데이터 빌더에서 데이터 모델링 소개

Objective

After completing this lesson, you will be able to 데이터 빌더의 용도와 사용 방법 설명

데이터 빌더

SAP Datasphere의 초기 모델링 단계

DW 모델러 역할을 가진 IT 중심 사용자는 연결과 기타 소스에서 데이터를 직접 데이터 빌더 로 임포트하고 흐름을 사용하여 데이터를 복제, 추출, 변환 및 로드할 수 있습니다.

DW 모델러 역할을 가진 비즈니스 사용자는 비즈니스 빌더 편집기를 사용하여 SAP Analytics Cloud 및 MS Excel에서 사용할 수 있도록 데이터 빌더 오브젝트를 결합, 세부 조정, 확장하고 경량적이고 긴밀하게 초점을 맞춘 퍼스펙티브를 표시할 수 있습니다.

SAP Datasphere에는 IT 중심의 사용자를 위한 데이터 레이어와 비즈니스 중심 사용자를 위한 비즈니스 계층이라는 두 가지 데이터 모델링 영역이 있습니다.

SAP Datasphere는 비즈니스 분석가부터 깊이 있는 비즈니스 이해, 기술에 정통한 개발자 및 고급 사용자에 이르기까지 다양한 사용자 그룹을 처리하는 다양한 모델링 기능을 제공합니다. 일반적인 End-to-End 시나리오에서 SAP Datasphere의 밀접하게 관련된 다음 두 컴포넌트가 사용/적용됩니다."

  • SAP Datasphere 데이터 레이어에는 기본 데이터 소스와 테이블의 기본 모델링이 포함되어 있습니다. 관련 툴 세트는 SAP Datasphere 데이터 빌더에서 사용할 수 있습니다. 여기서 개발자와 모델러는 테이블, 뷰, 인텔리전트 조회를 사용하여 데이터를 결합하고 정리하고 준비합니다. SAP Analytics Cloud 및 기타 분석 클라이언트에 뷰를 직접 표시할 수 있습니다.
  • SAP Datasphere 비즈니스 계층을 통해 사용자는 비즈니스 용어를 기반으로 고유한 비즈니스 모델을 생성할 수 있습니다. SAP Datasphere 비즈니스 빌더는 관련 툴 세트를 제공합니다. 비즈니스 빌더 는 추가 모델링과 사용을 위해 데이터 빌더 오브젝트를 사용할 수 있습니다. 좀 더 의미론적인 접근법으로 비즈니스 사용자는 비즈니스 빌더 편집기를 사용하여 모델을 생성합니다. 경량의 집중 오브젝트를 노출하기 전에 SAP Datasphere 데이터 빌더 아티팩트를 추가 시맨틱 정보와 결합하고 세분화하며 확장합니다. SAP Analytics Cloud 및 기타 분석 클라이언트는 이러한 오브젝트를 사용합니다.

데이터 빌더 아티팩트 유형

다양한 시맨틱 유형과 반영된 오브젝트 유형을 사용하여 비즈니스 데이터 모델을 모델링할 수 있습니다.
  • 팩트 - 엔티티에 분석할 수 있는 계수가 하나 이상 포함되어 있음을 나타냅니다.
  • 차원 - 다른 엔티티에 정의된 계수를 분석하고 범주화하는 데 사용되는 특성이 내 엔티티에 포함되어 있음을 나타냅니다.
  • 계층구조 - 엔티티에 차원의 멤버에 대한 상위-하위 관계가 포함되어 있음을 나타냅니다.
  • 텍스트 - 텍스트 특성을 번역하기 위한 언어 식별자가 있는 문자열이 엔티티에 포함되어 있음을 나타냅니다.

SAP Datasphere는 직관적인 그래픽 인터페이스에서 데이터 빌더 아티팩트를 모델링할 수 있는 편집기를 제공합니다. 소스 브라우저 에서 소스를 끌어서 놓고 필요에 따라 결합할 수 있습니다. 다른 연산자를 추가하여 열을 제거하거나 생성하고 데이터를 필터링하거나 집계할 수 있습니다. 계수 및 출력 구조의 다른 애스펙트를 출력 노드에 지정할 수도 있습니다.

