Hola, continuamos en la semana 4, en la que si quieres saber todo lo que podemos hacer con Search Insight, Smart Discovery y escenarios predictivos como, Forecasting, Classification y Regression, esta es tú semana !!!.
Creo que es una semana muy interesante para poder practicar con escenarios predictivos, que nos pueden servir de ejemplo para los proyectos que estamos realizando. Recordar que podemos aplicarlo a nuestros procesos de planning.
¿Continuamos?
Search to insight
Comenzamos con la opción de Search to Insight, búsqueda de resultados con lenguaje natural. En este video nos explican que opciones tiene el usuario de poder preguntar a SAC los datos y como SAC devuelve estos datos. Para esto tenemos que seguir unas condiciones y restricciones para llegar al resultado que necesita el usuario. NO es simplemente preguntar…
Esta opción, trabaja tanto con modelos adquiridos como con modelos Live, BW, HANA, S/4 HANA. No en todos los modelos podemos preguntar sino aquellos que están indexados y lo más importante es que respeta las autorizaciones tanto las de SAC como las de las conexiones Live. En el video nos dan una serie de recomendaciones que debemos seguir. Smart to Insight es una opción interesante para el usuario final. Recomendable.
Improve your data understanding with in-story augmented insights
Continuamos con Smart Insights dentro de nuestras historias y cómo podemos sacar los datos «ocultos», quién son los contribuidores más relevantes, El ¿por qué de unas ventas son mayores?, cómo cambian los datos. Nos explican cómo podemos hacer la configuración de Smart Insights, para excluir dimensiones o incluso valores de una dimensión. Realizar Insights mas dinámicos.
Habilitar Smart Insights para la conexión en Live de SAP HANA, activar la previsión automática en gráficos de series temporales, gráficos de líneas o tablas de planificación con el clic de un botón.
Automated data exploration with smart discovery
Con este video vamos a comprender y como utilizar, Smart Discovery. Nos explican que Smart Discovery es la capacidad de exploración de datos automatizada que permite a nuestro usuario, utilizar el aprendizaje automático para responder a una pregunta empresarial. Lo bueno de esto es que se puede aplicar directamente a los datos BI y no requiere ninguna preparación de datos externa. Smart Discovery podemos ejecutarlo desde dentro de una historia o directamente desde la página de inicio al crear una nueva historia. Todo comienza con la definición de la pregunta empresarial que queremos responder. La pregunta empresarial se describe como un destino, que es la dimensión o el indicador en los datos que deseamos comprender, y una entidad, que es el objeto en los datos alrededor de los cuales deseamos realizar nuestro análisis.
Una vez realizada la pregunta, nos aparecen una serie de páginas, la primera es una página de resumen que ofrece una vista de alto nivel de los datos relevantes para su pregunta. La segunda página que se muestra son los factores de influencia clave. La tercera de aquellos valores que son inesperados y una última página de simulación permite al usuario interactuar con los factores de influencia directamente. Realmente es interesante y cómo podemos darle más autonomía al usuario final.
Prepare the right data for predictive scenarios
En el siguiente video nos explican cómo podemos utilizar los escenarios predictivos, la idea de los escenarios predictivos es llevar el poder de la automatización del aprendizaje automático a los planificadores y usuarios finales. Sin deber que tener la intervención de un científico de datos. Dependiendo de los datos, tenemos distintos escenarios, si son datos, ingresos o previsión de costes, utilizaremos series cronológicas, valores de resultados empresariales, si utilizan regresión o si deseamos anticipar el comportamiento del cliente o empleado, pueden aprovechar la clasificación.
Las opciones que tenemos donde aplicarlo estos escenarios son tres, planificación, datos adquiridos y para conjuntos de datos con conexión Live.
En este video nos ayudan a comenzar la preparación de los datos y con varios ejemplos que nos quitan «el miedo» de utilizar predicciones. Muy bien explicado.
Predict future outcomes with Smart Predict Forecasting
Una vez que nos han explicado cada uno de los escenarios, comienzan con Smart Predict Forecasting. Donde ponen más hincapié es para usarlo en planinng, ya que Classidication y Regression NO es posible utilizarlo en planning.
Nos explican paso a paso como configurar el escenario y como interpretar los datos.
Es uno de los escenarios que podemos aplicar en nuestros proyectos de una manera muy fácil. Os recomiendo ver el video es muy interesante.
Predict event probabilities with Smart Predict Classification
En este video nos explican cómo usar el escenario de Classification, como poder configurarlo y llegar aplicar un escenario de Classification. Como nos indican tenemos que comenzar con:
¿Qué es?
Un modelo de clasificación nos ayuda a clasificar las observaciones basándose en datos históricos.
Utilizando la clasificación, se puede predecir la probabilidad de que un evento específico ocurra.
¿Qué casos de uso?
Las preguntas pueden abordarse mediante la clasificación.
¿Quién es probable que basándose en ?
Ejemplos:
¿Quién es probable que gane una carrera de caballos basándose en su forma reciente?
¿Quién es probable que compre este producto basándose en sus hábitos de compra?
¿Quién es probable que abandone una empresa en función de su perfil de empleado?
¿Quién es probable que deje de utilizar un servicio en función de su uso y satisfacción?
Predict key indicators with Smart Predict Regression
Terminamos con la explicación del escenario de Regression y como en el anterior nos ayudan a entenderlo y como aplicarlo:
¿Qué es?
Un modelo de regresión se utiliza para estimar el valor de una medida.
Mediante un modelo de regresión se puede predecir el valor más probable para una observación dada.
¿ Qué casos de uso ?
Las preguntas que pueden ser abordadas por la regresión.
¿ Cuál es el ?
¿Cuántos/Cuánto ?
Ejemplos:
¿Cuál es el retraso de cada cliente en el pago de sus facturas?
¿Cuántos productos comprará un cliente en el próximo trimestre?
¿Cuánto gastará de media un cliente en mi comercio electrónico?
En resumen, es una semana muy interesante para poder aplicar en cualquier proyecto, BI o Planning y que da más valor a SAC del que puedan tener sus competidores. Muy bien explicada.
Espero que os sirva
Óscar Gómez Huertas - Consultor SAP 