SAP Datasphere Intelligent Lookup
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Lukas Weixler
Definition SAP Datasphere Intelligent Lookup
Beim Aufbau komplexer Datenmodelle in der SAP Datasphere werden häufig Daten aus unterschiedlichen Quellen wie beispielsweise dem Data Marketplace herangezogen.
Der nächste Schritt zur Harmonisierung dieser Daten verläuft dank der Intelligent Lookup Funktion grösstenteils automatisiert: Anstelle formeller Anpassungen kann vonseiten der Nutzer festgelegt werden, inwieweit in den Prozess zur Datenintegration manuell eingegriffen werden soll. Hierdurch sind Anwender auch ohne technische Vorkenntnisse in der Lage, umfassende Schritte zur Erweiterung eines bestehenden Datenmodells selbständig durchzuführen und zu verifizieren.
Fallbeispiel Covid-19 und Rohstoffpreise
In unserem anderen Wiki-Artikel zum Thema Data Marketplace wird anhand von Daten zu Rohstoffpreisen und weltweiten Covid-19 Fallzahlen bereits der Datenimport demonstriert.
Wie wende ich den SAP Datasphere Intelligent Lookup an?
Dieses Beispiel wird nun um den Schritt der Datenaufbereitung und -Visualisierung ergänzt. Die Gegenüberstellung zweier importierter Tabellen erfordert die Angleichung der jeweiligen Zeitpunkte von Rohstoffpreisen und Covid-19 Fallzahlen. Bei gleicher Schreibweise der entsprechenden Datumsfelder könnte hierbei ein Inner Join Abhilfe leisten. Im vorliegenden Fall wäre dies jedoch ohne vorherige Anpassung nicht möglich, da sich die Datumsschreibweise der Tabellen erheblich unterscheidet:
Die Intelligent Lookup Funktion der Datasphere ermöglicht für diesen Fall eine einfache Lösung. Mithilfe des „Fuzzy Match“ können Nutzer selbständig den Score definieren, welcher als Übereinstimmung gewertet werden soll. Anstelle der manuellen Anpassung eines der beiden Datumsfelder, können hiermit die übereinstimmenden Werte auf direktem Weg extrahiert werden.
Im vorliegenden Beispiel werden 24 Einträge als Übereinstimmung gekennzeichnet (siehe Bild 2). Hierbei handelt es sich um die 24 Monate zwischen Januar 2020 und Dezember 2021, da nur in diesem Zeitraum signifikante Covid-19 Fallzahlen verzeichnet wurden. Dieses Resultat kann für die Visualisierung in der SAP Analytics Cloud verwendet werden, sobald es als Analytical Dataset in der SAP Datasphere gespeichert ist.
Datenvisualisierung mithilfe der SAP Analytics Cloud
Um die Vielzahl an verschiedenen Rohstoffpreisen mit der weltweiten Covid-19 Fallzahl monatlich abzubilden, eignet sich ein Balkendiagramm, welches die einzelnen Rohstoffe akkumuliert. Anwendergruppen können auf dieser Basis selbständig entscheiden, ob sie bestimmte Rohstoffe innerhalb des gegebenen Zeitraums detaillierter untersuchen wollen. Gerade vor dem Hintergrund des viel beachteten allgemein Preisanstiegs durch die Corona-Infektion, lässt sich anhand dieser Grafik aufzeigen, dass eine erhebliche Anzahl von Rohstoffen nicht davon betroffen ist. Zu beobachten ist ausserdem ein nachgelagerter Anstieg der Rohstoffpreise, insbesondere in den Monaten nach besonders hohen weltweit verzeichneten Fallzahlen. Weitere Interpretationen würden eine statistische Analyse erfordern, dennoch gibt diese Grafik erste Anhaltspunkte für einen möglichen Effekt.
Fazit: Wie und wo hilft mit die SAP Datasphere Intelligent Lookup Funktion weiter?
Dank der Intelligent Lookup Funktion hält sich der technische Aufwand zur Datenintegration in Grenzen, wodurch diese Arbeitsschritte für eine breite Gruppe an Nutzern zur Verfügung stehen. Im bestehenden Beispiel wurde anhand zweier Datenquellen aus dem Data Marketplace diese Funktion erfolgreich angewendet. Nach einem ähnlichen Ansatz kann auch bei der Kombination eines internen Datenmodells mit einer externen Datenquelle vorgegangen werden. Mit der Funktion des Intelligent Lookup wird das Arbeitsumfeld der SAP Datasphere noch agiler, wodurch sich Anforderungen an ein Datenmodell noch individueller ausgestalten lassen.
Mehr zum Thema Intelligent Lookup & SAP Datasphere erfahren?
Weitere Informationen zum Pricing der SAP Datasphere finden sich auf der Datasphere Pricing Seite der SAP oder bei einem persönlichen Gespräch mit uns.
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