SAP Datasphere 그래픽 뷰 편집기에는 모든 단계의 데이터 미리보기와 같은 광범위한 기능이 있습니다.
데이터 모델을 정의하는 첫 번째 단계는 사전 정의된 연결을 선택하는 것입니다.

SAP Datasphere는 테이블 또는 데이터베이스 뷰를 사용자 공간으로 임포트할 수 있는 다양한 방법을 제공합니다.

예제:

  • 데이터 빌더 시작 페이지: 임포트 마법사를 사용하여 모든 연결에서 원격 테이블을 임포트합니다.
  • E/R 모델: 테이블을 공간으로 임포트하여 E/R 모델 다이어그램에 추가합니다.
  • 그래픽 뷰 또는 SQL 뷰: 공간에 테이블을 임포트하여 뷰에서 소스로 직접 사용합니다.

이 동영상에서 IT 중심 공간에서 새로운 분석 뷰를 구축하는 방법을 알아보십시오.

다음으로, 나에게 지정된 공간에서 데이터에 액세스하는 방법을 살펴보겠습니다.

데이터 모델을 설정하는 마지막 단계는 모델을 배포(런타임 오브젝트 빌드)하고 원하는 경우 모델을 공유하는 것입니다.

SAP Analytic Cloud, 기타 분석 클라이언트, ETL 및 기타 툴에서 뷰를 사용할 수 있도록 "사용을 위해 표시" 스위치(리포팅 레이어)를 활성화합니다. 공간 외부에서 사용을 위해 표시 스위치가 활성화된 뷰에만 액세스할 수 있습니다.

노트

SAP Analytic Cloud에서 사용하기 위해 모델 유형 분석 모델 을 사용하는 것이 SAP의 권장사항입니다.

분석 모델

분석 모델은 SAP Analytics Cloud에서 데이터를 사용할 수 있도록 하기 위한 분석 기반입니다. 다차원 및 다중 팩트 모델을 생성 및 정의하여 분석 목적으로 데이터를 제공하고 다양한 비즈니스 질문에 답변할 수 있습니다. 사전 정의된 계수, 계층구조, 필터, 매개변수 및 연관 관계를 통해 기본 데이터를 유연하고 쉽게 탐색할 수 있습니다.

SAP Datasphere 분석 모델은 리포팅 레이어를 나타내며 비즈니스 사용자도 정의할 수 있습니다.

분석 모델의 더 많은 가치와 이점은 다음과 같습니다.

  • 더 많은 분석 기능과 계산이 더 복잡한 비즈니스 질문에 대한 답변을 제공합니다.
  • 소스 오브젝트를 최대로 재사용하면 유지보수할 오브젝트 수와 수고를 줄일 수 있습니다.
  • 모델 및 계층구조 프루닝으로 인해 출력을 더 효과적으로 제어하면 성능이 최적화됩니다.
  • 기존 SAP BW 아티팩트의 최적화된 통합으로 기존 투자 보장
  • 분석 미리보기는 모델 품질을 촉진합니다.
  • 비즈니스 중심 사용자로서 데이터 민주화 및 셀프 서비스 분석 전략을 지원하면 모델을 쉽게 생성할 수 있습니다.

이 동영상에서 분석 모델을 생성하는 방법을 확인할 수 있습니다.

SAP Datasphere 분석 모델을 데이터 레이어로 사용하여 데이터를 사용합니다.

SAP Datasphere 분석 모델은 데이터 레이어 및 비즈니스 계층에서 제공할 수 있습니다.

분석 모델은 이제 SAP Analytics Cloud에서 스토리를 작성하기 위한 오브젝트입니다.

분석 모델은 사용을 위해 표시된 분석 데이터세트 를 대체합니다. 분석 데이터세트를 계속 사용할 수 있지만 이제 분석 모델을 사용해야 합니다.

분석 모델은 더 많은 계산과 기능을 제공합니다. 오브젝트에 표시할 항목을 제거하여 불필요한 계산을 피하고 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. 계산된 계수, 제한된 계수, 분석 미리보기도 제공됩니다.

