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Testing SAP Analytics Cloud (spanish version post)

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Como dicen que la mejor manera de tener opinión, es probar uno mismo, a continuación os describo un pequeño proyecto que he realizado para testear SAP Analytics cloud, así como las conclusiones correspondientes.

 

CONTENIDO

1 Caso de Negocio

2 Desarrollando el proyecto

2.1 Dimensiones, atributos e indicadores

2.2 Realizando informes. Ratios restringidos, agregaciones…

2.3 Simulaciones y exploración de datos

2.4 Informes ad-hoc

3. Conclusiones

 

1. Caso de negocio

A partir de un fichero excel mas o menos estructurado, queremos publicar de forma fácilmente accesible información de dicho excel. Queremos que la información publicada sea dinámica (el usuario pueda seleccionar la información según su interés),  y además el usuario pueda realizar ciertos informes ad-hoc.

Para este test, he hecho un pequeño proyecto basado en el dataset abierto de la Generalitat de Catalunya «Ejecución mensual del presupuesto» (255.477 filas, 18 dimensiones, 12 indicadores).

Nota: Doy por sentado que el lector de este post tiene unas mínimas nociones de Business Intelligence y conoce herramientas simiares (cloud o no clooud)

! Excluyo del test los diferentes modos de integración mas allá de la carga de ficheros excel, así como elementos de seguridad y el análisis del Content Cloud.

 

2. Desarrollando el proyecto

No entraré en detalles de todos los pasos necesarios (para ello ya existen los manuales, y además la herramienta es razonablemente intuitiva), sino que me centraré en aquellos aspectos que más me han llamado la atención, así como en los resultados obtenidos.

2.1 Dimensiones, atributos e indicadores

El primer paso en cuanto al modelado se refiere, es definir que campos son dimensiones, cuales con indicadores y cuales son atributos de dimensiones. La herramienta realiza una propuesta de atributos e indicadores (que en nuestro ejemplo, en la mayoría acertó). Lógicamente no puede adivinar cuales son atributos, aunque resultará muy fácil definirlo, especialmente para los textos de las dimensiones)

Lo primero que me llama la atención es que de forma automática detecta errores en los datos:

En nuestro caso, resulta que el dataset utilizado contiene diversos errores de datos:

Estos “errores” según analizo son debido a dos motivos:

  • Textos de dimensiones que han cambiado a lo largo del tiempo: por ejemplo, cambios de nomenglatura en las consellerías de la Generalitat.
  • Errores de integración: observo que varias filas, para un mismo código viene acompañado de descripciones similares pero no iguales (abreviaciones, espacios, etc). Supongo que la información que se ha debido recoger de varios departamentos no se ha integrado correctamente.

A estas conclusiones puedo llegar rápidamente puesto que puedo navegar a los datos erróneos detectados:

 

I ahí viene mi segunda y agradable sorpresa: BO Analytics Cloud te propone para cada caso, como hacer el data cleansing:

 

Es decir, te propone una transformación a aplicar (que aplicará no solo en este excel cagado, sino también en los excels que carguemos posteriormente). En éste dataset, la problemática se reproduce en varias dimensiones, de modo que lo que hubieran podido ser un pàr de días de trabajo, lo resuelvo en unas 2 horas.

 

2.2 Realizando informes. Ratios restringidos, agregaciones…

La realización de los informes es muy intuitiva y razonablemente potente.

Lo primero que hay que tener claro es que SAP Analytics Cloud NO es SAP Web Intelligence (por ejemplo), y por tanto no podemos esperar el mismo nivel de funcionalidad. También hay que tener en cuenta que las posibilidades de modelado son muy reducidas, y por tanto los datos a los que ataca ya tienen que estar bien modelados.

Mi tercera sorpresa agradable es que por ejemplo, en el informe de la siguiente imagen, planteé para cada indicador, la típica comparativa entre periodos que seleccionara el usuario. Pues bien, sin conocer la herramienta, enseguida vi como realizar los ratios restringidos y como vincularlos con el filtro de usuario correspondiente:

Informe con ratios restringidos

 

Captura de como realizar ratios restringidos

También comentar que los diferentes informes que se construyan en la misma pantalla, de forma automática se acoplan a los filtros que haya en la pantalla o bien a los filtros generales de todo el documento si existieran.

A continuación muestro algunas capturas de informes realizados (con datos reales):

 

Captura Informe 1

Captura informe 2

Captura informe 3

Comentar que la idea del informe anterior (ver en Captura Informe 3), era tener una serie de filtros que el usuario pueda seleccionar, pero sobretodo quería ver si de forma dinámica el usuario podía escoger el indicador a visualizar (porqué no en todas las herramientas de reporting se puede), y efectivamente es posible y además de forma sencilla.

