Evaluación del recuento de dimensiones y la granularidad

El instinto natural es crear un único modelo e incluir todos los detalles posibles, una fuente de datos para cada escenario posible que pueda necesitar a la hora de planificar. Sin embargo, gracias a los potentes mecanismos de asignación existentes en SAP Analytics Cloud, a menudo no es consciente de la cantidad de datos que se generan automáticamente. Datos con un nivel de detalle que a menudo no se necesita para el análisis. Es importante tener en cuenta la granularidad y el recuento de dimensiones al crear u optimizar su modelo de planificación.

La granularidad de dimensión suele estar relacionada con la profundidad de las jerarquías dentro de las dimensiones de un modelo. Es importante examinar cuidadosamente la granularidad de cada dimensión. Las dimensiones altamente granulares, especialmente en los modelos que incorporan datos reales del libro mayor (G/L), pueden afectar significativamente al rendimiento. A menudo, el nivel de detalle en los datos reales es innecesario para fines de planificación.

Al evaluar la granularidad de dimensión para optimizar el modelo de planificación, debe preguntarse si realmente necesita todos los detalles que se incluyen. Si está planificando trimestralmente, ¿necesita la granularidad en la dimensión Fecha fijada en Día?

Si evalúa el modelo y determina que el detalle es necesario, hay dos opciones alternativas clave que puede aplicar para optimizar el rendimiento.

1. Cree dos modelos. Por ejemplo:
   • Para el análisis y la planificación, puede tener uno que contenga datos reales detallados con fines analíticos y un modelo de planificación condensado para presupuestos, planes y previsiones.
   • Un modelo condensado para la planificación estratégica anual con un modelo más detallado para la presupuestación mensual a nivel de producto.
2. Mantenga los datos de transacción en el sistema fuente y utilice un proceso de desglose en la historia de planificación de SAP Analytics Cloud para consultar los datos del sistema fuente y ver los detalles adicionales cuando sea necesario.

Si crea un plan estratégico de 5 años con presupuesto mensualmente que incluye una comparación con 3 años de datos reales, es decir, 96 períodos. Si tiene una granularidad de dimensión establecida en Mes y la jerarquía predeterminada en Año, Trimestre, Mes, entonces potencialmente (por ejemplo, sin seguridad de datos aplicada en el modelo), puede generar hasta 60 millones de datos. Gran parte de estos datos generados nunca se analizarán en detalle. Los problemas de rendimiento se pueden agravar si tiene una dimensión de producto con una alta dimensionalidad cuya desagregación sigue un protocolo vinculado a los datos anteriores sin aprovechar siquiera el poder de los algoritmos predictivos integrados en SAP Analytics Cloud.

Veamos con más detalle el escenario de dos modelos. Para demostrar este escenario, hemos creado dos modelos simplificados:

1. El primer modelo tiene la dimensión de fechaGranularidad y la jerarquía predeterminada establecida en Año.
2. El segundo modelo tiene la dimensión de fechaGranularidad fijada en Mes y Jerarquía predeterminada fijada en Año, Trimestre, Mes.

A continuación, en este vídeo, utilizamos estos dos modelos para demostrar un ejemplo real de un cliente, que estaba planificando en un nivel mensual al presupuestar y en un nivel anual para su plan estratégico, con el presupuesto como el primer período del plan estratégico. Tenían problemas de rendimiento y utilizaban la siguiente estrategia para optimizar el rendimiento.

Una arquitectura multimodelo para la planificación y el análisis puede ayudar a garantizar que sus modelos de planificación e historias asociadas estén más en línea con las necesidades y la facilidad de uso para sus planificadores junto con las consideraciones de rendimiento.

El recuento de dimensiones es simplemente el número de dimensiones en un modelo. Si bien hay factores adicionales, como la granularidad, que también pueden afectar al rendimiento del modelo, es una buena regla general intentar mantener el número de dimensiones (incluidas las dimensiones estándar como Cuenta, Fecha y Versión) entre 8 y 12.

A continuación, tiene dos modelos de planificación. A la izquierda, tiene un modelo de planificación con un recuento de dimensiones superior y, a la derecha, un modelo de planificación más condensado que contiene solo las dimensiones necesarias para la actividad de planificación.

En este vídeo exploraremos un escenario en el que, después de la revisión, se consideró que todas las dimensiones eran necesarias en el modelo, por lo que se creó un enfoque de dos modelos para mejorar el rendimiento de los planificadores que solo necesitaban un número limitado de dimensiones para completar sus tareas de planificación.

Mantenga los datos de transacción en su sistema fuente y utilice la funcionalidad de hipervínculo para crear un proceso de desglose, conectando su historia de planificación de SAP Analytics Cloud a su sistema fuente, donde puede ver los detalles adicionales.

El recuento de dimensiones y la granularidad deben tenerse en cuenta con la creación de cada modelo, pero especialmente si amplía el uso de SAP Analytics Cloud para la planificación a escenarios que no sean financieros.

Tenga en cuenta:

1. Reducir el recuento de dimensiones en el modelo.
2. Utilice un enfoque de dos modelos.
3. Mantenga los datos de transacción en su sistema fuente y utilice la funcionalidad de hipervínculo para crear un proceso de desglose, conectando su historia de planificación de SAP Analytics Cloud a su sistema fuente, donde puede ver los detalles adicionales.