Data Preparation in SAP Analytics CloudYouTube↗  IA↗(long shot)
Science & Technology  34.3K views 96 likes 5 dislikes   30 Nov 2017
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One of the things that sets SAP Analytics Cloud apart is the fact that you can model
Eine Besonderheit von SAP Analytics Cloud ist es, dass Sie Datenmodelle
your data directly within the application.
direkt in der Anwendung erstellen können.
Data preparation, also known as data wrangling, is the first stage of modeling.
Die Datenvorbereitung ist der erste Schritt beim Erstellen eines Modells.
It's when you’ll map, clean and transform your data in preparation for analysis.
Dabei bereiten Sie die Daten für die Analyse auf, indem Sie diese zuordnen, bereinigen und transformieren.
Models can be created from file imports from your computer or google drive
Daten stammen aus Dateien, die Sie von Ihrem Rechner oder via Google Drive importiert haben,
Or from connected from on-premise and cloud data sources through import data connections.
oder aus On-Premise und Cloud-Datenquellen, die per Import-Datenverbindung verknüpft wurden.
Please note that data preparation and modeling within Analytics Cloud
Bei einer Live-Datenverbindung, ist es nicht möglich bzw. notwendig,
is not possible, or necessary for data sources connected via live data connections.
Datenvorbereitung und Modellerstellung durchzuführen.
This is because live data connections use the existing models within your source systems
In diesem Fall werden die vorhandenen Modelle in Ihren Quellsystemen genutzt,
that are updated with new data in real-time.
die in Echtzeit mit neuen Daten aktualisiert werden.
In this video, I’m going to take you through the process of preparing your data with the
In diesem Video erläutere ich den Prozess der Datenvorbereitung
Analytics Cloud Modeler.
mit Analytics Cloud Modeler.
I’ll show you how to check your data quality, how to define relationships within your data,
Sie erfahren, wie Sie die Datenqualität prüfen, Beziehungen innerhalb der Daten erstellen,
how to update your data using quick actions and transformations
Daten mit Schnellaktionen und Transformationen aktualisieren,
and how to create geo locations.
und wie Sie geografische Daten anlegen.
To follow along, download the excel dataset linked below.
Um dem Video folgen zu können, laden Sie am besten unsere Excel-Datei herunter (über den Link unten).
By the end of this video you’ll have prepared a dataset and created a model which you can
Am Ende des Videos werden Sie einen Datensatz vorbereitet und ein Modell erstellt haben,
then use for analysis right away.
das Sie dann sofort für die Analyse benutzen können.
Our fictional company, Best Run Technology, is a large enterprise corporation with offices
Unser fiktives Unternehmen, Best Run Technology, ist eine große Aktiengesellschaft
and customers located across the globe.
mit Niederlassungen und Kunden weltweit.
Like many global organizations, Best Run Technology has KPIs attached to employee travel.
Wie viele globale Firmen hat Best Run Technology Eckwerte zu Mitarbeiterreisen.
The dataset that you have downloaded was exported from SAP Concur, a travel and expense software.
Der heruntergeladene Datensatz ist ein Export aus SAP Concur, einer Software für Reisen und Spesenabrechnungen.
To get started choose Create > Model from the main menu.
Als Erstes wählen Sie im Hauptmenü „Erstellen“ > „Modell“.
Because our dataset is an excel spreadsheet,
Da der Datensatz eine Excel-Tabelle ist,
we’ll choose the “import a file from your computer” option.
wählen Sie die Option „Importieren einer Datei von Ihrem Rechner“.
Upload the excel file “Best Run Travel”, make sure to select the first sheet labeled
Laden Sie die Datei „Best Run Travel“ hoch, markieren Sie den ersten Reiter
“Data Upload” and click "Import".
mit dem Namen „Data Upload“ und klicken Sie auf „Importieren“.
Due to the large number of records in this file, you’ll see that the data has been sampled.
Wegen der zahlreichen Einträge in dieser Datei wurden die Daten stichprobenhaft erfasst.
Data sampling helps Analytics Cloud run faster during data preparation.
