Revisão e classificação da nuvem de análise Sap

SEIVA é pioneira em Big Data, banco de dados e agora ferramentas de BI (Business Intelligence) de autoatendimento. Isso é mostrado na impressionante SAP Analytics Cloud (que começa em US $ 21 por usuário por mês). Este produto é mais adequado para empresas que já padronizaram outros produtos empresariais da SAP, mas é uma entrada sólida por si só, devido ao seu preço acessível, conjunto de recursos sólidos e forte funcionalidade de visualização de dados. Dito isso, estamos classificando-o como inferior ao IBM Watson Analytics, Microsoft Power BI e Tableau Desktop, devido aos recursos limitados de preparação de dados e à barra de ferramentas não intuitiva.

Esse aplicativo em nuvem tem como alvo principal as lojas SAP HANA e, na maioria das vezes, ainda fala no idioma da ciência de dados, em vez de falar como humano. Isso não vai incomodar os profissionais de dados, mas no mundo da democratização de dados de classificação geral, significa que o SAP Analytics Cloud não está pronto para o horário nobre. A interface do usuário não é intuitiva o suficiente para iniciantes e não há como usar consultas em linguagem natural, como o IBM Watson e o Salesforce Analytics Cloud, ou mesmo os concorrentes Microsoft Skype e Sisense.

Ainda assim, a SAP fez um esforço para alcançar profissionais que não são de dados com sua abordagem "criar uma história". Embora não seja ótimo, isso ainda facilita o entendimento dos usuários de negócios do que o Chartio ou o Tableau Desktop, ambos com UIs que farão com que os usuários iniciantes pensem que estão olhando para hieróglifos egípcios.

Como afirmado anteriormente, o SAP Analytics Cloud começa em US $ 21 por usuário por mês. Portanto, é muito competitivo com o resto do campo, especialmente com players de alto preço e orientados para a empresa, como o Domo. Onde o SAP Analytics Cloud brilha mais que os concorrentes de ponta, o IBM Watson e o Tableau Desktop estão em suas adições imediatas e fáceis de páginas responsivas para publicação em dispositivos móveis, suas análises em tempo real com recursos de streaming de dados e a mencionada experiência centralizada do usuário (UX) Seu departamento de TI também pode obter uma visão centralizada dos ativos de análise da empresa por meio do novo SAP Analytics Hub. Considerando que o BI Suite da SAP é um pouco fragmentado em vários produtos, isso é uma grande vantagem para os usuários de TI.

Entre suas atualizações mais recentes, a SAP adicionou suporte para scripts com a linguagem R, que agora é praticamente obrigatória para profissionais de dados que lidam com análise preditiva e aprendizado de máquina (ML), embora não tanto para analistas de negócios e usuários em geral. Há também um novo aplicativo móvel Apple iOS e conexões ao vivo com os bancos de dados BW / 4HANA, S4 / HANA e Universes da SAP. No entanto, o SAP Analytics Cloud também é capaz de ingerir dados de fontes não SAP, geralmente de ambientes híbridos. Existem mais de 400 extensões e um enorme ecossistema de parceiros e desenvolvedores que trabalha constantemente para adicionar mais.

Começando

Carregar meus dados de teste foi muito fácil e levou apenas alguns segundos. Esse foi o mesmo conjunto de dados CSV que eu usei para testar todos os aplicativos de BI de autoatendimento da perspectiva de um analista de negócios, o que significa que era grande, mas não enorme.

Como eu mencionei, o aplicativo é configuração de uma maneira narrativa da história para ajudar os usuários a progredir no processo. Meu primeiro passo, usando meu chapéu de analista de negócios, foi clicar no botão "Criar uma nova história" para importar meus dados e criar um modelo. Se eu tivesse vestido um chapéu de cientista de dados ou um chapéu de usuário avançado (que posso reivindicar como meu), eu poderia ter pulado o modo de história e ido direto para o modelador, onde poderia adicionar todo tipo de coisas, como fórmulas, enriquecimentos geográficos e hierarquias. Eu também poderia fazer visualizações mais sofisticadas no final do exercício, mas, infelizmente, estou me adiantando na minha própria história.

