Introduction à la gestion des modèles dans SAP Analytics Cloud

SAP Analytics Cloud (SAC) offre des outils puissants pour la gestion des modèles de données.

Le but pour les utilisateurs : créer, transformer et optimiser facilement leurs données pour l’analyse.

Duonext, le spécialiste en intégrations de solutions SAP, vous propose un guide pour tout savoir sur les bonnes pratiques et les fonctionnalités clés permettant une gestion efficace des modèles dans SAC.

 

Les types de modèles dans SAP Analytics Cloud

La plateforme SAP Analytics Cloud propose deux catégories principales de modèles de données, chacune dotée de caractéristiques spécifiques adaptées à des cas d’usage distincts.

Voyons cela en détail.

 

Modèles analytiques

Les modèles analytiques constituent le socle de l’analyse décisionnelle dans SAP Analytics Cloud.

Ces structures de données avancées transforment les datas en informations exploitables grâce à des capacités étendues de transformations de données. Grâce à l’interface intuitive du Modeler, il est facile de manipuler les jeux de données bruts afin de créer des rapports détaillés de Business Intelligence.

De plus, la visualisation des données s’enrichit grâce aux fonctionnalités d’intelligence artificielle intégrées : les dimensions temporelles et géographiques s’organisent naturellement dans des hiérarchies de données personnalisables.

À noter : en plus de pouvoir optimiser les prises de décision en appliquant des filtres en cascade pour affiner leurs analyses, les entreprises peuvent utiliser un système d’annotations sur rapports afin de centraliser les commentaires et observations et favoriser la collaboration en équipe.

 

Modèles de planification

Les modèles de planification sont conçus pour le suivi précis des prévisions et des budgets.

Leurs avantages :

–          Une gestion des versions assurant un suivi précis des différentes itérations du budget prévisionnel ;

–          Un calendrier de planification orchestrant les cycles de révision ;

–          Des scénarios de simulation évaluant différentes hypothèses d’évolution.

À cela, il faut ajouter :

–          Un mapping des dimensions garantissant la cohérence des données entre les systèmes source et le modèle de données ;

–          Des processus d’attribution automatisant la répartition des ressources selon des règles prédéfinies ;

–          L’exploration des données à l’aide d’outils avancés comme les signets pour sauvegarder les vues pertinentes ;

–          Un tracking des versions documentant l’historique complet des modifications apportées aux plans.

 

Processus de création et gestion des modèles

Seule une réelle maîtrise du processus de création des modèles dans SAP Analytics Cloud permet d’exploiter pleinement les capacités analytiques de la plateforme.

Nous vous disons tout.

 

Création d’un modèle de données

L’application cloud SAP propose deux approches pour initier un nouveau modèle de données :

–          Importation des données depuis des sources SAP existantes comme HANA ou BW ;

–          Import de fichiers Excel ou CSV en local.

À savoir : l’outil Modeler accompagne les utilisateurs à travers une interface graphique intuitive pour structurer les données. Il permet, en particulier, d’éliminer les incohérences et de standardiser les formats tout en proposant des fonctionnalités de prévisualisation pour valider la cohérence du modèle en temps réel.

 

Importation des données dans un modèle

Lors de l’importation, les utilisateurs peuvent ajuster les données via des transformations intelligentes ou des formules personnalisées pour assurer la conformité des formats.

Les calculs automatisés peuvent, par exemple, normaliser les formats de date, fusionner les colonnes redondantes et harmoniser les unités de mesure. Si besoin, des formules personnalisées étendent les possibilités de manipulation des données brutes.

Bon à savoir : les fonctionnalités de mapping intelligent associent automatiquement les colonnes source aux dimensions cible du modèle. Le système est aussi capable de détecter et proposer des corrections pour les anomalies courantes comme les doublons ou les valeurs manquantes.

 

Gestion des dimensions et des hiérarchies

L’organisation des dimensions détermine la flexibilité de l’analyse.

Les hiérarchies de données structurent l’information en niveaux logiques, facilitant le passage du global au détail. Grâce à cette approche pyramidale, il est possible d’optimiser l’exploration des données selon vos besoins.

