CPUs de un sistema SAP HANA a la máxima frecuencia

Puede suceder que después de reiniciar un sistema SAP HANA o realizar una actualización del sistema, se observe que los CPUs no estén trabajando a la máxima frecuencia disponible. Existe la posibilidad de monitorizar esta información a través de la vista M_HOST_INFORMATION la cual sólo se actualiza al iniciar el sistema.


Puede suceder que después de reiniciar un sistema SAP HANA o realizar una actualización del sistema, se observe que los CPUs no estén trabajando a la máxima frecuencia disponible. Existe la posibilidad de monitorizar esta información a través de la vista M_HOST_INFORMATION la cual sólo se actualiza al iniciar el sistema.

Consulta de la frecuencia de los procesadores en un sistema SAP HANA

Las diferencias entre las frecuencias del “CPU model” y el “CPU clock” se podrían deber a la parametrización del denominado “CPU governor”, parámetro a nivel del sistema operativo (SUSE Linux), que para el caso de un sistema SAP HANA, en el que se espera un sistema de alto rendimiento y un sistema de bases de datos con procesamiento paralelo, no debe tener asignado ningún valor equivalente a ahorro de energía (“ondemand” o similar), el valor recomendado es “performance”. En los enlaces de referencia se explica el procedimiento para ajustar este parámetro.

Referencia: SAP Note 1890444 y OpenSuse.org

Preguntas claves para valorar la utilidad de una visualización

Las representaciones gráficas que en ocasiones utilizamos, tales como los gráficos de columnas o el de líneas, se remontan al siglo dieciocho y no es hasta mediados del siglo pasado que estos se perfeccionan a través de la formalización de técnicas que se aplican a las actuales herramientas informáticas que se utilizan para crearlos.


Las representaciones gráficas que en ocasiones utilizamos, tales como los gráficos de columnas o el de líneas, se remontan al siglo dieciocho y no es hasta mediados del siglo pasado que estos se perfeccionan a través de la formalización de técnicas que se aplican a las actuales herramientas informáticas que se utilizan para crearlos.

Playfair incluido este gráfico en su Anuncio y Atlas Político (1786) para argumentar en contra de la política de financiación de las guerras coloniales a través de la deuda nacional de Inglaterra

Es innegable la importancia de transformar los datos en representaciones gráficas o visualizaciones, la alternativa más inmediata y fácil para comunicar y comprender los grandes volúmenes de información que nos pueden llegar a rodear.  A partir de esta necesidad, han surgido una amplia gama de soluciones con posibilidades gráficas de dudosa utilidad para el análisis, pero de innegable impacto visual.

How is life - OECDURL

Una representación gráfica o visualización, que para comprenderla requiere una compleja explicación, va en contra los principios básicos de esta disciplina: claridad e inmediatez.  Para saber si un gráfico será útil, plantéese las siguientes cuestiones:

  • ¿Claramente indica la naturaleza de la relación de los valores representados?
  • ¿Representa las cantidades con exactitud?
  • ¿Facilita comparar las cantidades?
  • ¿Es más fácil ver el orden o clasificación de los valores?
  • ¿Resulta evidente cómo se debe utilizar la información?

Referencia: Interaction Design Foundation

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).

Agregacion

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.

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. Las aplicaciones QlikView se pueden presentar en diferentes clientes.

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

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.

Adaptación del portfolio KXEN a productos SAP

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.

Visión de una plataforma de análisis predictivo completa

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.

Planes de integracion de KXEN InfiniteInsight en SAP Predictive Analysis

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”

Plan global de los dos productos del porfolio de Análisis Predictivo

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.