aníbal goicochea

¿Deberíamos dudar de la utilidad de SAP Idea Place?

SAP Idea Place, por lo que tenemos entendido, es el portal para que los usuarios de productos SAP sugieran mejoras o innovaciones. Estas sugerencias son valoradas por SAP, entre otros factores, considerando el nivel de votación de la idea, y luego SAP puede decidir incluir la nueva funcionalidad o característica a sus productos. Suena muy bien, hasta podríamos afirmar que este procedimiento en sí mismo es innovador y único,… claro, si funcionara realmente.

SAP Idea Place, por lo que tenemos entendido, es el portal para que los usuarios de productos SAP sugieran mejoras o innovaciones. Estas sugerencias son valoradas por SAP, entre otros factores, considerando el nivel de votación de la idea, y luego SAP puede decidir incluir la nueva funcionalidad o característica a sus productos. Suena muy bien, hasta podríamos afirmar que este procedimiento en sí mismo es innovador y único,… claro, si funcionara realmente.

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Tenemos la sensación que SAP Idea Place ha sido un buen invento del área de Marketing pero que no ha sido adoptado plenamente en la gestión de los Productos SAP. Con tantas ideas residiendo años, sin recibir ningún tipo de respuesta, la sensación que percibe el usuario es de “pérdida de tiempo”. Ha habido “ideas” obvias y necesarias que han sido consideradas pero hay una gran cantidad que residen en este repositorio, aparentemente ignoradas por SAP.

La continuidad de este Portal depende, principalmente, por la aportación de los usuarios, pero esta aportación continuará si existe algún tipo de comunicación. A nuestro parecer, falta una gestión de las sugerencias, una moderación más visible o notoria por parte de SAP daría lugar a que se recibieran más ideas o estas fueran de mayor valor.

Una guía de AWS para el Análisis de Opiniones

Preferimos la expresión Análisis de Opiniones antes de la traducción literal de Sentiment Analysis (Análisis de sentimientos), a partir de aquí muchas otras expresiones se han acuñado tales como opinión mining, todas estas hacen referencia a más o menos a lo mismo: conjunto de métodos y herramientas para explorar, examinar y procesar datos dirigidos a identificar respuestas subjetivas, usualmente el estado de ánimo general o las opiniones de un grupo específico de personas sobre un tema en concreto.

Preferimos la expresión Análisis de Opiniones antes de la traducción literal de Sentiment Analysis (Análisis de sentimientos), a partir de aquí muchas otras expresiones se han acuñado tales como opinión mining, todas estas hacen referencia a más o menos a lo mismo: conjunto de métodos y herramientas para explorar, examinar y procesar datos dirigidos a identificar respuestas subjetivas, usualmente el estado de ánimo general o las opiniones de un grupo específico de personas sobre un tema en concreto.

Los datos utilizados para estas tareas de análisis son usualmente extraídos desde los denominados medios sociales por el volumen y variedad de fuentes que puede representar. Por ejemplo, una empresa lanza al mercado un nuevo producto, desea conocer y medir las reacciones del público en general, la vía menos tradicional es recurrir a fuentes como Twitter o Facebook para realizar este análisis.

Amazon Web Service (AWS) ofrece una serie de recursos técnicos para soluciones cloud computing, entre ellas, para análisis de grandes volúmenes de datos (Big Data). “Getting Started Guide: Analyzing Big Data with AWS” es una guía paso a paso para implementar una solución de análisis de opiniones basada en los recursos de AWS y la API de Twitter, una vía rápida para introducir una organización a la era Big Data. Una solución AWS se podrá redimensionar según los resultados, facilidad propia de una arquitectura cloud.

Propuesta de Análisis Predictivo de SAP en restructuración

SAP no se ha conformado con la adquisición de KXEN para reestructurar su propuesta de Análisis Predictivo y Minería de Datos, una nueva y transcendente medida se suma en esta línea, se trata del acuerdo de colaboración con SAS Institute la compañía líder de este sector del Business Analytics/Data Mining.

SAP no se ha conformado con la adquisición de KXEN para reestructurar su propuesta de Análisis Predictivo y Minería de Datos, una nueva y transcendente medida se suma en esta línea, se trata del acuerdo de colaboración con SAS Institute la compañía líder de este sector del Business Analytics/Data Mining.

