BICS de BI4, la mejor conectividad entre SAP BusinessObjects BI con SAP NW BW


Para los usuarios que tienen como fuentes de SAP NetWeaver Business Warehouse (SAP NW BW), la imagen que dejó el antiguo SAP BusinessObjects XI 3.1, incapaz de reflejar las jerarquías tal como se definen en SAP NW BW y se visualizan en BEx Analyzer, causó mucha decepción. Con el nuevo SAP BusinessObjects BI 4.0 (BI4), especialmente con la actualización SP4 y superiores, este inconveniente debería superarse.

BI4 vs SAP BO 3.1

BI4 introdujo la conectividad denominada BICS (Business Intelligence Consumer Services) la cual se conecta directamente a la consultas BEx para recuperar los metadatos, tal como han sido definidos, y representarlos fielmente en la herramienta de BI que estemos utilizando.

Conectividad vía BICS de los componentes que generan contenido de BI en SAP BusinessObjects BI 4.0

La rapidez y mayor eficiencia que nos puede brindar BICS requiere una adecuada configuración a nivel de la plataforma de Business Intelligence, SAP BusinessObjects BI y a nivel de las fuentes origen, SAP NW BW y en las “querys”. Así mismo, como las necesidades y las fuentes de datos son distintas en cada instalación, es necesario un seguimiento y control de los «ficheros logs» y de las rutinas de monitorización.

Referencia: (aquí)

Los nuevos objetos de SAP Netweaver BW 7.3

SAP Netweaver BW 7.3*, la última versión del Datawarehouse de SAP, introdujo nuevos objetos que apenas conocemos, a pesar que su disponibilidad general tiene más de años de antigüedad y al parecer una nueva versión ya está en camino.


SAP Netweaver BW 7.3*, la última versión del Datawarehouse de SAP, introdujo nuevos objetos que apenas conocemos, a pesar que su disponibilidad general tiene más de años de antigüedad y al parecer una nueva versión ya está en camino.  Además de los conocidos Infocubos, ODS, Multiproviders, InfoSets o VirtualProviders; SAP NW BW 7.3 ha introducido los siguientes elementos.

  • Transient Provider. Se trata de una definición lógica que no reside físicamente el DWW que nos permitirá diseñar informes sobre los datos transaccionales de SAP (SAP OLTP – OnLine Transaction Processing) sin la necesidad de extraer y alamacenar los datos en SAP NW BW, para definir este tipo de objetos es necesario tener el componente cliente en el sistema OLTP que se desea utilizar.

Definición un Transient Provider de SAP NW BW 7.3

  • Semantically Partitioned Objects (SPOs).  A través de este tipo de objeto es posible definir un segmento de un infocubo como un infoprovider, al tratarse de una definición lógica, evitamos la práctica de tener físicamente replicada en el SAP NW BW un cubo o parte de este.
  •  Hybid Provider.  Sólo disponible para SAP NetWeaver Business Warehouse Accelerator (BWA), la propuesta de SAP de procesamiento en memoria previa a SAP HANA.  Este objeto es una definición lógica que permite procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real.  Este objeto está compuesto por un infocubo el cual contiene la información histórica a procesar y un infoprovider (DSO o VirtualProvider) para el acceso de la información en tiempo real.
  •  Composite Provider.  Es un tipo de objeto que permite la definición de un modelo de datos a los usuarios, el cual puede ser basado en los datos SAP NetWeaver BW, así como en datos locales de los usuarios. Se pueden diseñar Queries y ejecutarlas con BEx Analyzer y BEx Web Analyzer.
  • Analytical Index.  Podría ser denominado como el “Infoprovider in-memory” porque los datos son almacenados directamente en la memoria.  Este tipo de objetos pueden ser creados en SAP NetWeaver BWA o en SAP NetWeaver BW on SAP HANA (SAP HANA Database como base de datos).  Pueden ser utilizados por un Transient Provider o por un Composite Provider con fines de reporting.