Mit Datenauszügen funktioniert die Datenaufbereitung in SAP Analytics Cloud schneller.
The changes you make to this sample will be
Die Änderungen, die Sie an diesem Auszug vornehmen,
applied to the entire dataset once you create your model.
werden beim Erstellen des Modells auf den gesamten Datensatz angewendet.
We’re now in the Data Integration workspace of the modeler.
Im Modeler befinden wir uns nun in der Ansicht „Datenintegration“.
You’ll notice that there is not an option to save in the toolbar.
Wie Sie sehen, gibt es in der Symbolleiste keine Option zum Speichern.
This is because the process of preparing your data must take place in one session.
Dies liegt daran, dass die Aufbereitung der Daten in einem Schritt erfolgen muss.
Once the data has been imported, you’ll see it organized in a familiar row and column format.
Die importierten Daten werden ganz normal in Zeilen und Spalten angezeigt.
This view is called “table view”
Diese Ansicht wird als Tabellenansicht bezeichnet.
To the right of your data, the details panel displays a data summary and model information.
Der Bereich „Details“ rechts neben den Daten enthält eine Zusammenfassung und Informationen zum Modell.
You can use the panel to update your model information and select from some model options.
Dort können Sie Modellinformationen aktualisieren und aus verschiedenen Optionen wählen.
Because this model is for analysis only, we’ll leave the “Planning Enabled” option unchecked.
Da dieses Modell nur für die Analyse gedacht ist, lassen wir die Option „Planung aktivieren“ deaktiviert.
To get a good overview of your dataset you can switch to card view mode.
Um einen guten Überblick über den Datensatz zu erhalten, wechseln Sie zur Kartenansicht.
Card view makes it easier to navigate datasets with a lot of columns.
Somit ist die Navigation durch Datensätze mit sehr vielen Spalten viel einfacher.
Each card represents a column of data, and displays some summary information.
Jede Karte stellt eine Spalte mit Daten dar und enthält eine kurze Zusammenfassung.
When you select a card, detailed information about the column appears in the details panel.
Wenn Sie eine Karte auswählen, werden im Bereich „Details“ genauere Informationen eingeblendet.
You can also use this panel to make changes and enhancements to your data.
In diesem Bereich können Sie die Daten auch verändern oder anreichern.
Let’s start by checking how the columns have been categorized.
Sehen wir uns zunächst an, wie die Spalten kategorisiert wurden.
Are the measures and dimensions defined correctly?
Sind die Kennzahlen und Dimensionen korrekt definiert?
In this model, our categorization looks pretty good, but using the details panel
In diesem Modell sieht die Kategorisierung gut aus, es ist jedoch möglich, im Bereich „Details“
we can change the data types if necessary.
die Datentypen bei Bedarf zu ändern.
For example, the information in the count column represents
Die Angabe in der Spalte „Count“ beispielsweise
the number of travelers in each record.
entspricht der Anzahl der Reisenden pro Datensatz.
Because each row accounts for a single traveler, the value is always one.
Da jede Zeile einen einzelnen Reisenden betrifft, ist der Wert stets eins.
This means that the column is a measure, not a dimension, so let’s update the column type.
Das heißt, die Spalte ist keine Dimension, sondern eine Kennzahl, weshalb wir den Spaltentyp aktualisieren sollten.
Miscategorization is unlikely to happen, since Analytics Cloud recognizes data patterns and
Eine falsche Kategorisierung ist eher unwahrscheinlich, da SAP Analytics Cloud Datenmuster erkennt
is typically able deduce whether or not a column of numeric values is a measure or dimension.
und eine Spalte numerischer Werte recht sicher als Kennzahl oder Dimension einordnen kann.
But, because of situations like this one, it’s best to double check.
Eine Überprüfung schadet jedoch nicht, wie wir gerade gesehen haben.
The details panel is also where you can add dimension attributes like descriptions, properties,
Im Bereich „Details“ können Sie auch vorhandenen Dimensionen,
and hierarchies to your existing dimensions.
wie Beschreibungen, Eigenschaften und Hierarchien, hinzufügen.