분석 데이터세트를 계속 사용할 수는 있지만 새로운 기능은 분석 모델에 대해서만 개발됩니다. 분석 데이터세트 위에 분석 모델을 쉽게 생성할 수 있습니다.

전반적인 SAP는 소스에서 SAP Analytics Cloud로 데이터를 가져오기 위한 로우/노 코드 접근 방식을 제공합니다.

분석 모델의 소스는 팩트(또는 분석 데이터세트)입니다. 이러한 팩트는 차원, 텍스트 및 계층구조를 포함할 수 있습니다.

그래픽 및 스크립트 뷰

  • 그래픽 모델링을 지원하는 노 코드/로우 코드 편집기 컬렉션

  • 모델 E/R 모델, 테이블, 뷰, SQL 및 SQL 스크립트 뷰

  • 가장 많이 사용되는 모델링 연산자에 초점

분석 모델

  • 사전 정의된 계수, 계층구조, 필터, 매개변수 및 연관 관계를 재사용하는 풍부한 다차원 및 분석 모델링
  • 필터링, 피벗팅, 계층구조 등을 포함한 기본 제공 분석 미리보기
  • SAP Analytics Cloud 및 Office 365와 원활하게 통합하여 데이터 분석

절차

  1. 편집기를 열려면 측면 탐색에서 데이터 빌더 를 선택하고 공간(필요한 경우)을 선택한 후 신규 분석 모델 을 선택합니다.
  2. 소스를 추가합니다.
  3. 오른쪽의 속성 패널에서 계수, 관련 차원 또는 특성을 선택하거나 선택 해제하려면 캔버스에서 팩트 소스를 선택합니다.
  4. 분석 모델의 속성을 편집하려면 캔버스 배경을 선택하고 사이드 패널에 분석 모델의 속성을 표시합니다.
  5. 팩트 소스의 속성을 편집하려면 캔버스에서 팩트 소스를 선택하면 사이드 패널에 팩트 소스의 속성이 표시됩니다.
  6. 차원의 속성을 편집하려면 캔버스에서 차원을 선택하고 사이드 패널에 차원 속성을 표시합니다.
  7. 캔버스에서 차원이나 팩트 소스를 클릭하면 이 항목의 별칭을 변경할 수 있습니다. 별칭은 SAP Analytics Cloud의 스토리에 표시되는 이름입니다.
  8. 미리보기 를 선택하여 데이터가 예상대로 표시되는지 확인합니다. 두 가지 옵션이 있습니다. 분석 모델의 편집기에서 단축 메뉴를 통해 사용할 수 있는 단순 미리보기가 있습니다.

SAP Analytics Cloud의 SAP Datasphere에서 데이터 시각화

SAP Datasphere에서는 SAP Analytics Cloud와 함께 데이터 소스를 결합하고 스토리를 기반으로 인사이트를 추출할 수 있습니다. 스토리는 강력한 데이터 시각화를 통해 데이터가 생명력을 발휘하는 곳입니다. 차트, 그래프, 테이블 및 기타 시각적 요소가 비즈니스 또는 조직의 스토리를 전달하도록 배열됩니다. 스토리는 다양한 데이터 소스와 모델을 결합하여 분석된 결과입니다. 여기에서 데이터에서 얻은 가치 있는 인사이트를 시각화하고 이해관계자와 공유할 수 있도록 이러한 인사이트를 준비합니다.

SAP Analytics Cloud는 지능형 기업을 위한 엔드 투 엔드 분석을 위한 라이브 데이터 연결을 통해 계획, BI, 예측을 하나의 서비스로 통합한 경험을 제공합니다.

SAP HANA Cloud, SAP Analytics Cloud, SAP Datasphere는 SAP 전략의 필수 요소입니다. 이 둘의 조합은 하이브리드 시스템 아키텍처를 기반으로 복잡한 분석 시나리오를 위해 설계된 강력한 툴입니다.

데이터 소스, SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud를 통해 데이터를 시각화합니다.