Les relations entre dimensions s’établissent via une interface graphique intuitive. En effet, les filtres en cascade se configurent naturellement en suivant la logique des hiérarchies. De plus, le système maintient automatiquement l’intégrité référentielle entre les différents niveaux afin de garantir la cohérence des analyses.

 

Meilleures pratiques pour optimiser les modèles dans SAC

L’optimisation des modèles dans SAP Analytics Cloud repose sur un ensemble de techniques éprouvées.

Nous vous dévoilons les méthodes Duonext pour maximiser la performance et la pertinence des analyses tout en simplifiant la maintenance des structures de données.

 

Utilisation de formules et calculs personnalisés

Le Modeler intègre un moteur de calculs sophistiqué pour enrichir les modèles de données en combinant plusieurs métriques sources.

L’outil peut ainsi suggérer des formules pertinentes basées sur les modèles de données existants et appliquer des algorithmes statistiques aux données historiques dans un objectif d’analyse prédictive.

De plus, il est intéressant de noter que les transformations de données s’exécutent directement dans le modèle et que la collaboration en équipe s’organise autour de bibliothèques partagées de formules validées.

Ce qui réduit grandement la complexité des flux de traitement.

 

Stratégies d’importation de données

SAP Analytics Cloud offre plusieurs méthodes d’importation, comme la mise à jour ou l’ajout de nouvelles données, permettant de gérer efficacement les mises à jour sans duplication inutile.

En effet, le système distingue automatiquement les nouvelles entrées des mises à jour lors de chaque importation de fichiers en automatisant le cleaning des données via des règles de transformation réutilisables.

Ces processus de rafraîchissement incrémental minimisent donc l’impact sur les performances.

 

Gestion des versions dans les modèles de planification

Le calendrier de planification coordonne les cycles de révision des versions.

En mettant en place des signets pour capturer des points de référence clés dans l’évolution des plans, en ajoutant des annotations sur rapports pour contextualiser les écarts entre versions et en utilisant des filtres en cascade pour isoler les modifications significatives entre itérations, il devient facile de gérer les différentes versions.

Sans oublier les tableaux de bord dynamiques qui permettent aux utilisateurs de comparer instantanément les différentes itérations.

 

 

 

Avantages des fonctionnalités de gestion de modèles dans SAP Analytics Cloud

Vous l’avez compris : l’architecture innovante de SAP Analytics Cloud redéfinit les standards de l’analyse décisionnelle.

Vous souhaitez centraliser la gestion des modèles tout en préservant une certaine agilité ? C’est possible !

 

Flexibilité dans la gestion des données

L’environnement cloud modernise radicalement l’approche de la Data Acquisition.

En se servant du Modeler, il devient possible d’unifier vos données issues de multiples sources dans des modèles analytiques en garantissant une cohérence des analyses à l’échelle de l’organisation.

Concrètement, l’exploration des données transcende les silos traditionnels grâce aux dimensions génériques et spécifiques. Les hiérarchies de données s’adaptent dynamiquement aux nouvelles sources intégrées et leur visualisation permet de générer des insights plus pertinents.

Sans oublier le système de signets pour mémoriser les configurations d’analyse multi-sources ainsi que les scénarios de simulation pour évaluer l’impact de nouvelles sources sur les modèles existants.

 

Intégration avec les systèmes SAP

L’intégration native avec SAP BW, HANA et S/4HANA offre la possibilité de créer des modèles en temps réel pour des analyses à jour et précises.

Cette intégration transparente alimente les modèles de données en temps réel.

Côté utilisateurs, il est possible de bénéficier d’une expérience fluide lors de la navigation entre les différents systèmes SAP et de profiter d’un calendrier de planification qui synchronise automatiquement les mises à jour de données entre les plateformes.

 

Vous voulez en savoir plus sur la gestion des modèles sur SAP Analytics Cloud ? Les experts Duonext se tiennent à votre disposition pour répondre à vos questions et vous accompagner dans votre projet.