[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\/2022\/07\/Firma-24-1.png” alt=”cloud-public” title_text=”Firma-24-1″ 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” hover_enabled=”0″ global_colors_info=”{}” content__hover_enabled=”off|hover” sticky_enabled=”0″]<\/p>\n
Anteriormente vimos la primera herramienta propia de SAP para desarrollar proyectos de an\u00e1lisis predictivo:\u00a0SAP Predictive Analytics<\/strong>. Siendo esta la primera herramienta creada por SAP para la realizaci\u00f3n de estudios completos de predicci\u00f3n.<\/p>\n Como ya sabemos, SAP le ha dado otra vuelta de tuerca a la anal\u00edtica y dentro de la\u00a0SAP Business Technology Platform<\/strong>\u00a0(SAP BTP<\/strong>) se ha sustituido esta herramienta por la\u00a0SAP Data Intelligence Cloud<\/strong>. Adem\u00e1s de ello, hoy en d\u00eda hemos visto como en cada nueva versi\u00f3n de\u00a0SAP Analytics Cloud<\/strong>\u00a0se han ido incorporando y mejorando las funcionalidades predictivas.<\/p>\n Entre las similitudes de estas herramientas, podemos encontrarnos las\u00a0librer\u00edas PAL<\/strong>; Predictive Analysis Library que son una serie de funciones que contienen algoritmos anal\u00edticos:\u00a0Clustering, Classification, Regression, etc.<\/strong>\u00a0Y, en caso de ser necesario, podremos incluir nuestros propios algoritmos R permiti\u00e9ndonos usar toda la potencia contenida en los algoritmos propios de R llegando a utilizar algoritmos y m\u00e9todos que no est\u00e1n definidos en las librer\u00edas propias de HANA.<\/p>\n Es por ello que\u00a0en este art\u00edculo nos centraremos en la integraci\u00f3n de R con HANA.<\/strong><\/p>\n Partiendo de SAP BW como centro neur\u00e1lgico de la informaci\u00f3n transmitiremos los conjuntos de datos necesarios a R a trav\u00e9s de HANA y los resultados de R ser\u00e1n devueltos a BW volviendo a entrar en el flujo de la informaci\u00f3n para poder ser consumidos despu\u00e9s desde un Afo, Lumira, SAC, etc.<\/p>\n <\/p>\n R es un lenguaje de programaci\u00f3n y entorno de software libre orientado a la computaci\u00f3n estad\u00edstica. R forma parte de un proyecto colaborativo y abierto.\u00a0Adem\u00e1s, cuenta con unas funcionalidades estad\u00edsticas y gr\u00e1ficas b\u00e1sicas<\/strong>, permitiendo la instalaci\u00f3n de librer\u00edas generadas por cualquier persona que\u00a0permiten extender esas funcionalidades b\u00e1sicas para adaptarse a cualquier proyecto de Big data, Anal\u00edtica avanzada o Data mining actuales.<\/strong><\/p>\n Una vez instalado R y la librer\u00eda RServe en un servidor diferente al de la base de datos HANA habr\u00e1 que seguir\u00a0unos pasos b\u00e1sicos de configuraci\u00f3n que no son objeto de an\u00e1lisis de este art\u00edculo y que podr\u00e1n encontrarse en la gu\u00eda de integraci\u00f3n de R con HANA:\u00a0<\/strong>configurar propiedades de SAP HANA, dar permisos, autenticaci\u00f3n y muchas cosas m\u00e1s.<\/p>\n Finalizada toda la configuraci\u00f3n, para procesar c\u00f3digo R desde la base de datos de HANA, habr\u00e1 que embeber el c\u00f3digo en un Procedure de\u00a0HANA SQL\u00a0<\/strong>declarando el\u00a0lenguaje a utilizar como \u201cRLANG\u201d.\u00a0<\/strong>Una vez creado un nuevo Procedure se abrir\u00e1 un nuevo SQLScript en HANA que traer\u00e1 predefinido el lenguaje\u00a0\u201cSQLSCRIPT\u201d\u00a0<\/strong>y que habr\u00e1 que sustituir por\u00a0\u201cRLANG\u201d<\/strong>:<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Una vez realizado ese cambio, ya se podr\u00e1 escribir el c\u00f3digo R y las declaraciones de las librer\u00edas propias de R entre las sentencias\u00a0\u201cBEGIN\u201d y \u201cEND\u201d.<\/strong><\/p>\n A estos procedures R se le dar\u00e1n de entrada conjuntos de datos mediante una o m\u00e1s entradas \u201cin\u201d y nos podr\u00e1 devolver el resultado en una o m\u00e1s tablas \u201cout\u201d.<\/p>\n <\/p>\n Estos procedures se crean en HANA y podr\u00edan ejecutarse \u00fanicamente desde HANA, pero desde la llegada de\u00a0SAP BW 7.4 SP5 on HANA\u00a0<\/strong>existen en BW unos nuevos objetos que nos permitir\u00e1n usar scripts predefinidos en HANA o propios para el an\u00e1lisis de los datos.<\/p>\n En lo que aqu\u00ed nos ata\u00f1e, al crear uno de estos procesos estableceremos un origen de datos que puede ser una tabla, AODS y un destino como pueden ser un ODS de ED o una tabla de base de datos. Pero, adem\u00e1s,\u00a0en estos objetos podremos indicarle qu\u00e9 script o procedure almacenado en SAP HANA se querr\u00e1 ejecutar en su interior.<\/strong><\/p>\n Estos objetos podr\u00e1n\u00a0incluirse en nuestras cadenas<\/strong>\u00a0de procesos habituales, logrando as\u00ed una integraci\u00f3n completa de los scripts R a los procesos de ETL de BW:\u00a0ya sea para complementar nuestro flujo con estad\u00edsticos descriptivos como para entrenar modelos predictivos y obtener predicciones automatizadas.<\/strong><\/p>\n Esperamos que este art\u00edculo te haya sido de utilidad.\u00a0Si tienes alguna pregunta no dudes en dejarla en los comentarios o ponerte en contacto con nosotros.<\/strong><\/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]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Anteriormente vimos la primera herramienta propia de SAP para desarrollar proyectos de an\u00e1lisis predictivo:\u00a0SAP Predictive Analytics. 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