Revisió i qualificació del núvol analític Sap

SAP és una empresa pionera en les eines Big Data, en base de dades i en les eines d’auto-servei d’intel·ligència empresarial (BI). Es mostra a l’impressionant núvol de SAP Analytics (que comença a partir de 21 dòlars per usuari al mes). Aquest producte s’adapta més a les empreses que ja s’han estandarditzat en altres productes empresarials SAP, però té una entrada sòlida per si mateix a causa del seu preu assequible, el conjunt de funcions sòlides i una forta funcionalitat de visualització de dades. D’aquesta manera, ho valorem inferior a les opcions dels nostres editors IBM Watson Analytics, Microsoft Power BI i Tableau Desktop a causa de les seves limitades funcions de preparació de dades i la barra d’eines poc intuïtives.

Aquesta aplicació en núvol està dirigida principalment a les botigues SAP HANA i, en la seva majoria, encara parla en la llengua de la ciència de dades en lloc de parlar com un humà. Això no molestarà els professionals de les dades, però en el món de la democratització de dades de classificació i arxiu, vol dir que el núvol de SAP Analytics no està prou preparat per al temps. La interfície d’interès no és prou intuïtiva per a principiants i no hi ha manera d’utilitzar consultes de llenguatge natural com IBM Watson i Salesforce Analytics Cloud o, fins i tot, competidors Microsoft Skype i Sisense.

Tot i així, SAP ha fet un esforç per arribar a professionals sense dades amb el seu enfocament "crear una història". Tot i que no és fantàstic, això encara fa més fàcil entendre als usuaris empresarials que no sigui Chartio o Tableau Desktop, tots dos amb interfícies d'interès que faran que els usuaris inicials pensin que estan buscant jeroglífics egipcis.

Com s'ha dit anteriorment, SAP Analytics Cloud comença a partir de 21 dòlars per usuari al mes. Per tant, és molt competitiu amb la resta del camp, sobretot amb jugadors de gran preu i orientats a les empreses, com Domo. Quan SAP Analytics Cloud brilla més brillant que els competidors de gamma alta, IBM Watson i Tableau Desktop són les incorporacions immediates i fàcils de pàgines responsives per publicar-los en dispositius mòbils, la seva analítica en temps real amb capacitats de transmissió de dades i la mencionada experiència d'usuari centralitzada (UX). El vostre departament informàtic també pot obtenir una visió centralitzada dels actius d’analítica de l’empresa mitjançant el nou SAP Analytics Hub. Tenint en compte que la suite BI de SAP està una mica fragmentada en diversos productes, això és un avantatge important per als usuaris de TI.

Entre les seves darreres actualitzacions, SAP ha afegit suport per a scripts amb el llenguatge R, que és pràcticament obligatori per a professionals de dades que tracten analítica predictiu i aprenentatge automàtic (ML), tot i que no tant per a analistes empresarials com per a usuaris en general. També hi ha una nova aplicació per a mòbils Apple iOS i connexions en directe a les bases de dades de SAP BW / 4HANA, S4 / HANA i Universes. Tot i això, SAP Analytics Cloud és capaç d’ingerir dades de fonts que no siguin SAP, també, típicament d’entorns híbrids. Hi ha més de 400 extensions i un enorme ecosistema de socis i desenvolupadors que treballa constantment per afegir-ne més.

Començant

Carregar les meves dades de prova va ser una brisa i vaig trigar només uns segons. Aquest era el mateix conjunt de dades CSV que feia servir per provar totes les aplicacions de BI d'autoservei des de la perspectiva d'un analista empresarial, és a dir, que era gran però no enorme.

Com he comentat, l’app és configuració de manera narrativa per ajudar els usuaris a progressar en el procés. El meu primer pas, amb el meu barret d’analista empresarial, va ser fer clic al botó "Crea una història nova" per importar les meves dades i crear un model. Si hagués tingut un barret de científics de dades o un barret d’usuari avançat (que puc afirmar amb raó com a meu), hauria pogut saltar el mode d’història i dirigir-me directament a la modeladora on podria afegir tota mena de coses, com ara fórmules, geoenriquiments., i les jerarquies. També podria fer visualitzacions més fantàstiques al final del simulacre, però, per descomptat, avanço la meva pròpia història.

