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SAP ANALYTICS CLOUD 2024.06 & 2024.07

Hola, continuamos con las mejoras del 2024 y vamos a realizar un resumen de las que disponemos en las versiones 2024.06 & 2024.07, recordar siempre tener en cuenta las requisitos de Administración de las distintas versiones para poder usarlas, SAP Agent, por ejemplo.

Tenemos alguna como poder tener la propiedad «unit», en nuestros indicadores, algo completamente necesario, reemplazar un modelo en la historia optimizada, soporte de gráfico «waterfall chart» en SAP BW con dos estructuras, ampliación dinámica del área de planificación y muchas mas.

Los enlaces para que podáis comprobar todos y cada unos de las nuevas mejoras.

What’s New in SAP Analytics Cloud 2024.06
What’s New in SAP Analytics Cloud 2024.07
Data Modeling

Provision of the “unit” property type.

Tenemos un nuevo tipo de propiedad «Unidad» que está disponible para dimensiones de tipo Genérico y Organización. La propiedad tiene una longitud máxima de 127 caracteres y se puede seleccionar en Medida para indicar Unidad de medida.

Al igual que con las monedas, las propiedades de las unidades se pueden agregar a las dimensiones. Si una medida tiene una propiedad de Unidad asignada, MDS puede garantizar que la agregación no ocurra con Unidades mixtas (prevención de resultados incorrectos).

Story Design

Replace a Model in the Optimized Story Experience

Con esta versión, la experiencia de historia optimizada admite el reemplazo de modelos. Será por modelo y el modelo de reemplazo debe ser del mismo tipo de fuente de datos, mismo número y tipo de dimensiones de estructura (no tiene que estar en la misma conexión ni tener la misma cantidad de objetos). No es necesario que el modelo original y el modelo de reemplazo compartan la misma conexión ni tengan la misma cantidad de objetos (cuentas, medidas, dimensiones o propiedades). Sin embargo, la versión del modelo de reemplazo debe ser igual o superior a la versión del modelo original. ( Explorador de mapas de ruta de SAP )

Hay algunos modelos de datos que solo se pueden utilizar como modelo original y no como modelo de reemplazo. Los siguientes son ejemplos de modelos originales y de reemplazo permitidos:

  • El conjunto de datos analíticos en SAP Datasphere se puede cambiar a un modelo analítico en SAP Datasphere
  • El modelo de cuenta clásico se puede cambiar al nuevo tipo de modelo con una dimensión de cuenta
  • El conjunto de datos públicos se puede cambiar al nuevo tipo de modelo sin una dimensión de cuenta

Obtenga más información en esta publicación de blog de Tunir Kapil.

Reemplazo de modelo en experiencia optimizada.png

Support for waterfall chart based on an SAP BW two-structure

Con el gráfico en cascada, ahora admitimos modelos SAP BW con una segunda estructura. Hay ciertas condiciones que se deben cumplir para ver los datos:

  • Una medida única y un filtro de valor único en la estructura secundaria darán como resultado una sola barra a menos que haya una medida jerárquica.
  • Varias medidas y un filtro de valor único en la estructura secundaria darán como resultado que cada medida sea una barra y los datos se basen en el filtro de la estructura secundaria.
  • Una medida única y varios miembros de la estructura secundaria darán como resultado que cada miembro de la estructura secundaria aumente o disminuya con el último nodo como total.

Limitaciones:

  • No se puede cambiar el orden de los miembros de la estructura secundaria.
  • Si hay al menos un nodo jerárquico, la función expandir/contraer estará deshabilitada.
Soporte para gráfico de cascada basado en una consulta de estructura 2 de SAP BW.png
Enterprise Planning

Dynamic extension of planning area during data entry

Cuando genera automáticamente un área de planificación basada en el contexto de la tabla, el área de planificación ahora se expandirá dinámicamente a medida que trabaje en una versión que esté en modo de edición pública. Esto minimizará el tamaño del área de planificación y solo la ampliará cuando sea necesario. Además, hemos realizado una mejora para permitir acciones de extensión deshacer/rehacer en el historial de administración de versiones.

1 Extensión dinámica del área de planificación durante la entrada de datos.png
2 Extensión dinámica del área de planificación durante la entrada de datos.png

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

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SAP Analytics Cloud exportar datos a SAP Business Warehouse

En el post de hoy, vamos a ver los pasos a seguir para poder realizar la exportación desde SAC al sistema SAP BW independientemente de que sea BW o BW/4. El posible caso de uso es la planificación en SAC y que los datos de planificación se lleven hasta el BW para poder seguir realizando seguimientos etc

A tener en cuenta, para poder realizar la exportación tendremos que tener una conexión habilitada de tipo ODATA para realizarlo y algunos pasos más, quieres ver como??

Conexión OData

Debemos tener una conexión de tipo OData (Open Data Protocol), esto nos permitirá poder reescribir los datos en nuestro ADSO .

En este blog nos explican como realizar la integración:

https://community.sap.com/t5/technology-blogs-by-sap/realtime-delta-data-replication-from-sap-analytics-cloud-to-bw-4-hana/ba-p/13560594

SAP Business Warehouse

Una vez que tenemos la conexiones habilitadas tenemos que revisar que el ADSO donde tenemos que reescribir los datos está habilitado. Para esto tenemos que marcar como «Write Interface-Enable». La opción de «Write Change Log» dependerá si es necesaria para llevar las modificaciones a otros destinos.

Por el momento la exportación de no admite características de tiempo de calendario fiscal. Los datos de período contable en SAP Analytics Cloud se convierten en datos de mes natural durante la exportación. 

Para que el proceso de exportación sea correcto, debe haber miembros de datos maestros en SAP Business Warehouse.

Para que el ADSO este disponible en la exportación tiene que incluir en la tabla

RSBPC_ODATA_V_EX

SAP Analytics Cloud
Área de trabajo de gestión de datos con suscripciones a API resaltada.

Tareas de importación/exportación

Con la solución de exportación integrada, se debe configurar las preferencias del modelo. En la sección Datos y rendimientos de las preferencias, active Activar exportación antigua. Esto es necesario para las exportaciones a sistemas como SAP BPC, SAP S/4 HANA y SAP Business Warehouse.

Diálogo Preferencias de modelo con Activar exportación antigua activado.
Exportar datos de transacción

Una vez configurada la conexión y completadas las configuraciones necesarias, puede crear la tarea de exportación en SAP Analytics Cloud. Algunos de los pasos son los mismos que para importar datos. Por ejemplo, seleccione la conexión, seleccione los datos de destino y asigne los datos.

Al seleccionar la exportación seleccionamos Odata

Cuando seleccionamos la conexión creada en SAC nos aparecen los ADSO que estén disponibles, aquellos introducidos en la tabla RSBPC_ODATA_V_EX

Dimensiones de asignación

Algunas dimensiones de destino se asignan automáticamente a la dimensión de origen.

Es importante verificar la exactitud de todas las dimensiones de destino. Cuando la dimensión de destino no se ha asignado, debemos seleccionar una dimensión de origen de la lista desplegable de valores.

Si no existe ningún valor de origen en la dimensión de origen, seleccione No asignado y seleccione una constante en el campo Valor predeterminado.

Asigne la versión de origen a la versión de SAP Business Warehouse de destino. Sin embargo, recuerde que la exportación solo admite versiones públicas.

Si la clave de moneda está en blanco en la dimensión de destino, debe sustituirla por un valor predeterminado como USD.

Asignación de indicadores

Solo se puede exportar un indicador por trabajo de exportación.

Método de exportación

Las selecciones Depurar y sustituir controlan la región de datos que se sobrescribe en el ADSO de destino.

Exportar método.

Con esto conseguiremos exportar los datos desde SAC a nuestro sistema SAP Business Warehouse.

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

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SAP ANALYTICS CLOUD Q1.2024

Hola, el próximo 17 de Febrero 2024 tenemos las nuevas mejoras de Q1.2024, RECORDAR los requisitos técnicos que tendremos que tener tanto en conexiones con sistemas SAP BW, S/4, HANA como en versiones de SAP Agent.

Dentro de las mejoras, destacamos las siguientes como Just Ask, nueva generación del consultas con leguaje natural, poder crear cálculos y algunas mejoras mas en Data Analyzer, poder utilizar jerarquías dependientes de tiempo y versión en la conexión con BW Live, nueva forma de crear los modelos, en PLANIFICACIÓN, Desagregación basada en otra medida, para historias, Time Calculations para BW Live entre todas las que tenemos que son muchas!!!

Os dejo el enlace con el video que explica todas las mejoras de Q1.2024

El enlace para que podáis comprobar todas y cada una de las nuevas mejoras que no son pocas….

What’s New in SAP Analytics Cloud Q1 2024
Augmented Analytics.

Rehacen la manera de preguntar a SAC y ahora Just Ask será el sustituto de Search to Insight. Podremos preguntar a modelos adquiridos y modelos de SAP Datasphere. Desde la parte de administración podremos definir sinónimos, condiciones, gestionar y controlar los modelos de Just Ask.

Aquí tenemos una publicación de francois_imberton que nos lo explica muy bien.

Data Exploration

Siguen con el avance en Data Analyzer y ahora podremos realizar cálculos, exportar con la opción de repetir miembros, para conexiones de BW, las dimensiones estarán agrupadas, enviar filtros a URL API. Aquí no paran de tener mejoras y resultan muy interesantes para el usuario final.

Data Modeling

Dentro de las nuevas mejoras podremos encontrar bastante utilidad a los nuevos cálculos que podremos hacer con formulas de tiempo TO-DATE, muy interesantes para poder tenerlas disponibles para todas las historias. Otra muy interesante es tener un ratio que se va a desagregar por otro ratio, por ejemplo, la venta neta se desagrega en función de la cantidad vendida. Además de la nueva forma de generar modelos.

To-date formulas in model calculations 

New Model – Disaggregation based on another measure

Ability to create new models with data uploads

Enterprise Planning

En Planning ya sabéis que tenemos muchas mejoras normalmente, en este caso os pongo las que creo que son mas interesantes, mejoras en los Data Actions y poder migrar los Allocations, mejoras en la entrada de datos desde una conexión de BPC Live, en formulas avanzadas variables para la dimensión versión y poder utilizar las medidas calculadas, sincronizar tareas con Microsoft 365.

Entrada de Forecast a nivel semanal. Nuevas entradas con miembros prefijados, mejoras en el calendario de procesos. Poder «copiar y pegar» en las reglas de validación.

Data Actions – manual migration option for existing allocations 

Advanced Formulas – variable member support for version dimension 

Plan Entry – Fluid Data Entry support for SAP BPC live

Plan Process Management – synchronizing calendar events with Office 365 

Version Management – display invalid fact records during publishing

Microsoft Office Integration

A destacar en las nuevas mejoras la opción de la formula SAP.MEMBERPROPERTY y el soporte de SAP BW y S/4 HANA con conexión Live

Support for a new cell-based custom formula in Microsoft Excel

Story Design

Dentro del diseño de historias destacamos las mejoras en la vinculación con la conexión de BW Live y poder realizar cálculo en base a las fechas, exportar por Power Point, poder crear agregaciones por excepción para conexiones HANA Live y SAP Datasphere o mostrar una variación como cascada, muy interesantes algunas que seguro que las podemos poner en práctica.

Time calculations for a live SAP BW  

Optimized story experience – Export to Microsoft PowerPoint

Aggregations in Cross Calculations

Variance as a waterfall chart (for bar-column and horizontal waterfall)

También tenemos mejoras en la parte de Story Extensibity y User Collaboration que se pueden revisar como:

Customizing toolbar for mobile devices 

Commenting in models with role-based data security applied 

Enabling data point comments on restricted cross calculations with a new model

Support for data point comments when dimension properties are used in a table 

Espero que os sirva

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SAP ANALYTICS CLOUD CONVERSION DE MONEDA

En el post de hoy, vamos a ver los pasos a seguir para poder realizar la conversión de moneda en SAC y que opciones tenemos para crearnos ratios de conversión en el modelado de datos como en las historias. He realizado varias formaciones y me han comentado que no conocían esta opción y creo que es interesante ver como se configura y ponerla en practica.

A tener en cuenta, la conversión de moneda es para modelos analíticos como de planificación, independiente de la licencia que tengamos. Comenzamos??

Hola, en este post vamos a explicar los pasos para poder configurar la conversión de moneda en SAC y poder utilizarla tanto en informes como en planificación. Lo vemos??

Comencemos por entender la necesidad de las empresas en tener en sus cuadros de mandos e informes la conversión de monedas.

Conversión de Moneda
Tabla de tipos de cambios

Antes de comenzar tenemos que tener una o varias tablas/modelos, de conversión de monedas, para poder después, asignarlas a los modelos de datos para realizar la conversión. En SAC podemos tener distintos tablas de conversión de monedas no solo una y poder usar cada una de ellas.

Para crear una tabla/modelo de conversión de monedas iremos a «Modelado» y dentro la opción de «Conversiones de moneda»

Podremos crear una tabla de cero o podemos importar los datos desde un sistema de SAP. 

  1. Moneda de origen: los valores CAD se convertirán a valores EUR a un tipo de cambio de 0,95 para las cuentas que tienen el tipo de tasa promedio para contabilizaciones que se realicen el 01.01.2024 o posterior.
  2. Categoría: utilice esto para asignar tipos de cambio a categorías específicas, como real, plan, forecast.
  3. Versión de calificación: utilice esto para escenarios optimistas o pesimistas, por ejemplo. Usar un valor de categoría = Específico para usar la versión de tarifa.
  4. Tipo de Tarifa: Se asignan a cuentas. Uso de cuentas de cuenta de resultados Promedio y uso de cuentas de balance Cierre .
  5. Errores de conversión: marque el menú desplegable para ver el registro de errores de conversión, si es necesario.

Podremos actualizar los valores desde un archivo, fuentes de datos, query de BW por ejemplo y también directamente.

Configurar modelo de datos

Una vez que tenemos la tablas/modelos cargados en SAC debemos asignarlos a los modelos donde queremos realizar la conversión de moneda. Los modelos de datos tienen que tener la moneda, ya sea como propiedad de alguna de las dimensiones que tengamos, propiedad de tipo moneda y una fecha para poder saber que tipo de conversión realiza a una fecha en concreto.

Para poder indicar la tabla/modelo de conversión iremos a las preferencias de modelo e indicaremos lo siguiente.

  1. Activar la conversión de moneda.
  2. Seleccione la tabla de moneda de origen.
  3. Seleccione la dimensión para la determinación de la fecha.
  4. Active la variable de moneda (opcional).

Configurar

Para las dimensiones se puede activar la moneda en propiedades no solo para las dimensiones de tipo Organizativo.

Configuración de moneda de la dimensión de entidad
  1. Habilite la conversión de moneda para una dimensión (puede ser cualquier dimensión que tenga una propiedad de moneda, no solo dimensiones organizativas).
  2. Si es necesario, cambie el nombre de la propiedad de moneda (para mostrarla en los formularios de entrada). LC es la moneda local (o moneda operativa) de las entidades. Por ejemplo, una tienda en Canadá tiene una moneda local de CAD.
Configuración de moneda de la dimensión de cuenta

En la dimensión de la cuenta, la columna de propiedad Tipo de tarifa aparece cuando activa la conversión de moneda en las preferencias del modelo.

Con la conversión de moneda activada, debe configurar el Tipo de tasa por cuentas y actualizar la propiedad Unidades y Monedas :

  • EXP e INC utilizan el tipo de tarifa promedio .
  • LEQ y AST utilizan el tipo de tasa de cierre .
  • La propiedad Unidades y Monedas debe estar configurada en Moneda .

La configuración corresponde al tipo de tipo de cambio en su tabla de divisas. Le permite distinguir entre el tipo de cambio promedio de un período y el tipo de cierre al final del período.

Configurar medidas basadas en modelos

Las medidas en los modelos se utilizan para almacenar valores en la base de datos. En el ejemplo de Medidas en un modelo , hay dos medidas:

  1. Importe local: almacena los importes en la moneda de cada empresa. La moneda de cada empresa (o entidad) se almacena en su dimensión.
  2. Importe del grupo: almacena los importes en la moneda corporativa. La moneda del grupo se fija en la definición del importe del grupo.

Las medidas convertidas se calculan sobre la marcha. Los valores calculados no se almacenan en la base de datos.

Las medidas basadas en modelos están disponibles para los diseñadores de historias y, por lo tanto, reducen la necesidad de crear medidas convertidas basadas en historias.

Configuración de nuevos ratios dentro de la historias.

Podremos realizar conversiones de moneda directamente desde una historia creando un nuevo ratios calculados.

Con estas conversiones podremos utilizar tanto a nivel de reporting como de planificación para poder planificar en distintas monedas y ver las distintas conversiones.

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

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SAP ANALYTICS CLOUD 2024.01

Hola, comenzamos con las Release 2024 y vienen muchas mejoras, algunas de ellas esperadas, siempre comparo con BW/BPC, por ejemplo, desagregar una medida usando otra como Driver, es una gran mejora para poder planificar como lo hacemos en BW/BPC.

Como siempre, tenemos en todas las áreas, desde Data Analyzer, formulas de fechas, en Planning formulas avanzadas, migración de Allocation etc, continuamos con Microsoft Office, en Story tenemos agregaciones en Cross Calculations y otras como colaboración, todas ellas puedes verlas aquí . Os explico algunas que entiendo que son interesantes y podremos ir implementando en nuestros proyectos.

El enlace para que podáis comprobar todos y cada unos de las nuevas mejoras.

What’s New in SAP Analytics Cloud 2024.01
Data Analyzer.

Como podéis ir viendo el Data Analyzer siguen con mejoras, como las que nos indican,  ahora podremos crear cálculos dentro del nuevo editor de fórmulas dentro del cuadro de diálogo » Agregar cálculo».

SAP

También podremos abrir una perspectiva con filtros específicos mediante el uso de parámetros de filtro de URL. Para configurar el parámetro de filtro, sigamos la sintaxis para configurar filtros descrita en la Guía para desarrolladores de API de URL de SAP Analytics Cloud . 

Data Modeling

Fórmulas actualizadas en cálculos de modelos.

Ahora podremos crear medidas calculadas o cuentas calculadas utilizando las funciones YTD (año hasta la fecha), QTD (trimestre hasta la fecha) y MTD (mes hasta la fecha) a nivel de modelo. Estas funciones muestran totales acumulados en niveles de granularidad de fecha de año, trimestre o mes, respectivamente. Esto nos permite a los usuarios comparar valores con un presupuesto, un objetivo o períodos anteriores. 

Fuente SAP

Nuevo Modelo – Desagregación basada en otra medida

Me encanta esta mejora que vamos a poder utilizar mucho en proyectos de planificación, son los nuevos tipos de desagregación, «Referencia a otra medida», permiten la desagregación sobre la marcha utilizando proporciones de otra medida. 

  • Distribución total : desagrega el valor total ingresado
  • Distribución delta : desagrega delta al valor total ingresado

Hasta ahora, la desagregación era impulsada automáticamente por el tipo de medida de agregación y el estado de los datos. Con esta mejora, ahora puede elegir el tipo de desagregación y controlar el alcance de la desagregación, ya sea que desee desagregar el valor total ingresado o solo el delta del valor ingresado.

Enterprise Planning

Dentro de las nuevas nuevas de planning cabe destacar las opciones que tendremos en las formulas avanzadas. Amplían las opciones de configuración con,CONFIG.READ_CALUCATED_MEMBER_VALUES = ON/OFF , lo que nos permitirá acceder a valores calculados en los modelos. Los miembros calculados, que incluían miembros no principales, miembros de cuentas con fórmulas y medidas calculadas, ahora se pueden definir y leer mediante las funciones RESULTLOOKUP() y LINK().

Fuente SAP

Las fórmulas avanzadas ahora admiten la versión de miembro de variable virtual. Los usuarios ahora pueden definir un miembro virtual para la dimensión de versión en VARIABLEMEMBER. La fórmula avanzada crea un nuevo conjunto de registros para la versión temporal. Los usuarios pueden conservar los registros originales sin agregarlos y leerlos a través de la función RESULTLOOKUP.

Fuente SAP

También tenemos otras opciones dentro de la planificación como migración de procesos de Allocation.

Fuente SAP

Por resumir tendremos mas mejoras como:

Plan Entry – Fluid Data Entry support for SAP BPC live 

Version Management – Display Invalid Fact Records During Publishing

String Format for Parameter Values in the Multi Action API Step

Os dejo el resto de mejoras

Microsoft Office Integration

Custom Function: MEMBERPROPERTY

Story Design

Pass Filter Context with Internal (Page or Story) Hyperlinks 

Story Calculation

Aggregations in Cross Calculations

Add Calculation from Available Objects Panel

Story Extensibility

Support for bookmarking custom widgets

Input Control APIs to Get and Set Unbooked Members

Supporting script translation using a text pool

User Collaboration

Data Point Comments on Restricted Cross Calculations in Measure Model 

Email Notification on Status of Scheduled Publication 

Include Formatting Option Now Available for Scheduling Publication to CSV Format

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

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SAC, xP&A CX – Commercial Planning. Misión realizada!!!

Hola, en el post anterior os comentaba como podemos aprender a activar el Business Content y como está haciendo SAP para que, podamos aprender a utilizarlo, por ejemplo, con la planificación comercial. En este post os voy ir resumiendo cada uno de los pasos / planes donde podremos ver desde como usar las aplicaciones estándares, donde nos da muchas ideas así como ampliarlo, desde incluir nuestras historias, crear nuevas propiedades, nuevas versiones, incluir script, nuevos Drivers etc.

En mi opinión, merece el tiempo que se dedica, te da ideas y opciones para futuros proyectos.

Requisitos previos:

Antes de comenzar ya hemos visto el post anterior , sino desde aquí podemos comenzar.

Plan Your Marketing Activities with xP&A Commercial Planning

Este plan consta de 3 tutoriales y un tiempo estimado de 2h 15m.

1º xP&A CX Commercial Planning – Get to know the Marketing Planning module within the Commercial Planning Content part of the xP&A Content Suite

Dentro de este tutorial podremos aprender a:

  • Conocer los conceptos básicos del módulo de planificación de marketing dentro del paquete de contenido de planificación comercial para SAC
  • Cómo integrar datos en el modelo de datos y preparar la versión plan utilizando la historia de la página de administración de planificación de marketing
  • Cómo planificar el presupuesto utilizando la historia de planificación del presupuesto de marketing
  • Cómo planificar campañas de marketing individuales y actividades de marketing utilizando la historia de planificación de campañas de marketing
  • Cómo ajustar la línea de base y cómo planificar diferentes impulsores utilizando la historia de planificación de la demanda de marketing
  • Cómo realizar un seguimiento del rendimiento utilizando las historias de Análisis de campañas de marketing y Análisis de rendimiento de marketing

2º xP&A CX Commercial Planning – Get to know the Portfolio Planning module within the Commercial Planning Content part of the xP&A Content Suite

Dentro de este tutorial podremos aprender a:

  • Todos los conceptos básicos del módulo de planificación de cartera dentro del paquete de contenido de planificación comercial para SAP Analytics Cloud
  • Cómo integrar datos en el modelo de datos y preparar la versión del plan utilizando la historia de la página de administración de planificación de cartera
  • Cómo ingresar los supuestos de planificación utilizando la historia de planificación de precios de lista
  • Cómo consumir los diferentes informes utilizando la historia de Análisis de precios de lista

3º xP&A CX Commercial Planning – Introduction to the Marketing Planning Data Model within the Commercial Planning Content part of the xP&A Content Suite

Dentro de este tutorial podremos aprender a:

  • Los fundamentos sobre el modelo de datos utilizado en el módulo Planificación de marketing y planificación de cartera del paquete de contenidos CX Commercial Planning . 
  • Comprender las diferentes dimensiones y para qué se utilizan
  • Comprender las diferentes medidas/ratios y para qué se utilizan
  • Comprender cómo se almacenan los datos en el modelo de datos.
Plan Your Sales Activities with xP&A Commercial Planning

En este plan podremos conocer como se realiza la planificación de ventas. Consta de 1 tutorial y un tiempo estimado de 2h.

xP&A CX Commercial Planning – Get to know the Sales Planning module

  • Todos los conceptos básicos del módulo Planificación de ventas dentro del paquete de contenido de Planificación comercial (CX) para SAP Analytics Cloud
  • Cómo navegar y utilizar las historias de planificación de ventas en el paquete de contenido
  • Cómo realizar la planificación del presupuesto de ventas global y regional, incluida la inicialización de la versión de planificación, la configuración de la tabla de planificación, el ajuste de ingresos y gastos y la publicación del resultado.
  • Cómo realizar la planificación de la demanda de ventas, incluida la configuración de la tabla de planificación, el ajuste de los ingresos y la cantidad y la publicación del resultado.
  • Cómo realizar la planificación de actividades de ventas, incluida la creación, edición, copia y cancelación de actividades, y la publicación del resultado.
  • Cómo navegar y utilizar los diferentes informes del paquete de contenido, incluido el análisis del presupuesto de ventas, el análisis de la actividad de ventas, el informe del ROI de la actividad de ventas y el análisis del rendimiento de las ventas.
Prepare for Data Integration and Customization with xP&A Commercial Planning

Aquí vamos a configurar los parámetros de integración de datos y aprenderemos a cómo cargar datos en el paquete de contenido de planificación comercial de SAP Integrated Business Planning y SAP S/4HANA. Comenzaremos aprender la estructura técnica de las historias en el contenido de Planificación comercial mientras nos preparamos para los tutoriales de personalización más avanzados. Tendremos 3 tutoriales de un tiempo estimado de 2h y 10m.

Dentro de este tutorial podremos aprender a:

1º xP&A CX Commercial Planning – Data Integration

  • Cómo configurar los flujos de integración de SAP Cloud de manera que puedan activarse desde SAP Analytics Cloud
  • Cómo configurar la conectividad y la autenticación de un extremo a otro entre SAP Analytics Cloud, SAP Cloud Integration, SAP S/4HANA y SAP Integrated Business Planning.

2º xP&A CX Commercial Planning – Manage data loads for xP&A Commercial Planning

  • Cómo configurar la conectividad a los flujos de integración en la nube para cargar datos entre el contenido de SAP Integrated Business Planning for Demand, SAP S/4HANA y SAP CX Commercial Planning en SAP Analytics Cloud.
  • Cómo utilizar parámetros e inicializar flujos de integración en la nube a través de múltiples acciones de SAP Analytics Cloud

3º xP&A CX Commercial Planning – Understanding the technical structure of Stories

  • Cómo se construyen las historias desde una perspectiva técnica. Esto incluye
    • Comprender la estructura de las historias
    • Comprender la convención de nomenclatura de los objetos y widgets
    • Aprender sobre el uso de variables de script
    • Aprender sobre los objetos del script
Customize the User Experience of xP&A Commercial Planning

Aplicaremos las personalizaciones genéricas en todos los módulos dentro del contenido de Planificación Comercial. 4 tutoriales de un tiempo estimado de 1 h y 50m.

Dentro de este tutorial podremos aprender a:

1º xP&A CX Commercial Planning – Add additional sections to a story

  • Cómo podemos agregar secciones adicionales a sus historias según el tema aplicado en este paquete de contenido.

2º xP&A CX Commercial Planning – Add an additional story to the Navigation Menu

  • Cómo agregar una historia adicional al menú de navegación en caso de que planee mejorar este paquete de contenido con aplicaciones adicionales.

3º xP&A CX Commercial Planning – Customize Default Settings

  • Cómo personalizar la configuración predeterminada en cada historia del paquete de contenido empresarial de CX Commercial Planning . Esto incluye
    • Cambiar las medidas predeterminadas para los gráficos ubicados en la sección de encabezado de cada historia de planificación.
    • Cambiar el desglose predeterminado en todos los widgets.
    • Cambiar la selección predeterminada en el panel de filtro de cada historia.