Descriptions give context to dimension columns that are considered IDs.
Mit Beschreibungen können Sie Kontext zu Dimensions-Spalten hinzufügen, die als ID betrachtet werden.
For example, in an HR model, you may want to add employee name as the description to
In einem HR-Modell möchten Sie vielleicht den Mitarbeiternamen als Beschreibung
the employee ID number dimension.
für die Dimension der Mitarbeiter-ID hinzufügen.
Descriptions will be displayed when you visualize dimensions in your stories,
Beschreibungen werden angezeigt, wenn Sie Dimensionen in Berichten visualisieren,
or when you add them to tables.
oder wenn Sie diese Tabellen hinzufügen.
Properties are made up of information that are related to a dimension.
Eigenschaften sind Informationen, die mit einer Dimension verknüpft sind.
So, in the same HR model, you could add employee email addresses and phone numbers
Im selben HR-Modell könnten Sie also E-Mail-Adressen und Telefonnummern
as properties of Employee ID.
als Eigenschaften der Mitarbeiter-ID hinzufügen.
These properties can then be optionally displayed in charts and tables within your stories.
Diese Eigenschaften können dann in Diagrammen und Tabellen Ihrer Berichte angezeigt werden.
Hierarchies are dimension attributes that create parent-child relationships.
Hierarchien sind Dimensionsattribute, durch die Elemente als über- bzw. untergeordnet definiert werden.
These relationships will allow you to drill-down by different levels of detail within your charts.
Dadurch können Sie in den Diagrammen verschiedene Detailebenen aufrufen.
Each type of dimension attribute can be created during data preparation, but they can also
Alle Arten von Dimensionsattributen können während der Datenvorbereitung erstellt oder
be added later once the model has been created.
erst nach der Modellerstellung hinzugefügt werden.
Ok, let’s add some description and properties to our model.
Fügen wir nun unserem Modell Beschreibungen und Eigenschaften hinzu.
We’ll add a hierarchy later, once the model has been created.
Die Hierarchie heben wir uns für später auf, wenn das Modell erstellt wurde.
Let’s start by sorting our cards from A-Z.
Sortieren wir zunächst die Karten von A bis Z.
There are several ID columns that can be paired with corresponding description columns in
Es gibt mehrere ID-Spalten, die mit den entsprechenden Beschreibungsspalten
this dataset like these two, “Cabin Class” and “Cabin Class Description”.
in diesem Datensatz kombiniert werden können, z. B. „Cabin Class“ und „Cabin Class Description“.
Note, that the number of unique values on the ID card
Die Anzahl eindeutiger Werte auf der ID-Karte
should match the number of values on the description card.
muss mit der Anzahl der Werte auf der Beschreibungskarte übereinstimmen.
4 IDs should have 4 corresponding descriptions.
Bei 4 IDs sollte es 4 Beschreibungen geben.
Let’s create a description association between “Cabin_Class” and “Cabin Class Desc"
Erstellen wir eine Beschreibungsverknüpfung zwischen „Cabin_Class“ und „Cabin_Class_Desc“.
First, we’ll choose the dimension that is considered the ID, in this case “Cabin_Class”,
Zuerst wählen wir die Dimension, die als ID betrachtet wird, hier „Cabin_Class“,
then using the details panel select “add attribute”, “description” and choose
dann klicken wir im Bereich „Details“ auf "Dimensionsattribute hinzufügen" > "Beschreibung" und
“Cabin_Class_Desc”.
"Cabin_Class_Desc".
And that’s it!
Das war's schon!
Pause here and add the following descriptions:
Halten Sie das Video kurz an und fügen Sie die folgenden Beschreibungen hinzu:
Next, let’s add some properties.
Fügen wir nun einige Eigenschaften hinzu.
The latitude and longitude coordinates in this dataset will be used to create geo locations,
Die Koordinaten für Längen- und Breitengrad werden für geografische Standorte genutzt,
but they are also considered properties of their respective location dimensions.
sind aber auch als Eigenschaften der jeweiligen Standortdimension zu betrachten.