El mode de història és tan fàcil com obté SAP Analytics Cloud, però hi ha cap problema. Les dades haurien de ser netes abans de pujar-les, el que significa que no hi falten camps i no hi ha diferències en les dades de cap camp. Així, assegureu-vos que totes les adreces s'escrivin de la mateixa manera, per exemple. Introduïu-les de la mateixa manera perquè no hi ha cap manera senzilla de fer cap treball de preparació substancial després de la càrrega de les dades, cosa que ens agradaria veure canviar en futures versions. Sí, hi ha un botó "Validar les dades" que permetrà tornar un informe breu sobre la seva higiene de les dades a partir d'una mostra. Però les coses queden una mica malmeses allà.

A primer cop d’ull, el sistema semblava mantenir el nas virtual i només es va deixar pensar que calia desinfectar les meves dades. Em va dir que hi havia un número, però no el que era. Com que cadascun dels camps de la barra d'informes tenia informació, vaig suposar que era tot el que havia de dir sobre aquest tema. No va ser fins que vaig fer clic en aquell informe que vaig descobrir més informació i, per tant, que el problema va ser, finalment, un problema de mapeig. Per defecte, s'ha marcat la casella "Omplir les cel·les d'identificació buides amb un valor predeterminat". No hi ha una manera clara d'indicar "aplicar", "bé" o "moure's ara". No és una eina ideal de preparació de dades i les seves indicacions no són sensibles als usuaris del negoci.

El procés de descobriment

A la barra de la part superior hi ha diversos símbols i algun text. La primera que es llegeix a l’esquerra és Vista de dades. Resulta que es tracta de la visualització de la manipulació de dades, la qual cosa em permet fer moviments de dades menors com canviar la designació d'una columna de dimensió a mida o viceversa. Això no és una cosa que jo anomenaria preparació de dades, malgrat això es tracta de la manipulació de dades, que no és el mateix, però una bona característica.

Les columnes de mesura contenen informació numèrica quantitativa mentre que una columna de dimensió té dades qualitatives i pot contenir nombres o textos. És a dir, canviar la designació d'una columna pot ser útil, però té els seus límits.

Quan vaig fer clic a Data View, el sistema aplicava automàticament tot el que li vaig dir que fes abans quan vaig tocar "validar dades" després de la importació, cosa que no era gaire real. Hi ha una icona de desar a la barra, però podríeu passar-la per alt mentre esteu ocupats seguint les indicacions.

El següent missatge indica que "Insereix" a la barra superior i us demana que afegiu gràfics i altres coses a la pàgina. Resulta que és on escolliu mesures, dimensions, estructures de gràfics i filtres. Sí, això vol dir que "Insereix" és el lloc en què realment comença el descobriment de dades. No és intuïtiu.

No us portaré per cada comanda, però n’hi ha prou amb dir que, tret de la icona de desa universal, el vell dibuix de disc familiar, pràcticament res en aquesta barra tenia cap sentit per a les funcions que hi ha a sota. Per exemple, la icona de la clau em va fer esperar una configuració o una eina del sistema en canvi He trobat "Detalls de la història" i "Preferències". Així, ja ho sabeu, "Detalls de la història" és el lloc on es dóna al document un títol i una breu descripció, mentre que "Preferències" és un formulari de funcions com la mida de la pàgina i les propietats i la configuració de les rajoles. Tot va ser una mica confús i em va deixar explorar el sistema més sovint que les dades.

Visualitzacions de dades

SAP Analytics Cloud té visualitzacions bàsiques i suggereix automàticament un format per adaptar-se a les dades que heu seleccionat, però podeu canviar-lo a un altre format si ho preferiu. A continuació, podeu copiar i enganxar la visualització a una pàgina d’història existent o crear una història nova. Això us permet escriure una història de dades en imatges i crear noves històries segons sigui necessari, que es poden canviar en qualsevol moment. Les plantilles són útils per explicar la vostra història particular de manera coherent i cohesionada. Les personalitzacions són fàcils mitjançant el tauler de disseny i l’eina del creador. Em va agradar molt aquest plantejament de narració d’històries, perquè de fons es tracta d’utilitzar visualitzacions de dades: explicar la història de negocis.

Per obtenir més opcions de visualitzacions, els usuaris també poden voler consultar la nova eina Lumira 2.0 de SAP, que combina visualitzacions de Lumira amb SAP Design Studios.