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SAC - SAP Analytics Cloud: Transforme seus dados com IA e visualizações poderosas
- Creado 01/03/2024
- Modificado 01/03/2024
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SAC - SAP Analytics Cloud
As estatísticas indicam que trilhões de dados são gerados pelos sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) em todo o mundo anualmente. O foco principal de qualquer organização, independentemente do seu tamanho e estrutura hierárquica, é encontrar maneiras de visualizar os dados da forma mais eficaz.
Uma plataforma web intuitiva da SAP que suporta Planejamento, Inteligência Empresarial e Análise preditiva com características excepcionais de IA (Inteligência Artificial) é uma das ferramentas mais poderosas na transformação empresarial, através da qual os desenvolvedores podem criar painéis de controle fáceis de usar e conversacionais. Para mais informações sobre este tema, este artigo é para você.
Qual é a diferença entre Inteligência Empresarial e Análise de Dados?
As diferenças entre Inteligência Empresarial e Análise de Dados são sutis e confusas. Mas, em última análise, depende completamente dos requisitos comerciais qual metodologia/processo implementar. O ponto conclusivo é que ambas as metodologias têm como objetivo melhorar a tomada de decisões das empresas.
A arquitetura do SAC:
Os vários fatores considerados ao decidir a paisagem/arquitetura do SAC são:
Fontes de Dados no SAC:
Atributos do Conjunto de Dados:
Medidas: Campos de dados quantitativos
Dimensões: Campos de dados qualitativos
Geoenriquecimento: Um recurso em destaque que o SAC oferece à comunidade de BI para a criação de representações geográficas, por exemplo, mapas de calor, com base em Coordenadas (latitude e longitude) na seção de Ações.
Modelagem de Dados no SAC:
Controles de Qualidade de Dados e Distribuição:
Os recursos adicionais que o SAC oferece aos desenvolvedores é analisar problemas por dimensão.
As estatísticas indicam que trilhões de dados são gerados pelos sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) em todo o mundo anualmente. O foco principal de qualquer organização, independentemente do seu tamanho e estrutura hierárquica, é encontrar maneiras de visualizar os dados da forma mais eficaz.
Uma plataforma web intuitiva da SAP que suporta Planejamento, Inteligência Empresarial e Análise preditiva com características excepcionais de IA (Inteligência Artificial) é uma das ferramentas mais poderosas na transformação empresarial, através da qual os desenvolvedores podem criar painéis de controle fáceis de usar e conversacionais. Para mais informações sobre este tema, este artigo é para você.
Qual é a diferença entre Inteligência Empresarial e Análise de Dados?
As diferenças entre Inteligência Empresarial e Análise de Dados são sutis e confusas. Mas, em última análise, depende completamente dos requisitos comerciais qual metodologia/processo implementar. O ponto conclusivo é que ambas as metodologias têm como objetivo melhorar a tomada de decisões das empresas.
- Inteligência Empresarial: Extrair, Transformar e Carregar dados em um formato estruturado que ajude as pessoas certas a tomarem as decisões corretas. A Inteligência Empresarial significa rastrear os dados para uma melhor compreensão e responder ao aspecto de 'O que aconteceu?'.
- Análise de Dados: Coleta e limpeza dos dados brutos. A Análise de Dados adota uma perspectiva de olhar para frente respondendo a 'O que acontecerá?'. É em tempo real na maioria dos cenários.
A arquitetura do SAC:
Os vários fatores considerados ao decidir a paisagem/arquitetura do SAC são:
- Edição Hospedada: Pública, Privada
- Ciclos de Lançamento: Trimestral, Atualização de Rota Rápida
- Práticas de Controle
- Maturidade da gestão do ciclo de vida
Fontes de Dados no SAC:
- Obter dados de uma fonte de dados: SAP BW, SAP Universe, SAP HANA, Google BigQuery, SAP BPC e fontes de dados SQL
- Importar um arquivo do seu computador: CSV, XLSX, Google Sheets
Atributos do Conjunto de Dados:
Medidas: Campos de dados quantitativos
Dimensões: Campos de dados qualitativos
Geoenriquecimento: Um recurso em destaque que o SAC oferece à comunidade de BI para a criação de representações geográficas, por exemplo, mapas de calor, com base em Coordenadas (latitude e longitude) na seção de Ações.
Modelagem de Dados no SAC:
- Requisitos do Modelo: Isso verifica e valida os dados. Se não forem detectados problemas nesta etapa, os dados estão prontos para serem segmentados e analisados de acordo com os requisitos comerciais.
- Opções de Modelagem: Existem duas opções nesta etapa, habilitar o planejamento ou preencher as células vazias com o símbolo '#'.
Controles de Qualidade de Dados e Distribuição:
Os recursos adicionais que o SAC oferece aos desenvolvedores é analisar problemas por dimensão.
Pedro Pascal
Se unió el 07/03/2018
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