SAP Analytics Cloud

  • 라이브 연결을 사용하여 SAP Analytics Cloud에서 SAP Datasphere 데이터 모델 직접 사용
  • 여러 SAP Datasphere 테넌트를 개수 제한 없이 SAP Analytics Cloud 시스템에 연결할 수 있습니다.

Microsoft Office

  • SAP Analytics Cloud, microsoft Office 365용 애드인(온라인 또는 데스크톱 버전용 라이브 연결 포함)
  • SAP Datasphere, SAP Analysis for Microsoft Office 2.8 SP14+(제한적)

SAP Analytics Cloud, 계획을 위한

  • SAP Datasphere와 SAP Analytics Cloud for Planning의 양방향 통합
  • OData API를 사용하여 SAP Datasphere에서 계획으로 데이터 가져오기
  • 데이터 엑스포트 서비스 API를 사용하여 SAP Datasphere로 데이터 가져오기

SAP Analytic Cloud는 최적의 데이터 액세스를 위해 라이브 연결을 사용합니다.
  • 라이브 연결을 통해 SAP Analytics Cloud에서 데이터 모델 직접 사용
  • SAP Datasphere의 소스 데이터 세트에 라이브로 연결하고 SAP Analytics Cloud에서 스토리를 생성하는 기능
  • SAP Datasphere 테넌트는 원하는 수의 SAP Analytics Cloud 시스템에 연결할 수 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
  • 각 SAP Analytics Cloud 시스템에 대해 라이브 연결을 설정해야 합니다.
  • SAP Analytics Cloud 스토리에 대해 메타데이터 번역을 활성화할 수 있습니다.
  • SAP Note 2832606 - 라이브 연결 제한사항

이 동영상을 시청하여 SAP Analytics Cloud에서 SAP Datasphere를 사용하는 방법을 확인하십시오.

스토리에는 모델링 단계에서 연결을 통해 생성된 데이터를 분석하는 기능이 포함됩니다. 그런 다음 이를 시각화하고 데이터를 기반으로 스토리를 전달합니다. SAP Datasphere를 사용하면 필요한 최신 데이터를 확보할 수 있습니다. 또한 귀중한 시간을 투자하지 않고도 데이터를 해석할 준비가 되어 있는지 확인할 수 있습니다.

SAP Datasphere에서 스토리 작성은 일반적으로 데이터 분석의 마지막 단계입니다. 여기서 중요한 데이터 인사이트를 시각적으로 발견하고 전달합니다. 차트를 선택하고 적절한 차원과 계수를 선택하는 것만큼 스토리를 쉽게 생성할 수 있습니다. 그러나 다양한 전략과 선진사례를 배포하여 기억에 따라 원하는 내용을 정확히 커뮤니케이션하는 매력적인 스토리를 구축할 수 있습니다.

목표 정의

스토리 작성에 접근하는 가장 좋은 방법은 데이터에서 원하는 사항을 정확하게 설명하는 것입니다. 이는 다른 인사이트를 찾을 수 있는 명확한 시작 지점을 제공합니다. 주된 목표는 고객이 가능한 모든 구매 동향을 찾아서 가장 많이 구매하는 것을 알아보는 것입니다. 매출액이 가장 높은 영업사원을 발견할 수도 있습니다. 둘 다 그럴 수 있습니다. 이렇게 하려면 차트를 사용하여 각 질문에 답변한 다음 큰 질문에 답한 후 숨겨진 추가 인사이트를 펼칩니다.

디자인 원칙 사용

스토리를 생성할 때는 디자인 원칙이 중요합니다. 디자인 원칙의 예로는 공백 사용(스토리를 읽기 쉽게)하거나 무료 색(스토리에서 중요한 차트를 강조하기 위해)을 사용하는 것이 있습니다.

색을 최소화하고, 혼란스러운 디자인을 없애고, 중복 정보를 제거하고, 데이터를 올바른 순서로 배치하여 차트가 바쁘지 않게 하는 것이 중요합니다. 목표는 사람을 스토리에 끌어들이고 해석하기 쉬운 정보를 제공하여 사람들의 참여를 유지하는 것입니다. 복잡한 정보를 표시할 수 있습니다. 하지만 간단하게 수행할 수 있습니다.