 

2.3 Simulaciones y exploración de datos

SAP Analytics cloud, además de las “tradicionales” funcionalidades de reporting, incorpora lo que denomina “descubrimiento inteligente”, que permite tanto descubrir relaciones entre datos como simular que impacto tendría el cambio de un dato en los otros datos:

Captura parcial del informe generado en el “descubrimiento inteligente”  

No entraré en detalle de dicha parte de funcionalidad ya que no era el objetivo de este test, aunque sin duda representa una interesante novedad ante las herramientas de reporting y data discovery tradicionales.

Comentar también que SAP ubica esta herramienta en el apartado de Data Discovery. Mi primera (y probablemente) precipitada opinión es que para dicho objetivo aún le falta un poco de maduración, aunque sin duda parece que SAP va bien encaminado.

 

2.4 Informes ad-hoc

Es posible publicar una o varias vistas de análisis de datos en las que el usuario puede crear y exportar informes ad-hoc. Es posible colocar las dimensiones en la posición deseada, así como filtrar por cualquier valor de cualquier dimensión.

También hay diversas funcionalidades disponibles, tales como la clasificación, N máximos, visualizar tabla o gráfico… y lógicamente la esportación a excel.

 

3. Conclusiones

Las siguientes conclusiones son fruto del proyecto expuesto anteriormente, y por tanto estamos ante una experiencia acotada. Debido a ello, estas conclusiones son susceptibles de ser matizadas/ampliadas a partir de experiencias de mayor envergadura.

 

Puntos fuertes:

Alta productividad: valga como ejemplo que sin conocimiento previo de la herramienta (aunque si de herramientas similares), he tardado sólo una jornada en realizar los informes expuestos (incluido la parte del esfuerzo dedicado al data-cleansing).

 

Front-end intuïtivo: la interfaz es agradable y intuitiva.

 

No es necesario instalar ni configurar nada (*): obviamente es el aspecto mas interesante y inherente en un producto cloud. Basta con tener un usuario, diseñar el proyecto y publicarlo para que sea accesible de forma inmediata al resto de usuarios.

 

Alta performance: aunque insisto en lo acotado de la prueba, ante 255.477 filas cargadas, no he percibido ningún tipo de latencia en la muestra de resultados.

 

Data Discovery: Integramos “simple” reporting con posibilidades de data discovery de forma sencilla.

 

Integración en tiempo real con BBDD locales “on premise” como BW4/HANA, Oracle, SQLServer… (aunque a día de hoy con algunas restricciones de funcionalidad), así como con otras herramientas cloud.

(*) Salvo conexiones a sistemas fuente externos (on-premise o cloud) y SSO si se diera el caso

 

Puntos débiles:

No es “pixel-perfect”: el resultado final no es plenamente controlable. Además hay algunos comportamientos extraños al desplazar ciertos objetos, aunque es esperable que estos pequeños inconvenientes serán resueltos en futuras releases. Éste “punto débil” en realidad es comprensible si tenemos en cuenta que SAP clasifica este producto como de data discovery.

 

Modelado limitado: Aunque es posible realizar dimensiones y indicadores calculados, integrar varias fuentes de datos en un mismo informe, así como enlazar dimensiones, es una herramienta que no nos solucionará deficiencias que tengamos en el modelado.

 

Resulta difícil interpretar el análisis predictivo. Aunque ya he comentado que no era objetivo de este documento, me llevo la impresión que así como la herramienta ofrece una alta productividad y resulta muy intuitiva para el desarrollo de informes (predefinidos o ad-hoc), pero no es tan evidente obtener resultados rápidos y fácilmente interpretables en cuanto al apartado de análisis predictivo.

 

Conclusiones finales

Nos equivocaríamos en pensar que SAP Analytics Cloud es (por ejemplo) un “Web intelligence en la nube” (de hecho SAP no pretende comparar las dos herramientas). Es otra herramienta diferente con muchos aspectos interesantes pero también con funcionalidades limitadas sin la comparamos con otras herramientas “on-premise”.

Por tanto sepamos por anticipado si la funcionalidad ofrecida encaja con el planteamiento de nuestro proyecto.

Olvidémonos de SAP Analytics Cloud si queremos hacer un cuadro de mando o un reporting con altas exigencias de presentación. En cambio, apostemos fuertemente por ella si queremos difundir datos a una gran cantidad de usuarios, tanto en forma de informes pre-definidos como de data discovery, y con un coste de infraestructura (probablemente) muy inferior respecto a las arquitecturas tradicionales.

 

Espero vuestros comentarios.

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