4º xP&A CX Commercial Planning – Customize Table Settings Dialogue

  • Cómo personalizar el diálogo de configuración de la tabla disponible en algunas de las historias de planificación. Esto incluye
    • Añadir nuevas medidas a la selección
    • Eliminar medidas existentes de la selección
    • Tratar adecuadamente las medidas a las que se les aplica formato condicional
Customize Marketing Planning dimensions within xP&A Commercial Planning

En este plan aprenderemos a ampliar las dimensiones predeterminadas de Planificación de marketing dentro del contenido de Planificación comercial, incluidos los ajustes necesarios al modelo de datos, los elementos de presentación de la historia y los elementos del guion de la historia. 3 tutoriales de un tiempo estimado de 2 horas.

1º xP&A CX Commercial Planning – Add a new Driver

  • Cómo agregar un nuevo Driver. Esto incluye…
    • Crear un nuevo miembro en la dimensión del Driver
    • Agregar medidas calculadas relevantes al modelo de datos
    • Ajustar todas las acciones de datos afectados
    • Integrar el Driver en las historias

2º xP&A CX Commercial Planning (Marketing) – Add a new Version

  • Qué pasos se requieren para agregar y usar una nueva versión
    • Agregar una nueva versión a través de la función de administración de versiones
    • Las opciones que están disponibles para utilizar la nueva versión para nuestras actividades de planificación

3º xP&A CX Marketing Planning – Allocate Activity Costs Across Multiple Periods

  • Cómo ampliar todos los componentes involucrados para la planificación de la campaña de marketing para asignar los costos de actividad en múltiples períodos
  • Cómo agregar propiedades adicionales a las dimensiones de SAP Analytics Cloud
  • Cómo cambiar los elementos de la interfaz de usuario en las historias de SAP Analytics Cloud
  • Cómo cambiar las funciones de script en las historias de SAP Analytics Cloud
  • Cómo adaptar acciones de datos SAP Analytics Cloud SAC
Customize Sales Planning dimensions within xP&A Commercial Planning

Aprenderemos a ampliar las dimensiones predeterminadas de planificación de ventas dentro del contenido de planificación comercial, incluidos los ajustes necesarios al modelo de datos, los elementos de presentación de la historia y los elementos del guion de la historia. 3 tutoriales de un tiempo estimado de 1 hora y 15 minutos.

1º xP&A CX Commercial Planning (Sales) – Add a new Version

  • Qué pasos se requieren para agregar y usar una nueva versión
    • Agregar una nueva versión a través de la función de administración de versiones
    • Las opciones que están disponibles para utilizar la nueva versión para sus actividades de planificación

2º xP&A CX Commercial Planning (Sales) – Add a new Tactic

  • ¿Qué pasos se requieren para agregar y utilizar una nueva táctica?
    • Agregar una nueva táctica en el modelo
    • Ajustar las aplicaciones de planificación

3º xP&A CX Commercial Planning (Sales) – Add a new Spend Type

  • ¿Qué pasos se requieren para agregar y utilizar una nueva táctica?
    • Agregar un nuevo tipo de gasto en el modelo
    • Ajustar las aplicaciones de planificación
    • Ajustar las acciones de datos

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

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SAC, xP&A CX – Commercial Planning

Hola, en esta entrada quiero comentaros la opción de poder aprovechar el Business Content que nos ofrece SAC y como desde la página de Developers tenemos varias misiones para poder aprender el usarlo, configurarlo y ponerlo en práctica. En está ocasión os explico la misión, xP&A CX – Commercial Planning , de 11 horas y 30 minutos, donde se podrá ver desde la instalación, configuración, realizar procesos de planificación, crear nuevas secciones en las historias. Completamente recomendable para ir cogiendo soltura con SAC y con SAC Planning que parece lo mismo pero NO lo es. Voy a intentar hacer cada uno de los planes que existen y os iré comentando…

Requisitos previos:

Antes de comenzar, tendremos que saber que es y para que nos sirve la planificación comercial de ventas y marketing así como los requisitos previos. Para conocer esto, podremos ir a la documentación que nos da el Business Content. En está página podremos ver todo lo referente a este tipo de planificación comercial.

Comencemos con la misión

Una vez llegados a este punto, hemos instalado el paquete, xP&A CX – Commercial Planning , en nuestro Tenant y también el requisito previo del paquete IFP.

La misión consta de las siguientes pasos y tiempos (estimados) que nos llevará a realizarla.

Plan Your Marketing Activities with xP&A Commercial Planning

Comenzamos a conocer el modelo de datos y las capacidades de los módulos de Planificación de marketing y Planificación de lista de precios dentro del paquete de contenidos de Planificación comercial. Este plan consta de 3 tutoriales y un tiempo estimado de 2h 15m.

Plan Your Sales Activities with xP&A Commercial Planning

En este plan podremos conocer como se realiza la planificación de ventas. Consta de 1 tutorial y un tiempo estimado de 2h.

Prepare for Data Integration and Customization with xP&A Commercial Planning

Aquí vamos a configurar los parámetros de integración de datos y aprenderemos a cómo cargar datos en el paquete de contenido de planificación comercial de SAP Integrated Business Planning y SAP S/4HANA. Comenzaremos aprender la estructura técnica de las historias en el contenido de Planificación comercial mientras nos preparamos para los tutoriales de personalización más avanzados. Tendremos 3 tutoriales de un tiempo estimado de 2h y 10m.

Customize the User Experience of xP&A Commercial Planning

Aplicaremos las personalizaciones genéricas en todos los módulos dentro del contenido de Planificación Comercial. 4 tutoriales de un tiempo estimado de 1 h y 50m.

Customize Marketing Planning dimensions within xP&A Commercial Planning

En este plan aprenderemos a ampliar las dimensiones predeterminadas de Planificación de marketing dentro del contenido de Planificación comercial, incluidos los ajustes necesarios al modelo de datos, los elementos de presentación de la historia y los elementos del guion de la historia. 3 tutoriales de un tiempo estimado de 2 horas.

Customize Sales Planning dimensions within xP&A Commercial Planning

Igual que en el anterior, aprenderemos a ampliar las dimensiones predeterminadas de planificación de ventas dentro del contenido de planificación comercial, incluidos los ajustes necesarios al modelo de datos, los elementos de presentación de la historia y los elementos del guion de la historia. 3 tutoriales de un tiempo estimado de 1 hora y 15 minutos.

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

SAP ANALYTICS CLOUD Q4.2023

Hola, continuamos con las mejoras que nos arroja el Q4.2023, RECORDAR los requisitos técnicos que tendremos que tener tanto en conexiones con sistemas SAP BW, S/4, HANA como en versiones de SAP Agent.

Dentro de las mejoras, actualización del Business Content de SAC, continúan con mejoras en Data Analyzer, poder realizar nuevas formulas con LOOKUP y RESTRICT, mas mejoras en todo el proceso de Planificación, integración con AO con SAP BW, BW/4 y S/4 , en el diseño de historias y cálculos dentro de las historias.

Os dejo el enlace con el video que explica todas las mejoras de Q4.2023

El enlace para que podáis comprobar todos y cada unos de las nuevas mejoras que no son pocas….

What’s New in SAP Analytics Cloud Q4 2023
Business Content Delivery.

De esto hemos hablado muchas veces, sobre el contenido preconfigurado que nos da SAC para poder crear desde modelos, historias, aplicaciones, conexiones, etc, vuelven actualizar en este Q4.2023

Business content packages for sustainability, finance, sales and the public sector | (SAP Road Map Explorer)

Data Exploration

Siguen con el avance en Data Analyzer y ahora podremos ver distintos gráficos

Data Modeling

Dentro de las nuevas mejoras podremos encontrar bastante utilidad a los nuevos cálculos y formulas con las instrucciones, LOOKUP, RESTRICT, conversiones de moneda.

ToPeriod calculations at the model level for LOOKUP and RESTRICT formulas | (SAP Road Map Explorer) (Blog)

Compound formula support for LOOKUP and RESTRICT | (SAP Road Map Explorer) (Blog)

Currency Conversion Refactoring: Switch to Data Import Service and Add-Ons

Enterprise Planning

En planning ya sabéis que tenemos muchas mejoras normalmente, en este caso os pongo las que creo que son mas interesantes, como en formulas avanzadas, poder usar, “==” o “!==” para definir un filtro de combinación de dimensiones que produce un alcance de combinaciones de miembros.

Entrada de Forecast a nivel semanal. Nuevas entradas con miembros prefijados, mejoras en el calendario de procesos. Poder «copiar y pegar» en las reglas de validación.

Advanced Formulas – support of combination results in IF formulas | (SAP Road Map Explorer)

Data Actions – full consumption of filters with “All Member” selection | (SAP Road Map Explorer)

Multi Actions – allowing partial publishing in version management | (SAP Road Map Explorer)

Plan Entry – forecast of layout support of weekly time | (SAP Road Map Explorer)

Plan Entry – new line with prefilled members | (SAP Road Map Explorer)

Microsoft Office Integration

A destacar en las nuevas mejoras la opción de la formula SAP.TIMEOFFSET y el soporte de SAP BW y S/4 HANA con conexión Live

Support for a new cell-based custom formula in Microsoft Excel – SAP.TIMEOFFSET | (SAP Road Map Explorer)

Support for SAP Business Warehouse (SAP BW) and SAP S/4HANA in Microsoft Excel | (SAP Road Map Explorer)

Story Design

Dentro del diseño de historias destacamos las mejoras en la vinculación de modelos en gráficos, mejoras para la creación de mapas, en cálculos que podemos hacer con las medidas usando restricciones por versión o usando MEMBERSELECT para el nuevo modelo.

Enabling copy and paste across tabs and stories | (SAP Road Map Explorer)

Geomaps – area-enriched dimensions | (SAP Road Map Explorer)

Blended Charts in the Optimized Design Experience

Story Calculation: Restricted Calculation on Version (Primary Structure – Account for UAM / CAM and Measure for Key Figure) for charts

Story Calculation: Expose MEMBERSELECT for New model in story calculation

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

SAP ANALYTICS CLOUD Q3.2023

Hola, quería escribiros sobre las mejoras que tenemos en Q3.2023 y dentro de estas mejoras las mas relevantes en mi opinión.

Os dejo el enlace con el video que explica todas las mejoras de Q3.2023

El enlace para que podáis comprobar todos y cada unos de las nuevas mejoras que no son pocas….

What’s New in SAP Analytics Cloud Q3 2023
Integración con AO

Es una de las mejoras que mas me gusta el poder tener libros de trabajo en el propio SAC. Esto hace que podamos ver que se pueden ver informes en Excel y cuadros de mandos en Web. Es bastante importante. Tiene algunos requisitos que tendremos que tener en cuenta.

Integration of Analytic Office (AO) Files with the File Repository | (SAP Road Map Explorer) (Blog)

Data Analyzer
Data Modeling

Reemplazar la fuente de datos de un trabajo de importación de datos existente con cualquier otra fuente de datos compatible. La eliminación de configuraciones en el trabajo (por ejemplo, los pasos de mapeo y transformación se conservarán siempre que sea posible. Además, el cuadro de diálogo de edición y consulta se ha mejorado para admitir la adición y eliminación de columnas.

Flexible Modification of Source Data Settings for Import Jobs | (SAP Road Map Explorer)

Enterprise Planning

Dentro de las mejoras tenemos algunas relacionadas con nuestra conexión de BPC Live, que son interesantes como la de generar un nueva líneas, también tenemos la resolución del conflicto cuando varios usuarios están planificando sobre los mismo valores, bastante interesante y la opción en el Filtro de «Todos los miembros» para Data actions, esto nos ayuda a que si se van añadiendo nuevos valores aparezcan en el filtro.

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

openSAP Introduction to SAP Datasphere. Week 3 «What Else You Should Know About»

Hola, en esta tercera y última semana de SAP Datasphere se han centrado en toda la parte de administración, mas integraciones de datos y esquemas open SQL, como será la analítica y la planificación (SAC) , integración con SAP BW, BW4HANA y SAP BW Bridge, por último nos recuerdan todos los sitios web donde podremos encontrar documentación muy buena de SAP Datasphere.

Es una semana que no podemos perdernos, nos dan grandes pinceladas de como podremos integrar sistemas actuales que tendremos BW/BW4HANA y como llevarlo a SAP Datasphere.

Seguimos!!!

Administration and user management

Con el primer video nos enseñan como crear y mantener usuarios dentro de la parte de administración. Como en SAC, tendremos unos roles estándar que podremos después copiarnos para poder asignar nuestras propias autorizaciones. Terminan como realizar la configuración y administración del tenant, por supuesto, todo en un video de 20 minutos es imposible, para comenzar es perfecto, después se tendrá que bucear un poco mas.

Fuente SAP

Transport and business content

Como en el anterior video, nos van a enseñar la importancia del Business Content, al igual que en SAC, como nos puede ayudar a ahorrar tiempo en implantaciones de proyecto y como realizar los transportes de un Tenant a otro.

Fuente SAP

Further data integration options and open SQL schema

En este video, nos explican, como hemos visto en las pasadas semanas las opciones que tenemos de conectividad con SAP Datasphere, incluyendo la subida de ficheros, aquí nos enseñan otras opciones de intregración de datos, las capacidades de open SQL schema y nos dan unos conceptos básicos sobre HDI container-based development.

Fuente SAP

Analytics and Planning integration

En esta unidad, sino lo teníamos claro, nos van a dejar SAP Datasphere y SAP Analytics Cloud, van de la mano, no solo para analíticas sino también para planificación. También nos dicen la opción de add-in MS Office que ya utilizamos en SAC. Terminan con la integración de herramientas terceras y nos enseñan un ejemplo con Power BI. Sin duda tenemos que ver este video, muy interesante.

Fuente SAP

SAP BW hybrid integration

Muy buen video para poder integrar nuestros SAP BW4HANA en SAP Datasphere, nos van a mostrar como poder utilizar las querys que ya tenemos en nuestros entornos de SAP BW4HANA y también como aprovechar las autorizaciones creadas, es cierto que tenemos unas limitaciones y prerrequisitos.

Fuente SAP

SAP BW bridge

Si lo queremos es tener un entorno con SAP BW y SAP Datasphere y se integren los datos de BW en SAP Datasphere, nuestro camino es SAP BW Bridge y entender como se debe realizar la conversión, Shell o Remote.

Aquí os dejo un enlace de la arquitectura de SAP BW Bridge con SAP Datasphere.

Fuente SAP

Wrap-up and more resources

En este último video nos van a enseñar toda la documentación, blogs, Road Maps, Tutoriales, Best Practices, SAP Partner Portal.

Fuente SAP

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

openSAP Introduction to SAP Datasphere. Week 2 Advanced Data Modeling

Hola, en esta segunda semana nos enseñan todas las «herramientas» que tenemos disponibles en SAP Datasphere, comenzamos a conocer lo que es un Analytic Model , como se trabaja con Data Marketplace, utilizar el Business Builder, como ver todo el flujo de un objeto con el Repository Explorer, la utilización del Catalog para poder organizar y que las búsquedas sean mucho mas agiles y los procesos que tenemos con Command Line Interface (CLI), para automatizar procesos.

En esta semana no tenemos ejercicios pero podemos replicar prácticamente todo dentro de nuestro Tenant. Semana interesante para conocer las posibilidades que tenemos en SAP Datasphere.

Seguimos!!!

Analytic model

En el primer video nos explican que es un modelo analítico y el propósito de este, una vez que le creamos podemos ir creando, dimensiones dependientes del tiempo, ratios calculados, restringidos, agregaciones por excepción, jerarquías, variables de acceso, variables para usar en los ratios que especifiquemos, etc, es decir lo que se viene haciendo en SAP BW/ SAC. Cuando lo tenemos, nos enseñan a manejar el Data Analyzer de SAC para poder comprobar los datos.

Data Marketplace and Intelligent Lookup – Part 1

Seguimos con el siguiente video donde vamos a ver que desde Marketplace podemos bajarnos información de proveedores, clientes, business parther de forma gratuita algunos y con pago de licencias otras, el ejemplo es, bajarse los datos de las ciudades y su población para realizar un calculo de las bicicletas vendidas por cada 1000 habitantes analizando el impacto por población. Para poder mezclar la información tenemos Intelligent Lookup que es una herramienta para poder unir información por ciertas reglas. Una vez definas se ejecuta y se puede analizar comprobando por porcentajes, los que coinciden, Ciudad y Ciudad (modelo SAPDatasphere y tabla del Marketplace) y de los que no encuentra pueden ser debidos a errores de ortografía por ejemplo y volver a crear una nueva regla, muy interesante para poder «mezclar» nuestros datos con fuentes completamente externas.

 Data Marketplace and Intelligent Lookup – Part 2

Continuamos con la siguiente parte de Data Marketplace y aquí nos enseñan a como compartir nuestros propios datos para otros proveedores, ponen énfasis garantizar la seguridad y la privacidad en el acceso a los datos. Como definir los contextos y las licencias de uso e incluso el pago de los datos que son solicitados.

Business Builder

En esta unidad nos explican la importancia de crear un «Business Layer» , cuando y por qué son necesarias. Para esto tenemos el Business Builder donde podremos crearnos objetos como un Analytic Dataset y como después crear un Consumption model para poder poder visualizar la información. Podremos ver como seleccionar dimensiones, ver los Analytical Dataset, tener nuestro Fact Models y ponerlo para que pueda ser consumido, Consumption models.

Impact and lineage – Repository Explorer

En esta unidad nos enseñan todo el flujo de tendremos en un objeto, con sus dependencias y como impactan unos con otros. para todo esto tenemos Repository Explorer. Es una buena herramienta muy gráfica, representada por diagramas. Aquí podremos tenemos una entrada a toda la capa comercial y de datos, iniciar todas las actividades del modelado, desplegar objetos y con opciones de búsqueda. Esto es algo que tenemos que saber utilizar ya que nos resultara muy útil.

Fuente SAP

Catalog

Interesante unidad ya que es para poder catalogar la información y comienzan con la pregunta que nos hacemos siempre «¿Por qué es tan difícil el Gobierno de Datos?». Para esto nos ofrecen la Catalog dentro de SAP Datasphere que nos permitirá este gobierno. Desde aquí podremos, descubrir datos y hacer que los datos estén disponibles, clasificar, organizar y comprender datos y no menos importante, hacer cumplir la autorización centralizada y los datos de control
normas de calidad.

Fuente SAP

Command line interface

Esta sesión aprenderemos a usar una API de terceros con el ejemplo de Command Line Interface, ( CLI ) , y cómo esto puede ayudarnos para automatizar procesos.

Para poder realizar estos procesos tenemos que tener el rol de Administrados y tener en cuenta una serie de prerrequisitos para poder ejecutar estar líneas de comandos.

Fuente SAP

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

openSAP Introduction to SAP Datasphere. Week 1 Introduction and Data Modeling

Hola, ya ha comenzado el nuevo curso, Introduction to SAP Datasphere y como os comente, hare un resumen de cada semana. Esta semana comienzan dando un repaso de las funciones principales cuando accedemos a SAP Datasphere y como se aprende practicando, podremos practicar con una cuenta Trail, para hacer modelado y las historias en SAC para ver los resultados.

Os dejo este link de Antonio de Ancos donde explica que es SAP Datasphere y líneas generales del curso.

Creo que es bastante interesante está semana porque nos da una visión general y con unos ejercicios muy buenos, os hago un resumen de cada uno de los videos de esta semana.

Seguimos!!!

Fuente SAP

Course introduction

Comienzan con la explicación de como se organiza el curso y como darnos de alta en un tenant para tener sistema de SAP Datasphere y con SAC, con la que iremos realizando los ejercicios. Nos explican todo el menú que tenemos cuando accedemos así como navegar en la ayuda, que realmente es muy buena. Principalmente nos explican el concepto de «Space» con los que iremos trabajando y nos ofrecen varios links de ayuda como, SAP community pages, SAP online documentation, SAP learning journey , SAP online documentation .

Your first model and report

En esta unidad lo que nos enseñan es a como subir un fichero a SAP Datasphere para esto comenzamos a conocer el Data Builder y en Table Editor, aquí podremos definir claves, asociaciones, previsualizaciones, volver a subir datos etc. Una vez que tenemos esto, creamos una «vista gráfica» y tendremos que exponerla para que se pueda utilizar en SAC o MS Office (2.8 sp14+) , APIs for external consumption, una vez que tenemos todo, creamos una historia simple en SAC, que irá evolucionando según vayamos avanzando en el curso.

Connect to a remote source and add a time dimension

Interesante unidad ya que nos habla de las conexiones que podremos tener, como os podéis imaginar, a casi «todo», ya sabéis, tener una amigo administrador nos facilita estas necesidades que tendremos que resolver siempre en cualquier proyecto. Volviendo a la unidad, el objetivo es conectarse a una base de datos y seleccionar, tabla de pedidos (cabecera) y remplazar el fichero que teníamos antes por la tabla, con una conexión HANA-Cloud. Algo que es realmente sencillo. Por otro lado, dentro de una Space nos enseñan a crear una dimensión de tiempo, que después asociaremos a la vista que estamos creando para que tener todo una jerarquía temporal. Todo esto lo podremos ver después en nuestra historia.

Muy importante, nos explican el concepto de Asociación que nos da la posibilidad de atributos, textos, jerarquías.

Fuente SAP

Enhance your model with joins and dimensions

En esta unidad nos enseñan a crear distintos tipos de «tablas o vistas» en las que podemos tener las siguientes opciones y como realizar los Joins con nuestras vistas para poder aportarles mayor información a la hora de visualizar los datos.

  • Analytical dataset para indicar que una entidad contiene una o más medidas que podamos analizar.
  • Relational dataset contiene las columnas, son básicamente sin propósito analítico específico.
  • Dimensions indican de una entidad lo que contiene con atributos, estos se utilizan para analizar y categorizar indicadores definidos en otras entidades, como producto, son datos maestros.
  • Hierarchy para indicar que contiene su entidad relaciones padre-hijo para los miembros de una dimensión
  • Text para indicar que su entidad contiene cadenas con identificadores de idioma para traducir atributos de texto

Data flows, task chains, and SQL views

Aquí podremos comprobar como realizar un flujo de datos en SAP Datasphere y como realizar persistencia de datos. Realizar cadenas de procesos y poder programarlas. Podremos combinar datos de distintas fuentes de datos, realizar transformaciones, filtrar, seleccionar las columnas que nos interesen, realizar , projection, aggregation, Join, Filter, Union, Add Table ... y sino llegamos podremos Scripting donde se podría incluir código en Python 3.

También tenemos la opción de SQL View Builder, para construir vistas, es un subconjunto de SQL Compatible con SAP HANA Cloud.

Sharing data, access controls, and ER models

Una buena unidad para crear jerarquías, como la de producto y como en todo proyecto, poder aplicar Autorizaciones a las capas de datos, una vez definida podremos aplicar el Data Access Control, DAC, a nuestros modelos de datos. Además de como compartir nuestras vistas o tablas para otros Space. Terminan explicando como hacer un modelo de Entidad – Relación .

Data Integration Monitor

Esta sesión es para un administrador, pero esto tenemos que conocerlo también, donde podemos monitorizar el sistema, para ello nos enseñan, cómo utilizar el Monitor de integración de datos y su capacidades, cómo usar el monitor del sistema para comprobar cual es el rendimiento, cómo configurar el sistema para el monitoreo, cómo usar el usuario de análisis DB para monitorear y el SAP HANA Cloud cockpit.

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

SAP ANALYTICS CLOUD Q2.2023

Hola, el próximo domingo, día 21 de Mayo, tendremos disponible Q2.2023, son cambios importantes y que tenemos que tener muy en cuenta.

Destacan varias, pero la mas destacada es, la unificación de historia y planificación, también tendemos otras como, Data Actions, poder incluir Allocations, un repositorio para su búsqueda, monitor, también en Multiactions, con el proceso de bloqueo de datos, mejoras considerables en todo lo que es Data Analyzer, os recomiendo ver la parte de Administración, pero también en toda la parte de modelado, integración, Excel, son muchas mejoras que tendremos que revisar para poder aportar lo mejor posible en los proyectos que estemos realizando.

Os dejo el enlace con el video que explica todas las mejoras de Q2.2023

El enlace para que podáis comprobar todos y cada unos de las nuevas mejoras que no son pocas….

https://blogs.sap.com/2023/05/09/whats-new-in-sap-analytics-cloud-q2-2023/

New Optimized Story Experience: Unification of Story and Analytic Application

Integración de historia y aplicación en el mismo objeto, pudiendo realizar la historia como hasta ahora pero también pudiendo incluir código para poder añadir mucho mas valor. Este el mayor avance ya que no tendremos que crearnos una aplicación cuando «no llegamos con la historia» sino que podremos complementar la historias con acciones de una aplicación, pudiendo configurar la barra de herramientas o menú secundario de un Widget, filtros verticales, todo esto nos lo explican aquí y todo se basa en la historia optimizada.

Data Actions

Las mejoras las vemos por ejemplo:

Data Analyzer

Como os comentaba cada vez coge mas fuerza que el usuario tenga la capacidad de poder analizar los datos con una «tabla dinamica» por todo ello han realizado las siguiente mejoras

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

openSAP 10 años !!! SAC: Become an Augmented BI Expert

Hola, como me imagino que sabréis que, openSAP celebra 10 años y para celebrarlo han reactivado 10 cursos que podemos volver hacer, entre ellos, SAP Analytics Cloud – Become an Augmented BI Expert , pero si queréis saber mas, mi amigo Antonio, os cuenta con detalle como han transcurrido estos 10 años aquí.

Esté curso lo fui describiendo en cada una de sus cuatro semanas en las siguientes entradas:

openSAP Become and Augmented BI Expert. Week 1 Data Modeling

openSAP Become and Augmented BI Expert. Week 2 Story Creation

openSAP Become and Augmented BI Expert. Week 3 Story Creation and Analysis

openSAP Become and Augmented BI Expert. Week 4 Augmented Analytics

Creo que es una ocasión muy buena para comenzar con SAC, te animo a que lo intentes, ya sabemos que no tenemos tiempo, pero de algún sitio tendremos que sacarlo ….

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

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SAC, Como cambiar datos transaccionales con atributos de dimensión. Fórmula avanzada

Hola, hoy vamos hablar de como cambiar datos que tenemos guardados en un modelo de Planning en SAC con los atributos de una dimensión.

Seguro que, os ha ocurrido, tener datos en un modelo que no corresponden a los que se tienen en el maestro, esto puede ser una situación normal, datos históricos, pero también puede pasar que queramos cambiarlos por los atributos del maestro de una dimensión. ¿Cómo podríamos hacerlo?

Situación:

Tenemos un modelo de planificación donde uno o varios de sus dimensiones también es atributo de otro de las dimensiones que tenemos en el modelo. El usuario de negocio se da cuenta que necesita cambiar estos datos del modelo de planificación ya que en el reporting e incluso en accesos por autorización no son los correctos. Solicita poder cambiar estos datos del modelo según el valor del dato maestro. Por ejemplo, cambiar, la persona responsable y cliente, que están en el modelo de planificación, por la persona responsable y cliente que están como atributo de la dimensión de proyecto. La persona responsable además es Objeto de Autorización.

¿Cómo lo hacemos?

Para poder solucionarlo y que el usuario tuviese una pantalla de selección, sin realizarlo con una aplicación, es decir, hacerlo desde una historia, fue crear un Data Action con un paso de fórmula. Este Data Action, solicita el proyecto como selección y cambia los valores del modelo de planificación con los atributos que tiene el proyecto. Para esto, usamos fórmula avanzadas

Creamos una historia donde la primera pestaña tiene acceso al maestro de proyectos, es decir, añadimos un hiperlink a la dimensión de proyecto para que pudiese, primero, modificar los valores en la dimensión. Algo sencillo y rápido, sin necesidad de crearse aplicación.

