SAP Analytics Cloud -käyttötesti

28.6.2018
Etlia

SAP:lla on viimeisten vuosien aikana (aina BusinessObjectsin ostamisesta saakka) ollut useita BI -työkaluja. Asiakkailla on ollut vaikeuksia valita sopivia työkaluja, kun eri tarkoituksiin on ollut eri työkaluja, kuten WebI, Lumira, Design Studio, Crystal Reports ja Analysis (OLAP ja for Office). SAP on kuitenkin ilmoittanut, että jatkossa suositellaan kaikille Analytics Cloudia ja Analysis for Officea. Näiden analytiikkatuotteiden kehittämiseen SAP tällä hetkellä myös panostaa eniten. Analysis for Officea suositellaan silloin, kun kaivataan Excelin joustavuutta. Muissa tapauksissa suositellaan käytettäväksi Analytics Cloudia. Analytics Cloudiin on siis syytä perehtyä, ellei sitä ole vielä tehnyt.

Kuva 1. Analytics Cloudin komponentit

SAP Analytics Cloud on vielä melko tuore analytiikkatyökalu SAP:lta, vaikka se onkin ollut olemassa jo vuodesta 2015. Sen voi siis olettaa jo olevan aika kypsä tuote, mitä se onkin. Kyseessä on nimensäkin mukaisesti pilvipohjainen työkalu (SaaS), joka tuo mukanaan pilven hyödyt (ja haasteet). Palaan niihin myöhemmin. Analytics Cloud:n uusimpien versioiden myötä siitä on tullut varteenotettava vaihtoehto analytiikkatuotteen valinnassa (uusin versio tätä kirjoitettaessa on 2018.11.0). Erityisesti sitä kannattaa harkita, mikäli SAP:n tuotteita on muutenkin käytössä, mutta työkalu on varsin kilpailukykyinen vaikka SAP:n muita tuotteita ei olisikaan käytössä. Se on myös hinnoiteltu kilpailukykyisesti, BI lisenssin maksaessa 20 €/käyttäjä kuukaudessa (jos yli 20 käyttäjää, niin kannattaa ottaa yhteyttä SAP:n myyntiin). Lisäksi siihen saa trial version 30 päiväksi, jolloin tuotteen toimivuuden omaan käyttöön voi todentaa ilmaiseksi.

Kuva 2. Helsingin pyöräilymääristä tekemämme visualisoinnin aloitussivu

Kokeilin Analytics Cloudia käytännössä Helsingin polkupyörälaskentatietojen avulla. Pyörälaskennat sisältävät pyöräilijöiden lukumääriä Helsingin eri laskentapisteissä tammikuusta 2014 maaliskuuhun 2018. Analytics Cloud sisältää analytiikkamallien lisäksi myös suunnittelumalleja (planning models) ja ennustavan analytiikan toiminnallisuuksia. Päätin käyttää analytiikkamallia ja kokeilin myös ennustavan analytiikan "Smart Discovery" ominaisuutta. Huomasin (ei mikään yllätys), että kaikkien BI projektien tapaan suurin työ on tiedon muokkaamisessa raportoitavaan muotoon. Näin myös tässä esimerkkitapauksessani. Käytettävissä raportointitiedoissa piti yhdistää laskentapaikkojen koordinaatit varsinaisiin pyöräilijöiden laskentoihin, jotta sain hyödynnettyä Analytics Cloudin karttakomponentteja. Tämä oli kätevintä tehdä Excelissä, vaikka se karttakomponentteja lukuunottamatta onnistui myös mallien yhdistämisellä Analytics Cloudin puolella. Muita muokkauksia tein Analytics Cloudin "data preparationissa" (=data wrangling), joka osoittautui varsin toimivaksi työkaluksi, vaikka ETL -työkaluja sillä ei voikaan korvata (eikä ole tarkoituskaan).

Kuva3. Helsingin pyöräilijämäärät laskentapaikoittain, vuosittain ja kuukausittain esitettynä

"Data preparationin" jälkeen pääsin rakentamaan visualisointia. Se osoittautui varsin helpoksi ja nopeaksi toteuttaa. Työkalu on myös intuitiivinen, joten yksinkertaisten mallien tekeminen on helppoa. Siinä ei vaadita koodia tai skriptikieliä (Enterprise -lisensillä voi käyttää R scriptiä), eikä erillistä client työkalua. Kaikki toteutukset tehdään suoraan pilvipalvelussa, käyttäen tarjottua käyttöliittymää. Tekeminen on oikeasti helppoa ja nopeaa. Se on myös business käyttäjien mahdollista opetella varsin pienellä vaivalla. Verrattaessa visualisointien tekemistä esimerkiksi SAP:n Lumira Designeriin (entinen SAP Design Studio), niin visualisointien tekeminen Analytics Cloudilla on huomattavan paljon nopeampaa. Tämä johtuu siitä, että Analytics Cloudissa ei Designerin tapaan voi ja eikä tarvitse vaikuttaa jokaiseen visualisointikomponentin yksityiskohtaan. Visualisointien muokkaamiseen on kuitenkin monipuoliset toiminnallisuudet. Erilaiset kaavat ja laskennat ovat käytettävissä. Lumira Discoveryyn verrattaessa Analytics Cloudilla visualisointien tekeminen on nopeimmillaan samaa luokkaa, mutta Analytics Cloud on tarkoitettu ad hoc raportoinnin lisäksi ennen kaikkea yritystasoisten visualisointien tekemiseen. Analytics Cloud siis kattaa Lumiran molempien komponenttien toiminnallisuudet. 

