[et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”section” _builder_version=”4.16″ global_colors_info=”{}”][et_pb_row admin_label=”Imagen principal” _builder_version=”4.16″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_image src=”https:\/\/orekait.com\/wp-content\/uploads\/2023\/01\/Firma-2-1-1.png” alt=”cloud-public” title_text=”Firma-2-1-1″ admin_label=”Imagen principal” module_class=”post-img” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row admin_label=”Cuerpo” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text admin_label=”Texto” _builder_version=”4.25.2″ header_2_font_size=”24px” header_3_font_size=”20px” background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
SAP Analytics Cloud permite importar datos de diversa \u00edndole, desde archivos locales hasta\u00a0fuentes de datos SAP y no SAP<\/strong>, tanto de forma \u201cadquirida\u201d como\u00a0en tiempo real o\u00a0live<\/em>.<\/strong>\u00a0Estos datos son utilizados en historias que optimizan su visualizaci\u00f3n para el an\u00e1lisis, planificaci\u00f3n o creaci\u00f3n de modelos predictivos.<\/p>\n La\u00a0primera parte<\/u><\/strong>\u00a0de este art\u00edculo profundizaba en la importaci\u00f3n de ficheros directamente en historias. Las siguientes l\u00edneas describen las dos alternativas restantes: la creaci\u00f3n de conjuntos de datos y modelos.<\/p>\n <\/p>\n Un\u00a0conjunto de datos<\/strong>\u00a0es una\u00a0colecci\u00f3n de datos que se suele presentar en una tabla y es la primera opci\u00f3n<\/strong>\u00a0cuando se desea crear una visualizaci\u00f3n r\u00e1pidamente y no se desea profundizar en la definici\u00f3n de la estructura, durante el procesamiento de datos o cuando el desarrollo no requiera control de IT. Los ficheros pueden importarse en conjuntos de datos p\u00fablicos de la misma forma que en historias.<\/p>\n <\/p>\n La principal diferencia<\/strong>\u00a0radica en que, en este caso, estos conjuntos de datos se guardan como objetos independientes en la secci\u00f3n de\u00a0\u2018Archivos\u2019\u00a0<\/strong>y se encuentran disponibles para ser utilizados en m\u00faltiples modelos o historias.<\/p>\n <\/p>\n Una vez\u00a0importado<\/strong>, la vista del conjunto de datos es similar a la vista de\u00a0\u2018Datos\u2019<\/strong>\u00a0dentro de la historia, y las posibles tareas a realizar se asemejan igualmente. En esta vista de cuadr\u00edcula es posible editar el contenido del conjunto de datos, con el\u00a0objetivo de depurar, estructurar y enriquecer los datos<\/strong>\u00a0\u2014resolviendo advertencias de calidad del dato, gestionando dimensiones e indicadores, definiendo transformaciones o estableciendo niveles jer\u00e1rquicos entre dimensiones, entre otros.<\/p>\n Finalizado el tratamiento de los datos del conjunto, ya es posible explorar el mismo a trav\u00e9s de historias o modelos. Para poder crear historias a partir del conjunto de datos p\u00fablico, hacer clic en\u00a0\u2018Crear nuevo > Historia > Interactiva \/ \u00c1rea de dise\u00f1o\u2019<\/em>\u00a0<\/strong>y elegir el tipo de historia a crear.<\/p>\n <\/p>\n La nueva historia mostrar\u00e1 el conjunto de datos p\u00fablico del que se alimenta en la pesta\u00f1a \u2018Datos\u2019. A diferencia de lo que suced\u00eda en las historias con conjuntos de datos privados,\u00a0una historia basada en conjuntos de datos p\u00fablicos est\u00e1 lista para consumir el dato de origen,\u00a0<\/strong><\/em>pero no para modificarlo<\/em><\/strong>. Por ello, toda tarea de tratamiento del dato debe realizarse dentro del conjunto de datos p\u00fablico del que se alimenta, tal y como se ha mostrado en este apartado.<\/p>\n <\/p>\n En este sentido, es preciso tener en cuenta que cualquier modificaci\u00f3n del conjunto de datos p\u00fablico impactar\u00e1 sobre los objetos dependientes del mismo. SAC se\u00f1alar\u00e1 cu\u00e1les son esos objetos vinculados en el siguiente mensaje de advertencia al editar el conjunto de datos:<\/p>\n <\/p>\n Por \u00faltimo, los ficheros se pueden importar en\u00a0modelos<\/strong>\u00a0que se van a utilizar para crear historias. Un modelo es una representaci\u00f3n de los datos de una organizaci\u00f3n y admite dos modalidades:<\/p>\n \u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Modelo de datos\u00a0adquirido<\/strong>, en el que los datos se importan y se almacenan en\u00a0SAC<\/strong>, y las modificaciones realizadas en el sistema fuente no afectan los datos importados.