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SAC - SAP Analytics Cloud: Transforma tus datos con IA y visualizaciones poderosas
- Creado 01/03/2024
- Modificado 01/03/2024
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SAC - SAP Analytics Cloud
Las estadísticas indican que se generan trillones de datos de los sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) a nivel mundial anualmente. El enfoque principal de cualquier organización, independientemente de su tamaño y estructura jerárquica, es encontrar formas de visualizar los datos de la manera más efectiva.
Una plataforma web intuitiva de SAP que admite Planificación, Inteligencia empresarial y Análisis predictivo con características excepcionales de IA (Inteligencia Artificial) es una de las herramientas más poderosas en la transformación empresarial, mediante la cual los desarrolladores pueden crear paneles de control que sean fáciles de usar y conversacionales. Para obtener más información sobre este tema, este artículo es para ti.
¿Cuál es la diferencia entre Inteligencia Empresarial y Análisis de Datos?
Las diferencias entre la Inteligencia Empresarial y el Análisis de Datos son sutiles y confusas. Pero en última instancia, depende completamente de los requisitos comerciales qué metodología/proceso implementar. El punto concluyente es que ambas metodologías tienen como objetivo mejorar la toma de decisiones de las empresas.
La arquitectura de SAC:
Los diversos factores que se tienen en cuenta al decidir el paisaje/arquitectura de SAC son:
Fuentes de Datos en SAC:
Atributos del Conjunto de Datos:
Medidas: Campos de datos cuantitativos
Dimensiones: Campos de datos cualitativos
GeoEnriquecimiento: Una característica destacada que SAC ofrece a la comunidad de BI para la creación de representaciones geográficas, por ejemplo, mapas de calor, en base a Coordenadas (latitud y longitud) en la sección de Acciones.
Modelado de Datos en SAC:
Controles de Calidad de Datos y Distribución:
Las características adicionales que SAC ofrece a los desarrolladores es analizar problemas por dimensión
Las estadísticas indican que se generan trillones de datos de los sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) a nivel mundial anualmente. El enfoque principal de cualquier organización, independientemente de su tamaño y estructura jerárquica, es encontrar formas de visualizar los datos de la manera más efectiva.
Una plataforma web intuitiva de SAP que admite Planificación, Inteligencia empresarial y Análisis predictivo con características excepcionales de IA (Inteligencia Artificial) es una de las herramientas más poderosas en la transformación empresarial, mediante la cual los desarrolladores pueden crear paneles de control que sean fáciles de usar y conversacionales. Para obtener más información sobre este tema, este artículo es para ti.
¿Cuál es la diferencia entre Inteligencia Empresarial y Análisis de Datos?
Las diferencias entre la Inteligencia Empresarial y el Análisis de Datos son sutiles y confusas. Pero en última instancia, depende completamente de los requisitos comerciales qué metodología/proceso implementar. El punto concluyente es que ambas metodologías tienen como objetivo mejorar la toma de decisiones de las empresas.
- Inteligencia Empresarial: Extraer, Transformar y Cargar datos en un formato estructurado que ayude a las personas adecuadas a tomar las decisiones correctas. La Inteligencia Empresarial significa rastrear los datos para una mejor comprensión y responder al aspecto de '¿Qué ha sucedido?'.
- Análisis de Datos: Recopilación y limpieza de los datos en bruto. El Análisis de Datos adopta una perspectiva de mirar hacia adelante respondiendo a '¿Qué sucederá?'. Es en tiempo real en la mayoría de los escenarios.
La arquitectura de SAC:
Los diversos factores que se tienen en cuenta al decidir el paisaje/arquitectura de SAC son:
- Edición Alojada: Pública, Privada
- Ciclos de Lanzamiento: Trimestral, Actualización de Ruta Rápida
- Prácticas de Control
- Madurez de la gestión del ciclo de vida
Fuentes de Datos en SAC:
- Obtener datos de una fuente de datos: SAP BW, SAP Universe, SAP HANA, Google BigQuery, SAP BPC y fuentes de datos SQL
- Importar un archivo desde tu computadora: CSV, XLSX, Google Sheets
Atributos del Conjunto de Datos:
Medidas: Campos de datos cuantitativos
Dimensiones: Campos de datos cualitativos
GeoEnriquecimiento: Una característica destacada que SAC ofrece a la comunidad de BI para la creación de representaciones geográficas, por ejemplo, mapas de calor, en base a Coordenadas (latitud y longitud) en la sección de Acciones.
Modelado de Datos en SAC:
- Requisitos del Modelo: Esto verifica y valida los datos. Si no se detectan problemas en esta etapa, los datos están listos para ser segmentados y analizados según los requisitos comerciales.
- Opciones de Modelado: Hay dos opciones en esta etapa, habilitar la planificación o completar las celdas vacías con el símbolo '#'.
Controles de Calidad de Datos y Distribución:
Las características adicionales que SAC ofrece a los desarrolladores es analizar problemas por dimensión
Pedro Pascal
Se unió el 07/03/2018
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