anibal goicochea

Utilidad de las «funciones de proyección» de IDT (SAP BusinessObjects BI)

Cuando utilizamos Information Design Tool (IDT), componente de SAP BusinessObjects BI 4.*, para crear universos, y definimos objetos de tipo indicador (measure) debemos señalar la función de agregación a nivel de base de datos, pero adicionalmente, debemos seleccionar la función de proyección (Projection Function).

Cuando utilizamos Information Design Tool (IDT), componente de SAP BusinessObjects BI 4.*, para crear universos, y definimos objetos de tipo indicador (measure) debemos señalar la función de agregación a nivel de base de datos, pero adicionalmente, debemos seleccionar la función de proyección (Projection Function).

Podríamos señalar que la función de proyección es exclusiva para Web Intelligence. El resultado de una consulta WebI es almacenado localmente (local report cache), este almacenamiento temporal es conocido como microcubo y es utilizado para calcular los valores de los indicadores en los informes, según como se organicen los objetos en tablas y gráficos. Si en una tabla de un informe WebI, se utilizan menos dimensiones de los devueltos por la consulta, con la función de proyección, WebI sabrá calcularlos los valores de los indicadores.

Para universos con fuentes de datos relacionales se recomienda utilizar, como funciones de proyección, las siguientes: SUM, MIN, MAX, COUNT y AVG. Para universos multidimensionales se recomienda escoger la opción DELEGATED, a menos que se conozca, con exactitud, la función de agregación.

Coexistencia del EPM Add-in 10.0 y BPC Excel 7.5

Si se desea tener en el mismo ordenador los componentes cliente de SAP Business Planning and Consolidation 10.0 y 7.5, es decir, SAP EPM Add-in 10.0 y BPC Excel 7.5, respectivamente,

Si se desea tener en el mismo ordenador los componentes cliente de SAP Business Planning and Consolidation 10.0 y 7.5, es decir, SAP EPM Add-in 10.0 y BPC Excel 7.5, respectivamente, se deberá desactivar el reconocimiento de las funciones EV en el EPM Add-in 10.0 vía el panel de las «Opciones de Usuario», tal como se muestra en la siguiente imagen:

Referencia: SAP Note 1901924

Cómo fluyen los datos en QlikView

Tenemos muy clara nuestra elección de plataforma de Business Intelligence, pero vemos necesario conocer las principales características de funcionamiento de otras alternativas, como puede ser QlikView, del cual no dudamos sus bondades, tales como la tecnología asociativa (rutas de análisis de los datos que requiera el usuario) y el procesamiento de datos en memoria.

Tenemos muy clara nuestra elección de plataforma de Business Intelligence, pero vemos necesario conocer las principales características de funcionamiento de otras alternativas, como puede ser QlikView, del cual no dudamos sus bondades, tales como la tecnología asociativa (rutas de análisis de los datos que requiera el usuario) y el procesamiento de datos en memoria.

En el documento de referencia encontramos una breve explicación del modo en que fluyen los datos a través de QlikView, que nos permitimos compartir:

Se comienza con los datos fuente. QlikView puede extraer datos de una gran variedad de fuentes, incluyendo ODBC, OLE DB, XML y archivos planos (Excel, CSV, etc). También existen conectores para grandes aplicaciones empresariales como SAP, hasta redes sociales como Twitter.
Los datos se envían a QlikView usando un script de carga. Este script se puede usar para extraer, transformar, y cargar datos al modelo de datos en memoria o para guardarlos a archivos físicos intermedios en disco, en formato QVD.
Los datos de la base de datos en memoria se guardan en formato desagregado, lo que significa que todas las agregaciones y cálculos se hacen al momento que lo solicita el usuario. Esto simplifica el modelado de datos en QlikView, ya que no hay necesidad de crear tablas resumidas por separado.
Las selecciones que hace el usuario se propagan automáticamente a todo el modelo de datos y estos cambios son reflejados por el motor de presentación de QlikView.
Las aplicaciones QlikView se pueden presentar en diferentes clientes.