O Modo História é tão fácil quanto o SAP Analytics Cloud obtém, mas há um problema. Os dados devem estar limpos antes do upload, o que significa que não há campos ausentes nem variações nos dados de nenhum campo. Portanto, verifique se todos os endereços foram digitados da mesma maneira, por exemplo. Digite-os exatamente da mesma maneira, porque não há uma maneira simples de realizar qualquer trabalho substancial de preparação após o upload dos dados - algo que gostaríamos de ver mudança em versões futuras. Sim, existe um botão "Validar dados" que retornará rapidamente um breve relatório sobre a higiene dos seus dados com base em uma amostra. Mas as coisas ficam um pouco obscuras lá.

À primeira vista, o sistema parecia manter seu nariz virtual e apenas sugerir que meus dados precisavam ser higienizados. Ele me disse que havia um problema, mas não o que era. Como cada um dos campos da barra de relatórios continha informações, presumi que era tudo o que tinha a dizer sobre o assunto. Não foi até clicar em torno desse relatório que descobri mais informações e, portanto, que o problema acabou sendo um problema de mapeamento. A caixa "Preencher células de ID vazias com um valor padrão" foi marcada por padrão. Não há uma maneira clara de indicar "aplicar" ou "ok" ou "avançar agora". Não é uma ferramenta ideal de preparação de dados e suas solicitações certamente estão faltando para os usuários corporativos.

O processo de descoberta

Na barra na parte superior existem vários símbolos e algum texto. A primeira leitura da esquerda é Data View. Acontece que esta é a visão de manipulação de dados, que permite realizar alguns movimentos menores de dados, como alternar a designação de uma coluna de dimensão para medida ou vice-versa. Isso não é algo que eu chamaria de preparação de dados, Contudo é de fato manipulação de dados, que não é a mesma coisa, mas um bom recurso, no entanto.

As colunas de medida contêm informações numéricas quantitativas, enquanto uma coluna de dimensão é um dado qualitativo e pode estar em números ou texto. Em outras palavras, alterar a designação de uma coluna pode ser útil, mas tem seus limites.

Quando cliquei no Data View, o sistema aplicou automaticamente tudo o que eu pedi antes, quando clico em "validar dados" após a importação, o que na verdade não era muito. Há um ícone de salvar na barra, mas você pode ignorá-lo facilmente enquanto está ocupado seguindo as instruções.

O próximo prompt aponta para "Inserir" na barra superior e solicita que você adicione gráficos e outras coisas à página. Acontece que é aí que você escolhe medidas, dimensões, estruturas de gráficos e filtros. Sim, isso significa que "Inserir" é onde você realmente inicia a descoberta de dados. Não é intuitivo.

Não vou levá-lo através de cada comando, mas basta dizer que, exceto pelo ícone de salvamento universal, o antigo desenho de disco familiar, quase nada naquela barra fazia sentido para mim em termos de quais funções estavam por baixo. Por exemplo, o ícone de chave inglesa me fez esperar configurações ou uma ferramenta do sistema, mas em vez de Encontrei "Detalhes da história" e "Preferências". Para que você saiba, "Detalhes da história" é onde você fornece um título e uma breve descrição ao documento, enquanto "Preferências" é uma mistura de coisas como tamanho da página, propriedades e configurações de ladrilhos. Tudo foi um pouco confuso e me deixou explorando o sistema com mais frequência do que os dados.

Visualizações de dados

O SAP Analytics Cloud tem visualizações básicas e sugere automaticamente um formato para caber nos dados selecionados, mas você pode mudar para outro formato, se preferir. Você pode copiar e colar a visualização em uma página de história existente ou criar uma nova história. Isso permite que você escreva uma história de dados em imagens e, em seguida, crie novas histórias conforme necessário, que podem ser alteradas a qualquer momento. Os modelos são úteis para contar sua história em particular de maneira coerente e coesa. As personalizações são fáceis usando o painel de design e a ferramenta Builder. Eu realmente gostei de toda essa abordagem de contar histórias, porque é nisso que consiste a visualização de dados: contar a história da empresa.

Para obter mais opções em visualizações, os usuários também podem querer conferir a nova ferramenta Lumira 2.0 da SAP, que combina visualizações do Lumira com o SAP Design Studios.