Kuva 4. Kartalta ympyröimällä valitaan tietyt laskentapistreet tarkasteltavaksi kellonaikojen ja viikonpäivien suhteen

Kokeilin myös Analytics Cloudia puhelimessani. iPhonen ja iPadiin on olemassa Analytics Cloud app. Ja kuten pilvipalvelussa kuuluukin, niin appin asentaminen ja käyttöönotto oli erittäin helppoa. Se myös vaikutti toimivan hyvin. Android app puuttuu vielä, mutta se on SAP:n mukaan tulossa (näkyy roadmapilla).

                    

Kuva 5. Analytics Cloud puhelimen näytöllä

Pilvipohjaisuus on yksi syy, jonka takia Analytics Cloud eroaa merkittävästi SAP:n aikaisemmista analytiikkatuotteista. Pilvipohjaisuus mahdollistaa järjestelmän päivittämisen keskitetysti. Tällöin asiakkaan ei tarvitse varautua järjestelmäpäivityksiin millään tavalla. Järjestelmä päivittyy säännöllisin väliajoin, tuoden tarjolle uusia ominaisuuksia. Analytics Cloudiin tehtyjä visualisointeja ja raportteja ei tarvitse muuttaa. Ne toimivat kuten aikaisemminkin. Pilvipohjaisessa ratkaisussa asiakkaita monesti huolettaa liiketoimintakriittisten tietojen vuotaminen ulkopuolisille. Analytics Cloudissa eri asiakkaiden tiedot ovat useimpien muiden pilvipalveluiden tapaan eristetty toisistaan. Lisäksi Analytics Cloud mahdollistaa live yhteydet lähdejärjestelmiin, jolloin (liiketoimintakriittisiä) tietoja ei tallenneta lainkaan pilveen. Analytics Cloudissa on vain metadata ja tiedot haetaan live yhteydellä ajoaikana.

Alla on listattu Analytics Cloudin prediktiiviset ominaisuudet

Forecasting

Aikasarjoihin on mahdollista luoda ennusteita. Nämä perustuvat esim. graafissa näkyviin ominaisuuksiin (Quick forecast) tai ennustemalliin voi lisätä ominaisuuksia (advanced forecast). Ennusteesta myös näkee, kuinka hyvin algoritmi toimii historiadataan. Myös luottamusrajat näkyvät graafissa.

Smart Insights

Tarjoaa tekstin ja visualisointien muodossa tietoa valitun tietopisteen vaikuttavista tekijöistä (contributing factors).

Smart Discovery

Tarjoaa tekstin ja visualisointien muodossa tietoa vaikuttavista tekijöistä ja poikkeavista arvoista

Simulation

Simuloi vaikuttavien tekijöiden muutosten vaikutuksia "mitä jos" simuloinnilla.

R visualization

Lisää R visualisointeja ja R scriptejä Analytics Cloudiin

Kuva 6. Esimerkki ennustamisesta (tämä ei esitä Helsingin pyöräilijämääriä)

Helsingin pyöräilymäärien tarkasteluun tekemäni visualisointi perustui CSV -tiedostoon. Sen vieminen analysoitavaksi onnistui helposti. Analytics Cloudin tietolähteet voidaan jakaa kahteen ryhmään. Pilveen ladattaviin (ajastusmahdollisuus) ja live yhteyksiin, joissa tietoja ei tallenneta Analytics Cloudin pilveen -ne ladataan ajon aikana tietolähteestä. Lisäksi tietoja voidaan ladata pilvipalveluista, on-premise lähteistä tai paikallisista tiedostoista (CSV, TXT tai XLSX). Live connection onnistuu SAP HANA-, BW-, S/4HANA ja Universeista. Universet tukevat laajasti eri tietolähteitä. Yhteydet siis toimivat varsin laajasti eri tietolähteisiin. Oheisessa kuvassa 7 näkyvät eri tietolähdevaihtoehdot. Esimerkiksi SAP BW:n kyselyihin pääsee Analytics Cloudilla varsin hyvin kiinni. Tärkeimpiä kyselyiden komponentteja tuetaan, joten nykyisten kyselyiden käyttämisen pitäisi onnistua pienillä muutoksilla.

Kuva 7. Analytics Cloudin yhteydet

Analytics Cloud vaikutti kaikin puolin toimivalta työkalulta. Sillä saa nopeasti tehtyä näyttäviä visualisointeja, joilla pystyy esittämään tiedot selkeästi ja juuri halutulla tavalla. Tässä on siis hyvä työkalu tiedon visualisointiin. Asiakkaiden täytyy kuitenkin pitää mielessä, että mikään visualisointityökalu ei korvaa hyvää pohjatyötä, joka tehdään kerättäessä tieto lähdejärjestelmistä visualisoitavaan muotoon.

Mikäli tämä herätti kiinnostusta, niin ole hyvä ja ota yhteyttä. Kerromme mielellämme lisää.

Kommentoi
Ei kommentteja.