La siguiente pestaña tenemos una el modelo de planificación con la visualización por tabla, mostrando los campos de Proyecto / Persona responsable/Cliente pero para poder que los valores de la dimensión y el dato del modelo son diferentes, en la dimensión de Proyecto, mostramos los atributos de Proyecto — Persona responsable y Cliente.

Creamos un Data Action solicitando el proyecto donde se tiene que cambiar los datos del modelo por los atributos de la dimensión de proyecto

Fórmula:

Por cada ratio del modelo, tenemos dos variables numéricas, la primera guardamos los valores del modelo de planificación. En la segunda, guardamos lo mismo pero, con los valores de atributo de la dimensión proyecto.

Guardamos en el modelo los valores pero con el valor de los atributos de la dimensión del proyecto.

Comprobación, si el valor buscado es el mismo que el valor cambiado, borramos el valor dentro del modelo y guardamos los valores que teníamos en la segunda variable, que son los valores que tiene con los atributos de la dimensión del proyecto.

Código:

// Según la selección de la versión y el tiempo, se modificará cada // línea del modelo según el atributo
// del proyecto. Estas modificaciones no son masivas y están 
// localizadas por cada proyecto
// los datos a modificar son el Cluster y el cliente, tanto en 
// ingresos como en gastos
CONFIG.TIME_HIERARCHY = CALENDARYEAR
CONFIG.GENERATE_UNBOOKED_DATA = OFF
// Región de datos a la que realizar la modificación
MEMBERSET [d/Measures] = «Amount»
// MEMBERSET [d/Date] = («Time1», «Time2»)
MEMBERSET [d/PD_PR_PROJECT] = %P_PROJECT%
VARIABLEMEMBER #AMOUNT1 OF [d/Measures]
VARIABLEMEMBER #AMOUNT2 OF [d/Measures]


// Recogemos en una variable el valor actual que tiene el proyecto
DATA([d/Measures] = #AMOUNT1, [d/Date] = [d/Date], [d/PD_PR_PROJECT] = [d/PD_PR_PROJECT], [d/PD_CLUSTER] = [d/PD_CLUSTER],
[d/PD_PR_ACCOUNT] = [d/PD_PR_ACCOUNT], [d/PD_RECORD_TYPE] = [d/PD_RECORD_TYPE], [d/PD_CUSTOMER] = [d/PD_CUSTOMER],
[d/PD_CONCEPT] = [d/PD_CONCEPT], [d/PD_POSITION] = [d/PD_POSITION], [d/PD_CURRENCY] = [d/PD_CURRENCY]) =
RESULTLOOKUP([d/Measures] = «Amount», [d/Date] = [d/Date], [d/PD_PR_PROJECT] = [d/PD_PR_PROJECT], [d/PD_CLUSTER] = [d/PD_CLUSTER],
[d/PD_PR_ACCOUNT] = [d/PD_PR_ACCOUNT], [d/PD_RECORD_TYPE] = [d/PD_RECORD_TYPE], [d/PD_CUSTOMER] = [d/PD_CUSTOMER],
[d/PD_CONCEPT] = [d/PD_CONCEPT], [d/PD_POSITION] = [d/PD_POSITION], [d/PD_CURRENCY] = [d/PD_CURRENCY])

// RATIO Nº 2 DONDE SE AGREGA LA MISMA RELACIÓN PERO CON EL 
// ATRIBUTO DEL PROYECTO, del cliente, persona responsable
DATA([d/Measures] = #AMOUNT2, [d/Date] = [d/Date], [d/PD_PR_PROJECT] = [d/PD_PR_PROJECT], [d/PD_CLUSTER] = [d/PD_PR_PROJECT].[p/PD_CLUSTER],
[d/PD_PR_ACCOUNT] = [d/PD_PR_ACCOUNT], [d/PD_RECORD_TYPE] = [d/PD_RECORD_TYPE], [d/PD_CUSTOMER] = [d/PD_PR_PROJECT].[p/PD_CUSTOMER],
[d/PD_CONCEPT] = [d/PD_CONCEPT], [d/PD_POSITION] = [d/PD_POSITION], [d/PD_CURRENCY] = [d/PD_CURRENCY]) =
RESULTLOOKUP([d/Measures] = #AMOUNT1, [d/Date] = [d/Date], [d/PD_PR_PROJECT] = [d/PD_PR_PROJECT], [d/PD_CLUSTER] = [d/PD_CLUSTER],
[d/PD_PR_ACCOUNT] = [d/PD_PR_ACCOUNT], [d/PD_RECORD_TYPE] = [d/PD_RECORD_TYPE], [d/PD_CUSTOMER] = [d/PD_CUSTOMER],
[d/PD_CONCEPT] = [d/PD_CONCEPT], [d/PD_POSITION] = [d/PD_POSITION], [d/PD_CURRENCY] = [d/PD_CURRENCY])

// LINEA BUENA DONDE ME GUARDA LOS DATOS ACTUALES Y CAMBIA EL
// Cliente y la persona responsable
DATA([d/Measures] = «Amount», [d/Date] = [d/Date], [d/PD_PR_PROJECT] = [d/PD_PR_PROJECT], [d/PD_CLUSTER] = [d/PD_PR_PROJECT].[p/PD_CLUSTER],
[d/PD_PR_ACCOUNT] = [d/PD_PR_ACCOUNT], [d/PD_RECORD_TYPE] = [d/PD_RECORD_TYPE], [d/PD_CUSTOMER] = [d/PD_PR_PROJECT].[p/PD_CUSTOMER],
[d/PD_CONCEPT] = [d/PD_CONCEPT], [d/PD_POSITION] = [d/PD_POSITION], [d/PD_CURRENCY] = [d/PD_CURRENCY]) =
RESULTLOOKUP([d/Measures] = «Amount», [d/Date] = [d/Date], [d/PD_PR_PROJECT] = [d/PD_PR_PROJECT], [d/PD_CLUSTER] = [d/PD_CLUSTER],
[d/PD_PR_ACCOUNT] = [d/PD_PR_ACCOUNT], [d/PD_RECORD_TYPE] = [d/PD_RECORD_TYPE], [d/PD_CUSTOMER] = [d/PD_CUSTOMER],
[d/PD_CONCEPT] = [d/PD_CONCEPT], [d/PD_POSITION] = [d/PD_POSITION], [d/PD_CURRENCY] = [d/PD_CURRENCY])
//———————————————————————————–
//HACEMOS LA COMPARACION DE LOS VALORES Y VOLVEMOS A CREAR EL VALOR
// CON LOS ATRIBUTOS
//———————————————————————————–
IF RESULTLOOKUP([d/Measures] = #AMOUNT2, [d/Date] = [d/Date], [d/PD_PR_PROJECT] = [d/PD_PR_PROJECT], [d/PD_CLUSTER] = [d/PD_PR_PROJECT].[p/PD_CLUSTER],
[d/PD_PR_ACCOUNT] = [d/PD_PR_ACCOUNT], [d/PD_RECORD_TYPE] = [d/PD_RECORD_TYPE], [d/PD_CUSTOMER] = [d/PD_PR_PROJECT].[p/PD_CUSTOMER],
[d/PD_CONCEPT] = [d/PD_CONCEPT], [d/PD_POSITION] = [d/PD_POSITION], [d/PD_CURRENCY] = [d/PD_CURRENCY]) =
RESULTLOOKUP([d/Measures] = #AMOUNT1, [d/Date] = [d/Date], [d/PD_PR_PROJECT] = [d/PD_PR_PROJECT], [d/PD_CLUSTER] = [d/PD_CLUSTER],
[d/PD_PR_ACCOUNT] = [d/PD_PR_ACCOUNT], [d/PD_RECORD_TYPE] = [d/PD_RECORD_TYPE], [d/PD_CUSTOMER] = [d/PD_CUSTOMER],
[d/PD_CONCEPT] = [d/PD_CONCEPT], [d/PD_POSITION] = [d/PD_POSITION], [d/PD_CURRENCY] = [d/PD_CURRENCY]) THEN
DELETE()
DATA([d/Measures] = «Amount») = RESULTLOOKUP([d/Measures] = #AMOUNT2, [d/Date] = [d/Date], [d/PD_PR_PROJECT] = [d/PD_PR_PROJECT], [d/PD_CLUSTER] = [d/PD_CLUSTER],
[d/PD_PR_ACCOUNT] = [d/PD_PR_ACCOUNT], [d/PD_RECORD_TYPE] = [d/PD_RECORD_TYPE], [d/PD_CUSTOMER] = [d/PD_CUSTOMER],
[d/PD_CONCEPT] = [d/PD_CONCEPT], [d/PD_POSITION] = [d/PD_POSITION], [d/PD_CURRENCY] = [d/PD_CURRENCY])
ENDIF

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

SAP ANALYTICS CLOUD 2023.07

Hola, volvemos a la carga escribiendo con las mejoras que nos va proporcionando SAC y vamos a desgranar algunas de las que tenemos en la nueva Release 2023.07. Nos encontramos en las áreas, Administration, Data Integration, Planning (Allocations in Data Actions, Data Locking Step in Multiaction, BPC Live Connection) Dashboard and Story, Data Modeling, Data Analyzer, Collaboration,.. son bastante mejoras que tenemos seguir teniendo en cuenta para nuestros proyectos, las vemos? .

Dashboard and Story Design

Dentro de este apartado podemos destacar las siguientes:

Vertical Filter Experience for Story Designers

La barra de filtro vertical en la experiencia de historia optimizada nos permite cambiar la orientación del panel de filtro entre horizontal y vertical. La orientación de la barra de filtro vertical ahora es compatible en el modo de edición. La orientación guardada en el modo de edición define la orientación predeterminada al abrir en el modo de vista.

Fuente SAP

Expand and Drill Hierarchy Levels (SAP BW) & Sort Members in Filters (SAP BW)

Con la conexión Live de BW mejorar el acceso a las jerarquías que están definidas, vamos a poder poder

  • Interactuar directamente con un punto de datos para desglosar o establecer un nivel de jerarquía utilizando el menú contextual para elegir jerarquías
  • Los miembros en la historia, la página y los filtros locales se pueden ordenar en orden ascendente o descendente
  • Si hay jerarquías, los nodos principales se ordenarán primero y luego los nodos secundarios se ordenarán dentro de cada padre.
  • El orden de clasificación también respetará la visualización como opciones que se establecen (es decir, si los miembros se muestran en ID, entonces el orden de clasificación se basará en ID)

Data Analyzer

Siguen con la mejora del Data Analyzer y tenemos las siguientes mejoras muy interesante para que el usuario pueda comprobar los datos y analizarlos como en una tabla dinámica

Enterprise Planning

Dentro de las que son de planning podemos destacar:

Data Actions – Integration of Allocation Design Time, podemos crear un paso para los Allocation dentro de los Data Actions con las reglas de asignación requeridas. En los Data Actions que ya tengamos es posible añadirla sin tener que crear ningún Data Actions nuevo.

Fuente SAP

Multi Actions – Data Locking Step podemos agregar pasos de bloqueo de datos para proteger los datos de cambios no deseados a través de acciones múltiples, ya sea desde una historia, calendario o el diseñador de aplicaciones. Las acciones múltiples con paso de bloqueo de datos simplifican el flujo de trabajo para los planificadores a una sola acción para el proceso complejo. Los usuarios tendrán la capacidad de bloquear los datos después de la ejecución de una lógica de cálculo específica (es decir, acciones de datos, asignaciones, pronósticos predictivos).

Fuente SAP

BPC live connection: Universal Display Hierarchy should be supported in grid Cuando creemos una query de planning con Universal Display Hierarchy (UDH) activada, los usuarios de planificación pueden usar capacidades de planificación, como ingresar datos, en una tabla creada en un modelo de conexión en vivo de SAP BPC. Para ello se debe activar la Jerarquía de Visualización Universal en su consulta subyacente.

Fuente SAP

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

SAP ANALYTICS CLOUD ANALYTICS DESIGNER

Hola, hoy vamos a ver que es SAP Analytics Cloud, Analytics Designer, cuando lo debemos usar y como, las diferencias entre historias y aplicaciones.

También os dejo varios Link de ayuda, webinar y blog que nos pueden ayudar, comenzamos??

Antes de comenzar podemos preguntarnos ¿Qué es una aplicación analítica? Una aplicación analítica es aquella que presenta los datos en varias formas, nos permite navegar por ellos y poder planificar (muy importante en SAC para hacer aplicaciones mucho mas flexibles). Las aplicaciones analíticas pueden ser desde simples, muestran datos estáticos, hasta aplicaciones altamente personalizadas y guiadas, tanto visuales como de planificación. Estas aplicaciones personalizadas pueden contener muchas opciones para explorar y navegar por los datos, cambiar las visualizaciones y navegar por varias páginas o áreas.

¿Qué es Analytics Designer?

Analytics Designer es la funcionalidad de SAC que nos permite crear aplicaciones analíticas. Tenemos un entorno de diseño dedicado en SAC para crear aplicaciones. En Analytics Designer, podemos usar secuencias de comandos, extensiones, datos y widgets visuales para crear cuadros de mando, aplicaciones de planificación y aplicaciones predictivas. Analytics Designer aprovecha todos los servicios de la plataforma ya integrados en SAC, como la conectividad de datos, la preparación de datos, la programación y la gestión del ciclo de vida, por nombrar algunos. Analytics Designer también se integra con Business Intelligence, Augmented Analytics y Enterprise Planning.  Analytics Designer, tiene más flexibilidad para crear tableros sofisticados e interactivos, así como aplicaciones analíticas y de planificación que cuando lo realizamos con una historia.

¿Qué podemos hacer con las aplicaciones analíticas que no podemos hacer con las historias?

Una historia se crea en un flujo de trabajo de autoservicio y puede estar compuesta por varios widgets y una gran cantidad de funcionalidad configurada. En la creación de la historia esta diseñada para que presente datos de forma fácil. Sin embargo, la personalización se limita en el entorno de diseño de la historia. Una aplicación analítica, normalmente, contiene alguna lógica personalizada, esto lo conseguimos con la ayuda de scripts, estos scripts se realizan Javasript. Con las aplicaciones analíticas hay mucha más flexibilidad para implementar un comportamiento personalizado. Se requiere un nivel de conocimientos de programación. Aquí es donde entra el rol de Analytics Designer.

¿Cuándo debemos utilizar Analytics Designer?

Entendemos que tenemos que utilizar Analytics Designer cuando tengamos un especificación del cliente que no podamos realizar con las historias, cuando sea algo mucho más guiado y con lógica, y está lógica la podamos resolver con scripting. Aplicaciones típicas donde tengamos controles de interfaz de usuario (botones, casillas de verificación, menús desplegables, etc.), también el proceso de planificación podremos realizar aplicaciones mucho mas flexibles, que se comuniquen con otros sistemas, SAP BW/BPC, SAP S/4 HANA, recibiendo y enviando datos, por medio de ODATA. Aplicaciones que estén embebidas dentro de una página web. Una parte importante en SAC podría ser también el uso de «Data Change Insights», para poder tener avisos de datos que hayan cambiado y ser comunicados a los usuarios, las ALERTAS, de esto podremos hablar en otro post.

Como podéis comprobar, Analytics Designer, nos puede ayudar en todo tipo de aplicaciones, eso si, necesitaremos de un perfil / rol, que nos ayude a realizar como queremos la aplicación.

Links de Ayuda

Estos link os pueden ayudar a comprender como podemos y debemos, realizar buenas aplicaciones con Analytics Designer en SAP Analytics Cloud

Ayuda de SAP, muy útil con ejemplos y buenas practicas

https://help.sap.com/docs/SAP_ANALYTICS_CLOUD/00f68c2e08b941f081002fd3691d86a7/25a3b8d145864d7faf7447b916e492e7.html

openSAP, en el último curso en la semana 5 tenemos varios videos y ejercicios que nos ayudaran.

https://open.sap.com/courses/sac5/items/56DGfL7JdjNJcTOWnDlqao

También podemos comenzar en la página Developers.sap.com, en un tutorial guiado para comenzar a practicar.

https://developers.sap.com/tutorials/sac-analytics-designer-intro-1-introduction.html

En el webinar de Jie Deng, donde nos introduce y hace una presentación de Analytics Designer

 “Introducing the Highlights of Analytics Designer in SAP Analytics Cloud”

En este Blog de, Zarmina Khan, explica muy bien todo el webinar

https://blogs.sap.com/2020/09/19/the-highlights-of-analytics-designer-in-sap-analytics-cloud/

También tenemos el libro Developers Hand Book de Analytics Designer en

Developers Hand Book SAC Analytics Designer

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

SAP ANALYTICS CLOUD Q3.2022

Hola, ya tenemos Q3.2022 y vamos a destacar todas las mejoras que nos han ido descubriendo durante estos meses .

Destacan varias, tendremos la posibilidad de tener los maestros en distintos idiomas, ocultar los miembros que no estén en una jerarquía, cancelar acciones de datos en el monitor, importar datos en un Data Actions, ejecutar acciones de datos en Excel, filtro en medidas..

Os dejo el enlace con el video que explica todas las mejoras de Q3.2022

También el link donde explican cada uno de estos avances.

https://blogs.sap.com/2022/08/05/whats-new-in-sap-analytics-cloud-and-sap-digital-boardroom-q3-2022/#12

Measure Based Filter and Hyperlinking in Optimized Story Experience

En la experiencia de historia optimizada* ahora admite filtros basados ​​en medidas y la capacidad de hipervínculo para saltar a la historia con contexto de filtro.

El filtro basado en medidas requiere una versión EPMMDS mínima de 1.00.202202.09.1647472964 que es compatible con SAP HANA 2.00.059.02.1647435895 .

Podremos realizar un salto a la historia con contexto de filtro a través de un hipervínculo. Tenemos que tener en cuenta que el contexto del filtro no se aplica cuando la historia del modo clásico tiene un hipervínculo a la historia optimizada o viceversa.

Fuente SAP Analytics Cloud
Fuente SAP Analytics Cloud

Multi-Language Support for Master Data 

Ya tenemos disponible la opción de tener las descripciones de dimensiones públicas en varios idiomas, en concreto, hasta 49 idiomas diferentes. Esto era algo de esperar y que por fin ha llegado!!!.

Se hace ingresando manualmente el texto en otros idiomas, no es una función de traducción automática sobre la marcha. La compatibilidad con varios idiomas se puede habilitar desde el panel «Detalles de la dimensión» de una dimensión pública. ( SAP Roadmap Explorer ) ( Vídeo )

Fuente SAP Analytics Cloud

Parent-Child Hierarchy: Hide the “Not in Hierarchy” node

Ahora podemos ocultar el nodo «No en jerarquía» para las dimensiones genéricas y de organización, aunque no todos los miembros tengan asignado un elemento principal. Cuando está desactivado, el nodo «No en la jerarquía» se ocultará en el Modelador y en la historia (selectores de miembros, filtros, etc.).

Fuente SAP Analytics Cloud

Abort Running Data Actions 

Los usuarios de planificación ahora pueden cancelar las acciones de datos en ejecución a través del Monitor de acción de datos. Esto aumenta la capacidad de cancelar acciones de datos pendientes, lo que significa que los usuarios ahora pueden cancelar acciones de datos independientemente del estado (pendiente o en proceso). ( SAP Roadmap Explorer ) ( Vídeo ).

Fuente SAP Analytics Cloud

Data Acquisition Step Type within Multi Actions 

Los planificadores pueden simplificar los flujos de trabajo definiendo los pasos de importación de datos en una acción múltiple. La acción múltiple se puede activar desde la historia, el calendario o el Diseñador de aplicaciones. Esto agrega un valor significativo ya que el paso de múltiples acciones con importación de datos simplifica el flujo de trabajo para los planificadores a una sola acción para múltiples pasos de planificación, y también hace que las operaciones del usuario final sean más convenientes. ( SAP Roadmap Explorer ) ( Vídeo )

Para obtener más detalles, consulte esta publicación de blog de Sarau Shen

Fuente SAP Analytics Cloud

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

openSAP Become and Augmented BI Expert. Week 4 Augmented Analytics

Hello, we continue in week 4, in which if you want to know everything we can do with Search Insight, Smart Discovery and predictive scenarios such as Forecasting , Classification and Regression, this is your week !!!.

I think it is a very interesting week to be able to practice with predictive scenarios, which can serve as an example for the projects we are doing. We must remember that we can apply it to our planning processes.

Continue?

Search to insight

We start with the option of Search to Insight, search for results with natural language.  In this video they explain what options the user has to be able to ask SAC for the data and how SAC returns this data. For this we have to follow some conditions and restrictions to reach the result that the user needs. It’s NOT just asking…

This option works with both purchased models and Live, BW, HANA, S/4 HANA models.  Not in all models we can ask but those that are indexed and the most important thing is that it respects the authorizations both those of SAC and those of the Live connections.  In the video they give us a series of recommendations that we must follow.  Smart to Insight is an interesting option for the end user. Advisable.

Improve your data understanding with in-story augmented insights

We continue with Smart Insights within our stories and how we can get the «hidden» data, who are the most relevant contributors, The why sales are higher?, how the data changes. They explain how we can configure Smart Insights, to exclude dimensions or even values of a dimension. Realize more dynamic Insights.

Enable Smart Insights for SAP HANA Live connection, enable automatic forecasting in time series charts, line charts, or schedule tables with the click of a button.

Automated data exploration with smart discovery

With this video we will understand and how to use, Smart Discovery.  They explain that Smart Discovery is the automated data exploration capability that allows our user to use machine learning to answer a business question.  The good thing about this is that it can be applied directly to BI data and does not require any external data preparation. Smart Discovery can be run from within a story or directly from the homepage when creating a new story. It all starts with defining the business question we want to answer. The business question is described as a destination, which is the dimension or indicator in the data we want to understand, and an entity, which is the object in the data around which we want to perform our analysis.

Once the question is asked, a series of pages appear, the first is a summary page that offers a high-level view of the data relevant to your question. The second page shown is the key  influencing factors. The third of those values that are unexpected and a last page of simulation allows the user to interact with the influencing factors directly. It really is interesting and how we can give more autonomy to the end user.

Prepare the right data for predictive scenarios

In the following video they explain how we can use predictive scenarios, the idea of predictive scenarios is to bring the power of machine learning automation to planners and end users.  Without having to have the intervention of a data scientist. Depending on the data, we have different scenarios, if they are data, revenue or cost forecast, we will use time series, business results values, if they use regression or if we want to anticipate the behavior of the client or employee, they can take advantage of the classification.

The options we have where to apply these scenarios are three, planning, acquired data and for data sets with Live connection.

In this video they help us to start the preparation of the data and with several examples that take away «the fear» of using predictions. Very well explained.

Predict future outcomes with Smart Predict Forecasting

Once they have explained each of the scenarios, they start with Smart Predict Forecasting. Where they put more emphasis is to use it in planinng, since Classidication and Regression is NOT possible to use it in planning.

They explain step by step how to configure the scenario and how to interpret the data.

It is one of the scenarios that we can apply in our projects in a very easy way. I recommend you watch the video is very interesting.

Predict event probabilities with Smart Predict Classification

In this video they explain how to use the Classification scenario, how to configure it and get to apply a Classification scenario. As they indicate we have to start with:

What is it?
A classification model helps us classify observations based on historical data.
Using classification, the probability of a specific event occurring can be predicted.
What use cases?
Questions can be addressed through classification.
Who is likely to be based on ?
Examples:
Who is likely to win a horse race based on its recent form?
Who is likely to buy this product based on their buying habits?
Who is likely to leave a company based on their employee profile?
Who is likely to stop using a service based on its use and satisfaction?

Predict key indicators with Smart Predict Regression

We finish with the explanation of the Regression scenario and as in the previous one they help us to understand it and how to apply it:

What is it?
A regression model is used to estimate the value of a measure.
Using a regression model, the most likely value for a given observation can be predicted.
What use cases ?
The questions that can be addressed by regression.
What is the ?
How many/how much?
Examples:
What is the delay of each customer in paying their invoices?
How many products will a customer buy in the next quarter?
How much will a customer spend on my e-commerce on average?

In short, it is a very interesting week to be able to apply in any project, BI or Planning and that gives more value to SAC than its competitors may have. Very well explained.

I hope it serves them

Continuing to move forward, knowing is good and also, knowing who knows, can help us …

Destacada

openSAP Become and Augmented BI Expert. Week 4 Augmented Analytics

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

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

openSAP Become and Augmented BI Expert. Week 3 Story Creation and Analysis

Hello, we are already in week 3 of the course, this week is very interesting since they explain how to join data models, perform calculations with ratios and dimensions in SAC, What-IF scenarios, R visualizations, the use of Data Analyzer and best practices to ensure the best performance of our stories.

In my opinion, I think you should see it since it can help us in the project that we are going to carry out or improve what has been done. The examples are quite good as well as all the restrictions that we can find.

¿Continuamos?

Analysis across models

In our stories it is easy for us to have several models to present the information, in this video, they explain the options of mixing data between models, such as filtering models with direct or indirect filters, the possibility of hierarchy filters.

They explain the options of mixing models, All primary data (default), All data or Intersecting data only.  Keep in mind when we make these data mixes with a «Live» connection.

Calculated measures and dimensions

Here we will have two very interesting videos of how to perform calculations with dimensions and ratios.  They give us many examples of how to get new dimensions and calculations in ratios, date differences etc. They tell us about the restrictions we have in «Live» models and the best practices when making these calculations so that they do not affect the performance of our history.

What-if analysis

In this video they tell us how to perform «What-if» scenarios, in the blog post, ¿Qué es una escenario What-if? I can give you ideas. In the video we are taught to perform a «What-if» scenario with «Input Control» and if we want to perform with a VDT it is necessary to have, at least, a professional planning license   to create the model and share a private version.

Performance best practices

This is one of the parts that we must take into account when we start the project in SAC, since it puts us on alert of how to get the performance to be the best possible.

For us to be successful in the project they explain that we must take into account everything, from the internet connection, the laptop, the design of our history, the number of users who will enter, the ratios and dimensions calculated etc, it is a video that we should not lose since it will help us a lot.

R visualizations

As you know in SAC we can have our own R code and make stories with other types of graphics, in this video, they explain how to include this R code and several examples. Also the possibility to configure the R server and refer to the following blog entry. It is one more possibility within our projects with SAC.

Data analyzer and exploration

Finally, they explain how to use Data Analyzer, it is a very powerful tool for the user.  We can use it from our story directly or from the main menu, accessing the model data in SAC or with Live connection to BW querys or HANA views.  Important is that, you can give or not authorization to this access. They refer to these two blog posts, New data exploration experience in SAP Analytics Cloud and Road Map of Data Analyzer .

In short, it is a week that we should not miss and that I advise you.

I hope it serves them

Continuing to move forward, knowing is good and also, knowing who knows, can help us …

Destacada

openSAP Become and Augmented BI Expert. Week 3 Story Creation and Analysis

Hola, ya estamos en la semana 3 del curso, esta semana es muy interesante ya que nos explican como unir modelos de datos, realizar cálculos con ratios y dimensiones en SAC, escenarios What-IF, visualizaciones R, el uso de Data Analyzer y las mejores practicas para garantizar el mejor rendimiento de nuestras historias.

En mi opinión, creo que deberías verla ya que nos puede ayudar en el proyecto que vayamos a realizar o mejorar lo realizado. Los ejemplos son bastante buenos así como todas las restricciones que podemos encontrarnos.

¿Continuamos?

Analysis across models

En nuestras historias es fácil que tengamos varios modelos para presentar la información, en este video, nos explican las opciones de mezclados de datos entre modelos, como filtrar los modelos con filtros directos o indirectos, la posibilidad de filtros de jerarquía.

Nos explican las opciones de mezclar modelos, All primary data (default), All data o Intersecting data only. Tener en cuenta cuando realicemos estas mezclas de datos con conexión del tipo «Live».

