de los artefactos de SAP BW existentes asegura las inversiones existentes.
• La vista previa analítica fomenta la calidad del modelo.
• Dar soporte a la democratización de datos y las estrategias de analíticas de autoservicio, ya que el usuario orientado al negocio puede crear modelos fácilmente.

Vea este vídeo para ver cómo crear un modelo analítico.

Utilice el modelo analítico de SAP Datasphere como capa de datos para consumir los datos.

El modelo analítico ahora es el objeto para crear historias en SAP Analytics Cloud.

El modelo analítico sustituye al conjunto de datos analíticos que está expuesto para su consumo. Los conjuntos de datos analíticos aún están disponibles, pero ahora debería utilizar el modelo analítico.

El modelo analítico ofrece más cálculos y una mayor funcionalidad. Puede eliminar lo que desea exponer en su objeto, evitando cálculos innecesarios y, como resultado, logrando un mejor rendimiento. También ofrece indicadores calculados, indicadores restringidos y una vista previa de análisis.

Aunque los conjuntos de datos analíticos aún están disponibles, las nuevas funciones solo se desarrollan para el modelo analítico. Puede crear fácilmente un modelo analítico sobre conjuntos de datos analíticos.

Las fuentes de los modelos analíticos son hechos (o conjuntos de datos analíticos). Estos hechos pueden contener dimensiones, textos y jerarquías.

• Colección de editores de código bajo/sin código para admitir el modelado gráfico

• Modelos de modelo E/R, tablas, vistas, sql y vistas de script SQL

• Se centra en los operadores de modelado más utilizados

• Modelado multidimensional y analítico enriquecido que reutiliza indicadores, jerarquías, filtros, parámetros y asociaciones predefinidos
• Vista previa analítica integrada, incluido el filtrado, la rotación, las jerarquías, etc.
• Se integra perfectamente con SAP Analytics Cloud y Office 365 para analizar datos

1. Para abrir el editor, en la navegación lateral seleccione Generador de datos, elija un espacio (si es necesario) y elija Nuevo modelo analítico.
2. Añada una fuente.
3. Para seleccionar o anular la selección de cualquier indicador, dimensión asociada o atributo en el panel de propiedades de la derecha, seleccione su fuente de hechos en el área de diseño.
4. Para editar las propiedades del modelo analítico, seleccione el fondo del área de diseño, que muestra las propiedades del modelo analítico en el panel lateral.
5. Para editar las propiedades de la fuente de hechos, seleccione la fuente de hechos en el área de diseño, mostrando sus propiedades en el panel lateral.
6. Para editar las propiedades de una dimensión, seleccione la dimensión en el área de diseño, mostrando sus propiedades en el panel lateral.
7. Al hacer clic en una dimensión o en la fuente de hechos en el área de diseño, puede modificar el alias de este elemento. El alias es el nombre que se muestra en la historia en SAP Analytics Cloud.
8. Seleccione Vista previa para verificar que los datos aparezcan como se esperaba. Hay dos opciones: existe la vista previa simple, que está disponible a través del menú contextual en el editor en el modelo analítico.

En SAP Datasphere, junto con SAP Analytics Cloud, puede combinar sus fuentes de datos y extraer análisis de ellas en función de las historias. Una historia es donde sus datos cobran vida con potentes visualizaciones de datos. Los cuadros, gráficos, tablas y otros elementos visuales se organizan para contar la historia de su empresa u organización. Las historias son los resultados analizados de la combinación de diferentes fuentes de datos y modelos. Aquí, comienza a visualizar la información valiosa que obtuvo de sus datos y la prepara para compartirla con sus partes interesadas.

SAP Analytics Cloud ofrece una experiencia integrada para planificación, BI y predicción en un servicio, con conectividad de datos en vivo para analíticas de punta a punta para su empresa inteligente.

SAP HANA Cloud, SAP Analytics Cloud y SAP Datasphere son una parte esencial de la estrategia de SAP. La combinación de ambos es una poderosa herramienta diseñada para escenarios analíticos complejos basados en arquitecturas de sistemas híbridos.

• Consumo directo de modelos de datos de SAP Datasphere en SAP Analytics Cloud mediante una conexión en tiempo real
• Se pueden conectar varios arrendatarios de SAP Datasphere a cualquier número de sistemas SAP Analytics Cloud

• SAP Analytics Cloud, add-in para Microsoft Office 365 con conexión en tiempo real para la versión en línea o de escritorio
• SAP Datasphere con SAP Analysis para Microsoft Office 2.8 SP14+ (limitado)

• Integración bidireccional de SAP Datasphere y SAP Analytics Cloud para planificación
• Utilice la API de OData para extraer datos de SAP Datasphere a la planificación
• Utilice la API del servicio de exportación de datos para extraer datos en SAP Datasphere

• Consumo directo de modelos de datos en SAP Analytics Cloud mediante una conexión en tiempo real
• Capacidad de conectarse en tiempo real a conjuntos de datos fuente en SAP Datasphere y crear historias en SAP Analytics Cloud
• Los arrendatarios de SAP Datasphere se pueden conectar a cualquier número de sistemas SAP Analytics Cloud y viceversa.
• La conectividad en tiempo real debe configurarse para cada sistema SAP Analytics Cloud
• La traducción de metadatos se puede activar para historias de SAP Analytics Cloud
• Nota SAP 2832606 - Limitaciones con conexiones en tiempo real

Vea este vídeo para ver cómo consumir SAP Datasphere en SAP Analytics Cloud.

Una historia implica la capacidad de analizar los datos generados por las conexiones que ha realizado durante la fase de modelado. A continuación, puede visualizarla y contar una historia basada en los datos. Con SAP Datasphere, puede asegurarse de tener los datos actualizados que necesita. También puede asegurarse de que sus datos estén listos para ser interpretados sin dedicar tiempo valioso a organizarlos.

En SAP Datasphere, la creación de una historia suele ser el último paso en el análisis de datos. Aquí puede descubrir y comunicar visualmente información importante sobre los datos. Crear una historia es tan fácil como seleccionar los gráficos y las dimensiones e indicadores adecuados. Sin embargo, puede implementar diferentes estrategias y mejores prácticas para crear historias atractivas que comuniquen exactamente lo que desea.

La mejor manera de acercarse a la creación de historias es esbozar exactamente lo que está buscando a partir de los datos. Esto proporciona un punto de partida claro desde el que puede encontrar otros análisis. Su objetivo principal podría ser saber qué clientes están comprando más a través de la búsqueda de cualquier posible tendencia de compra. También podría ser para descubrir qué vendedor tiene las ventas más altas. Podría ser ambos. Para ello, se centra en responder cada pregunta con gráficos y, después de responder a las grandes preguntas, despliega información oculta adicional.

Al crear su historia, los principios de diseño son importantes. Los ejemplos de principios de diseño incluyen el uso de espacios en blanco (para que las historias sean fáciles de leer) o el uso de colores complementarios (para resaltar gráficos importantes en su historia).

Es importante evitar que los gráficos se ocupen minimizando el color, eliminando el diseño confuso, eliminando la información redundante y poniendo los datos en el orden correcto. El objetivo es atraer a las personas a su historia y mantenerlas comprometidas presentando información que sea fácil de interpretar. Puede presentar información compleja. Sin embargo, lo hace de forma simplificada.