La finalidad de la alianza de SAP con SAS es lograr el funcionamiento más óptimo de los productos y soluciones de SAS Institute sobre plataformas SAP HANA y desarrollar una propuesta comercial conjunta de procesamiento en memoria y Big Data. Hoy por hoy, sobre la propuesta de Análisis Predictivo de SAP identificamos los siguientes hechos relevantes:

Nueva adquisición de KXEN
Alianza estratégica con SAS Institute
Uso de SAP HANA como plataforma
Futuro de SAP Predictive Analysis (aplicación desarrollada a inicios de año por SAP)

Para muchos, falta claridad o una visión conjunta que explique los planes de futuro que tiene SAP para utilizar soluciones de minería de datos para la gestión de los negocios. Una alternativa para conocer los próximos pasos de SAP es el webinar del 4 de noviembre que bridarán los responsables de soluciones Predictive Analytics.

Referencias: SAS.com, SAP.com y enlace para Webinar

Revisando la guía de Sizing de SAP BPC on HANA (#HANABPC)

En una instalación de SAP Business Planning and Consolidation 10.0 NW (SAP BPC) la arquitectura de nuestra instalación cambia a nivel de la capa de datos, tal como se señala en la siguiente imagen:

En una instalación de SAP Business Planning and Consolidation 10.0 NW (SAP BPC) la arquitectura de nuestra instalación cambia a nivel de la capa de datos, tal como se señala en la siguiente imagen:

Luego de revisar una reciente actualización de la guía de Sizing (estimación de necesidades de hardware) de HANABPC, destacamos los siguientes aspectos:

Las posibles causas de pérdida de rendimiento son las mismas señaladas para una instalación de BPC NW 10.0 sin HANA (ver entrada relacionada).
A nivel del servidor de aplicaciones (SAP NW ABAP Application Server) las necesidades de memoria y CPU se mantienen y a nivel de servidor de base de datos las necesidades de hardware se incrementan considerablemente con HANA.

Las estimaciones que figuran en esta guía sólo es para BPC on HANA si hubiese más componentes se debería realizar las estimaciones necesarias y sumar los resultados de estas estimaciones de hardware.
No hay que hacer una asignación de recursos a cada componente, la asignación es automática y gestionada por el sistema, el único requisito es que se debe contar con todos los recursos necesarios que necesiten los componentes.
Las estimaciones de esta guía están basadas para soluciones de tipo planificación. Si se implementase soluciones del tipo consolidación financiera debería considerarse que cada usuario utiliza un CPU core, por ejemplo, si hubiese 10 tareas concurrentes de consolidación se debería considerar la necesidad de 10 cores en el sistema.
Las estimaciones son las mismas si se trata de una infraestructura física o de entornos o máquinas virtuales.
No se señala explicitamente que la recomendación de no utilizar modelos con más de 13 dimensiones se supere en un sistema con HANABPC. Nuestra sugerencia es diseñar modelos con el menor número de dimensiones que sea posible.

El uso de CPUs y las licencias de SAP BusinessObjects BI

El sistema de licenciamiento de SAP BusinessObjects BI no es nada exacto o uniforme, todo depende según las necesidades del cliente. Las licencias del uso de CPU, en teoría, responden a los siguientes criterios:

El sistema de licenciamiento de SAP BusinessObjects BI no es nada exacto o uniforme, todo depende según las necesidades del cliente (ver entrada anterior). Las licencias del uso de CPU, en teoría, responden a los siguientes criterios:

Cada CPU core de un host SAP BI requiere una licencia.
El primer CPU core requiere una licencia de CPU. Cada core del mismo CPU requiere un 0.5 de licencia.
Si el resultado del cálculo no es número entero, este deberá redondearse.
En teoría, SAP no impone limitaciones en el uso de CPUs, la contratación de licencias necesarias es una formalización que debe realizarse.

Por ejemplo, para una instalación de un host con dual CPU quad-core, el cálculo de licencias de CPU sería el siguiente:

1 Server x 2 CPUs x (1 + 0.5 + 0.5 + 0.5) = 5 Licencias de CPU

Pero bueno, cada caso tiene un tratamiento particular, la última palabra la tendrá SAP.

Referencias: Notas SAP 1285639 y 1344387