Calculated measures and dimensions

Aquí tendremos dos videos muy interesantes de cómo realizar cálculos con dimensiones y ratios. Nos dan muchos ejemplos de cómo conseguir nuevas dimensiones y cálculos en ratios, diferencias de fechas etc. Nos comentan las restricciones que tenemos en modelos «Live» y las mejores prácticas a la hora de realizar estos cálculos para que no afecten al rendimiento de nuestra historia.

What-if analysis

En este video nos indican cómo realizar escenarios «What-if», en la entrada de blog, ¿Qué es una escenario What-if? os puedo dar ideas. En el video nos enseñan a realizar un escenario «What-if» con «Input Control» y si queremos realizar con un VDT es necesario tener, por lo menos, una licencia profesional de Planning para crear el modelo y compartir una versión privada.

Performance best practices

Esta es una de las partes que debemos que tener muy en cuenta cuando comencemos el proyecto en SAC, ya que nos pone en alerta de cómo conseguir que el rendimiento sea el mejor posible.

Para que tengamos éxito en el proyecto nos explican que debemos que tener en cuenta todo, desde la conexión a internet, el portátil, el diseño de nuestra historia, el número de usuarios que entraran, los ratios y dimensiones calculados etc, es un video que no debemos perdemos ya que nos ayudará bastante.

R visualizations

Como sabéis en SAC podemos tener nuestro propio código R y realizar historias con otros tipos de gráficos, en este video, nos explican como incluir este código R y varios ejemplos. También la posibilidad de configurar el servidor R y hacen referencia a la siguiente entrada de blog. Es una posibilidad más dentro de nuestros proyectos con SAC.

Data analyzer and exploration

Por último, nos explican cómo utilizar Data Analyzer, es una herramienta muy potente para el usuario. La podremos utilizar desde nuestra historia directamente o bien desde el menú principal, accediendo a los datos de modelos en SAC o bien con conexión Live a querys de BW o vistas de HANA. Importante es que, se le puede dar o no autorización a este acceso. Nos hacen referencia a estas dos entradas de blog, New data exploration experience in SAP Analytics Cloud y el Road Map que sigue Data Analyzer .

En resumen, es una semana que no debemos perdernos y que os aconsejo.

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

openSAP Become and Augmented BI Expert. Week 2 Story Creation

Hola, continuamos con el curso de openSAP y en esta semana nos enseñan como crearnos historias y las mejoras prácticas en nuestros diseños. Desde un ejemplo sencillo, pasando por tablas, diseños de páginas, gráficos de mapas y análisis vinculados .

Es cierto que, no se mete en profundidad en cada una de los videos pero, si que nos dan ideas y de forma sencilla ves como puedes evolucionar tus historias.

¿Continuamos?

Story fundamentals

Comienzan con la explicación de que la «historia» es el eje principal en SAC y que tipos podemos crearnos, Resposive Page, Canvas Page y Grid , como y cuando utilizar cada tipo.

También hacen un seguimiento del menú, el Builder Panel y Styling Panel, explicando algunos conceptos importantes. Por último, las distintas opciones de colaboración, comentarios en gráficos, como compartir historias con otros usuarios.

En está entrada, ¿Qué es un historia?, os doy mas detalles.

Visualizations

Continuamos con la explicaciones de los distintos tipos de gráficos y una explicación de como poder utilizarlos.

Es un video interesante y por si necesitáis mas ayuda os dejo la entrada donde explico ¿Cómo elegir el elemento visual? .

Tables

En todos los proyectos seguro que necesitaremos incluir una tabla para poder hacer el seguimiento de datos o para planning, en el video podremos ver como mejorar el aspecto visual de la tabla y como crearnos ratios calculados y formulas. Como os comentaba, no entran en mucho detalle pero si nos dan ideas.

Geospatial analysis

Si queremos que nuestras historias impacten al usuario, una buena forma es, siempre que se pueda, incluir un mapa. Si tenemos la latitud o longitud llegaremos a un nivel de detalle muy grande pero si tenemos el país o región podremos presentar un mapa. En este video nos lo explican muy bien y los distintos tipos de mapas que podemos utilizar.

Report design

Para mi, este es el video que mas me ha gustado y nos enseña de forma fácil como presentar un informe , con distintos tipos de páginas, como A4, A3, carta, tener cabeceras y píe de página. Importante como usar «Sections» para que usuario pueda ver mejor la información. Recomiendo ver este video.

Linked analysis and input controls

En todas las historias tendremos que tener filtros de datos o como haciendo «click» en un dato, se filtran los demás gráficos o tablas. En el video, podremos ver los distintos filtros, de historia, página y widget. Filtros en dimensiones o ratios, avanzados. Como se configuran los análisis vinculados y como guardarnos todos estos filtros en un «Bookmarks» que podremos hacer que sea personal o compartir para el resto del equipo.

Design best practices

Por último, nos explican las mejores prácticas cuando comencemos a realizar nuestras historias, podremos ver como crearnos un estilo o aplicar el mismo estilo para toda la historia, optimización de la historia, presentar en distintos tipos de dispositivos, aprovechar el texto dinámico, etc.

Es una buena forma de acabar la segunda semana.

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

openSAP Become and Augmented BI Expert. Week 1 Data Modeling

Hello, the new SAC course, Become an Augmented BI Expert, has already begun, and as I mentioned, I will make a summary of each week. This week they begin a review of all the modeling that we can do in SAC, from dimensions, dataset, model differences, calculations, the importance of security and the Live connection.

I think it’s quite interesting this week and I give you a summary of each of the videos this week.

Started!!!

Modeling fundamentals

They begin with the explanation of the types of dimensions that we have in SAC, account, date, geographical, generic, also explain the differences between public and private. The explanation of measures continues, you know that we have the option of a model of measures or an account model.

Here we also see the structure of the models in SAC and the different ways we can load the data either with ETL (Extract, Transform, Load) or ELT (Extract, Load, Transform)

Finally they explain the different models in SAC, Account Type Model, Measured Type Model and Dataset.

Preparing Datasets

We will be able to see what datasets can be used for and in what situations they should be used, for predictive scenarios, analyze the data first, the loading process is ELT, to take into account that, it is not possible to use them for planning, the data load is unique, that is, data cannot be added.

They have many utilities, are easy to handle and quick to use.

Acquired Data Modeling

Here, they explain how we can create data models and the modelling options. From loading by file or by connection, dimensions, measures, star schema, to load planning. It is a highly recommended video.

Advanced Modeling

In this video, they explain the geolocation options, the import in the same data models from different sources and how to chain the jobs, and some «tricks» in the preparation of the data.

Calculations

They continue with the different calculations that we can do in data modeling, mathematical operations, Inverse Formulas, Lookup, Currency Conversions, etc. and the difference with the Data Actions that we saw in the previous SAC Planning courses.

Data Security

I think data security is important and here we are reminded of the options we have in SAC to limit access, analytical privileges for models, analytical privilege for folders, public and private, access to the models themselves, access to members of individual dimensions.

Live Data Modeling

Finally, they explain how we can access data with live connections such as SAP HANA, SAP HANA Cloud, SAP Business Warehouse (BW), SAP S/4HANA, SAP Data Warehouse Cloud, SAP BusinessObjects. Important to note the differences between Direct vs Tunnel connections.

I hope you find it useful

Keep moving forward, knowledge is good and also, knowing who knows, can help us…

Destacada

openSAP Become and Augmented BI Expert. Week 1 Data Modeling

Hola, ya ha comenzado el nuevo curso de SAC, Become an Augmented BI Expert, y como os comente, hare un resumen de cada semana. Esta semana comienzan dan un repaso a todo el modelado que podemos realizar en SAC, desde dimensiones, dataset, diferencias de modelos, cálculos, la importancia de la seguridad y la conexión Live.

Creo que es bastante interesante está semana y os hago un resumen de cada uno de los videos de esta semana.

Comenzamos!!!

Modeling fundamentals

Comienzan con la explicación de los tipos de dimensiones que tenemos en SAC, cuenta, fecha, geográfica, genérica, también explican la diferencias entre pública y privada. Continúan las explicación de medidas, sabéis que tenemos la opción de un modelo de medidas o un modelo de cuenta.

Aquí también vemos la estructura de los modelos en SAC y las diferentes formas que podemos cargar los datos bien con ETL (Extract, Transform, Load) o ELT (Extract, Load, Transform)

Por último nos explican los diferentes modelos en SAC, Modelo de tipo Cuenta, Modelo de tipo medida y los Dataset.

Preparing Datasets

Podremos ver para que nos pueden servir los Datasets y en que situaciones se deben usar, para escenarios predictivos, analizar los datos primero, el proceso de carga es ELT, a tener en cuenta que, no es posible usarlos para planificación, la carga de datos es única, es decir, no se pueden ir añadiendo datos.

Tienen muchas utilidades, son fáciles de manejar y rápidos de utilizar.

Acquired Data Modeling

Aquí nos explican como podemos crear modelos de datos y las opciones del modelado. Desde la carga por fichero o por conexión, las dimensiones, medidas, el esquema en estrella, hasta la planificación de cargas. Este video os recomiendo verle.

Advanced Modeling

En este video, nos explican las opciones de geolocalización, la importación en un mismo modelos de datos de diferentes fuentes y como encadenar los jobs, y algunos «trucos» en la preparación de los datos.

Calculations

Continúan con los diferentes cálculos que podemos hacer en el modelado de datos, operaciones matemáticas, Inverse Formulas, Lookup, Conversiones de moneda, etc y la diferencia con los Data Actions que vimos en el anterior cursos de SAC Planning.

Data Security

Creo que es importante la seguridad de los datos y aquí nos recuerdan las opciones que tenemos en SAC para limitar los accesos, privilegios analítico para los modelos, privilegio analítico para las carpetas, públicas y privadas, accesos a los propios modelos, accesos a los miembros de las dimensiones individuales.

Live Data Modeling

Por último nos explican como podemos acceder a los datos con conexiones live como SAP HANA, SAP HANA Cloud, SAP Business Warehouse (BW), SAP S/4HANA, SAP Data Warehouse Cloud, SAP BusinessObjects. Importante tener en cuenta la diferencias entre Direct vs Tunnel connections .

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

SAP ANALYTICS CLOUD 2022.06 & 2022.07

Hola, vamos a continuar con los avances en SAC hasta que nos llegue el Q2.2022, en estas nuevas Release 2022.06 y 2022.07. Nos encontramos en todas las áreas, Planning, rediseño del calendario, área de planificación personalizada, en bloqueos de datos y su desagregación, parámetros en MutiAction, mejora en Formulas Avanzadas, Microsoft Office, que sigue con su avance, a tener en cuenta, Modelado de datos, mejoras en la importación de dimensiones locales, Analytics Design, Integración…. son bastante mejoras que tenemos seguir teniendo en cuenta para nuestros proyectos, las vemos? .

Story Dynamic Time Calculations and Variance Improvements

Con está nueva mejora, los cálculos de tiempo dinámico y las variaciones ahora mostrarán datos cuando los filtros de página e historia se apliquen en las dimensiones de tiempo. SOLO para modelo Adquiridos y puede habilitarse desde las preferencias del modelo.

Fuente SAP

Customized Planning Area

Con está nueva opción vamos a poder especificar un área de planificación personalizada para cada copia de la versión privada y al editar versiones públicas. Esta opción nos permitirá elegir qué datos colocar en el modo de edición, ayudando a optimizar el rendimiento o permitirnos planificar datos fuera del área de planificación recomendada. A tener en cuenta que se requieren permisos de publicación para publicar datos.

Fuente SAP

Multi Actions: Cross-Model Parameters

Ya ha llegado !!!! al que nos parecía lo mas normal, vamos a poder utilizar parámetros en Multi Actions definidos sobre una dimensión pública ahora se podrán utilizar en diferentes modelos. El parámetro entre modelos puede utilizarse en todos los modelos y pasos dentro del mismo diseñador de acciones múltiples. En el diseñador de historias, los usuarios pueden elegir la selección de miembros o vincular los filtros para asignar un valor al parámetro entre modelos. Sólo será necesario asignar un valor una vez y luego se puede pasar a los pasos a través de los modelos, simplificando el flujo de trabajo para un usuario de planificación. Esta mejora hace que las operaciones del usuario final sean más cómodas y menos propensas a errores.

Para seguir viendo las mejoras comentadas y otras podéis verlas en:

What’s New in SAP Analytics Cloud Release 2022.06

What’s New in SAP Analytics Cloud Release 2022.07

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

openSAP SAC: Become an Augmented BI Expert

Hola, buenas noticias !!! un nuevo curso de openSAP comenzar el próximo 19 de Abril 2022 , SAP Analytics Cloud – Become an Augmented BI Expert .

Como con el curso anterior, Planning with SAC – Advanced Topic, mi intención es realizar un resumen e intentar explicar lo mas interesante de cada semana.

Este curso es de 5 semanas y una última para hacer el examen Final y poder conseguir la «medalla».

  • Week 1: Data Modeling
  • Week 2: Story Creation
  • Week 3: Story Creation and Analysis
  • Week 4: Augmented Analytics
  • Week 5: Analytic Applications
  • Week 6: Final Exam

Por cada semana tendremos la posibilidad de poner en practica lo que nos explican gracias a que nos darán «tareas», son opcionales, pero os recomiendo hacerlas para poder ponerlas en práctica.

Podremos ver cuál son las mejores prácticas de cómo se pueden utilizar las nuevas funciones de modelado. Nos comentan los siguientes puntos que podremos ver:

  • Crear modelos de datos basados ​​en datos importados o en vivo
  • Diseñar tableros avanzados con gráficos, tablas y otros elementos de diseño
  • Aplicar las mejores prácticas en torno a las funciones, el diseño y el rendimiento
  • Comprender conceptos avanzados como la combinación de datos y el análisis aumentado.
  • Cree escenarios predictivos de pronóstico, regresión y clasificación
  • Cree aplicaciones analíticas avanzadas con secuencias de comandos, widgets personalizados y otras funciones potentes

Si queréis comenzar con SAC, en este post, ¿Cómo podemos aprender Sap Analytics Cloud? 2021 , os indico los distintos canales, páginas oficiales, cursos de OpenSAP que con este ya son cuatro, blogs etc , es difícil encontrar excusas para no comenzar con SAC, lo difícil es encontrar tiempo !!!!

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

SAP ANALYTICS CLOUD Q1.2022

Hola, comenzamos el año 2022 con las nuevas mejoras que tenemos en Q1.2022. Vamos a explicar el Top 5 y añadiremos los links y los videos

En Q1.2022 destacan cinco avances importantes, entre ellas tenemos la posibilidad de crear múltiples jerarquías en el Tipo Cuenta !!. ¿ Continuamos ?

SAC Q1.2022

Veamos las cinco mejoras que quieren destacar en Q1.2022 son las siguientes:

El resto de las mejoras se pueden encontrar muy bien explicadas en:

https://blogs.sap.com/2022/02/02/whats-new-in-sap-analytics-cloud-and-sap-digital-boardroom-q1-2022/#17

Multiple Account Hierarchy

Creo que esto es una mejora bastante buena a la hora pode poder realizar análisis como a la hora de planificar, con esta mejora se admiten varias jerarquías de cuentas principales/secundarias, podremos simplificar el modelado. Esto es compatible con el modelo de cuenta y el modelo nuevo. ( SAP Road Map Explorer ) ( Vídeo )

Fuente SAP

Multi Actions – Predictive Planning

Un gran paso en la planificación de análisis predictivo incluyendo un paso dentro de las acciones múltiples. Con ello podemos volver a entrenar el modelo predictivo con los datos mas recientes y así ver en series temporales la planificación. Algunos detalles adicionales se pueden encontrar en los siguientes blogs: Vea cómo SAP Analytics Cloud Multi Actions cambia la forma en que planifica   por Charlie Lin

Automatice la actualización de pronósticos con la planificación predictiva de David SERRE

Fuente SAP

Accessing Data Change Insights across applications on SAC Home Screen

Data Change Insights permite a los usuarios de nuestra aplicación analítica suscribirse a las principales N perspectivas de cambio de datos de un gráfico de forma diaria, semanal o mensual. Luego, los usuarios reciben notificaciones de cambios significativos en los datos de interés.

En el primer trimestre de 2022, los usuarios ahora pueden agregar Data Change Insights como mosaico, al frente y al centro en la pantalla de inicio de SAP Analytics Cloud para incluir:

  • Cambios de datos suscritos entre aplicaciones
  • Capacidad para buscar un determinado cambio de datos
  • Capacidad para filtrar cambios de datos con diferentes criterios (N superior, rango de tiempo, importancia y similares)
Fuente SAP

New Model support for identifying missing currency conversion rates

En todo proceso de planificación es muy importante la conversión de monedad, ahora, se ha agregado soporte al nuevo modelo para identificar las tasas de conversión de moneda que faltan:

  • Hay un manejo de errores mejorado para nuevos modelos con conversión de moneda
  • Los usuarios pueden activar un análisis de tasa faltante con los parámetros requeridos directamente desde una ventana emergente de error en las historias
  • Los errores de conversión en tablas basadas en nuevos modelos ahora se registran en el registro de errores de conversión de la tabla de tarifas.
Fuente SAP

Data Export Open API for export

Tenemos una nueva API abierta para la exportación de datos, los datos de planificación y previsión ahora se pueden extraer externamente de SAP Analytics Cloud, lo que permite operaciones de procesamiento de datos posteriores más sencillas en los datos de previsión y planificación. Con esto podremos alimentar otras aplicaciones como S/4HANA, BW y aplicaciones de terceros. Con un servicio OData, los usuarios pueden explorar los modelos de SAP Analytics Cloud para extraer datos y el soporte inicial incluye:

  • Datos de la transacción
  • Datos maestros de las dimensiones en un modelo
Fuente SAP

VIDEO Q1.2022

Os dejo el video donde nos explican todas las mejoras

Espero que os sirva

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SAP Analytics Cloud – xP&A

Hola, hoy vamos a ver la relación que tiene SAC con xP&A. Estamos oyendo mucho hablar de conexión, integración de datos, planificación conectada, personas y datos conectados, planificación ágil, finanzas y operaciones, todo esto no lleva a xP&A.

¿Qué es xP&A?

xP&A es la planificación y el análisis ampliados y van más allá de los límites de la planificación y el análisis financieros tradicionales (FP&A). xP&A es un enfoque de planificación que toma las mejores capacidades de análisis y planificación financiera (FP&A) , como planificación continua, previsión, análisis avanzado y supervisión del rendimiento, y las extiende a toda la empresa. xP&A no solo brinda el poder de FP&A a los departamentos operativos, sino que elimina las barreras tradicionales entre finanzas y operaciones conectando los planes estratégicos, financieros y operativos en tiempo real.

¿Cómo está relacionado xP&A y SAC?

Para poder tener una planificación ágil y que todo es conectado, necesitamos tener una plataforma única, debe integrar los datos de diversas fuentes financieras y operativas (por ejemplo, ERP, HCM,CRM) y proporcionar acceso a esos datos en todas las funciones financieras y de planificación, como sabemos SAC, tiene la posibilidad de conectarse a distintos sistemas en tiempo real o mediante cargas. Por lo que SAC es una plataforma única y extensible donde el acceso es posible tanto a nivel de reporting como planificación.

Otro de los puntos claves es tener inteligencia financiera y esto consiste en poder realizar conversiones de moneda, tanto el real, plan, proyección, además de lógicas de cuentas activos, pasivos, ingresos, gastos, no financieras, estadísticas. Poder comparar datos por ejes temporales, meses, años, acumulados a fecha, mes actual contra el anterior etc. El control de seguridad, tanto de lectura como de escritura así como la auditoria de los datos son importantes en todo un proceso xP&A. Toda esta inteligencia financiera esta contemplada en SAC.

No nos olvidemos de la calidad de los datos, la integración de los datos, poder tener acceso a los datos en cualquier momento, control de los procesos de carga, acceso a nivel detallado si fuese necesario como facturas, productos, bloquear datos, es completamente necesario para poder confiar en los datos y presentar resultados. SAC cumple perfectamente este punto ya que cuenta con todos estos controles y el acceso a nivel detallado.

Por último y no por ello menos importante, la capacidad de realizar Predicciones, es fundamental considerar la inteligencia artificial (IA) como parte de una estrategia eficaz de xP&A. ¿Por qué? Bueno, nos guste o no, el aprendizaje automático (ML) y otros subconjuntos de IA están aquí para quedarse como herramientas para ayudar a aumentar la precisión de los pronósticos. Como sabéis, SAC contempla los procesos de predicción y de aprendizaje automático.

Espero que os sirva

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OpenSAP Planning Avanzado Semana 4 Building Custom Planning Applications

Hola, cuarta y última semana del curso, que vamos a poder ver en está semana, como construir aplicaciones de Planning, para estos nos enseñan que podemos utilizar desde Excel, no puede faltar, como el desarrollo de aplicaciones con Analytics Designer, tampoco de olvidan del «Performance» y nos indican como podemos mejorar aplicaciones en cuanto rendimiento.

En mi opinión está muy bien planteada ya que en todo proyecto de Planning nos tocará hacer aplicaciones, mas intuitivas y pensadas para el cliente, y quién no ha oído, «¿pero, lo puedo hacer con Excel?» 🙂 .

Add-in for Microsoft Office

Como sabéis, para SAC, tenemos un add-in de Microsoft Office, aquí también os lo comento y como podemos conectarnos, es cierto que es de hace tiempo y esto sigue evolucionando!!!!. Este add-in puede conectarnos a nuestros modelos de SAC, tanto de BI como de Planning. Nos hacen la diferencia entre el Add-In de Analysis for Office (AO) y el de SAC, así como el que van evolucionar es el de SAC.

La posibilidad de conectarse con Office 365 online es posible, pero recordar que aquí no podemos incluir macros.

Fuente openSAP

Analytics designer for planning applications

Nos explican la importación de hacer buenas aplicaciones de planificación y las capacidades que tienen para poder reducir la complejidad y guiar al usuario. También nos enseñan varios demos para poder hacer distintas aplicaciones y los pasos a seguir. Con todo esto nos comentan los siguiente punto a tener en cuenta:

  • Podemos combinar características de historias con capacidades de scripting.
  • Crear aplicaciones de planificación basadas en formularios, por ejemplo, en el área de inversión, planificación de proyectos, recursos humanos.
  • Guiar a los planificadores a través de aplicaciones auto explicativas, implementación de reglas y validaciones. Integración de la gestión de tareas del calendario en la planificación.
  • Activación de acciones de datos basadas en eventos
  • Habilitar aplicaciones de planificación receptivas en dispositivos móviles dispositivos.

Capacidades avanzadas que llegamos a tener serían:

  • Soporte de temas / CSS para un usuario atractivo y personalizado interfaz.
  • Diseño receptivo avanzado.
  • Capacidad de percepción de cambios de datos y alertas.
  • Compatibilidad con hipervínculos para widgets de imágenes y formas.
  • Navegación completamente flexible a otros artefactos y transferencia de parámetros.
  • Integración con la aplicación móvil de iOS

Incorporación y extensión flexible

  • Integración perfecta con aplicaciones de terceros
  • Ampliación de aplicaciones a través del SDK de widgets personalizados
  • Capacidades para escenarios de circuito cerrado
  • OData llama para llamar al sistema transaccional
  • Acceso programático a OData

Planificación de modelos compatibles:

  • Modelo de planificación adquirido
  • BPC live model
  • BPC write back
  • Universal model
Fuente openSAP

Performance analysis

Aquí nos explican como podemos investigar si el modelo que se está creando cumple con las expectativos en cuanto e Performance y como podemos hacer el seguimiento de estas ejecuciones y cuanto tardan. Para esto nos ofrecen un Content como el que tenemos en BW para realizar este seguimiento y poder mejorar nuestras aplicaciones. Tendremos:

PLANNING_DATA_ACTIONS (Data Action Performance Statistics and Analysis)
SAC_STATISTICS_MDS_QUERY_PERF (Backend Application Performance)
SAC_USER_FRIENDLY_PERF_ACTION (Basic End-to-End Application Performance)
SAC_PERFORMANCE_E2E (End-to-End Application Performance)

Performance Analysis Tool

La herramienta de análisis de rendimiento es una herramienta analítica
aplicación que permite un fácil análisis de la métricas proporcionadas por SAC_PERFORMANCE_E2E.
Las métricas se exponen a través del contenido del sistema para análisis SAC_PERFORMANCE_E2E (extremo a Rendimiento de la aplicación final)
La herramienta de análisis de rendimiento ayuda a analizar una sola historia o ejecución de una aplicación analítica.

Fuente openSAP

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

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OpenSAP Planning Avanzado Semana 3 Planning Process

Hola, ya estamos en la semana 3, en esta, nos enseñan como podemos usar las herramientas que nos ofrece SAC como son el Planning Calendar, Predictive Planning y el Business Content.

Es una semana que no me perdería, aunque no se haga el curso, las demos realizadas sobre Financial Planning y Workforce Planning son muy buenas.

Planning Calendar

Sobre el Planning Calendar se centran en lo que es nuevo y la importancia que tiene en todo un proceso de planificación, que es algo que prácticamente todas las empresas tienen.

Aquí destacan la posibilidad de crear tareas compuestas, la posibilidad de Reabrir una tarea, asignar Equipos a las tareas, algo que será bastante útil y nos confirman que los procesos de calendario están integrados en Analytics Designer, esto hace que podamos hacer aplicaciones mucho mas complejas.

Predictive Planning

Aquí nos explican como la planificación predictiva tiene que ser algo que tengamos ya en nuestros procesos de planificación. Como se integra con xP&A Extended Planning and Analysis, que vimos en la semana 1. Nos muestran un ejemplo sencillo.

Fuente openSAP

Planning Content for SAC

En esta parte nos hablan del Contenido que ofrecen desde el Business Content, tanto de muestras que nos puedan ayudar para comenzar con SAC como todo un proceso de negocio. Os dejo un enlace donde también hablo de esto.

Financial Planning & Workforce Planning

Los siguientes videos nos introducen a la planificación Financiera con S/4 HANA y a la de Recursos Humanos con demos bastantes interesantes y como podemos aprovechar el contenido de Business Content. Nos explican todo el proceso de planificación financiera, Centro de Costes, Ventas, Coste de producto, P&L, CAPEX … y recodar que después se puede llevar a S/4 HANA

Fuente openSAP

Para Recursos Humanos, desde la planificación TOP-DOWN, con FTE/HC, costes de personal interno, externo, como BOTTOM-UP, ajustes en FTE, crear nuevas posiciones. Después como integrar esta planificación con la de Finanzas.

Fuente openSAP

Está claro que, no encajará del todo con el proceso de planificación del proyecto que vayas a realizar, pero si te dan ejemplos y como poder INTEGRAR ambas planificaciones.

Os recomiendo que los veáis y después incluso, con los ejercicios, podáis llevarlo a la práctica.

En mi opinión, semana en la que ponen en valor el Business Content proporcionado por SAC y como se pueden integrar las planificaciones de distintas áreas.

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

OpenSAP Planning Avanzado Semana 2 Data Actions!!

Hola, seguimos con SAC Planning, está segunda semana nos hablan de Data Actions y la importancia de estos en el proceso / proyecto de planificación.

Creo que es bastante interesante está semana y nos deja buenos ejemplos para poder aplicarlos. Destacar el tiempo dedicado a Formulas. Las vemos??

