Esperando a SAP BO Predictive Analysis

Ha transcurrido una semana desde que se comunicara la liberación o disponibilidad general de SAP BusinessObjects Predictive Analysis, y aún no lo vemos. SAP BO PA, a nuestro parecer, es muy importante para SAP y para sus usuarios, es una herramienta que no se solapa con otra propuesta que tuviera SAP hasta este momento, lo más similar era una compleja adaptación de IBM SPSS que requería muchas habilidades para su configuración y uso.


Ha transcurrido una semana desde que se comunicara la liberación o disponibilidad general de SAP BusinessObjects Predictive Analysis, y aún no lo vemos. SAP BO PA, a nuestro parecer, es muy importante para SAP y para sus usuarios, es una herramienta que no se solapa con otra propuesta que tuviera SAP hasta este momento, lo más similar era una compleja adaptación de IBM SPSS que requería muchas habilidades para su configuración y uso.

Con esta propuesta, SAP prescinde de terceros para brindar una completa plataforma de análisis y dirige sus esfuerzos en una línea de productos de creciente demanda, hasta ahora mal cubierta por fabricantes especializados o de nicho.

SAP define a SAP BusinessObjects Predictive Analysis como una solución de análisis estadístico y minería de datos que permitirá a los analistas y usuarios de negocio construir modelos predictivos para descubrir conocimientos y relaciones ocultas en los datos, modelos que permitirán hacer predicciones sobre futuros eventos.

Mientras esperamos contar con este nuevo producto, debemos tener en cuenta que se trata de una aplicación cliente (requiere ser instalada en cada ordenador donde se desea utilizar), no es indispensable contar con la plataforma de BI de SAP y podremos analizar los datos de una amplia variedad de fuentes tales como ficheros de textos, MS Excel, SAP HANA database, bases de datos relacionales (Oracle, Mysql, MS SQL,…) y universos BusinessObjects (UNV y UNX). La documentación sugiere 2 GB de memoria, pero nos parece lo mínimo, sugerimos el doble, sobre todo si tenemos presente que la calidad o certeza de los modelos estará determinada por el volumen de datos que se procese (a mayor cantidad de datos históricos, mayores posibilidades que las predicciones y relaciones identificadas reflejen la realidad).

Referencia: (aquí)

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Autor: anibal goicochea

anibal goicochea mendo Formador y Consultor Informático, especialista en Business Intelligence, Planificación, Presupuestos, Consolidación Financiera y Datawarehousing con soluciones basadas en SAP BW/HANA, SAP BPC y SAP BusinessObjects BI, entre otros productos.

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