Recherche intelligente DWC
- Entreposage de données
- Entrepôt de données en nuage, entreposage de données
- 27 janvier 2022
- 3 min de lecture
Lukas Weixler
Définition DWC Intelligent Lookup
Lors de la construction de modèles de données complexes dans le Data Warehouse Cloud, il est souvent fait appel à des données provenant de différentes sources, telles que le DWC Data Marketplace de données.
L'étape suivante de l'harmonisation de ces données est en grande partie automatisée grâce à la fonction Intelligent Lookup : Au lieu de procéder à des ajustements formels, les utilisateurs peuvent déterminer dans quelle mesure ils souhaitent intervenir manuellement dans le processus d'intégration des données. Ainsi, même sans connaissances techniques préalables, les utilisateurs sont en mesure d'effectuer et de vérifier eux-mêmes les étapes complètes de l'extension d'un modèle de données existant.
Étude de cas Covid-19 et prix des matières premières
Dans notre autre article wiki sur le sujet Marché de données DWC l'importation de données est déjà démontrée à l'aide de données sur les prix des matières premières et le nombre de cas Covid-19 dans le monde.
Comment utiliser la fonction DWC Intelligent Lookup ?
Cet exemple est maintenant complété par l'étape de préparation et de visualisation des données. La comparaison de deux tableaux importés nécessite l'alignement des dates respectives des prix des matières premières et des nombres de cas Covid-19. Si les champs de date correspondants sont écrits de la même manière, une jointure interne pourrait y remédier. Dans le cas présent, cela ne serait toutefois pas possible sans adaptation préalable, car l'orthographe des dates des tableaux diffère considérablement :
La fonction Intelligent Lookup du Data Warehouse Cloud offre une solution simple à ce problème. Grâce à la "Fuzzy Match", les utilisateurs peuvent définir eux-mêmes le score qui doit être considéré comme une concordance. Au lieu d'ajuster manuellement l'un des deux champs de date, les valeurs correspondantes peuvent ainsi être extraites de manière directe.
Dans cet exemple, 24 entrées sont marquées comme concordantes (voir figure 2). Il s'agit des 24 mois entre janvier 2020 et décembre 2021, car c'est la seule période où un nombre significatif de cas Covid-19 a été enregistré. Ce résultat peut être utilisé pour la visualisation dans SAP Analytics Cloud dès qu'il est enregistré comme Analytical Dataset dans SAP Data Warehouse Cloud.
Visualisation des données à l'aide de SAP Analytics Cloud
Pour représenter mensuellement la multitude de prix différents des matières premières avec le nombre de cas Covid-19 dans le monde entier, un diagramme à barres qui accumule les différentes matières premières est approprié. Sur cette base, les groupes d'utilisateurs peuvent décider de manière autonome s'ils souhaitent examiner certaines matières premières de manière plus détaillée au cours de la période donnée. Dans le contexte très médiatisé de la hausse générale des prix due à l'infection Corona, ce graphique permet de montrer qu'un nombre considérable de matières premières ne sont pas concernées. On observe également une augmentation en aval des prix des matières premières, notamment dans les mois qui suivent un nombre particulièrement élevé de cas enregistrés dans le monde. D'autres interprétations nécessiteraient une analyse statistique, mais ce graphique donne néanmoins les premières indications d'un effet possible.
Conclusion : comment et où la fonction DWC Intelligent Lookup peut-elle m'aider ?
Grâce à la fonction Intelligent Lookup, l'effort technique nécessaire à l'intégration des données reste limité, ce qui rend ces étapes de travail accessibles à un large groupe d'utilisateurs. Dans l'exemple existant, cette fonction a été appliquée avec succès à l'aide de deux sources de données issues du Data Marketplace. Une approche similaire peut être utilisée pour combiner un modèle de données interne avec une source de données externe. La fonction Intelligent Lookup rend l'environnement de travail du SAP Data Warehouse Cloud encore plus agile, ce qui permet de personnaliser encore plus les exigences d'un modèle de données.
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