Data Actions

Son una secuencia de operaciones realizadas sobre los datos de un modelo
▪ Se utilizarán para transformar datos o realizar cálculos lógicos
▪ Es posible reutilizarlas en diferentes historias o aplicaciones analíticas.
▪ Son claves para cualquier proceso de planificación y operaciones personalizadas.
▪ Los datos procesados y calculados son guardados en el modelo de planificación

Tenemos los siguientes pasos:

Fuente OpenSAP

Dentro video 2 nos enseñan como realizar copias de datos, conversión de monedas para continuar con la explicación y diferencias de entre Data Actions y Multi Actions

Fuente OpenSAP

Siguen con un video interesante donde profundizan en Ditribuciones (Allocations) . Estos se utilizan para distribuir valores de una fuente a un destino según reglas definidas, por ejemplo:

  • Asignar los costes indirectos a los productos en función de las ventas para el análisis de rentabilidad.
  • Asignar los gastos entre centros de costes en función de las cantidades consumida
Fuente OpenSAP

Los siguientes videos son para comprender y poder usar las Formulas, le dedican bastante tiempo a esté apartado, con ejemplos claros, desde algo sencillo hasta un ejemplo de planificación y consolidación intercompany. Nos explican la importancia de la definiciones de datos y como coger nuestra «rodaja de datos».

Podríamos decir que es lo mismo que hace con FOX o con Script Logic, nos deja una venta para poder incluir código para poder realizar cálculos complejos.
La lógica se puede definir en dos formas:

  1. Asistente gráfico (fórmulas visuales) Sin necesidad de código…
  2. Editor (entrada de texto)
Fuente OpenSAP

En mi opinión es una semana muy buena ya que en todo el proceso de planificación lo tendremos que usar si o si.

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

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OpenSAP Planning Avanzado Semana 1

Hola, como comente en el pasado post, desde el 16 de Noviembre 2021 comienza un nuevo curso de SAC Planning en OpenSAP. El anterior curso de SAC Planning, fue muy bueno y recomendable y este espero que sea igual o mejor.

En esta semana hemos podido ver los siguientes temas, continuamos??

Comenzamos con la introducción al curso y seguidamente nos comienzan a explicar el nuevo concepto xP&A …. Extended Planning and Analysis, podemos decir que es la Planificación empresarial con análisis ampliados, esta bien y en que consiste este nuevo «palabro», consiste en que todo tiene que estar conectado, desde la planificación de HR, Ventas, Stock, Marketing, eliminando silos de información y que todo esté en tiempo real. Con ello podremos tener una única fuente de la verdad. Con todo esto conseguimos que, la empresa este conectada entre si, viendo como impactan los cambios de cada una de la áreas, para poder llegar al objetivo marcado.

Fuete OpenSAP

Continuamos con la introducción al nuevo modelado de SAC, a nivel de ratio. Podéis ver el video y el post donde profundizo mas sobre el tema.

Fuente OpenSAP

Siguen con un video interesante donde profundizan en la creación de un modelo en SAC, donde podremos ver como generan los ratios, cálculos, formulas inversas, conversión de monedas, gestión de los datos etc, es un video interesante donde nos refrescan las opciones tenemos a la hora de modelar.

Fuente OpenSAP

Continúan con la conversión de monedas, completamente recomendable ver y comprender. Esto es algo que prácticamente se necesita en todos los proyectos de planificación por que es algo que tenemos que tener muy en cuenta a la hora de comenzar el proyecto.

Nos explican la forma en la que podemos persistir en SAC varias monedas cuando se está planificando.

Fuente OpenSAP

El siguiente video es sobre la integración de datos . Algo que nos dejan claro es que la planificación con SAC requiere que el dato persista en SAC. En el video nos enseñan como es la nueva forma de importación de datos y las mejoras realizadas en la parte de formulación etc, también es interesante.

Fuente OpenSAP

Terminan con la un video de revisión de conceptos, como son, dimensiones publicas y privadas, atributos, formulas en cuentas, bloqueos, versiones etc, es una visión muy general.

Fuente OpenSAP

Seguiremos con la siguiente semana que seguro que es igual de buena

Espero que os sirva

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Destacada

OPENSAP PLANNING WITH SAC AVANZADO

Hola, quería comentaros que el próximo 16 de Noviembre 2021 OpenSAP nos ofrecerá un nuevo curso, Planning with SAP Analytics Cloud – Advanced Topics

Como con el curso anterior, Planning with SAP Analytics Cloud, mi intención es realizar un resumen e intentar explicar lo mas interesante.

Fuente: OpenSAP

Si queréis comenzar con SAC, en este post, ¿Cómo podemos aprender Sap Analytics Cloud? 2021 , os indico los distintos canales, páginas oficiales, cursos de OpenSAP que con este ya son cuatro, blogs etc , es difícil encontrar excusas para no comenzar con SAC, lo difícil es encontrar tiempo !!!!

Este curso es de 4 semanas y una última para hacer el examen Final y poder conseguir la «medalla».

  • Week 1: Core Planning
  • Week 2: Advanced Planning
  • Week 3: Managing the Planning Process
  • Week 4: Building Custom Planning Applications

Por cada semana tendremos la posibilidad de poner en practica lo que nos explican gracias a que nos darán «tareas», son opcionales, pero os recomiendo hacerlas para poder ponerlas en práctica.

Podremos ver cuál son las mejores prácticas de cómo se pueden utilizar las nuevas funciones de modelado.

Espero que os sirva

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SAP ANALYTICS CLOUD 2021.12 & 2021.13

Hola, una vez que hemos vuelto de las vacaciones vamos a continuar con las nuevas mejoras que no llevan en SAC. En estas nuevas Realese podemos destacar las siguientes, Copying Data Point Comments between Versions , Identifying the Main Factors Influencing Individual Predictions, Leverage Models with Measures in Value Driver Trees ,Refine Predictive Forecasts with Influencer Variables .

Tenemos mas y las podemos ir viendo. ¿Continuamos?

Copying Data Point Comments between Versions

Vamos a poder conservar los comentarios de los puntos de datos al copiar versiones. Al publicar versiones privadas, los comentarios se copian a la versión pública mientras se eliminan los duplicados.

Fuente SAP

Identifying the Main Factors Influencing Individual Predictions

Con Smart Predict ahora nos proporciona una colección de explicaciones de predicción en forma de columnas adicionales dentro del conjunto de datos resultante. Los usuarios vamos a poder analizar explicaciones de predicciones individuales a partir de sus modelos predictivos de clasificación o regresión. Estos datos los vamos a poder aprovechar en historias para proporcionar una mejor comprensión de las razones que están detrás de las predicciones, consiguiendo la confianza en los resultados de la predicción y nos permitirá mejores decisiones para el futuro.

Leverage Models with Measures in Value Driver Trees

Ahora en los VDT vamos a poder utilizar medidas. Estas, vienen con el conjunto completo de funciones que también está disponible para modelos basados ​​en cuentas. Podremos aplicar la planificación basada en controladores en modelos con medidas incluso si el escenario de planificación no está centrado en la cuenta.


Fuente SAP

Refine Predictive Forecasts with Influencer Variables

Con está opción podremos refinar aún más sus pronósticos predictivos utilizando la configuración de Influencers que les permite seleccionar qué variables de influenciadores incluir antes de entrenar el modelo de planificación predictiva. Esta función mejora la precisión de los pronósticos predictivos al seleccionar las variables de influencia más relevantes para incluir en función de las condiciones comerciales conocidas y desconocidas antes de aplicar Smart Predict.

Fuente SAP

Espero que os sirva

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¿Cómo podemos aprender Sap Analytics Cloud? 2021

Hola, hace mas de un año comencé a escribir sobre SAP Analytics Cloud, y comencé con el post ¿Cómo podemos aprender Sap Analytics Cloud? , como SAC, el saber como podemos aprender SAC, también ha ido evolucionando.

Por está razón, voy actualizar el post, añadiendo nuevas referencias y actualizaciones. A día de hoy, tenemos muchas información con la que poder comenzar, lo malo, es que es mucha y tenemos saber filtrarla para que nos sirva correctamente.

Si queremos comenzar y tener un sistema de practica os aconsejo seguir estos pasos:

1º Crear una cuenta «Trial»

Sino no tenemos una cuenta SAC, SAP nos ofrece, sin cargo, durante 30 días que luego podemos expandir otros 60 días, una cuenta de acceso a SAC. Una vez que tenemos acceso, podremos comenzar a crearnos nuestras primeras visualizaciones. Esta cuenta gratuita no tiene todas las posibilidades que una cuenta de pago, pero para comenzar, nos puede servir, cargar ficheros, ver ejemplos, crearnos modelos, historias, etc para poder continuar con nuestro plan de formación.

Fuente SAC

Ahora, que tenemos acceso a SAC ¿Cómo continuamos?, creo que podemos continuar con los cursos de openSAP sobre SAC.

2º Cursos openSAP

¿Qué es openSAP?, las posibilidades que ofrece, cursos, para que nos puede servir y para que no, lo explica muy bien mi amigo Antonio de Ancos en sus posts de openSAP. Para SAC, comenzaría con:

Intelligent Decisions with SAP Analytics Cloud. Este primero, nos posiciona en la herramienta, el sistema sobre el que explica el curso no es el mismo con el que nos encontraremos a día de hoy pero nos sirve muy bien para posicionarnos. Son 5 semanas de curso y la última para realizar el examen. Las primeras tres semanas del curso cubrirán la inteligencia empresarial y las capacidades analíticas aumentadas de SAP Analytics Cloud.  En la semana 4, nos habla de la planificación en SAC y como aprovechar SAP Analytics Cloud para la planificación colaborativa. La Semana 5 se centrará en las capacidades de Analytics Designer de SAP Analytics Cloud, nos muestra un entorno para realizar aplicaciones analíticas. 

Planning with SAP Analytics Cloud. Segundo curso que recomiendo, mucho mas actual y que nos acerca a todas las posibilidades que tenemos en SAC para Planificación. Consta de 6 semanas, 5 de curso y una semana para el examen final. Las dos primeras semanas son capacidades básicas y avanzadas de planificación, continua con la gestión del proceso de planificación, la cuarta semana la dedica a la planificación predictiva y terminamos con una aplicación de planificación personalizada.

SAP Analytics Cloud – Authentication and Data Connectivity. Este curso cubrirá cómo establecer la conectividad a estas fuentes de datos, junto con las opciones de autenticación disponibles, esta mas dirigido para administradores, pero siempre es bueno tener conocimiento de está parte.

Seguro que con los cursos de openSAP hemos comenzado a tener dudas y sobre todo a preguntar de si se puede o no, por esta razón, continuamos con el siguiente paso, saber que páginas web nos pueden ayudar, blog, Webinar etc etc

3º Páginas, blog, webinar etc

Como os comentaba, tenemos mucha información sobre SAC y lo bueno es intentar filtrar y saber buscar, os dejo varias páginas, blog, webinar, que en mi caso me sirven.

4º Cursos oficiales de SAP

Los cursos oficiales de SAP, creo que son bastante interesantes, no solo nos explican como comenzar y realizar las aplicaciones, modelos, conexiones, planificación etc sino que te ponen distintos ejemplos reales. No vas a salir experto, no te puedo engañar, esto se coge con tiempo y dedicándole horas, pero si que es cierto que te posicionan mas allá de la salida.
Aquí os dejo los distintos cursos que se tienen y la propia certificación de SAC.

Fuente SAP

Por último, pero no menos recomendable, la opción de aprender de SAP Learning Hub

5º Sap  Learning Hub

Sobre SAP LHUB también os recomiendo leer las entradas de Antonio de Ancos, donde nos explica las últimas novedades y posibilidades de acceso.

Con SAP LHUB pone a disposición de los partners y clientes la posibilidad de formarse, con los manuales oficiales de SAP y sistemas para poder realizar la formación. Creemos que, muchos de los partners y clientes lo tienen contratado pero no le sacan el partido que puede tener. Para esto, nosotros podemos ayudarles y hacer planes de formación adaptados.

Fuente SAP

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SAP ANALYTICS CLOUD Q2.2021

Hola, ya tenemos Q2.2021 y vamos a destacar todas las mejoras que nos han ido descubriendo durante estos meses .

Destacan varias, como poder realizar informes cada vez perfectos, el nuevo modelado donde dedicamos un post entero, el accedo a vistas de HANA desde Data Analyzer, privilegios en cuanto a los acceso a comentarios, etc

SAP Analytics Cloud Q2.2021

Leverage Live SAP HANA and SAP Analytics Cloud Model Support in Data Analyzer

Data Analyzer sigue siendo una de las características más solicitadas para gestionar y analizar sus datos en SAP Analytics Cloud. Ahora con la capacidad de conectarse a las vistas de cálculo de SAP HANA Live y la capacidad de crear un análisis ad-hoc basado en un modelo de SAP Analytics Cloud. Es decir, como usuario de Data Analyzer, ahora puede seleccionar la vista de SAP HANA como fuente de datos para su análisis de datos a través del diálogo de fuente de datos o por URL, sin necesidad de crear un modelo adicional.

Como resultado, para el análisis ad-hoc, puede utilizar el Data Analyzer para conectarse a las vistas de SAP HANA Live para realizar el trabajo de forma rápida y eficiente.

Fuente SAP Analytics Cloud

Meet the New Model

Esté es el gran cambio que hemos visto durante estos meses y que en este post describo, si no lo has visto aun, te aconsejo que lo leas.

Manage Commenting Privileges when Sharing Stories with Colleagues

Con cada Realese están intentando que SAC sea un entorno en el que compartir comentarios entre usuarios sea cada vez mas fácil pero además que estos comentarios otorgarles autorizaciones de visualización, modificación, borrado.

Es el usuario quién podrá otorgar estas autorizaciones cuando comparta su historia.

Fuente SAP Analytics Cloud

Customize Parameters with the Data Action API

Esta nueva mejora esta enfocada para los usuarios de planificación y Analytics Designer. La API de Acción de Datos – es una característica que permite la ejecución selectiva basada en eventos disparados capturados por las aplicaciones analíticas. Esto permite a los usuarios personalizar los parámetros enviados a cada ejecución de Data Action y hace que la experiencia de planificación sea mucho más sólida y dinámica.

Además, la API de acciones de datos permite habilitar automáticamente a Analytics Designer para que se actualice en función de determinados eventos y encadenar varias acciones de datos como parte de la llamada, lo que mejora notablemente la usabilidad y el rendimiento.

Fuente SAP Analytics Cloud
Fuente SAP Analytics Cloud

Create Pixel-Perfect Reports

Siguen avanzando para crear informes casi perfectos y distribuirlos a través de su organización de manera fácil y efectiva. Ahora podemos:

Repetir los encabezados de las dimensiones en las tablas: Sabemos que cuando se gestionan tablas que abarcan varias páginas no siempre está claro qué contiene una dimensión. Como resultado, para las tablas Beta que se extienden a través de varias páginas, SAP Analytics Cloud ahora repite el encabezado de la tabla en cada página para facilitar el consumo. Además, ahora se puede congelar el encabezado de una tabla para el desplazamiento vertical a fin de lograr una experiencia más intuitiva, similar a la de Excel.

Añadir secciones a las pestañas de la historia: Las secciones nos permiten dividir la información del informe en partes más pequeñas, comprensibles y manejables. Se trata de una forma estupenda de crear comparaciones de forma rápida mediante la disposición de múltiples instancias de sección en un lienzo paginado. También podemos utilizar las secciones para mejorar el diseño de sus historias y desglosar su análisis por miembro de la dimensión. Una vez que haya elegido una dimensión como filtro de sección, los miembros se muestran en la sección, y los widgets de la sección que se basan en el mismo modelo se filtran en ese miembro.

Podremos insertar una sección en un lienzo para agrupar widgets y desglosarlos por valores de dimensión en un widget contenedor. Por defecto, las secciones están configuradas para mostrar todas las instancias en las páginas en el panel de estilo. Para obtener más información sobre las actualizaciones de la adición de secciones, vuelva a consultar la versión 2021.05.

Espero que os sirva

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Destacada

Nuevo Modelado en SAP Analytics Cloud

Hola, en anterior post, SAC 2021.05 & 2021.06, nos anunciaban la nueva forma de modelar en SAC en el que vamos a poder tener una modelo a cuenta, como hasta ahora, y el nuevo modelado a nivel de indicador. En este post os dejo información de como vamos a poder realizar este modelado y que mejoras traen. Tenemos que darle las gracias a Scott Godfree, Derek L Johnson y todo su equipo, por el Webinar del pasado 31 de Marzo, donde nos lo explican.

Lo primero que nos comentan es, porque comienzan a pensar si es posible realizar el modelado como en el resto de las aplicaciones. Lo cierto es que, una imagen lo dice todo!!!!

Fuente SAP Analytics Cloud

Como podéis ver, la mayoría de los sistemas, trabajan con multiples indicadores, hasta el día de hoy siempre comentamos que SAC trabaja los modelos como lo hace BPC Stardard .

¿Qué nos traerá el nuevo modelado?

  • Este modelado se alinea mucho mejor con los sistemas fuentes al ser multi indicador.
  • Incluyen mejoras en el cálculo tanto para cuentas como para indicadores.
  • Mejoras en rendimiento y conectividad

¿Qué vías podemos elegir para el nuevo modelo?

  • Los modelos actuales (modelos «basados en cuentas») siguen funcionando como antes
  • Podremos cambiar al nuevo modelo a nuestro propio ritmo.
  • Los modelos convertidos, pueden seguir usando la estructura del modelo basado en cuentas
  • Conversión de modelos existentes desde la versión inicial (QRC2). Ciertas limitaciones:
    • Solo se convierten los datos y los datos maestros
    • Conversión manual de (data wrangling, acciones de datos, historias, etc.)
  • Se aplican las siguientes limitaciones funcionales con la versión inicial:
    • Funciones de planificación avanzada: asignaciones, VDT será compatible más adelante (QRC3).
    • Cálculos: cuentas como filtros en las fórmulas de medida RESTRICT y LOOKUP y viceversa
    • Historias: no se admiten mapas geográficos ni gráficos de varianza

El nuevo modelo combina conceptos de modelo basado en cuentas y modelo basado en ratios lo que permite una mayor flexibilidad y potencia en el diseño de soluciones. Con este nuevo modelado mejora en Calculation Experience y en Data Wrangling.

Fuente SAP Analytics Cloud
Fuente SAP Analytics Cloud

New Calculation Experience

Calculation Management Workspace, una nueva ubicación central para crear fórmulas de miembro en medidas (nuevas) y cuentas, incluido el navegador de vista previa para mostrar los resultados en línea durante la creación de fórmulas.

Fuente SAP Analytics Cloud

Discrete Measure Types & Properties, las propiedades basadas en medidas admiten mejor escenarios de planificación basados en unidades y flujo.

Fuente SAP Analytics Cloud

Model Based Currency Measures, las medidas de moneda almacenadas y calculadas simplifican la reutilización, al tiempo que fortalecen la planificación multidivisa y los complejos requisitos de notificación de divisas.

Fuente SAP Analytics Cloud

Calculation Prioritization and Groups, podremos realizar la asignación personalizada de la prioridad de cálculo que se admite para abordar la precedencia en conflicto entre cuentas y medidas calculadas.

Fuente SAP Analytics Cloud

Data Wrangling

Enhanced Wrangling Expression Language, podemos crear fácilmente nuevas transformaciones complejas que se pueden guardar en borrador y volver a editarse más adelante.

Fuente SAP Analytics Cloud

Intuitive Workflow and Mapping, ahora podremos asignar mas rápidamente campos de origen y destino con los flujos de trabajo de asignación intuitivos.

Fuente SAP Analytics Cloud

Flexible Management of Wrangling Processes, podremos identificar rápidamente dónde hay problemas durante la carga de datos para que puedan solucionar inmediatamente.

Fuente SAP Analytics Cloud

Ahora, tendremos que ver si la parte que tenemos en Business Content de SAC también la modificarán.

Product Plan

Fuente SAP Analytics Cloud

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

Escenario What-If Value Data Tree (VDT) SAP Analytics Cloud

Hola, hace unas semanas estuvimos hablando de escenarios What If , hoy vamos a detallar el escenario de Planificación y What if de los Value Data Tree (VDT).

En este post os dejo varios link y videos donde nos ayudan a crear VDT

Podemos decir que un (VDT) es una herramienta diseñada tanto para la presupuestación y la previsión, esta basada en diferentes escenarios. Un VDT nos permite representar gráficamente los cálculos y vincular diferentes tipos de nodos en un gráfico.

Nos ayudará a ver y navegar, de manera gráfica, la relación entre los controladores y los indicadores. Por ejemplo, dentro de una cuenta de resultados, podremos ver como afecta el incremento de los costes de fabricación o los aumentos de costes de publicidad en el resultado neto.

Los VDT, también son útiles para escenarios de what-if más complejos. Proporcionan una manera de hacer una planificación de nivel estratégico, modificando los drivers de alto nivel, como los porcentajes de crecimiento para la planificación anual, por ejemplo.

Los VDT solo se pueden crear en modelos de planificación.

Tenemos dos posibilidades de crear VDT desde el Menú –>Crear –> Proceso –> Árbol Creac. Valor o directamente desde nuestra historia donde podremos seleccionar crear automáticamente un VDT a partir, por ejemplo, de la jerarquía que tendamos en la dimensión cuenta, por ejemplo, cuenta de resultados.

Cuando creamos un VDT tenemos 4 nodos donde informaremos:

  • Data Source – los datos del modelo. Otros nodos pueden utilizar nodos de origen de datos como base para los cálculos.
  • YOY (Year over year) – calcula los valores anuales de una cuenta mediante un valor base y un controlador de tasa de crecimiento, y genera esos datos en una cuenta del modelo.
  • Union – crea un agregado de dos o más nodos.
  • Simple Calculation – le permite realizar cálculos aritméticos básicos utilizando dos nodos de entrada.

Os dejo un video donde podéis ver como se aplica.

Os dejo unos Link que nos ayudaran a encontrar la situación ideal donde realizarlo:

Creación de VDT en SAP Analytics Cloud

Creating the Ultimate What-If Analysis

What If , de la ayuda de SAP

Escenario What If con análisis predictivo video donde vemos como aplican análisis predictivo y después, con los valores que les da este análisis aplican escenario What-if.

Value Data Tree, video de nuestro guía Ingo Hilgefort, tanto en SAP Analytics Cloud como en SAP DataWare House Cloud, MUCHAS GRACIAS Ingo Hilgefort por toda la ayuda que nos das.

Espero que os sirva

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Destacada

SAP ANALYTICS CLOUD 2021.05 & 2021.06

Hola, en post anterior, 2021.03 & 2021.04, destacamos la mejora de poder guardar «una vista» desde el Data Analyzer. En las siguiente mejoras, os aconsejo, ver las siguientes, Select SAP HANA Views in Data Analyzer (2021.05), Meet the New Model (2021.06). Poder analizar datos desde una vista HANA es una gran mejora, pero la siguiente… el nuevo modelado me parece aun mejor. Vamos a poder tener modelo a nivel de cuenta, como antes, modelos a nivel de indicador y ambos.

En mi opinión, son grandes mejoras, pero tenemos mas ¿las vemos?

Select SAP HANA Views in Data Analyzer

Como os comentaba, ahora vamos a poder seleccionar un vista SAP HANA sin necesidad de tener que crear un modelo adicional.

Fuente SAP

Meet the New Model

GRAN MEJORA, han rediseñado la manera de realizar los modelos y ahora podremos crear un modelo basado en indicador/medida y el modelo de tipo cuenta, y tener ambos al mismo tiempo. Tendremos una herramienta de migración para los modelos existentes o podemos seguir usándolo como hasta ahora.

Fuente SAP
  • Modelado más flexible : podremos establecer el formato y la agregación en cuentas, medidas o ambos, y elegir qué configuraciones priorizar. Esta flexibilidad abre nuevas opciones como la integración de su balance y su estado de pérdidas y ganancias. También puede optar por utilizar una dimensión genérica para sus cuentas para evitar limitaciones relacionadas con la dimensión de la cuenta.
  • Compatibilidad con DECIMAL e INTEGER: cuando crea una medida, puede seleccionar un tipo de datos de medida. Los tipos de datos admitidos incluyen DECIMAL (31, n) donde n está en 0,…, 7 e INTEGER. 
  • Potentes opciones de cálculo : las medidas calculadas y las medidas de conversión de moneda se pueden agregar en el modelador y reutilizar en múltiples historias y aplicaciones analíticas. Puede crear medidas calculadas en el modelador que toman otra medida y un atributo de dimensión con tipo como entrada y voltear el signo de la medida de entrada de acuerdo con el signo del atributo con tipo. También puede crear una prioridad personalizada para los cálculos a fin de garantizar que los cálculos de medidas y cuentas se apliquen en el orden requerido.
  • Conversión de moneda mejorada : además de las medidas de conversión reutilizables, puede basar las medidas y cuentas calculadas en sus conversiones de moneda. En las tablas, puede planificar cualquier medida base o medida de conversión y ver instantáneamente los resultados en todas las monedas, y puede aplicar la conversión de moneda mientras copia datos con una acción de datos. Por último, se admiten todas las opciones (versiones de tarifas, fecha de reserva y más) conocidas para los modelos de cuentas clásicas, y las tablas de tarifas existentes creadas para los modelos de cuentas clásicas se pueden reutilizar.
  • Mejor integración : los modelos de medición se ajustan más a la estructura de muchas fuentes de datos confiables como SAP S / 4HANA, lo que hace que la integración de datos sea más rápida y sencilla. Como resultado, puede volver a editar los trabajos existentes y beneficiarse de un flujo de trabajo y una experiencia de mapeo más intuitivos, un lenguaje de expresión de disputas mejorado, una experiencia mejorada durante la ejecución, incluidas las señales visuales de la progresión del trabajo, y más.
  • Experiencia más clara para los creadores de historias y los espectadores : los datos no financieros se pueden almacenar en medidas en lugar de miembros de la dimensión de la cuenta, lo que hace que los datos en gráficos y tablas sean más fáciles de entender.
  • Herramienta de migración : para acceder rápidamente a las nuevas funciones, puede migrar un modelo de cuenta clásico sin objetos dependientes a un nuevo modelo con medidas. El nuevo modelo resultante tiene las mismas dimensiones de tipo de cuenta que el modelo de cuenta clásico y la opción de agregar medidas adicionales.

En cuanto a las demás mejoras, podemos destacar

Enterprise Reporting

Dentro de nuestra historia vamos a poder crear secciones que son partes mas pequeñas, comprensibles y manejables. Creo que debemos ver está opción ya que presenta muchas opciones en cuanto a visualización y estilismo. También tiene una serie de restricciones que tendremos que tener en cuenta.

Collaborative Enterprise Planning

Poder programar tareas de bloqueo de datos automático en el calendario y el sistema establecerá los bloqueos a la hora especificada. 

Poder vincular valores de parámetros a controles de entrada y filtros de historias. Esto permite a los usuarios ejecutar la acción de datos en el contexto de la historia actual al recuperar los valores de los parámetros automáticamente de los controles y filtros de entrada vinculados, sin abrir la configuración del disparador o el diálogo de solicitud.

En el editor de secuencias de comandos de fórmulas avanzadas , ahora podemos especificar miembros de dimensión para agregar todo el paso, ya sea del modelo predeterminado o de un modelo vinculado. De esta forma, podemos evitar ejecutar cálculos en registros separados para cada miembro de dimensión. También cargar valores agregados previamente como alcance de cálculo para modelos actuales o remotos, minimizando el tamaño del conjunto de datos de los alcances de cálculo para dimensiones no relacionadas con el cálculo, como los filtros de historia de SAP Analytics Cloud o los niveles de agregación de Business Warehouse.

Podemos beneficiarnos de un cuadro de diálogo emergente que muestra el alcance del cálculo de la fórmula en cuestión. Con esta nueva función, podremos estimar el alcance de un cálculo en tiempo de diseño y optimizar el script de fórmula para un mejor rendimiento de ejecución.

Analytics Design

Como con SAP HANA views podremos acceder directamente a los modelos de SAP Analytics Cloud en el cuadro de diálogo.

Podremos utilizar el objeto técnico Acciones de datos y las API de script relacionadas para ejecutar acciones de datos de ejecución corta a través de scripts, así como establecer y leer valores de parámetros, lo que permite una mejor integración y más flexible de Acciones de datos en su flujo de trabajo.