Referencia: ISBN 978-1-78217-423-3

Nueva estrategia de desarrollo de producto: Lanzamientos inmediatos e incompletos

Quizás en alguna ocasión se ha preguntado ¿cómo es posible que un determinado producto informático haya salido al mercado si está incompleto o plagado de errores?…Sepa que no es el único que está en la búsqueda de una respuesta. Todo indica que estamos ante una nueva “estrategia de desarrollo de producto”, que podríamos resumirla cómo “si tienes algo, lánzalo cuanto antes, no esperes terminarlo, ya los usuarios te ayudarán”.

Leyendo el libro “El Método Lean Startup” de Eric Ries, en las primeras páginas encontramos las siguientes líneas:

“…Lo hicimos todo mal: en lugar de dedicar años a perfeccionar nuestra tecnología, construimos un producto mínimo viable, un producto temprano que era terrible, lleno de errores y problemas de estabilidad que podían dañar los equipos. Entonces lo mandamos a nuestros clientes antes de que estuviera listo. Y cobramos por él. Después de asegurarnos los primeros clientes, actualizamos el producto más rápidamente que lo que dictan los estándares tradicionales, lanzando nuevas versiones de nuestro producto docenas de veces cada día.

Realmente tuvimos clientes en esos primeros momentos, verdaderos visionarios que fueron los primeros en adoptar nuestro producto, y a menudo hablábamos con ellos para pedirles su feedback. Pero no hicimos lo que nos decían. Veíamos sus inputs como una fuente de información sobre nuestro producto y nuestra visión general. De hecho, estábamos mucho más dispuestos a hacer experimentos con nuestros clientes que a responder a sus deseos.

El pensamiento tradicional dice que este enfoque no debería funcionar, pero funciona, y no necesita creer en mi palabra sino que puede comprobarlo…”

Habría que preguntarle a Eric Ries a que empresas fabricantes de software ha asesorado, dado que señala que su método lo ha explicado personalmente a varias grandes empresas del mundo, algunas de los rankings exclusivos de Fortune e inclusive, al Pentágono.

Referencia: Libro en Amazon

SAP presenta su roadmap de soluciones de Análisis Predictivo

Con la compra de KXEN por parte de SAP, el panorama de su porfolio Predictive Analysis o Análisis Predictivo, estaba totalmente nublado. Con la publicación de la primera versión del roadmap “SAP Predictive Analysis and SAP InfiniteInsight” se aporta cierta claridad, quedando por esclarecer, la alianza estratégica que recientemente anuncio SAP con SAS.

Con la compra de KXEN por parte de SAP, el panorama de su porfolio Predictive Analysis o Análisis Predictivo, estaba totalmente nublado. Con la publicación de la primera versión del roadmap “SAP Predictive Analysis and SAP InfiniteInsight” se aporta cierta claridad, quedando por esclarecer, la alianza estratégica que recientemente anuncio SAP con SAS.

Un roadmap debe ser visto como una declaración de intenciones, la cual puede estar sujeta a ciertas modificaciones, pero en principio, da a conocer los pilares sobre la que se estructurará la evolución o próximos cambios de un portfolio. El conocimiento de un roadmap es importante para los usuarios para que puedan planificar sus próximas inversiones en tecnologías de la información.

La denominación de este roadmap recibe el nombre de las dos aplicaciones que coexistirán para cubrir diversas necesidades Estadísticas y de Minería de Datos. SAP Predictive Analysis es la aplicación desarrollada por SAP y SAP InfiniteInsight es el principal producto de KXEN. Contra lo que en principio se presuponía, SAP Predictive Analysis no desaparecerá, este producto terminará absorbiendo todos los módulos y funcionalidades de los productos de KXEN.

El panorama final será amplio, a largo plazo las funcionalidades y módulo de InfiniteInsight serán integradas en Predictive Analysis, Lumira (antes Visual Intelligence) y SAP HANA, lo cual dará lugar a la creación de una nueva librería HANA (InfiniteInsight function library – “IFL” – for SAP HANA). El mensaje de futuro es claro, “si quieres incorporar capacidades predictivas a tu negocio, piensa en HANA o en las alternativas de Sybase IQ o Teradata 14.1”

El análisis predictivo de SAP vuelve a «nacer», pero los que hicieron inversiones en SAP Predictive Analysis, por el momento, pueden estar tranquilos, su inversión no se ha perdido, y en el futuro tendrán a su disposición actualizaciones de una aplicación mucho más completa.