Recapitulando los primeros pasos con SAP HANA Studio

En recientes entradas hemos compartido las nociones básicas sobre el diseño de las Vistas de Información con SAP HANA Studio:


En recientes entradas hemos compartido las nociones básicas sobre el diseño de las Vistas de Información con SAP HANA Studio:

Definición de la conexión a un servidor SAP HANA y selección de la Vista de Información que se desea utilizar en el diseño de un nuevo documento SAP Visual Intelligence

En cuanto a diseño de vistas hay muchos más temas por abordar, tales como el diseño de jerarquías, variables, parámetros, filtros, cálculo  y las «Calculation Views».  

Uso de una Vista Analítica en SAP Visual Intelligence

El fin del diseño de las vistas de información de HANA es que el usuario de negocios que las utilice, desde cualquier herramienta de análisis que las reconozca, tenga como paso más «complicado» indicar los datos de la conexión al servidor .

Uso de una Vista Analítica en SAP Visual Intelligence (2)

La utilidad de la “Predicción”, otra vez en duda.

Nos parece, al menos en el mundo de la informática, que cuando alguien nos dice que algo no es útil, sin brindar mayores explicaciones, lo más probable es que el autor de esta afirmación desconozca su uso. Una de las técnicas que más ha sufrido estas aseveraciones, es la minería de datos, en especial, el análisis predictivo.


Nos parece, al menos en el mundo de la informática, que cuando alguien nos dice que algo no es útil, sin brindar mayores explicaciones, lo más probable es que el autor de esta afirmación desconozca su uso.  Una de las técnicas que más ha sufrido estas aseveraciones, es la minería de datos, en especial, el análisis predictivo.

No creemos que el Análisis Predictivo sea la máxima panacea para la mejor toma de decisiones, ni que nos ofrecerá una verdad absoluta.  Creemos que la Predicción puede brindar a los negocios información muy útil que con la simple observación o utilizando otras técnicas, podremos obtener.

Dependiendo del área de negocio, técnicas como la minería de datos serán más o menos útiles y quizás la innovación, como lo explica Jay Rao en una entrevista en La Contra de La Vanguardia, requiera menos predicción, necesite más creatividad, inventiva y constancia.  Leyendo el artículo de referencia extraemos las siguientes ideas:

Sobre las Predicciones

  • No se debe centralizar muchos datos y con ellos crear un modelo que realice proyecciones de lo que va a suceder («escenarios»).  Así sólo predice lo predecible, pero no se inventa.
  • Los modelos proyectan el pasado mecánicamente en el futuro.
  • Las proyecciones suelen equivocarse porque son incapaces de incluir lo que todavía no existe, que es lo que crean los innovadores. Tampoco incluyen otros «cisnes negros» imprevisibles como una recesión.
  • Para apostar en una sola línea hay que adivinar demasiadas variables y es imposible acertarlas todas

 Sobre los estudios de mercado

  • Preguntar a la gente qué quiere, sirve de poco.
  • La gente no sabe lo que quiere hasta que ve a otro usarlo.
  • La gente sólo sabe lo que quiere cuando lo tiene en la mano. Y sólo quiere comprarlo cuando lo envidia en la mano de otro

 Sobre la Innovación

  • Si le hubieran preguntado cómo quería su móvil hace 10 años sólo hubiera dicho: más ligero, duradero y barato… Eso son sólo mejoras incrementales: es un progreso lineal, no cuántico.
  • Leonardo Da Vinci ya escribía que la diversidad de edades, procedencias e intereses de su equipo favorecía su inventiva.
  • La experimentación barata falla mucho, sí, pero proporciona datos valiosos para rectificar y tomar nuevas decisiones.
  • Copiar así es innovar: copiamos los éxitos, pero con mejoras incrementales.
  • Si mejoras el original, es innovar.
  • Mantener muchas puertas abiertas. No apuestes jamás todo a una carta.
  • Equivocarse mucho, rápido y barato para acertar.

 Sobre el Innovador

  • El innovador no trata de predecir el futuro, porque el futuro es impredecible.
  • El innovador no predice, crea el futuro.