Fuente SAP

Nuevas mejoras de Data Change Insights, ahora podemos personalizarlas y establecer el rango de cambio a nivel de gráfico al establecer alta importancia / suscripción / cancelación de suscripción.

Nueva API  exportReport (), para iniciar la exportación de la tabla a Excel y CSV en un evento como Button.onClick. Esto proporciona las API correspondientes para diferentes configuraciones de exportación permitiendo  configuraciones predefinidas.

Podremos usar la API setUserInput () en modelos en vivo de BPC para planificar una celda no reservada. 

Dashboard & Story Design

Comentarios de datos formateando con diferentes estilos de fuente y colores. También podremos agregar viñetas o listas numeradas e insertar hipervínculos. Esto será clave para vincular a ejemplos y recursos útiles mientras colabora en una historia con su equipo.

Fuente SAP

Mobile Analytics

Espero que os sirva

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Destacada

¿ Rolling Forecast ? SAP Analytics Cloud

Hola, hoy vamos hablar sobre la planificación y mas en concreto, de la opción que nos da SAC para poder realizar un Rolling Forecast.

Antes, vamos a explicar, las distintas categorías de planificación, que es Rolling Forecast y por último, como con SAC, podemos tener este proceso de forma sencilla. ¿Lo vemos?

En SAC se definen las siguientes categorías de planificación:

  • Actual – nuestro dato real.
  • Budget – es una expectativa de lo que desea lograr, por ejemplo, el presupuesto que tendríamos de gasto como en ingresos, inversiones, caja, fabricación etc y que por norma estará actualizado sólo una vez al año
  • Planning – expectativas para la dirección financiera, por lo general, mirando los próximos tres a cinco años, un plan estratégico.
  • Forecast – una estimación, previsión de lo que realmente se logrará, actualizaremos esta previsión de forma regular, mensualmente o trimestralmente. Para un año.
  • Rolling Forecast – similar a Forecast, estimación, previsión, pero incluyendo algunos meses de reales históricos en comparación con el mes actual seguido de continuos 12-18 meses de previsión. Aunque no hay un plazo de tiempo determinado.

¿ Qué es Rolling Forecast ?

Rolling forecast o también llamada planificación continuada, es un proceso en que los impulsores del negocio se pronostican sobre una base continua. Su objetivo es prever los riesgos y oportunidades que se presentan en un ambiente empresarial dinámico, revisar la estrategia de los nuevos escenarios de negocio y alinear los recursos/ actividades.  Una planificación continuada, se actualiza regularmente durante todo el año para reflejar cualquier cambio, sobre un horizonte de tiempo ampliable. Es decir, se basa en la idea de incorporar de forma automática la información de un nuevo periodo cuando ya ha finalizado el actual.

El intervalo de tiempo de un Rolling Forecast no es estático y cambia automáticamente. Se establece el período de tiempo de Rolling Forecast para que no tenga final, cuando se pasa un período de la línea de tiempo predefinida, el mismo período de tiempo se agrega automáticamente al final de la previsión.

¿ Cómo lo hacemos en SAC?

Con SAP Analytics Cloud, podemos crear muy fácilmente una tabla de previsión Forecast Layout. La tabla de la historia, tiene que tener una versión con datos que deseamos usar para los períodos de previsión. Para esto tenemos que tener un modelo planificación y en nuestra historia añadir una tabla.

Seguiremos los siguientes pasos:

Fuente SAP

Ahora tenemos definir las siguientes opciones:

Look back on: La versión para mirar hacia atrás, Real seria lo mas normal. Podremos crear un control de entrada para permitir a los usuarios elegir la versión.

Look ahead on: La versión para pronosticar o mirar hacia adelante, Rolling Forecast, de igual manera que la anterior podremos crear un control de entrada.

Cut-over date: La fecha del cambio de Mirar hacia atrás y Mirar hacia adelante. Las opciones son:

  • Today: La fecha actual.
  • Specific Date: podremos seleccionar una la fecha o agregar un filtro dinámico con un nuevo control de entrada de cálculo, por ejemplo un Slider de Fecha.
  • Last Booked (Actuals): La última fecha de datos introducidos para la versión de Reales, una opción para que cuando llegue el dato real del siguiente mes se vea automáticamente en la tabla.

TimeFrame Type

Forecast o Rolling Forecast, la diferencia está en que cuando es Forecast podremos escoger la granulidad pudiendo ser Trimestral o mensual.

Calculation – La forma que podemos sumar los valores, para el Cut-over year, todos los períodos, Look ahead o ninguno.

●Additional Versions  añadir una nueva versión, se añade después de la versión Look ahead o nuestro real.

Con todo ello tendremos una tabla donde podremos ir planificando y viendo los datos reales anteriores.

Espero que os sirva

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Destacada

SAP ANALYTICS CLOUD 2021.03 & 2021.04

Hola, en post anterior donde vimos las mejoras de Q1.2021, destacamos el avance de poder guardar «una vista» desde el Data Analyzer. Ahora vamos a desgranar las mejoras que nos ofrecen en 2021.03 y 2021.04. Recordar que alguna de las mejoras necesitas la actualización de componentes de BW, ERP, BO etc

En mi opinión, podemos destacar las siguiente mejoras. ¿las vemos?

Augmented Analytics / Smart Predict

Están realizando mejoras en los escenarios predictivos, en el caso de la Clasificación y regresión predictivas, las han mejorado aprovechando la técnica, gradient-boosting, con los estudios que han realizado, las mejoras están entre 2-20%, dependiendo de los datos.

Como en el caso anterior, ahora les toca las series temporales, debido al COVID-19, los escenarios predictivos se tienen que adaptar, en el caso smoothing technique , destaca claramente la tendencia y los componentes cíclicos detectados en la serie de tiempo.

Fuente SAP

Dashboard & Story Design / Data Visualization

Muy buena noticia, ahora para las fuentes de datos de SAP BW Live, podremos crear  medidas restringidas  que se basan en cálculos de historias de SAP Analytics Cloud o en fórmulas de SAP BW. Requerimos SAP BW Live versiones >= 1.0.75 y revisar la nota SAP 2984958 como referencia.

Esta mejora la tenemos que tener muy presente, ahora puede reemplazar cualquier DataSet, público o privado, en la historia con un nuevo DataSet público, este puede contener medidas y dimensiones adicionales, junto con las medidas y dimensiones del DataSet original.

Fuente SAP

Collaborative Enterprise Planning

Muy buena mejora, lo que nos dice es que a la hora de publicar una versión privada, podemos llevar solo los datos que realmente hemos modificado, y no toda la versión. Esto nos puede venir muy bien por ejemplo para repartir la planificación y que, por ejemplo, cada responsable de zona, director de departamento, solo envíe las modificaciones de las que ha modificado el dato.

Anteriormente, el bloqueo de datos estaba deshabilitado en las tablas de historias cuando estaban presentes los filtros avanzados (también conocidos como filtros complejos). Ahora, los bloqueos de datos son compatibles con ciertos tipos de filtros avanzados: la definición del filtro debe ser cartesiana y debe ser inclusiva.

Buena mejora, ver como se comportan y que impacto tendrán la reglas de validación nos ayudara mucho en el tiempo de configuración. Muy buen avance.

En las acciones de datos cuando las lancemos podremos indicarles que se lance en modo «fondo» en Background, siempre que las lancemos desde las historias. Cuando se lanzan desde el calendario se lanzan siempre en Background.

En esta mejora, para las secuencias de planning, las variables que tienen dependencia una sobre la otra, ya están disponibles, es decir, que seleccionado el valor superior en la siguiente variable solo te muestra los valores asociados a este.

Siguen con las mejoras practicas y visualizaciones, han movido las siguientes acciones Gestión de bloqueo de valor, Referencias de celda y Mostrar u ocultar para fórmulas, de la barra de herramientas de tiempo de visualización para Historias y Aplicaciones analíticas a el menú contextual de la tabla.

Fuente SAP

Analytics Platform Services

Es posible que los comentarios sean privados o confidenciales, por esta razón, cuando vayamos a compartir nuestra historia, ahora tenemos la opción de definir privilegios de comentarios para los usuarios finales, como la capacidad de ver, agregar o eliminar comentarios.

Fuente SAP

Espero que os sirva

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¿Qué es un escenario What-If? SAP Analytics Cloud

Hola, hoy vamos hablar de los escenarios What-if, ¿Qué es un escenario What-if?, brevemente, son análisis hipotéticos, son los, Y si….que pasaría si… estos, tienen que ser agiles, sin tener que lanzar todo un proceso de planificación o proyección. Estos escenarios, los vamos a poder utilizar en SAC de distintas formas. Como sabéis y sino os lo recuerdo, desde Q4.2020, podemos realizar escenarios What-if sin necesidad de tener licencia de planificación tomando los datos desde un conjunto de datos, Dataset.

Un escenario What-if, por ejemplo, Y si… subimos el porcentaje.. Y si.., bajamos los costes de ventas.. que pasaría si… todas esas preguntas que nos realizamos, necesitan tener una aplicación ágil que nos ofrezca la posibilidad de ver el impacto del cambio. SAC tienen varias posibilidades de realizar este tipo de escenarios. Detallamos dos escenarios sencillos, añadimos el resto de escenarios posibles y algunos link de ayuda.

¿Cómo comenzamos? Una vez que tenemos los datos, por ejemplo, de presupuesto, proyección o incluso el real, es posible que se necesite realizar simulaciones con estos datos, pero tienen que ser agiles, sin tener que volver a repetir todo el proceso de planificación. Para aquellos usuarios que tienen la capacidad de crear sus propias historias y cálculos, tenemos la siguiente opción.

Control de entrada, valores fijos o rangos(deslizador)

Es una opción que puede ser bastante sencilla o podemos llegar a complicarla, pero la idea es la siguiente, tener un control de entrada, por ejemplo, porcentaje, donde el usuario pueda subir o bajar el porcentaje y aplicarlo en un ratio calculado, ¿Cuál son los pasos? , estos:

  • Crear un control de entrada, con valores fijos o rangos, escogemos rangos, desde – hasta, que nos ayudará a seleccionar un porcentaje, es el mas típico .
  • Crear un ratio calculado, seleccionar la medida/ratio al que aplicaremos el porcentaje, añadimos el control de entrada que acabamos de crear, aplicamos la formula, en nuestro caso, porcentaje.
  • Añadir este ratio calculado a nuestra tabla, gráfico.
  • El control de entrada, ajustarlo en nuestra visualización.

En este video podéis ver ejemplo.

Conjunto de datos, DataSet

Realizar escenarios What-if con un conjunto de datos, Dataset, propio de usuario. Si el usuario tiene la posibilidad de crear sus propias historia, podrá subir subir un conjunto de datos, un fichero, desde aquí realizar escenarios What-if, ¿Cómo? , así:

  • Crear una historia con la opción de importar los datos desde un fichero.
  • Aplicarle inteligencia a los datos que sube, por ejemplo, nueva jerarquía y en las medidas/ratios que tenga, por ejemplo, duplicarlos y cambiarlos de nombre, para todo esto podemos utilizar el Smart Wrangling.
  • En la historia, crear una tabla e incluir filas y columnas, por ejemplo, el ratio del fichero y el nuevo ratio que hemos duplicado.
  • Una vez lo tenemos, podemos comenzar a modificar el ratio duplicado, aplicando porcentajes, totales etc

A tener en cuenta, es una versión PRIVADA, y por el momento cuando se cambia o actualiza el DataSet se pierde todo lo que se haya realizado.

Durante este año 2021, en el Q3.2021, van a mejorar mucho el manejo de los DataSet, con las siguientes opciones:

Mayor flexibilidad y usabilidad a través de la transformación y el mapeo de datos:

  • Marcos de datos: introducidos en conjuntos de datos
  • Maleabilidad completa del conjunto de datos: actualizar y modificar
  • Flujo de datos: representación visual de transformaciones de disputas en un gráfico reutilizable
  • Conjuntos de datos: capacidad para combinar múltiples fuentes

Os dejo un video donde podéis ver como se aplica.

https://youtu.be/aVaf2cyN2go

Además de estas opciones, que son relativamente rápidas, tendríamos mas, por ejemplo:

  • Smart Discovery, sin licencia de planning, donde podríamos usar la pestaña de simulación que nos devuelve e ir valorando opciones.
  • Value Data Tree (VDT), con licencia de BI, podremos crearlos directamente en la historia y cambiar los datos, pero no publicarlos.
  • Aplicar Análisis Predictivo y después, modificar los datos que nos devuelve en los distintos escenarios.
  • Planificación (con licencia)

Os dejo unos Link:

What If , de la ayuda de SAP

Escenario What If con análisis predictivo video donde vemos como aplican análisis predictivo y después, con los valores que les da este análisis aplican escenario What-if.

Value Data Tree, video de nuestro guía Ingo Hilgefort, tanto en SAP Analytics Cloud como en SAP DataWare House Cloud, MUCHAS GRACIAS Ingo Hilgefort por toda la ayuda que nos das.

Espero que os sirva

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¿Elegir el elemento visual ? SAP Analytics Cloud

Hola, durante estos últimos post hemos podido ver cual son pasos antes de comenzar a crear nuestra historia, conocer nuestros datos, el contexto, conocer a nuestra audiencia, saber que es una historia en SAC y ahora, tendremos que elegir el elemento visual que mas se adapte a lo que se necesitamos representar. NO todo vale y NO vale cualquier elemento, cada uno tiene su importancia. Antes de elegir el elemento visual, os recomiendo leer los anteriores post:

En este post vamos a ver los distintos elementos que podemos utilizar.

En SAC podemos elegir entre gráficos, tablas, mapas, imágenes, formas, textos. Con estos elementos y algunos otros, tendremos que conformar nuestra historia. Uno de los consejos que oiréis mucho es MENOS es MAS. No nos hace falta tener gráficos espectaculares si luego no se entienden, no explican los datos y al usuario final solo saben que confundirle. Intentemos hacerlo sencillo y sin elementos que DISTRAIGAN al usuario.

Vamos a centrarnos en los gráficos y ver como los divide:

Explicamos cada uno de ellos y al final os dejo el link donde tendremos mas ayuda.

Comparación:

Serán probablemente los que mas utilizaremos y nos muestran la comparación de valores, categorías. Tendremos las opciones de:

  • Columnas (verticales), para mostrar pocos valores y cuando usamos valores de tiempo es el mejor que podemos usar.
  • Barras (horizontales), para mostrar muchas mas categorías, con descripciones mas largas, nos ayudarán una lectura mas rápida.
  • Sugerencias para ambos, utilizar jerarquías que permitan a los usuarios seguir profundizando en los valores. Utilizar colores que nos ayuden a identificar claramente los valores separados por su dimensión.
  • Cascada, los usaremos utiliza  para  mostrar  el  efecto  acumulativo  de datos temporales (u  otros  datos secuenciales).   Es útil mostrar la fluctuación de un  valor en valores positivos y negativos.
  • Columnas apiladas,  ​​para comparar el total entre categorías y observar la distribución de cada categoría, prestar atención a los colores de cada categoría para que no se confundan.
  • Gráficos de columnas y líneas,  cuando deseamos demostrar cómo han cambiado 2 medidas a lo largo de los períodos de tiempo. Tengamos cuidado al elegir los indicadores.
  • Gráficos de columnas apiladas y líneas, es una comparación entre la medida primaria, la distribución de la medida primaria y la comparación entre la medida secundaria. Le usaremos con mucho mas cuidado ya que el usuario también tendrá que saber interpretarlo, el objetivo es mostrar una tendencia.

Tendencia:

Son ideales para mostrar cómo  una  medida  cambia   con el  tiempo y permite al usuario comprobar y analizar tendencias temporales .

  • Gráficos de áreas apiladas, los consideraremos para mostrar totales acumulados, son adecuados para dimensiones que son de naturaleza continua o tenemos un conjunto muy grande de puntos de datos discretos. Le usaremos con cuidado si tenemos 2 medidas, ya que comparar visualmente áreas con diferentes líneas de base, puede llegar a ser confuso.
  • El gráfico de líneas y también los Cronología de tiempo,  muestran  las medidas  durante un período de tiempo, adecuados para mostrar tendencias.  El  eje Y  siempre  muestra  un  valor de medida y  el  eje X una  dimensión  de tiempo.

Sugerencias, como crear una jerarquía de  tiempo  para  permitir la exploración  hacia arriba  o  hacia abajo  hasta  días,  meses, trimestres, años. Añadir un pronostico, una regresión lineal para enfatizar las tendencias actuales y las de futuro.

Distribución:

Nos ayudaran a ver como una medida se distribuye por dominio. Nos vamos a centrar en

  • Mapa de calor nos ayudan a comprender la distribución de valores en más de una dimensión con la escala de colores utilizada para mostrar cambios en todo el espectro. El objetivo es descubrir patrones en la escala de dimensiones utilizada mediante el análisis de los espectros de color observados. El máximo y el mínimo de los valores actúan como 2 extremos del espectro de colores.
  • Mapa de Árbol, nos muestra la distribución de datos jerárquicos como un conjunto de rectángulos anidados. La diferencia entre un mapa de árbol y un mapa de calor es que un mapa de árbol muestra la variación en el valor de medida cambiando el tamaño y el color del valor de dimensión específico. Sin embargo, los mapas de árbol requieren una sola medida y una sola dimensión.

Indicador:

Muestran de forma rápida los valores actuales o un nivel de progreso.

  • Punto, viñeta, Se puede utilizar un tipo de gráfico de viñetas para indicar el progreso hacia una meta. Para utilizar un gráfico de viñetas en SAP Analytics Cloud, primero debe establecer umbrales para la medida con la que está trabajando.
  • Punto numérico, los utilizaremos para mostrar los totales de un vistazo. Los puntos numéricos también se pueden mejorar con umbrales. Cuando se habilitan los umbrales, el color del número cambia para mostrar dónde cae dentro del umbral.

Correlación:

Nos ayudan a ver si existe una correlación potencial entre medidas, se utiliza para mostrar si el valor de una medida afecta el valor de otra.  Las dimensiones de codificación de colores pueden profundizar el significado de los gráficos de correlación, pero no siempre son necesarias para el análisis.

  • Gráfico de burbujas, Para ver la correlación entre tres medidas, utilice un gráfico de burbujas. Muestran una medida en cada eje y una tercera medida se refleja en el tamaño de la burbuja.
  • Burbuja de clúster, Este estilo de gráfico de burbujas es otra forma de mostrar el valor de una medida basada en dos dimensiones. La mejor manera de explorar un gráfico de burbujas de clúster en SAP Analytics Cloud es colocando el cursor sobre cada burbuja para mostrar la información sobre herramientas que contiene información más detallada.

Mas:

Aquí nos encontramos gráficos

  • Circulares, que podríamos usar con valores porcentuales, partes de un todo.
  • Marimekko, que comunica los valores a través de la anchura de la barra.

ya podemos crear nuestras historias, SI ahora SI

Espero que os sirva

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¿Qué es una historia? SAP Analytic Cloud

Hola, ¿Qué es un historia? parece una pregunta fácil, y si añadimos ¿Qué es una historia en SAP Analytics Cloud?, podríamos decir, es donde, se ponen los gráficos, mapas, tablas, y con eso mostramos los datos… bueno, creo que, es posible definirlo un poco mejor. Recordemos que, antes de comenzar a crear una Historia, os recomiendo leer los anteriores post:

En este post vamos a responder a ¿Qué es un historia? y que papel juega en SAC.

En los anteriores post, nos centramos en hacernos preguntas antes de comenzar a crear historias, entender el contexto, conocer los datos y que se esperan de ellos, conocer a nuestra audiencia y que conocimientos tienen sobre los datos.

Una historia, tiene seguir los mismos patrones de un flujo narrativo, donde tendemos un claro comienzo, un nudo y un final. Esto mismo lo podemos aplicar a nuestros datos, realizando una entrada, donde explicamos una visión general, seguido como un mayor detalle de los datos y terminando con la explicación de como se ha llegado hasta esos datos.

¿En SAP Analytics Cloud, que papel juega la historia?

Las historias, están en el centro de la experiencia de SAP Analytics Cloud. Nos van a permiten explorar los datos de forma interactiva para encontrar información, esta la podremos visualizar con gráficos y tablas, compartir, presentar y añadir comentarios a los datos que hemos encontrado, si, los datos están, pero es cierto que, tenemos que encontrarlos, descubrirlos.

Antes de empezar, es útil saber algunas cosas básicas. Las historias en SAC tienen dos vistas principales:

Una vista explorador, de datos, donde vamos a poder realizar visualizaciones dinámicas que podemos después añadir a nuestra vista diseñador.

Una vista diseñador, donde daremos el diseño y permitir que nuestros datos sean interactivos, gracias al panel donde indicaremos los tipos de gráficos y los estilos.

Ahora si, ya podemos crear nuestras historias, NOOOO, aun NO

Vamos a revisar los pasos que nos han llevado hasta aquí y los siguientes:

  • ¿Cuál es propósito y qué datos tengo? Es decir, conocer el contexto
  • Conocer a nuestra audiencia
  • ¿Qué deseamos transmitir con los datos? ¿Qué queremos sacar a la luz?
  • Saber que es una historia y que papel juega en SAP Analytics Cloud
  • Elegir el elemento visual apropiado.
  • Eliminar confusión, distracciones que confundan al usuario
  • Saber centrar la atención donde nos interesa

Elegir el elemento visual, ya que no todos los gráficos valen y cada uno tiene un propósito. Es muy importante saber el gráfico para poder transmitir.

Ya nos queda menos para comenzar a crear nuestras visualizaciones, recuerda, NO todo vale si queremos transmitir bien el mensaje. Os espero en el próximo.

Espero que os sirva

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SAP ANALYTICS CLOUD Q1.2021

Hola, comenzamos el año 2021 con las nuevas mejoras que tenemos en Q1.2021. Vamos a explicar el Top 5 y añadiremos los links y el video

En Q1.2021 destacan cinco avances importantes, creo que el nuevo Data Analyzer para las query de SAP BW esta bastante conseguida. ¿ Continuamos ?

SAC Q1.2021

Veamos las cinco mejoras que quieren destacar en Q1.2021 son las siguientes:

Data Discovery: Save an Insight in Data Analyzer

Como ya sabéis, con Data Analyzer, podíamos abrir nuestras query de BW y poder analizar los datos, tenemos que tener el permiso correspondiente, pero esto hacia mas independiente al usuario, respetando filtros, autorizaciones, clave/descripción, etc. Con este avance lo que vamos a poder es guardar esta «vista» en SAC y poder ejecutarla después. Creo que esta bastante bien y nos ayudará bastante.

Planning: Flexible Modeling of Calendar Tasks and Processes

Siguen mejorando las tareas de planificación y revisión, con esta mejora vamos a poder utilizar nuevos tipos de tareas en el calendario de SAC que son: tareas compuestas, tareas generales y tareas de revisión. Con las nuevas funcionalidades vamos a poder configurar los flujo de trabajo de forma mas flexible.

  • Los propietarios de una tarea compuesta pueden ajustar la distribución de tiempo predeterminada entre el trabajo de los asignados y los revisores .
  • Cuando varios asignados trabajan en una tarea, no todos necesitan enviarla. La tarea se logra una vez que uno de ellos se somete.
  • Cuando varios revisores trabajan en una ronda de revisión, no todos necesitan aceptar la tarea. La ronda de revisión se completa una vez que uno de ellos acepta .
  • Para ajustar su flujo de trabajo, los propietarios pueden convertir una tarea compuesta en un proceso que consta de una tarea general para los asignados y una tarea de revisión para cada ronda de revisión.
  • Para delegar su tarea a otros, los asignados pueden convertir la tarea compuesta que se les asignó en un proceso que consta de un proceso hijo y una tarea de revisión para cada ronda de revisión.

Os dejo el Link de las Novedades de Calendario.

Además están mejorando el menú para que sea mas intuitivo y fácil de usar.

Fuente SAP

Data Visualization: Story Exploration and View Time Toolbar

Con la mejora del Explorador  , podemos explorar más fácilmente nuestra historia mientras navegamos en las páginas y widgets. Podemos abrir la historia en el Explorador de forma predeterminada.

Vamos a poder habilitar el Explorador para todos los gráficos y tablas de nuestra historia cuando grabemos. Para ello en las preferencia de la historia marcaremos lo siguiente:

Fuente SAP

Smart Assist: Define the Context of Your Business Question in Smart Discovery

Esta mejora creo que es necesario que la comprobéis por vosotros mismos, Smart Discovery,  ahora nos ayuda a explorar sus datos de manera más efectiva al permitirnos definir claramente el contexto de la pregunta. Además de elegir una medida o dimensión como objetivo, ahora también puede seleccionar una entidad, que consta de una o más dimensiones.

La entidad define el nivel en el que Smart Discovery agregará los datos para que puedan analizarse en relación con el objetivo. Por ejemplo, si desea explorar los ingresos por cliente, puede seleccionar «Ingresos» como destino y «cliente» como entidad. Por el contrario, si desea comprender los ingresos por producto, puede seleccionar «Producto» como entidad.

Antes de ejecutar Smart Discovery, los usuarios pueden abrir un cuadro de diálogo Vista previa. Encontraremos mejoras en el contenido y la presentación de los resultados mostrando gráficos que son más significativos y fáciles de consumir .

Fuente SAP

Mobile: Voice Support in Search to Insight for iOS

Ya sabéis que Search to Insight , es una función que permite a los usuarios hacer preguntas sobre sus datos mediante consultas en lenguaje natural. Con esta mejora de 2021 a la aplicación móvil iOS de SAP Analytics Cloud, puede aprovechar el poder de Search to Insight desde su dispositivo móvil iOS ordenando consultas como «mostrar las cinco principales ventas de Columbia Británica por prioridad» en voz alta, y SAP Analytics Cloud lo hará devuelva los resultados deseados.

Tengamos en cuenta que algunas consultas pueden requerir el uso de una combinación de comandos de voz y escritura para preparar su consulta. Además, los tokens sugeridos requieren una selección manual.

Fuente SAP

VIDEO Q1.2021

Como os comentaba, os dejo el video donde nos explican también estás mejoras

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

Conocer a nuestra audiencia, ¿es importante?

Hola, en el anterior post, Antes de comenzar, ¿algún consejo?, vimos la importancia que es, hacerse preguntas, antes de comenzar con visualizaciones como loc@s.

No menos importante, es conocer a nuestra audiencia y sobre quien está dirigida la visualización, cuadro de mandos, el mensaje que se quiere trasladar. Os comento algunos puntos a tener en cuenta. ¿Y después, ya puedo …? NOOO aún NO, sigue un poco mas

Es muy importante, saber cuál es el conocimiento y el dominio de los datos que tiene nuestra audiencia. Esto nos servirá para poder «contar» mejor el mensaje y como lo van a recibir.

Para que nuestra visualización sea impactante, usaremos atributos cognitivos, imágenes que se procesan sin ningún esfuerzo consciente. Cuando vemos un gráfico, en seguida sacamos conclusiones. Con esto, conseguimos no tener que dar una explicación de cada visualización.

¿Entonces ya está? NOOO… También es importante tener  en cuenta que sólo porque  tenemos buenas visualizaciones ESO NO significa necesariamente que tengamos una  buena historia visual.

Tenemos los datos, conocemos a la audiencia y ahora tenemos que pensar en

¿Qué deseamos Comunicar con los datos?

Lo importante aquí es, saber que datos sacaremos a la luz y la importancia que les podemos dar mediante el uso de gráficos, alertas, umbrales, etc. ¿Qué conclusiones sacamos? Las posibles ideas que te dará una buena visualización.

Además, tenemos que intentar NO incluir nada que perjudique, distraiga la atención de lo que realmente se quiere contar, para que la audiencia no se pierda en datos que no aportan.