<\/p>\n \u00b7\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Modelo de datos\u00a0en tiempo real\u00a0o\u00a0live<\/em><\/strong>, en el que los datos se almacenan en el sistema fuente y cualquier cambio en origen est\u00e1 disponible de inmediato en\u00a0SAC.<\/strong><\/p>\n El proceso de\u00a0importaci\u00f3n del fichero en el modelo es id\u00e9ntico al de las historias y los conjuntos de datos.<\/strong>\u00a0Una vez seleccionado el fichero, SAC hace una propuesta de dimensiones para el nuevo modelo.\u00a0En esta vista de cuadr\u00edcula<\/strong>\u00a0procederemos a refinar la propuesta para su consumo, asignando clase a cada dimensi\u00f3n, definiendo los indicadores, combinando datos de otras fuentes, resolviendo los problemas de calidad del dato o realizando las transformaciones oportunas.<\/p>\n Finalizada la preparaci\u00f3n de los datos, se proceder\u00e1 a la creaci\u00f3n del modelo a trav\u00e9s de la opci\u00f3n\u00a0\u2018Crear\u2019\u00a0<\/strong>de la parte inferior derecha.<\/p>\n <\/p>\n En este punto el modelo se guarda en\u00a0SAC<\/strong>\u00a0y es posible trabajar sobre \u00e9l. El \u00e1rea de trabajo\u00a0\u2018gesti\u00f3n de datos\u2019<\/strong>\u00a0muestra el fichero importado en el modelo. Esta pantalla permite actualizar, eliminar y programar actualizaciones de datos para fuentes de datos y dimensiones espec\u00edficas.<\/p>\n Cabe la posibilidad que, tras crear un modelo, sea necesario volver a tratar los datos adquiridos para resolver problemas de dato, a\u00f1adir dimensiones o eliminar indicadores. La opci\u00f3n\u00a0\u2018Reestructurar modelo\u2019<\/em><\/strong>\u00a0dentro del \u00e1rea de trabajo \u2018Estructura de modelo\u2019 lo permite, volviendo a la pantalla inicial de preparaci\u00f3n de datos. Con respecto a esta opci\u00f3n, es importante tener presente que, cuando se ejecuta,\u00a0se eliminan las actualizaciones de datos<\/em><\/strong>\u00a0que se llevaron a cabo despu\u00e9s de la creaci\u00f3n del modelo.<\/p>\n <\/p>\n Tras la creaci\u00f3n y edici\u00f3n del modelo, el siguiente paso ser\u00e1 la creaci\u00f3n de una historia a partir del mismo. Hay dos v\u00edas posibles:<\/p>\n a)\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Dentro del propio modelo:\u00a0\u00a0Acciones > Crear nuevo > Historia (Interactiva \/ \u00c1rea de dise\u00f1o)<\/em><\/strong><\/p>\n <\/p>\n b)\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0Desde la secci\u00f3n\u00a0\u2018Historias\u2019 > \u2018Crear\u2019 historia > A\u00f1adir datos > Modelo<\/em>:<\/strong><\/p>\n <\/p>\n La nueva historia\u00a0mostrar\u00e1 el modelo del que se alimenta en la pesta\u00f1a \u2018Datos\u2019 (la \u2018Vista cuadr\u00edcula\u2019 no est\u00e1 habilitada para historias basadas en modelos)<\/strong>, as\u00ed como los indicadores y dimensiones que lo componen. Al igual que sucede en las historias procedentes de conjuntos de datos p\u00fablicos,\u00a0una historia basada en modelo<\/em><\/strong>\u00a0s\u00f3lo es apta para consumir los datos de origen, no para modificarlos<\/em><\/strong>. Cualquier alteraci\u00f3n en los datos adquiridos habr\u00e1 de realizarse dentro del modelo, tal y como se ha mostrado en este apartado.<\/p>\n En resumen,\u00a0SAC<\/strong>\u00a0permite importar ficheros por m\u00faltiples v\u00edas, algunas m\u00e1s directas que otras, pero siempre con el objetivo de consumir sus datos en historias. Y mientras la importaci\u00f3n directa es recomendable para conjuntos de datos simples, aquellas colecciones de datos m\u00e1s complejas demandan un tratamiento m\u00e1s elaborado en conjuntos de datos o modelos.<\/p>\n Esperamos que este post haya sido de utilidad. En caso de duda, ponlo en los comentarios para poder resolverla.