Referencia: «La Contra de La Vanguardia»

Creación de una “Analytic View” de SAP HANA

Las vistas de información de SAP HANA, que diseñemos con SAP HANA Studio, son la vía más simple y ordenada, para brindar acceso a un subconjunto de datos, contenidos en SAP HANA Database. Los Attribute View, que vimos en una entrada anterior, es un tipo de vista de información que nos permite diseñar una visión de los datos no numéricos de las tablas de dimensión (símil a datos maestros o atributos de características) tales como códigos, nombres, descripciones, entre otros.


Las vistas de información de SAP HANA, que diseñemos con SAP HANA Studio, son la vía más simple y ordenada para brindar acceso a un subconjunto de datos contenidos en SAP HANA Database.  Los Attribute View, que vimos en una entrada anterior, es un tipo de vista de información que nos permite diseñar una visión de los datos no numéricos de las tablas de dimensión (símil a datos maestros o atributos de características) tales como códigos, nombres, descripciones, entre otros.

Si deseamos ofrecer una visión de los datos numéricos, generados de las transacciones u operativa diaria, necesitaremos un Analytic View.  Una Vista Analítica combinará la información de las tablas que contienen los datos numéricos (tablas de hechos) con una o más Attribute Views.

PROCEDIMIENTO PARA CREAR UNA “Analytic VIEW”

  • Para iniciar la creación de la vista podemos utilizar el acceso directo del «Quick Launch» o vía el menú contextual del paquete que lo contendrá.

Opción para iniciar la creación de una Analytic View - SAP HANA Studio

Otra vía para iniciar la creación de una Analytic View - SAP HANA Studio

  • En la siguiente ventana, deberemos indicar el nombre, descripción y paquete que contendrá la vista.  Al igual que en la Vista de Atributos, el diseño de la vista analítica la podemos iniciar desde cero («Create New») o a partir de una vista existente («Copy From»).

Definción de la Vista Analítica  - SAP HANA Studio

  • Adicionalmente, en esta primera ventana, deberemos indicar el esquema de la base de datos que contiene las tablas para la conversión monetaria, SAP HANA Studio detecta estas tablas y sólo nos permitirá seleccionar los esquemas que contienen esta información.  A continuación, hacemos clic en el botón “Next” y veremos la ventana para seleccionar las tablas que necesitamos.

Selección de las tablas para la vista Analítica - SAP HANA Studio

  • Seguidamente, podremos seleccionar las Vistas de Atributos que nos ayudarán a describir los importes o valores numéricos de las tablas que en el paso anterior hemos seleccionado.

Seleccion de Vistas de Atributos para definir una vista Analítica - SAP HANA Studio

  • Al hacer clic en el botón “Finish”, veremos la venta de diseño de la Vista Analítica.

Editor gráfico de vistas analíticas - SAP HANA Studio

  • En la parte inferior de esta ventana veremos dos fichas, la primera de ellas, denominada «Data Foundation», nos muestra las tablas seleccionadas para la Vista Analítica y en la segunda ficha, «Logical View», definiremos y veremos cómo se relacionan los atributos de estas tablas y las vistas de atributos.
  • De las Attribute Views seleccionadas, veremos, en el panel de la derecha, los atributos que contienen.
  • Agregaremos los atributos y medidas, según corresponda la naturaleza de cada campo de la tabla de hechos que hemos seleccionado.

Agregar atributos y medidas en la vista analítica - SAP HANA Studio

  • En el panel de la derecha, organizados por su origen y naturaleza, veremos los atributos y medidas que hemos definido.

Atributos y medidas de la Vista Analítica - SAP HANA Studio

  • Luego, en la ficha “Logical View”, deberemos vincular los objetos de las tablas que hemos incorporado (Data Foundation) con las vistas de atributos, señalando los atributos que tengan en común, no necesariamente con el mismo nombre, que serán utilizados para la vinculación.

Activación de la Vista Analítica - SAP HANA Studio

  • Finalmente, con el botón vista previa, podríamos comprobar el funcionamiento de la vista, visualizando los datos en forma de tabla o como gráficos.

Comprobación del funcionamiento de la vista analítica - SAP HANA Studio

Hay muchas más posibilidades y características que podríamos aplicar en el diseño de las Vistas Analíticas, este post describe una secuencia genérica o común en cualquier diseño de un objeto de este tipo.