Valoramos que herramienta usuremos para visualizar, con SAC, como sabéis, tenemos una serie de gráficos que nos van ayudar a trasmitir el mensaje y con ello ayudar al usuario a entender mejor los datos.

SAC cumple los estándares de International Business Communication Standards (IBCS) , os comento que es IBCS, es una organización sin fines de lucro  que  ha  establecido  un estándar visual  bastante  completo  y  detallado para  diseñar  informes    y  presentaciones. Recomiendo que entréis en la página y curioseéis un poco, esto completamente independiente de la herramienta de visualización que uséis ya sea SAC, SAP BO, Power BI, MicroStrategy.

Una vez que hemos llegado aquí, ya sabéis que, será muy importante saber que tipo de gráfico vamos a utilizar

Entonces, ya, ¿ahora si podemos crear gráficos? NOOOOOO AUN NO…

Ahora, tendremos que:

  • Como crear nuestra historia , como si fuese un libro, con comienzo, nudo, desenlace y final
  • Como escoger el gráfico adecuado

Ya nos queda menos para comenzar a crear nuestras visualizaciones, recuerda, NO todo vale si queremos transmitir bien el mensaje. Os espero en el próximo.

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

Destacada

Antes de Comenzar, ¿Algún consejo?

Hola, en este post os quiero escribir sobre la importancia de los datos y que tenemos que tener en cuenta antes de comenzar a visualizar los datos. Sabemos que, con SAC, podemos hacer grandes cuadros de mandos y visualizaciones impresionantes, pero si no tienen sentido y no transmite el mensaje, nuestra historia no servirá para mucho.

Por está razón, si, tengo algunos consejos antes de comenzar a poner gráficos como loc@s 😉

Tenemos que saber el propósito y los datos. El DATO es el centro de todo y es necesario conocerlo, sino, ¿ cómo vamos a pintarlo?.

¿Cuál es el propósito y que datos tengo?

Como os comentaba, antes de realizar nuestra historia, transmitir el mensaje, tenemos que saber cuál es el propósito y los datos de los que disponemos. Aquí es donde tenemos que darle la mayor importancia a un buen modelado de los datos, que sea capaz de responder a las preguntas que le hagamos y que sea escalable. Conociendo los datos, podremos responder mucho mejor a todas las preguntas que nos puedan realizar.

Tenemos y conocemos los datos, ¿ya podemos poner gráficos y crear la historia? …… NOOOO aun NO

sigamos con algunas preguntas que siempre tendremos que tener en cuenta

  • ¿Cuál es el objetivo general de nuestro análisis de datos?
  • ¿A quién va dirigida nuestra historia, el mensaje, que queremos transmitir? 
  • ¿Qué  sabemos de nuestra  audiencia?

Consecuentemente, tendremos que resolver

  • ¿Qué preguntas podremos  responder  con  los  datos?
  • ¿Qué tipo  de  relaciones  existen  en los  datos?
  • ¿Cuáles  es la mejor  técnica  para  mostrar  los datos?  ¿Necesitaremos un gráfico (visión general),una tabla(detalles),  o  tal vez  ambos,  para  transmitir nuestro mensaje?
  • ¿Podremos  resaltar puntos de datos específicos   para  transmitir  mejor el  mensaje?
  • ¿Cómo podremos incorporar  un  resumen  del mensaje  en los títulos del gráfico,  para  poder enfatizar  el  mensaje general?

Entonces, ya, ¿ahora si podemos crear gráficos? NOOOOOO AUN NO…

Ahora, tendremos que:

  • Conocer a nuestra audiencia
  • Como crear nuestra historia , como si fuese un libro, con comienzo, nudo, desenlace y final
  • Como escoger el gráfico adecuado

Esto, lo vamos a describir en el siguiente post, donde os indicaré como podemos crear una historia y los distintos tipos de gráficos que podremos utilizar, NO todo vale si queremos transmitir bien el mensaje. Os espero en el próximo.

Espero que os sirva

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SAP Analytics Cloud Microsoft Office

Hola, en este post os quiero escribir sobre SAP Analytics Cloud y las distintas conexiones que podemos hacer con MS Office Excel.

Como hemos ido viendo, las actualizaciones de SAC con la integración del Excel están avanzando, es cierto que, aun les falta, pero como os comentaba en el Roadmap 2021, tendrá evoluciones importantes durante este año.

Comencemos, en la integración con Excel, podemos conectarnos con SAC de dos maneras, Analysis For Office (SAP AO) y desde el add-in de SAP Analytics Cloud for Microsoft Office. También os dejo una serie de Links de ayuda.

Conexión con Analysis for Office (SAP AO)

Desde SAP AO, podemos conectarnos a nuestro Tenant para poder extraer la información, ¿cómo?, es muy sencillo y rápido, crear la conexión y después seleccionar el modelo al que queremos acceder. Pulsaremos Insertar Fuente de Datos desde Analysis y creamos conexión, desde la versión 2.5 de SAP AO tenemos la opción .

Selección del modelo, en la ventana que nos abre, después de insertar usuario y contraseña.

Una vez que tenemos los datos del modelo, podemos grabar un libro de trabajo en el sistema de SAP, por ejemplo, en BW. La ventaja que tenemos es que podemos mezclar información en un mismo libro de trabajo de SAC, BW, HANA, Excel, tiene bastante potencial. La parte de planificación también funciona y podemos llegar a planificar, incluso a niveles totales, lo malo es que no podemos «Deshacer» o «Revertir», para esto, tenemos el Add-in SAP Analytics Cloud for MS Office.

Conexión con el Add-in SAC for Microsoft Office

Lo primero es, añadir el nuevo Add-in, para esto podemos realizar lo siguiente:

Una vez instalado, nos aparece el menú de SAP Analytics Cloud. Realizar la conexión a nuestro Tenant, para esto, pulsamos «Entrada al Sistema», nos solicita insertar la URL y después el usuario y contraseña.

Una vez que estamos conectados, «Añadir Tabla», nos aparecen los modelos y seleccionamos

Es parecido a SAP AO, pero no es lo mismo, podemos ir añadiendo y filtrado, poner o quitar jerarquías, atributos, totales.. una vez que tenemos la disposición, modificamos y podemos «Publicar o Revertir» los datos, como podéis ver, al igual que cuando se realiza en SAC, cuando se modifican los datos, cambian de color.

LINKs Ayuda

Espero que os sirva

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SAP ANALYTICS CLOUD SUCCESSFACTORS PEOPLE ANALYTICS

Hola, en este post os quiero escribir sobre SAP SuccessFactors People Analytics y la integración con SAP Analytics Cloud y como se ha llegado hasta aquí. Las distintas opciones de licenciamiento y como activar Embedded Edition, opción que tenemos sin coste adicional en licencias. También os dejo varios link que nos ayudarán a comprender y usar SAP SuccessFactors People Analytics y SAP Analytics Cloud.

Un poco de historia primero, SAP SuccessFactors unifico todas las herramientas de reporting en un único lugar, Report Center, donde los usuarios pueden y seleccionar el tipo de informe a mostrar. Tienen que tener autorización.

Fuente SAP

Una vez que tenemos todo centralizado, tenemos que saber las opciones que nos ofrece SAP Success Factors en People Analytics.

Fuente SAP

Embedded Edition: SAP SuccessFactors Stories in People Analytics Stories esta es la opción que tenemos sin coste adicional en licencias, en está opción, consolida todas las herramientas heredadas de informes transaccionales de SAP SuccessFactors en una sola herramienta de informes, nos permite realizar informes entre conjuntos basados ​​en datos transaccionales en vivo en la suite SAP SuccessFactors HXM. Con esta opción podremos aprovechar SAP Analytics Cloud para visualizaciones.

Advanced Edition: SAP SuccessFactors Workforce Analytics, con licencia, nos da la posibilidad de crea una versión única, con definiciones estándar de métricas de fuerza laboral, lo que permite a los directivos tomar mejores decisiones basadas en una comprensión común de los datos.

Planning Edition: SAP SuccessFactors Workforce Planning, con licencia, es la solución de SAP para poder realizar planificación y analizar el impacto a futuro.

Activar Historias en People Analytics, seguir los siguientes pasos

Procedimiento, aquí os dejo el enlace:

  1. Vaya al Administración Centro > Upgrade Centro .
  2. En la lista Filtrar por , seleccione Análisis .
  3. En Actualizaciones recomendadas , haga clic en Historias en People Analytics .
  4. Haga clic en Actualizar ahora y, en la ventana emergente de confirmación, haga clic en Sí .

¿Por qué tenemos que realizar la actualización?

Con la actualización, comenzamos a utilizar SAC, podremos realizar mejores cuadros de mandos, presentaciones, ratios restringidos y calculados, funciones de predicción. NO olvidarnos del Business Content de informes que nos proporciona SAP directamente.

Link interesantes a tener en cuenta:

SAP SuccessFactors People Analytics: Report Story Design & Implementation Considerations , es una guía, en PDF, para ayudarnos a realizar la migración al nuevo repositorio de informes y como utilizarlos.

Página oficial de SAP, SAP SuccessFactors People Analytics  donde podremos encontrar, Stories in People Analytics, Canvas Reports, Dashboards and Homepage Tiles, Application Analytics, etc

What’s New in the Using Report Center Guide, donde encontramos, Overview of Report Center, Report Center Tools, Columns in Report Center Table, Navigation after Upgrading to Report Center

Esta entrada de blog, también es muy interesante y recomiendo leerla, Templates for Stories in People Analytics.

Espero que os sirva

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Introducción a SAP Datasphere.

Hola, quiero comenzar a realizar una serie de entradas sobre SAP Datasphere y como es la mejor forma, comenzar desde el principio, explicando qué es, porque importa dentro del ecosistema de SAP y cual son sus capacidades.

¿Alguna vez te has preguntado cómo las grandes empresas logran dar sentido a millones de datos que cambian cada día? ¿Cómo pueden garantizar que la información que llega a sus analistas es coherente, limpia y útil para tomar decisiones?
Ahí entra en juego SAP Datasphere, la plataforma de gestión y modelado de datos de SAP que sirve como puente entre el mundo técnico y el mundo del negocio. Suena complejo, pero no lo es tanto si lo explicamos con lógica y buenos ejemplos.

Qué es SAP Datasphere y por qué importa

SAP Datasphere se presenta como un servicio de datos integral construido sobre la SAP Business Technology Platform (SAP BTP), estableciendo la base para una arquitectura de «Business Data Fabric». Como evolución de SAP Data Warehouse Cloud (DWC) desde marzo de 2023, su propósito fundamental es unificar el acceso a datos de múltiples fuentes, tanto SAP como no SAP, preservando el contexto y la lógica de negocio. Ofrece un entorno unificado donde los equipos técnicos y los de negocio trabajen con los mismos datos, pero cada uno desde su propia perspectiva.
En otras palabras: SAP Datasphere permite que ingenieros y analistas hablen el mismo idioma sin pisarse el trabajo.

Su punto fuerte está en su arquitectura de dos capas, una idea sencilla pero poderosa que ayuda a mantener el orden en medio del caos de datos.

Dos capas, dos mundos: el corazón de SAP Datasphere

La clave para entender SAP Datasphere está en su división en dos niveles:

  • Capa de Datos (Data Layer): es el territorio de los ingenieros. Aquí se limpian, combinan y preparan los datos.
  • Capa de Negocio (Business Layer): es el terreno de los analistas. Aquí los datos se traducen a conceptos de negocio comprensibles, como “ventas”, “clientes” o “beneficios”.

Esta separación tiene una ventaja crucial: si los sistemas técnicos de origen cambian, los modelos de negocio no se rompen. Los analistas pueden seguir trabajando sin preocuparse de las transformaciones internas.

Piénsalo así: los cimientos de una casa pueden cambiar, pero los muebles y la decoración permanecen igual. Eso es lo que SAP Datasphere consigue con su diseño en capas.

1. Los Espacios (Spaces): tu taller de trabajo digital

En SAP Datasphere, todo empieza creando un Espacio.
Un Espacio es un entorno virtual y seguro donde un equipo puede adquirir, modelar y gestionar datos sin interferir con otros grupos. Cada Espacio tiene su propio almacenamiento y prioridad de procesamiento, lo que garantiza orden y rendimiento.

Podríamos imaginar que los Espacios son un taller independiente dentro de una fábrica. Cada equipo tiene su propio espacio, herramientas y materiales. Lo que pasa en ese taller no afecta a los demás, salvo que se decida compartir algo.

En la práctica, los Espacios permiten dividir proyectos, departamentos o áreas de negocio de forma clara y controlada.

2. El Constructor de Datos (Data Builder): la cocina del sistema

Dentro de cada Espacio, los ingenieros de datos usan el Constructor de Datos.
Esta herramienta sirve para combinar, limpiar y transformar la información procedente de múltiples fuentes. Aquí se construyen las tablas y vistas técnicas que formarán la base de todo análisis posterior.

Si SAP Datasphere fuera un restaurante, el Data Builder sería la cocina. Los chefs reciben ingredientes crudos (datos de distintas bases), los lavan, cortan y cocinan según recetas técnicas (modelos de datos) hasta obtener una base estandarizada y de calidad.

Gracias a este proceso, toda la organización puede confiar en que los datos están preparados con rigor antes de servirlos al “comensal” final: el analista de negocio.

3. El Constructor de Negocios (Business Builder): donde los datos cobran sentido

Una vez que los datos están listos, entra en escena el Constructor de Negocios.
Aquí los analistas y usuarios de negocio trabajan con un lenguaje familiar, sin necesidad de entender estructuras técnicas o código SQL.

El Business Builder permite crear modelos de datos semánticos con nombres reconocibles: “Producto”, “Cliente”, “Ventas”.
De este modo, se oculta toda la complejidad técnica y se construye una capa de negocio estable, que resiste los cambios técnicos que ocurran debajo.

Si el Data Builder es la cocina, el Business Builder es el área donde se diseña el menú. Los expertos definen cómo se llamarán los platos y cómo se presentarán, de forma que los comensales (los usuarios finales) entiendan lo que van a consumir.

4. El Modelo Analítico (Analytic Model): el plato estrella

El Modelo Analítico es el resultado final del proceso. Es el objeto que utilizan directamente las herramientas de análisis, como SAP Analytics Cloud (SAC).

Este modelo sustituye al antiguo “Analytical Dataset” y ofrece una capacidad analítica más potente y flexible. Permite realizar cálculos complejos sobre los datos ya agregados, optimizando el rendimiento y evitando sobrecarga.

Entre sus ventajas destacan:

  • Cálculos posteriores a la agregación, esenciales para métricas avanzadas.
  • Selección precisa de atributos y medidas, evitando procesar lo innecesario.
  • Vista previa analítica, para validar los resultados antes de crear visualizaciones.

El Modelo Analítico es el plato estrella del restaurante. Ha pasado por la cocina, el diseño del menú y ahora se presenta al cliente listo para disfrutar. Con las proporciones exactas, una presentación cuidada y el sabor perfectamente equilibrado.

Cómo se conecta todo: el flujo de trabajo completo

Para ver cómo encajan todas las piezas, basta con seguir el recorrido de un dato desde su origen hasta un dashboard final:

  1. Creación del Espacio: se define el entorno, los recursos y los miembros del equipo.
  2. Preparación técnica: el ingeniero usa el Data Builder para combinar y limpiar los datos.
  3. Modelado de negocio: el analista los traduce en conceptos comprensibles con el Business Builder.
  4. Optimización analítica: se construye un Modelo Analítico con las medidas y filtros adecuados.
  5. Visualización y análisis: el modelo se conecta a SAP Analytics Cloud para crear informes y cuadros de mando interactivos.

El resultado es un flujo coherente, donde cada rol aporta valor sin duplicar trabajo ni depender del otro. Los datos fluyen con control, trazabilidad y sentido.

Por qué SAP Datasphere marca la diferencia

Más allá de sus herramientas, SAP Datasphere representa una forma moderna de trabajar con datos empresariales. Su estructura modular y colaborativa resuelve un problema clásico: la desconexión entre el mundo técnico y el mundo del negocio.

Con esta plataforma:

  • Los ingenieros pueden centrarse en la calidad y consistencia de los datos.
  • Los analistas pueden enfocarse en el significado y en la toma de decisiones.
  • La organización gana una base sólida y flexible para construir soluciones de análisis confiables.

Punto de partida en el universo Datasphere

Entender SAP Datasphere no requiere ser un experto en bases de datos. Basta con comprender cómo sus piezas encajan entre sí:
los Espacios como talleres, el Data Builder como cocina, el Business Builder como área de diseño y el Modelo Analítico como el plato final listo para servir.

A partir de ahí, cada usuario puede explorar y construir soluciones propias.
SAP Datasphere no es una caja negra: es un sistema lógico, estructurado y pensado para que la información tenga sentido.

Espero que os sirva

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Cómo funciona SAP Analytics Cloud Compass

En el blog de hoy vamos a ver que es Compass y como funciona, imagina, ¿Y si en lugar de mostrar una única previsión, pudieras ver un espectro de resultados posibles con sus probabilidades? Con SAP Analytics Cloud Compass, eso ya es realidad. Compass introduce simulaciones estocásticas (Monte Carlo) directamente sobre tus modelos SAC, sin salir de la plataforma. Pero, tiene sus matices: modelos compatibles, permisos necesarios, conexiones con forecasting clásico… en el blog vamos a ver cada parte para poder entenderlo y se pueda implementar con criterio. ¿Seguimos?

¿Qué es SAP Analytics Cloud Compass?

Lo primero es saber que es Compass y lo podremos definir como una funcionalidad integrada en SAC que permite realizar simulaciones probabilísticas sobre un indicador (KPI), basándose en la variabilidad de sus variables influenciadoras (*drivers*). En lugar de producir un único valor, Compass genera una curva de probabilidad: un rango de posibles resultados con su probabilidad asociada.

La técnica subyacente es el método de Monte Carlo, que ejecuta múltiples iteraciones con valores aleatorios dentro de rangos definidos. Cada iteración representa un escenario plausible, y el conjunto da la distribución final.

Puedes ver la documentación oficial en el Portal de Ayuda de SAP – Introducing Compass, o la sección de conceptos clave en Key Concepts & Simulation Calculation.

Compass vs. predicción clásica (series temporales)

Podríamos pensar que Compass nos ofrece el mismo resultados que una predicción de serie temporal (Forecast), pero esto no es así, Compass ofrece una capa distinta: no pronostica una tendencia, sino que simula qué podría pasar si las variables cambian.

Compass cambia el paradigma: pasar de “qué pasará” a “qué podría pasar bajo diferentes supuestos”. Es una herramienta de planificación con enfoque probabilístico.

  • Forecast: proyecta tendencias basadas en datos históricos, asume que lo que fue tiende a repetirse.
  • Compass: introduce incertidumbre en los *drivers*, generando múltiples escenarios.

Lo ideal es usarlos combinados: generar un forecast como punto base, luego usar Compass para evaluar la variabilidad alrededor de esa proyección.

Cómo interactúa Compass con el modelo SAC

Para que Compass funcione correctamente, el modelo SAC debe cumplir unos requisitos:

  • Debe existir una relación clara entre el KPI objetivo y los drivers (medida calculada, fórmula contable o jerarquía).
  • Los drivers deben tener agregación “suma”. No todas las variables están soportadas (por ejemplo ratios o promedios pueden no ser compatibles.
  • Los modelos que usan “seamless planning” (con datos en Datasphere) pueden presentar incompatibilidades. Esto se resuelve en el Roadmap Q4.2025
  • No todos los filtros de story son compatibles cuando lanzas Compass desde la celda: filtros complejos o dinámicos pueden no respetarse.

Tenemos que tener en cuenta todas estas condiciones, es posible que se tenga que rediseñar el modelo para poder usar Compass, no basta con tener un modelo SAC cualquiera, tiene que tener relaciones claras, estructuras de compatibilidad y evitar agregaciones no admitidas.

Permisos y autorizaciones para usar Compass

No nos olvidemos de autorizaciones, como siempre, no basta con que esté «activado» o listo para usar, debemos tener permisos específicos para crear, editar y publicar simulaciones.

Como administradores de SAC debemos asignar roles que incluyan al menos la capacidad de gestionar el objeto **Compass Simulation** y acceso de lectura/escritura sobre los modelos implicados. Sin esos permisos, el usuario verá la funcionalidad apagada.

Flujo de uso de Compass: pasos esenciales

Cual serían los pasos a realizar de manera genérica:

  1. Iniciar simulación: mediante clic derecho en una celda de story o desde la página de Compass. Al iniciarse desde el dashboard, hereda filtros y contexto automáticamente.
  2. Configurar drivers: Compass detecta los drivers que impactan el KPI; puedes excluir algunos o activar/desactivar efectos de variabilidad.
  3. Definir rangos y distribución: ingresar valores mínimo/máximo para cada driver; usar distribución normal por defecto o cambiar a uniforme si se requiere.
  4. Crear escenarios: distintos supuestos para comparar efectos. Una simulación puede contener varios escenarios.
  5. Ejecutar simulación: elección de precisión (preview, media, alta). Más iteraciones → más precisión, pero más tiempo de cálculo.
  6. Interpretar resultados: visualizar distribución, zonas pesimista/base/optimista, usar slider para ver probabilidades puntuales y comparar escenarios.
  7. Guardar / compartir simulaciones: simular para colaboradores, mantener versiones y comparar entre escenarios. En versiones futuras se espera poder abrir simulaciones en nuevas pestañas.

Algunos razonamientos

SAP Analytics Cloud Compass es una incorporación potente al portafolio de SAC: permite simular riesgos y explorar escenarios. Pero no es perfecta: requiere modelos bien preparados, permisos explícitos y conocimiento de sus limitaciones.

Espero que os sirva

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Cómo relacionar AFO y Queries en SAP BW/4HANA

En el post de hoy os quería contar algo que me ha sucedido y que estando en BW4HANA 2.0 no se había planteado, sacar la relación de Workbook AFO con las queries que lo van a conformar. Algo que sabíamos como sacarlo…. pero han cambiado algunas cosas….

¿Quieres ver de un vistazo qué queries están asociadas a tus libros de trabajo AFO en BW/4HANA? Os dejo un desarrollo ABAP CDS o un pequeño programa ABAP lo hace posible, mostrando los workbooks AFO, sus queries y los textos asociados. También es posible sacar secuencias y funciones de planificación, ver de esta forma rápida donde se usan.

Anteriormente….

En versiones anteriores de BW, se podía obtener esta relación consultando tablas como RSRWBOOKT o RSRREPDIR. Sin embargo, en BW/4HANA 2.0, estas tablas ya no contienen datos útiles para los workbooks AFO. Esto significaba que los métodos antiguos que teníamos devuelven cero registros, lo que nos obligaba a buscar una nueva estrategia para relacionar los libros de trabajo con sus queries.

La solución fue utilizar tablas como:

  • RSAOOBJ y RSAOOBJT → información y textos de los workbooks.
  • RSAOOBJXREF → dependencias entre AFO, queries, secuencias….
  • RSZCOMPDIR y RSZELTTXT → IDs y textos de las queries asociadas.

Los workbooks AFO pueden contener múltiples elementos (queries, funciones, secuencias), y saber cuáles se usan puede ser tedioso si se hace manualmente. La solución: un programa ABAP que recupere toda la información de RSAOOBJ, RSAOOBJXREF, RSZCOMPDIR y RSZELTTXT.

Programa ABAP optimizado con JOINs

Con esta sencilla Select, obtenemos toda la información en un solo paso, después lo puedes «pintar» con ALV precioso, con varios parámetros de selección, por ejemplo. Para un seguimiento rápido de un administrador o el propio consultor.

SELECT a~techname,
b~descr AS wb_text,
c~compid,
t~txtlg AS qu_text,
x~objnm,
a~objvers,
a~owner,
a~timestmp
FROM rsaoobj AS a
INNER JOIN rsaoobjt AS b ON a~techname = b~techname
AND b~langu = @sy-langu
INNER JOIN rsaoobjxref AS x ON a~techname = x~techname
AND a~objvers = x~objvers
AND x~tlogo = 'ELEM'
LEFT OUTER JOIN rszcompdir AS c ON x~objnm = c~compuid
AND c~objvers = 'A'
LEFT OUTER JOIN rszelttxt AS t ON c~compuid = t~eltuid
AND t~objvers = 'A'
AND t~langu = @sy-langu
INTO TABLE @gt_out
WHERE a~techname IN @s_wb.
ABAP CDS para SAC o Analysis for Office

Ya que no podemos porque no hacer un ABAP CDS, para integraciones modernas, se puede replicar esta lógica en CDS View, exponiendo la relación AFO – query directamente a herramientas como SAC, AFO o BW por ejemplo. 


define view ZCDS_AFO_QUERY as
   select from rsaoobj as a
     inner join rsaoobjt as b on a.techname = b.techname
     inner join rsaoobjxref as x on a.techname = x.techname
                                and a.objvers = x.objvers
                                and x.tlogo = 'ELEM'
     left outer join rszcompdir as c on x.objnm = c.compuid
     left outer join rszelttxt as t on c.compuid = t.eltuid
     {
          a.techname as Workbook,
          b.descr as WorkbookText,
          x.objnm,
          c.compid as QueryName,
          t.txtlg as QueryText
}

De igual forma podemos hacer una Vista HANA. Para luego tenerla disponible con Open ODS View o Composite Provider de SAP BW4 etc etc

Me parecía una forma sencilla de ver todas las relaciones y buena para poder documentar o empezar a ver modelos de datos desde los AFO que se utilizan

Espero que os sirva

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Cómo SAC y Datasphere se complementan para llevar tus datos más lejos

Vamos a comenzar el post de hoy con una visión clara desde el principio:

SAP Analytics Cloud es conocida por su capacidad para crear cuadros de mando interactivos, analizar datos, planificar escenarios, integración con excel etc
SAP Datasphere se centra en algo distinto: integrar, modelar y gobernar los datos que SAC necesita, es decir, debe de ser el que nos prepare los datos para SAC.

Usar ambas juntas permite trabajar con datos en tiempo real, bien organizados y coherentes, sin tener que copiarlos ni transformarlos repetidamente. Usar solo SAC implica cargar datos en su memoria y prepararlos allí, lo que acaba siendo lento y difícil de mantener cuando el volumen y la variedad de fuentes crecen.

Qué hace cada una en este tándem

SAC: análisis y planificación

SAC está pensada para los usuarios de negocio y no tan de negocio tenemos que tener también conocimientos de modelado, autorizaciones etc. SAC nos ofrece historias, cuadros de mando, predicción, planificación financiera, comercial, costes… y también gestiona muy bien las posibles simulaciones. Lo cierto es que funciona mejor cuando los datos ya están listos y consolidados.

Vamos a ponerlo con un ejemplo, si pensamos en una cocina, SAC sería como el chef: combina ingredientes y crea platos. Pero necesita que alguien le traiga los ingredientes limpios, cortados y pesados.

Datasphere: integración y gobierno de datos

Datasphere lo podríamos considerar como esa despensa organizada. Reúne datos de muchos sistemas —SAP S/4HANA, Salesforce, Snowflake, entre otros— y los sirve en tiempo real, sin duplicarlos o cargando el dato.
Centraliza reglas de negocio, permisos, jerarquías y catálogos, de modo que todos los equipos consultan la misma versión de la verdad.

Esto reduce errores y evita que cada área de la empresa cree sus propios modelos de datos inconsistentes.

Qué aporta combinarlas

Acceso en tiempo real sin mover datos: SAC consulta directamente los sistemas a través de Datasphere, lo que evita problemas de duplicidad y posibilidad de tiempo real.

Reglas y permisos centralizados: un solo punto donde se define quién puede ver qué, y cómo se calculan las métricas.

Modelos reutilizables: se define una vez la lógica de negocio y se usa en todas las historias y cuadros de mando, sin rehacer el trabajo.

