Comparativa entre Modelo y Conjunto de Datos en la Nube de Análisis: Diferencias y Usos

Hay algunos puntos clave sobre conjuntos de datos y modelos.

1. Hay dos tipos de conjuntos de datos: conjunto de datos incrustado (incrustado en historias u otro tipo de configuración similar) y conjunto de datos público (creado como objetos independientes)
2. Los conjuntos de datos son la primera opción cuando el usuario final desea crear una historia/visualización rápidamente y no quiere entrar en la definición de estructuras durante el procesamiento de datos (necesario durante la creación del modelo)
3. El usuario carga un archivo excel/csv y crea una historia sobre la marcha. Esta es una opción diseñada para satisfacer la necesidad de visualización del usuario final y el sistema crea un conjunto de datos incrustado en segundo plano. La opción de vista de datos en la historia (edición) muestra los datos directamente del conjunto de datos incrustado.
4. El conjunto de datos es la primera opción cuando el desarrollo no exige gobernanza de TI. Todos los roles de SAC obtienen por defecto la creación y vista de conjunto de datos. Por otro lado, un modelo es preferible cuando se trata de gobernar el procesamiento de datos, como en el caso de la planificación.
5. El conjunto de datos se puede asegurar como cualquier otro objeto en SAC. Aunque a diferencia del modelo, no es posible controlar el acceso a los datos en columnas y propiedades. El usuario tiene acceso al conjunto de datos y, por lo tanto, a los datos en la historia, o no lo tiene.
6. Los conjuntos de datos incrustados se pueden convertir en modelos (con limitaciones). Aunque en general, los conjuntos de datos públicos no se pueden convertir en modelos. Esta es una limitación bien conocida. La situación contraria no está soportada. Incluso para la importación de un archivo de Excel y la creación de una historia, tenemos la opción de crear un modelo o omitirlo.
7. El conjunto de datos admite un mayor número de celdas y columnas en comparación con los modelos (donde las columnas están restringidas a 100 y las celdas a ~800K – 1M ~ dependiendo de la fuente de datos)
8. Independientemente de la fuente de la historia (modelo o conjunto de datos), el sistema siempre crea un conjunto de datos para admitir casos de uso de predicción inteligente.
9. Los modelos de datos en vivo no le permiten elegir un conjunto de datos, en su lugar, el sistema considera los modelos como la opción predeterminada. La única excepción es el Conjunto de datos en vivo en HANA local.
10. Los escenarios de planificación requieren una configuración estructurada y, por lo tanto, requieren modelos de datos.
11. El conjunto de datos es parte del marco ágil, donde te enfocas en la visualización rápida y la creación de historias y decides sobre la gobernanza de datos en una etapa posterior.
12. Los casos de uso de planificación requieren modelos; no son compatibles con los conjuntos de datos.
13. Los escenarios predictivos de regresión y clasificación aún no son compatibles con los modelos. Solo puedes usar modelos para la predicción de series temporales.
14. Los modelos crean automáticamente una configuración de esquema estrella entre la tabla de hechos y las dimensiones. Si es necesario, se puede crear una configuración de esquema estrella similar utilizando un conjunto de datos mediante la vinculación de diferentes conjuntos de datos manualmente.

Hola Harish,

Por favor, revisa los siguientes enlaces:

Entendiendo los Tipos de Modelos en SAP Analytics Cloud

Conjuntos de Datos

Un conjunto de datos se utiliza en el contexto de crear un escenario predictivo.

Saludos cordiales,

Martijn van Foeken | Interdobs

Hola Harish

El conjunto de datos define tus datos brutos con columnas de medidas y dimensiones.

Los modelos son donde realizas todo tu modelado de datos en el conjunto de datos. Los pasos mencionados a continuación son parte del proceso cuando hablamos de modelar el conjunto de datos:

• Manipulación de datos
• Limpieza de datos y redefinición (estableciendo jerarquías, agregando fórmulas, mezclando archivos planos si es necesario)

Una vez que se crea el modelo, podemos consumirlo en diferentes historias y aplicaciones analíticas. Sin embargo, si importamos directamente archivos planos para las historias, no se pueden reutilizar ni vincular más adelante.

Gracias