<\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row admin_label=”M\u00e1s informaci\u00f3n” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_text _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/p>\n [\/et_pb_text][et_pb_button button_url=”https:\/\/orekait.com\/es\/area-analitica-negocio” button_text=”M\u00e1s informaci\u00f3n” module_class=”entrada-btn” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” custom_button=”on” button_text_color=”#8156EA” button_bg_color=”RGBA(255,255,255,0)” button_border_color=”#8156EA” button_border_radius=”30px” button_font=”Plus Jakarta Sans|600|||||||” button_icon=”$||divi||400″ button_icon_color=”#8156EA” button_on_hover=”off” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” button_text_color__hover_enabled=”on|desktop” button_text_color__hover=”#8156EA” button_bg_color__hover_enabled=”on|hover” button_bg_color__hover=”#8156EA” button_bg_enable_color__hover=”on” button_icon_color__hover_enabled=”on|hover” button_icon_color__hover=”#ffffff” url_new_window=”on” sticky_enabled=”0″][\/et_pb_button][et_pb_divider show_divider=”off” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” custom_margin=”||40px||false|false” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_divider][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row use_custom_gutter=”on” admin_label=”Noticias relacionadas titulo” module_id=”fondo-articulos” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” background_color=”#f7f7f7″ width=”100%” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_divider show_divider=”off” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” background_color=”RGBA(255,255,255,0)” custom_margin=”||40px||false|false” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_divider][et_pb_heading title=”Quizas te pueda interesar” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” title_level=”h2″ title_text_align=”center” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_heading][et_pb_divider show_divider=”off” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” custom_margin=”||30px||false|false” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_divider][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row admin_label=”Noticias relacionadas” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” width=”100%” custom_margin=”-150px||||false|false” custom_margin_tablet=”0px||||false|false” custom_margin_phone=”0px||||false|false” custom_margin_last_edited=”on|desktop” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_blog fullwidth=”off” posts_number=”3″ include_categories=”current” show_author=”off” show_date=”off” show_pagination=”off” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_blog][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/orekait.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/desviaciones-de-produccion-400×402-1.png” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=”1″ _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_row _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][et_pb_image src=”https:\/\/orekait.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/sistemas-hosting.png” title_text=”sistemas-hosting” _builder_version=”4.25.2″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" SAP Analytics Cloud permite importar datos de diversa \u00edndole, desde archivos locales hasta\u00a0fuentes de datos SAP y no SAP, tanto de forma \u201cadquirida\u201d como\u00a0en tiempo real o\u00a0live.\u00a0Estos datos son utilizados en historias que optimizan su visualizaci\u00f3n para el an\u00e1lisis, planificaci\u00f3n o creaci\u00f3n de modelos predictivos. 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Exploraci\u00f3n de historias o modelos<\/h3>\n
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Creaci\u00f3n de modelos a partir de ficheros<\/strong><\/h2>\n
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El proceso de importaci\u00f3n<\/h3>\n
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Reestructurar modelo<\/h3>\n
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