Mejor rendimiento: Datasphere ejecuta las consultas en origen y solo devuelve los resultados, evitando que SAC tenga que cargar millones de registros.

Escalabilidad: añadir nuevas filiales, productos o regiones no obliga a reconstruir todo desde cero.

Cuándo usar cada enfoque

Usar SAC con Datasphere si:

  • Tienes múltiples fuentes SAP y no SAP (como Salesforce, Snowflake…).
  • Necesitas trazabilidad, roles centralizados y métricas coherentes.
  • Trabajas con grandes volúmenes de datos en tiempo real.
  • Buscas alinear tu arquitectura de datos con la estrategia futura de SAP.
  • Tienes un equipo de datos con arquitectos, ingenieros y analistas que pueden gestionar la capa semántica.

Usar solo SAC si:

  • Tienes pocas fuentes de datos y necesidades simples de reporting.
  • Los informes son para un equipo pequeño o con horizonte corto (POCs, pilotos, proyectos departamentales).
  • Quieres empezar rápido sin asumir el coste y complejidad inicial de Datasphere.
  • No necesitas todavía una capa semántica común ni gobernanza centralizada.

Qué aporta Datasphere cuando se integra con SAC

1. Acceso directo y federado a los datos
  • SAC sola: necesita importar datos de cada fuente (ERP, CRM, bases de datos externas).
  • Con Datasphere: se conectan virtualmente, sin mover datos, y se consultan en tiempo real.
    Esto evita problemas de frescura de datos y reduce almacenamiento.
2. Gobernanza y trazabilidad
  • SAC sola: cada modelo define permisos y reglas por separado.
  • Con Datasphere: hay un punto central para controlar accesos, roles, catálogo de datos y trazabilidad de origen.
    Esto asegura coherencia y facilita auditorías.
3. Rendimiento y volumen de datos
  • SAC sola: grandes volúmenes ralentizan los informes y requieren sincronizaciones manuales.
  • Con Datasphere: las consultas se “empujan” a los sistemas de origen (como SAP S/4HANA o Google BigQuery), que hacen el cálculo y devuelven solo los resultados.
    Así se pueden analizar terabytes de datos en tiempo real sin importar nada.
4. Modelado y reutilización
  • SAC sola: cada historia requiere crear sus modelos y fórmulas, lo que duplica el trabajo y aumenta errores.
  • Con Datasphere: la lógica de negocio (uniones, reglas, conversiones de moneda, etc.) se define una vez y se reutiliza en todas las historias, cuadros de mando y otras herramientas externas.
5. Escalabilidad y mantenimiento
  • SAC sola: escalar implica duplicar modelos y gestionar más importaciones.
  • Con Datasphere: los modelos son modulares y se adaptan a nuevas regiones, unidades o líneas de negocio sin rehacer el trabajo.
    Además, actualizar una regla en Datasphere actualiza automáticamente todos los informes que la usan.

La idea clave

SAC convierte los datos en decisiones. Datasphere garantiza que esos datos sean correctos, coherentes y accesibles.
Juntas forman una plataforma de análisis empresarial más ágil, escalable y fácil de mantener que cualquiera de las dos por separado.

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

SAP Analytics Cloud Q3.2025: La Revolución IA que Estabas Esperando

Hola en esto post vamos a ver las mejoras que nos traen en Q3.2025 ¿Te imaginas escribir fórmulas complejas en lenguaje natural o tener resúmenes automáticos de gráficos listos para tus presentaciones? El lanzamiento de SAP Analytics Cloud (SAC) Q3.2025 trae consigo una transformación impulsada por IA que redefine el análisis empresarial..

¿Formulas avanzadas con IA? ¿Resúmenes Automáticos de Gráficos en PowerPoint ? por qué es tan importante? ¿Cómo impacta en la planificación? En este blog, exploraremos la relevancia de esta nueva entrega en Q3.2025. He añadido varios enlaces a todas las mejoras para poder verlas en profundidad. Lo vemos??

Generación Avanzada de Fórmulas con IA

Con AI-assisted advanced formula generation, SAC permite a los planificadores generar lógicas de cálculo complejas simplemente con descripciones en lenguaje natural. Y no solo eso: también comenta y describe fórmulas ya existentes para facilitar su documentación y entendimiento SAP.

Donde lo podremos aplicar: especialmente relevante en entornos financieros y de planificación donde nos ayudará con script complejos.

Eficiencia mejorada: reducimos la curva técnica y aceleramos la creación de scripts para data actions.

Calidad documental: la IA genera explicaciones claras que mejoran la trazabilidad y onboarding de nuevos usuarios.

Fuente SAP

Resúmenes Automáticos de Gráficos en PowerPoint

La funcionalidad AI-assisted chart summary permite generar textos explicativos de forma automática para gráficos insertados en PowerPoint, vía el add-in de SAC. Y lo mejor: se actualizan dinámicamente con los datos SAP.

Storytelling acelerado: dejas atrás las horas de redacción manual para enfocarte en el impacto del contenido.

Coherencia visual-contextual: presentaciones más claras, actualizadas y alineadas con los insights.

Proyección futura: esta funcionalidad llegará también a las historias dentro de SAC, reforzando la experiencia multicanal.

Fuente SAP

Comentarios Inteligentes Asistidos por IA

El AI-assisted commenting permite sintetizar hilos de conversación, ofrecer resúmenes jerárquicos, traducir y reescribir comentarios en tus dashboards y widgets SAP.

Colaboración eficiente: acelera la toma de decisiones y mejora la coherencia del feedback.

Claridad colaborativa: elimina el ruido de largos debates, resumiendo lo esencial para todos los colaboradores.

Versatilidad lingüística: favorece equipos globales, salvando barreras idiomáticas.

Fuente SAP

Nueva Home Page: Personalizada, Ágil y Centrada en IA

SAC estrena una Home Page rediseñada, con tarjetas personalizables como Just Ask, Onboarding, Quick Action y más, junto a las tradicionales (archivos recientes, tareas, etc.) SAPComunidad

  • Onboarding simplificado: nuevos usuarios llegan más rápido a donde necesitan estar.
  • Flujo de trabajo optimizado: acceso inmediato a funciones clave, desde la IA hasta recursos útiles.
  • Sensación de innovación: refuerza la percepción de estar usando una herramienta moderna y enfocada en el usuario.
Fuente SAP

Experiencia Optimizada de Tablas

La nueva optimized table experience mejora la interfaz de tablas en historias, añadiendo opciones como deshacer/rehacer, tooltips extendidos, compatibilidad móvil y un builder intuitivo para diseño, cálculos y filtros SAP.

Builder poderoso: permite una edición más visual, sin necesidad de scripting complejo.

Uniformidad visual: las tablas ahora se integran mejor con el diseño de gráficos en la plataforma.

Productividad móvil: navegar y editar desde dispositivos es más fluido y cómodo.

Fuente SAP

Aquí os dejo el enlace a todas las mejoras

Q3.2025

Espero que os sirva

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Data Locking SAP Analytics Cloud Planning

Hola en el blog vamos ver como podemos implementar el bloqueo de datos en los procesos de planificación en SAC Planning. Implementando Data Locking vamos a poder garantizar la integridad y control de la información en los procesos de planificación y esto es crucial. SAC Planning permite una gestión avanzada de los datos mediante Data Locking, una funcionalidad diseñada para restringir cambios en los modelos de planificación y asegurar la gobernanza de la información.

Pero, ¿por qué es tan importante? ¿Cómo impacta en la planificación? En este blog, exploraremos la relevancia de Data Locking en SAP Analytics Cloud y sus implicaciones estratégicas en la planificación. Lo vemos??

¿Qué es Data Locking en SAP Analytics Cloud?

Data Locking es una funcionalidad que permite bloquear ciertas intersecciones de datos dentro de un modelo de planificación en SAP Analytics Cloud. Esto impide modificaciones accidentales o no autorizadas, ya sea mediante entrada manual o a través de operaciones de planificación como asignaciones y cálculos automáticos.

Principales características de Data Locking

✅ Protección de Datos Críticos: Restringe modificaciones en áreas sensibles del modelo.
✅ Jerarquización del Control: Permite delegar permisos a diferentes usuarios o equipos.
✅ Gestión Flexible: Los bloqueos pueden ser abiertos, restringidos o completamente cerrados.
✅ Automatización y Seguridad: El sistema gestiona la visibilidad y acceso en función de roles y permisos.

Tipos de Estados en Data Locking

🔓 Abierto (Open): Los valores pueden ser modificados por cualquier usuario con permisos de edición.
🔒 Restringido (Restricted): Solo los propietarios asignados pueden realizar cambios.
🚫 Bloqueado (Locked): No se permiten modificaciones en esa combinación de datos.

Pasos Clave para Implementar Data Locking

1️⃣ Activar Data Locking en el Modelo

  • Accede a las preferencias del modelo de planificación en SAP Analytics Cloud.
  • En la sección Access and Privacy, habilita Data Locking y establece un estado por defecto (abierto o bloqueado).

2️⃣ Configurar Propietarios del Bloqueo

  • Define quién tiene autoridad sobre los bloqueos.
  • Asigna usuarios o equipos responsables en la dimensión organizativa.
  1. Propietario del bloqueo de datos: Esta propiedad se crea en la dimensión Organización cuando se habilita el bloqueo de datos. La propiedad Propietario requiere equipos, usuarios o ambos.
  2. Persona responsable: Esta propiedad se utiliza para determinar los propietarios. Los usuarios pueden heredar de la propiedad Propietario.
  3. Revisor: No se utiliza en el bloqueo de datos (sí se puede usar en un proceso de calendario).
  4. Jerarquía: Se requiere una jerarquía para que los estados de los padres puedan ser heredados por los hijos, por ejemplo. Los hijos heredan los bloqueos de los padres.

3️⃣ Seleccionar las Dimensiones de Control

  • Se requieren Version y Fecha como dimensiones obligatorias.
  • Puedes definir otras dimensiones específicas como Organización, Entidad o Centro de coste.

4️⃣ Definir la Región de Datos a Bloquear

  • Selecciona las combinaciones de datos que necesitan restricciones.
  • Por ejemplo: bloquear datos financieros para «Forecast 2025» en la región «Midwest».

5️⃣ Establecer los Estados de Bloqueo

  • Usa la vista de cuadrícula para modificar los estados de cada intersección.
  • Recuerda que cuando bloqueas un nivel jerárquico superior, los hijos también heredan ese estado.

Consideraciones para la Planificación Empresarial

Implementar Data Locking en SAP Analytics Cloud Planning ofrece beneficios estratégicos en la planificación:

✔ Mayor Control y Gobernanza: Evita cambios accidentales en proyecciones clave, asegurando que solo los usuarios adecuados puedan modificar datos críticos.
✔ Optimización del Flujo de Trabajo: Permite que los equipos trabajen con mayor confianza en la integridad de la información.
✔ Consistencia en Reportes y Decisiones: Garantiza que las versiones de planificación reflejen información precisa y validada.
✔ Mejor Gestión del Ciclo de Vida del Plan: Los bloqueos pueden ajustarse dinámicamente según las necesidades del negocio.

Optimización del Rendimiento con Áreas de Planificación

Un aspecto clave en la planificación con Data Locking es la optimización del rendimiento. SAP Analytics Cloud permite limitar el tamaño del área de planificación para mejorar la eficiencia en grandes volúmenes de datos.

✅ Filtrar datos relevantes para reducir el procesamiento en modelos complejos.
✅ Definir áreas recomendadas para evitar cálculos innecesarios en datos bloqueados.
✅ Optimizar el acceso a versiones privadas asegurando que solo la información desbloqueada esté disponible para edición.

Conclusión

¿Por qué Data Locking es un Imperativo en la Planificación Empresarial?

En un entorno donde la toma de decisiones basada en datos es fundamental, SAP Analytics Cloud Planning con Data Locking permite operar con mayor seguridad y precisión. Desde la protección de datos estratégicos hasta la optimización del rendimiento en modelos de planificación, esta funcionalidad es esencial para cualquier organización que busque mejorar su gestión financiera y operativa.

Implementa Data Locking y protege la información.

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

SAP Datasphere y SAP Databricks SAP Business Data Cloud ¿Cómo impactan en Planning?

Hola, una vez que hemos contestado a ¿Qué SAP BCD? y también una introducción a BDC en el anterior blog, ahora vamos a ver como SAP Datasphere y SAP Databricks juegan un papel crucial en la integración, modelado y análisis avanzado de datos fundamental en Business Data Cloud. Exploramos su importancia, sus aplicaciones clave y cómo impactan en la planificación empresarial. ¿Seguimos?

SAP Datasphere: La Base de la Inteligencia de Datos

SAP Datasphere es el pilar que permite estructurar y enriquecer los datos dentro de SAP Business Data Cloud. Su objetivo es proporcionar una plataforma semánticamente rica para la gestión de datos empresariales.

¿Por qué SAP Datasphere es esencial?

  • Integración Avanzada de Datos: SAP Datasphere permite consolidar datos de múltiples sistemas SAP y no SAP sin perder el contexto empresarial.
  • Modelado de Datos Semántico: Facilita la clasificación de datos como hechos, dimensiones o jerarquías, asegurando modelos analíticos robustos.
  • Compatibilidad con Planificación y Analítica: Los modelos generados en SAP Datasphere pueden ser utilizados directamente en SAP Analytics Cloud para planificación y reporting.
  • Automatización y Gobernanza: Los datos se administran con reglas definidas, lo que minimiza errores y mejora la calidad de la información.

Impacto en la Planificación Empresarial

SAP Datasphere juega un papel clave en la planificación empresarial, ya que permite:

✔ Mejor integración con SAP Analytics Cloud: Los modelos de planificación pueden consumir datos en tiempo real desde Datasphere, reduciendo el tiempo de actualización y asegurando decisiones basadas en información actualizada.
✔ Reducción de copias de datos: Al consolidar datos en una única plataforma, se eliminan copias innecesarias y se optimiza el uso de recursos.
✔ Facilidad de colaboración: Los datos estandarizados permiten que diferentes equipos accedan a información confiable para planificación financiera, operativa y estratégica.

Fuente SAP

SAP Databricks: Potenciando el Análisis con Machine Learning

Si SAP Datasphere es la base de la gestión de datos, SAP Databricks es la capa que permite llevar el análisis de datos a un nivel superior mediante inteligencia artificial y machine learning.

¿Qué ofrece SAP Databricks dentro de SAP Business Data Cloud?

  • Ejecución de Algoritmos de Machine Learning: Permite aplicar modelos avanzados para detectar patrones, realizar predicciones y optimizar procesos.
  • Integración con Delta Sharing: Facilita el acceso a datos sin necesidad de moverlos o copiarlos, asegurando seguridad y eficiencia.
  • Automatización de ETL: Procesa grandes volúmenes de datos mediante técnicas avanzadas de extracción, transformación y carga (ETL).
  • Gobernanza Centralizada: Garantiza control sobre modelos de machine learning, dashboards y archivos mediante Databricks Unity Catalog.

Casos de Uso en Planificación

✔ Optimización Financiera: Predicción de flujo de caja y análisis de rentabilidad basado en datos históricos y tendencias de mercado.
✔ Gestión de la Cadena de Suministro: Uso de inteligencia artificial para anticipar interrupciones en la cadena de suministro y optimizar inventarios.
✔ Planificación de Recursos Humanos: Predicción de necesidades de talento basadas en tendencias de contratación y desempeño.

Fuente SAP

El Dúo Perfecto: SAP Datasphere + SAP Databricks

La combinación de SAP Datasphere y SAP Databricks dentro de SAP Business Data Cloud permite a las empresas no solo estructurar y modelar datos, sino también extraer insights avanzados con inteligencia artificial.

🔹 Datos bien estructurados (SAP Datasphere) + Análisis Avanzado (SAP Databricks) = Decisiones más inteligentes y ágiles.

🔹 Impacto directo en planificación estratégica, operativa y financiera.

🔹 Reducción de tiempos de análisis y mejora en la calidad de los reportes.

Conclusión

SAP Datasphere y SAP Databricks no solo son herramientas complementarias, sino que juntas representan la columna vertebral del análisis de datos en SAP Business Data Cloud. Gracias a su integración, las empresas pueden gestionar, analizar y planificar con datos de alta calidad, en tiempo real y con capacidades avanzadas de machine learning.

Si tu empresa busca transformar su enfoque hacia la planificación y toma de decisiones, SAP Business Data Cloud con Datasphere y Databricks es la combinación ganadora.

El futuro de la planificación basada en datos ya está aquí. ¿Estás listo para aprovechar su potencial?

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

SAP Analytics Cloud Using Seamless Planning with SAP Datasphere

En el post de hoy, exploramos cómo es la integración entre SAP Analytics Cloud y SAP Datasphere en la parte de Planificación, veremos ¿Qué es? las ventajas que nos ofrece esta integración tan esperada, que consideraciones claves tendremos en la planificación, requisitos para esta integración y conclusiones .

A tener en cuenta, esta integración entre SAC Planning y Datasphere esta disponible desde Q1.2025, por lo que tendrá muchas mejoras. Comenzamos??

¿Qué es Seamless Planning?

Seamless Planning es la integración sin fisuras entre SAP Analytics Cloud (SAC) y SAP Datasphere (DSP). Gracias a esta conexión, los modelos de datos de SAC –que incluyen tanto datos transaccionales como maestros– se almacenan directamente en SAP Datasphere. Esto elimina la necesidad de exportaciones manuales, garantizando que la información se sincronice de manera automática y en tiempo real.

Ventajas Clave para la Planificación Empresarial

La implementación de Seamless Planning trae consigo una serie de beneficios que optimizan los procesos de planificación:

  • Sincronización Automática de Datos:
    Los cambios realizados en SAC se actualizan automáticamente en DSP, lo que asegura una consistencia y fiabilidad total en la información.
  • Mayor Eficiencia Operativa:
    La eliminación de procesos manuales y la disponibilidad en tiempo real de los datos mejoran la toma de decisiones y aceleran el ciclo de planificación.
  • Reducción de Redundancias y Errores:
    Al centralizar los datos, se minimizan las duplicaciones y se reducen los errores derivados de la manipulación manual.
  • Ampliación de Opciones de Uso:
    Los modelos y objetos creados en SAC se pueden utilizar en flujos de transformación y en modelos analíticos en DSP, abriendo nuevas posibilidades para el análisis y la generación de reportes en vivo.
  • Eliminación de Tareas de Importación:
    La persistencia directa en SAP Datasphere elimina la necesidad de configurar trabajos de importación para cargar datos maestros y transaccionales.

Consideraciones Clave en la Planificación

Integrar Seamless Planning en tus procesos de SAP Analytics Cloud Planning no solo simplifica la gestión de datos, sino que también ofrece un soporte robusto para la planificación empresarial:

  • Fusión de Datos en Tiempo Real:
    Permite combinar datos planificados con datos reales, facilitando análisis más precisos y una respuesta ágil ante cambios del mercado.
  • Centralización de la Información:
    Una única fuente de verdad para todos los departamentos, lo que fomenta la colaboración y la coherencia en la toma de decisiones.
  • Optimización del Modelado de Datos:
    Aunque SAP Analytics Cloud sigue definiendo la estructura del modelo, la persistencia en DSP permite aprovechar capacidades adicionales, como la orquestación de flujos de trabajo y operaciones de datos avanzadas mediante SQL o incluso Python.
  • Soporte para la Transformación Digital:
    Con una infraestructura centralizada y gobernada, las empresas pueden expandir sus procesos de planificación hacia un verdadero Extended Planning & Analysis (xP&A), integrando múltiples dominios de planificación en una plataforma unificada.

Requisitos y Futuro de Seamless Planning

Para aprovechar al máximo esta integración, es fundamental cumplir con ciertos requisitos técnicos:

  • Ejecución en HANA Cloud:
    Tanto SAP Analytics Cloud como SAP Datasphere deben operar en el mismo centro de datos, sobre la infraestructura de HANA Cloud.
  • Relación 1:1 entre Tenants:
    Los tenants de SAC y DSP deben estar vinculados directamente, lo que garantiza una comunicación fluida y segura.

Aunque en la versión actual existen algunas limitaciones –como la necesidad de recrear manualmente las jerarquías o restricciones en actividades cruzadas entre modelos– el roadmap de SAP promete mejoras sustanciales, incluyendo soporte para migración de modelos existentes, reutilización de dimensiones y una orquestación más robusta de flujos de trabajo.

Conclusión

La integración de SAP Analytics Cloud con SAP Datasphere a través de Seamless Planning marca un hito en la evolución de la planificación empresarial. Al unificar datos y procesos en una sola plataforma, las empresas pueden disfrutar de una planificación más eficiente, ágil y precisa, reduciendo errores y potenciando la colaboración entre departamentos.

Si buscas transformar tu estrategia de planificación y aprovechar una plataforma centralizada y gobernada, ¡se trata de una oportunidad que no puedes dejar pasar!

¿Estás listo para dar el siguiente paso en la planificación?

Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…

SAP Business Data Cloud Introducción

Hola, la semana pasada os comentaba en el blog ¿Qué SAP BCD? y algunas preguntas mas, ahora vamos a desgranar lo que nos cuentan desde SAP Learning con el primer itinerario para poder conocer aun mas sobre SAP BDC y lo haremos por partes, primero con una introducción a SAP BDC, una segunda donde veremos los componentes, servicios y productos, para finalizar una última parte sobre componentes de análisis de datos.

En este blog nos centraremos en la introducción y posicionamiento de SAP BDC, seguimos??

SAP Business Data Cloud: La Revolución en la Gestión de Datos Empresariales

¿Estamos listos para transformar nuestros negocios con datos de verdad?

Como ya sabemos, cada vez se le da mas valor a la información es el activo más valioso, las empresas se enfrentan a desafíos enormes: desbloquear el potencial oculto de sus datos, garantizar su calidad e integridad, y convertir fuentes fragmentadas y no estructuradas en insights accionables. Aquí es donde SAP Business Data Cloud entra en juego, posicionándose como la solución integral que unifica datos SAP y no SAP en una única capa semántica.

¿Por qué las empresas necesitan SAP Business Data Cloud?

Según avanzamos en tecnología, las empresas se enfrentan a tres grandes desafíos para tomar decisiones basadas en datos:

  • Acceder a información crítica de manera fluida.
  • Garantizar la calidad e integridad de los datos.
  • Convertir datos fragmentados en insights valiosos.

SAP Business Data Cloud surge como una solución integral para estos problemas, centralizando datos de fuentes SAP y no SAP en una capa semántica unificada. Esta plataforma no solo impulsa la analítica avanzada y la inteligencia artificial, sino que también facilita la colaboración interempresarial para una toma de decisiones más inteligente y eficiente.

Innovación y Versatilidad en una Solución SaaS

SAP Business Data Cloud se presenta como una plataforma SaaS que combina lo mejor de SAP HANA Cloud, SAP Datasphere y SAP Analytics Cloud para cubrir todos los requisitos de datos y análisis de una organización moderna y hablaremos de su alianza con Databricks . Su capacidad para ofrecer:

  • Informes listos para usar: Con Insight Apps, la plataforma automatiza la creación de artefactos, la gestión de datos y el aprovisionamiento hasta llegar a dashboards listos para tomar decisiones.
  • Inteligencia artificial y machine learning: Potencia la analítica avanzada para predecir tendencias y optimizar procesos.
  • Modelado avanzado y gestión inteligente de datos: Permite integrar, transformar y enriquecer datos de múltiples fuentes sin complicaciones.

Un Enfoque Integral para el Ciclo de Vida de los Datos

Más allá de ser solo un repositorio, SAP Business Data Cloud gestiona el ciclo de vida completo de los datos. SAP no solo asegura la seguridad, disponibilidad y rendimiento, sino que también utiliza su experiencia para integrar y armonizar datos de aplicaciones como SAP S/4HANA, SAP Customer Experience o SAP SuccessFactors. Todo se realiza en un entorno de hiperescalador, garantizando que la información esté siempre lista para impulsar decisiones basadas en datos.

Arquitectura que Impulsa la Innovación

La robusta arquitectura de SAP Business Data Cloud se compone de:

  • Sistemas de origen: Integración de datos SAP y no SAP.
  • Foundation Services y SAP Datasphere: Normalización, transformación y modelado de datos.
  • Componentes avanzados (SAP Databricks y SAP Analytics Cloud): Extienden la analítica con IA y ofrecen dashboards interactivos.
  • Insight Apps y el Cockpit de SAP Business Data Cloud: Herramientas que facilitan la instalación y gestión de soluciones analíticas.
Fuente SAP

Posicionamiento de SAP Business Cloud

SAP Business Data Cloud se posiciona como una solución disruptiva que transforma datos en insights accionables. Si buscamos potenciar la toma de decisiones y llevar la innovación al corazón de tu empresa, esta plataforma es tu aliada perfecta para navegar en el desafiante mundo digital.

Espero que os sirva

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SAP Business Data Cloud ¿Qué es?

Hola, el pasado 13/02/2025 nos presentaron la nueva solución SAP Business Data Cloud, donde nos presentaron todo el potencial que tendremos. Está presentación la podemos ver (SAP Business Unleashed). Pero antes de todo esto, tendremos que responder algunas preguntas. ¿Qué es? ¿Qué hace? ¿Cuál son sus capacidades? ¿Cómo afecta a nuestras inversiones en SAC o Datasphere? ¿SAP BW – BW/4?.

Si quieres las vamos contestado, seguimos??

¿Qué es SAP Business Data Cloud?

Esto es lo que nos cuentan que es «SAP Business Data Cloud es una solución de SaaS totalmente gestionada que unifica y gobierna todos los datos de SAP, y se conecta de manera fluida con datos de terceros —dando contexto a los líderes de las líneas de negocio para que tomen decisiones aún más impactantes—» Como podéis leer, es una solución completamente administrada de software como servicio que unifica y gobierna todos los datos de SAP y de terceros de una organización.

Business Data Cloud es la nueva apuesta de SAP para intentar unificar los datos almacenados en sus propios sistemas con los datos de otros sistemas haciendo que esto sea sencillo. Con BDC quieren agilizar los casos de uso de análisis avanzados e IA gracias a su acuerdo de colaboración con Databricks.

¿Qué hace SAP Business Data Cloud?

SAP Business Data Cloud está profundamente integrada en todas las aplicaciones de SAP, así que sus datos más críticos conservan su contexto y semántica de negocio originales, eliminando los costos ocultos de la extracción de datos, lo cual ahorra tiempo, recursos y esfuerzo.

¿Qué capacidades tiene SAP Business Cloud?

SAP Business Data Cloud ofrece aplicaciones analíticas preconfiguradas y productos de datos seleccionados en todas las líneas de negocio. Como solución completa para datos y analíticas, también ofrece capacidades totalmente gestionadas para Data Fabric de negocios, modernización de almacén de datos, planificación, ingeniería de datos e inteligencia artificial/machine learning.

¿Qué ocurre con SAP Datasphere y SAC?

Los clientes que tienen licencia de SAP Datasphere y SAP Analytics Cloud pueden continuar sus servicios sin interrupción. Con el tiempo, tienen la opción de hacer la transición de sus soluciones actuales a una solución totalmente gestionada con SAP Business Data Cloud. Es decir, Datasphere es una plataforma como servicio (PaaS), gestionada por el cliente, mientras que Business Data Cloud es software como servicio (SaaS), con una combinación de Datasphere, SAC y otras funciones gestionadas por SAP.

¿Qué ocurre con SAP BW – BW/4 on premise?

SAP Business Data Cloud es el camino a seguir para los clientes actuales de SAP Business Warehouse on-premise, como sabemos, poco a poco nos van llevando a Cloud. Con Business Data Cloud, los clientes maximizan sus datos existentes de SAP BW como productos de datos y aprovechan las últimas capacidades de datos e IA, tales como intercambio de datos bidireccional y machine learning, a la vez que se modernizan hacia la nube.

Espero que os sirva

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