Comment le data lakehouse conjugue les avantages d’un data lake et d’un data warehouse ?
Vous rêvez d’un système qui combinerait la puissance analytique d’un data warehouse avec davantage de flexibilité ? Découvrez le data lakehouse !
La prédiction de données n’est plus une chimère réservée aux plus grosses entreprises. L’analyse prédictive est bel et bien à la portée de tous, là avec SAP Analytics Cloud. Il s’agit ici de présenter les particularités de la fonction de prédiction de données disponible sur SAC (Pour SAP Analytics Cloud). Comme vous le savez déjà, cette nouvelle application analytique Cloud intègre des fonctionnalités BI (Business Intelligence), PA (Predictive Analytics) et même de Planning (Élaboration budgétaire). Aujourd’hui l’objectif est de détailler l’utilisation de la fonction de projection de données aussi connue sous le joli petit nom de « Forecast ».
SAP Analytics Cloud dispose de plusieurs fonctionnalités impressionnantes dont la découverte intelligente…qui n’est pas de la prédiction. Enfin presque pas. Attention à ne pas se mélanger les pinceaux.
La prédiction au sens pure du terme utilise des algorithmes mathématiques pour prédire une tendance, un score, une projection de vos données en s’appuyant sur l’historique fourni. Plus précisément, une prévision basée sur une série chronologique exécute un algorithme au niveau des données historiques afin de prédire des valeurs futures pour une mesure spécifique au sein d’un modèle de planification. La prévision de SAP Analytics Cloud vous donne une compréhension impartiale de vos influenceurs clés de l’entreprise et vous permet de plonger plus profondément dans vos données avec des visuels interactifs. A noter que cette fonctionnalité « Predictive » se base sur des algorithmes R prêts à l’emploi mais que SAP Analytics Cloud vous permet d’intégrer vos propres codes R pour aller plus loin encore. On reviendra sur ce sujet en détail plus tard.
La découverte intelligente est une option IN-CRO-YABLE ! En résumé, cette option vous permet de découvrir les analyses cachés autour d’un indicateur en cliquant sur un bouton ! Rien que ça. Une découverte intelligente correspond au résultat généré par le mappage de vos données à un modèle statistique afin de découvrir des relations nouvelles ou inconnues entre les colonnes dans un ensemble de données. En choisissant la découverte intelligente, SAC va vous proposer tout un lot d’analyses croisées autour de l’indicateur sélectionné vous permettant ainsi de découvrir des informations importantes que vous n’aviez pas forcément identifié à la conception de votre tableau de bord. Après exécution d’une découverte intelligente, vous pouvez simuler des cibles numériques à l’aide des résultats de l’analyse des influenceurs clés.
Pour utiliser les prévisions prédictives dans SAP Analytics Cloud, téléchargez un jeu de données et assurez-vous d’avoir un historique assez complet afin que le système puisse l’utiliser pour prédire sur une plus longue durée. Une fois que vous créez un graphique, vous pouvez appliquer des prévisions. Dans l’exemple ci-dessous, nous vous montrerons les étapes de la configuration des prévisions prédictives dans SAP Analytics Cloud.
1. Sélectionnez un graphique pour lequel vous souhaitez appliquer une analyse prédictive et le modifier d’un graphique de tendance à un graphique de la série temporelle. Notez qu’il faut enrichir les hiérarchies dynamiques pour montrer différents niveaux de granularité. 2. Sélectionnez le dernier point de données pour ajouter une prévision. Vous pouvez choisir le nombre souhaité de périodes de prévision. Le nombre maximal que vous pouvez prévoir est déterminé par la quantité de données historiques que vous avez. Vous pouvez également choisir jusqu’à 3 dimensions par graphique.
3. La prévision a été ajoutée et est indiquée par la mise en surbrillance bleue et la ligne pointillée. Lorsque vous sélectionnez un point de données, vous pouvez voir les limites de confiance supérieures et inférieures (c.-à-d. Une probabilité d’exactitude dans la prédiction). Vous pouvez également modifier la prévision si vous souhaitez modifier la couleur ou ajouter une autre variable.
Par ailleurs pour disposer d’une analyse pertinente, il est nécessaire de respecter certaines règles sur le fonctionnement de l’algorithme :
Points nécessaires | Prévision possible |
3 à 11 points de données | Possibilité de prédire jusqu’à 1 point de données |
12 à 16 points de données | Possibilité de prédire jusqu’à 2 point de données |
17 à 21 points de données | Possibilité de prédire jusqu’à 3 point de données |
Ce fonctionnement est cyclique, tous les 4 points de données supplémentaires la machine permet d’en prédire un nouveau. Ainsi, si vous disposez d’un historique de données sur 36 mois ce qui correspond pour la machine à 36 points « Janvier 2004 à Décembre 2006 », cette dernière va vous permettre de réaliser une prédiction jusqu’en « Juillet 2007 »
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