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  • 2021-05-22 03:06
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这是三篇关于用SAP预测分析丰富SAP BW的系列文章中的第二篇:

简介技术集成(本页)项目步骤

在上一篇博客中,我们解释了SAP Predictive Analytics如何为您的SAP BW增加价值。在本文档中,我们将从技术角度来看待问题。

创建预测有两种不同的选择。

它们可以实时创建。或者可以通过自动调度定期计算预测。

本博客描述了调度的概念。定期生成预测并写入SAP HANA。本文的重点是技术工作流程,假设您已经为特定预测确定了明确的业务案例。

此场景的技术前提是:

SAP BW必须在SAP HANA上运行。您将看到数据是通过SAP HANA中的计算视图访问的。如果您的sapbw正在另一个数据库上运行,那么这个选项显然不可用。预测模型由服务器组件自动重新训练和应用,这需要额外的服务器安装(SAP predictive Analytics server/SAP predictive Analytics Factory)。将两者一起安装在Windows服务器上是最容易的。可以在Predictive Factory的web界面或本地安装的SAP Predictive Analytics桌面中对预测模型进行培训。在本例中,我们使用的是桌面安装。有关支持的技术环境的详细列表,请参阅SAP Predictive Analytics的产品可用性矩阵(PAM)。最新版本的PAM可以在SAP预测分析社区中找到。目前,SAP HANA 1.0 SPS12修订版122.04+和SAP HANA 2.0支持SAP Predictive Analytics 3.2。

可选组件:

严格来说,它是可选的,但要获得SAP Predictive Analytics的全部价值,您确实应该在SAP HANA上安装自动预测库(APL)。这些算法将直接在SAP HANA中训练预测模型。如果没有APL,数据将由SAP Predictive Analytics临时提取。

数据准备

为了节省时间和精力,我们希望利用SAP BW系统的现有逻辑。这是通过使用您可能已经熟悉的sapbw功能,泛在电力物联网,将sapbw对象公开为saphana计算视图来实现的。例如,在高级数据存储对象的属性中,只需选择选项"External SAP HANA View"。

许多不同的SAP BW对象可以作为SAP HANA View公开。例如,SAP NetWeaver 7.5 SPS09允许为以下对象生成SAP HANA视图:SAP HANA优化信息立方体、数据存储对象(经典)、数据存储对象(高级)、信息对象、查询为InfoProvider、CompositeProvider、BW Workspace中的本地CompositeProvider,打开ODS视图作为CompositeProviders的PartProvider并进行查询。

激活时,您将在SAP HANA的"内容"结构中看到相应的计算视图。

此时,我们可以与SAP Predictive Analytics连接到数据。如果您的数据已经为预测目的构建好了,那就太好了。不过,很可能需要进行一些重组。例如,如果您想预测客户的行为,那么必须在一行数据中描述您的每个客户。需要客户级别的压缩视图,以便可以找到为每个客户分配预测的预测规则。目前这种信息可能分布在多个对象上和行。

可以使用SAP Predictive Analytics中的"数据管理器"组件进行此类重组。数据是动态重组的,无需永久性复制。该界面是图形化的,以支持效率。如果需要,也可以编写脚本。

直接加入计算视图。

当必须聚合多个行以达到预测所需的粒度级别时,您最喜欢"数据管理器"。因此,按照我们的示例,您需要将一个客户的多个行转换为一个可能更宽的行。

一个客户的销售历史可以从数千行/交易转换为一行,其中包含

上一季度收入等列两个季度前的收入季度间收入变化(欧元)季度间收入变化百分比…

手动创建这些聚合是可能的,即使用SQL语法,但不可扩展。很快你就可以有成百上千的变量。你可以为过去4年创建一个类似的收入分析,单看季度汇总就可以创建16个列。这些可以为您的每个产品细分单独创建。只有10段,将导致160列。想想其他可能有用的信息。不要排除任何个人直觉。

也可以同时使用多种聚合类型。了解每个季度的最大收入是多少,淘客返利,最小收入是多少,或者每个季度发生了多少笔交易,这可能会很有帮助。当然,其他的聚合类型也是可能的。尽可能广泛地使用这些变量,以保持其中一些变量有用的机会。稍后,自动预测框架可以识别和选择实际需要的变量。

这些聚合在Data Manager中以图形方式创建。同样,这纯粹是语义上的。没有数据传输或复制。

训练模型

现在数据结构相应,让我们创建我们的预测模型!使用SAP Predictive Analytics的自动化模式,这就像用数码相机拍照一样。把焦点放在你想拍的照片上,大数据分析培训,然后按快门。在这里,你可以专注于你心中的商业问题,购买云服务器,提供你的数据视图,让预测框架做它的工作,以找到最好的模型。

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