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.

SAP Datasphere y SAP Databricks SAP Business Data Cloud ¿Cómo impactan en Planning?


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

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?

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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SAP ANALYTICS CLOUD 2024.06 & 2024.07

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.

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

SAP Analytics Cloud exportar datos a SAP Business Warehouse

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??

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

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.

SAP ANALYTICS CLOUD Q1.2024

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….

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.

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.

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.

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

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.

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 

SAP ANALYTICS CLOUD CONVERSION DE MONEDA

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.

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.

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.

SAP ANALYTICS CLOUD 2024.01

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.

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 . 

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