Let’s start with the Home_Office_ID dimension
Beginnen wir mit der Dimension „Home_Office_ID“
and Home_Office_LAT and Home_Office_LONG as properties.
und mit den Eigenschaften „Home_Office_LAT“ and „Home_Office_LONG“.
Pause here to repeat the process for Origin_Airport_Code and Destination_Airport_Code.
Halten Sie das Video kurz an, um den Vorgang für Origin_Airport_Code und Destination_Airport_Code zu wiederholen.
Another part of data preparation is cleansing your data and ensuring that only relevant
Zur Datenvorbereitung gehört auch, dass Sie die Daten bereinigen und sicherstellen,
data is included in the model.
dass nur relevante Daten in das Modell einfließen.
Selecting a measure card allows you to check the data quality and see the data distribution
Wenn Sie eine Kennzahlenkarte auswählen, sehen Sie die Datenqualität und -verteilung
in the details panel.
im Bereich „Details“.
At this point, you can check for outliers in your data and make sure that all of the
Jetzt können Sie die Daten auf Ausnahmen prüfen und sicherstellen,
values make sense.
dass alle Werte Sinn ergeben.
Let’s select the “Ticket Price” card.
Wählen wir die Karte „Ticket Price“.
In the data distribution section of the details panel we can see that the minimum cost of
Im Bereich „Details“ sehen wir unter „Datenverteilung“, dass die Mindestkosten
a ticket is $0.
für ein Ticket bei 0 $ liegen.
Because we only want to include values greater than $0 in our analysis, we can omit these
Da in der Analyse nur Werte berücksichtigt werden sollen, die größer als Null sind, können wir
records from our model.
diese Datensätze aus dem Modell streichen.
To remove the $0 records, switch back to table view, select one of the cells with a $0 value,
Um diese Einträge zu entfernen, wechseln Sie zur Tabellenansicht, wählen Sie eine Zelle mit dem Wert 0 $
and then select a quick action to delete the rows with a $0 amount.
und dann eine Schnellaktion zum Löschen der Zeilen mit einem Nullwert aus.
During data preparation, you may also come across entire columns in a dataset that aren’t
Möglicherweise bemerken Sie bei der Vorbereitung, dass ganze Spalten eines Datensatzes
necessary for analysis
nicht notwendig für die Analyse sind.
For example, the dimension Home Office Code doesn’t add any value since we already have
So brauchen Sie beispielsweise die Dimension „Home Office Code“ nicht, da es bereits
an ID and a description.
eine ID und eine Beschreibung gibt.
To delete an entire column, select the card, switch back to table view,
Um eine ganze Spalte zu löschen, wählen Sie die Karte aus und wechseln zur Tabellenansicht,
and you’ll see that the column is still selected.
wo die Spalte noch markiert ist.
Now choose the “delete column” quick action from the column menu.
Wählen Sie aus dem Spaltenmenü die Schnellaktion „Spalte löschen“.
As you can see, there are a limited number of quick actions available,
Es gibt nur eine begrenzte Anzahl an Schnellaktionen,
but you can make even more changes with transformations.
doch Sie können durch Transformationen weitere Änderungen vornehmen.
When it comes to transforming your data, you can choose from the Smart Transformations
Beim Transformieren können Sie aus den intelligenten Transformationen wählen,
suggested by Analytics Cloud, or create your own using the transformation bar.
die SAP Analytics Cloud anbietet, oder mit der Transformationsleiste eigene Transformationen erstellen.
For example, in the details of the Carrier_Alliance dimension
In den Details der Dimension „Carrier_Alliance“ sehen wir,
we can see that there are two different versions of OneWorld.
dass es zwei unterschiedliche Versionen von OneWorld gibt.
This is because Analytics Cloud is case-sensitive.
Dies liegt daran, dass zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden wird.
To quickly update the values so that all of the instances of OneWorld are correct, we’ll
Um die Fehler bei den Instanzen von OneWorld schnell zu korrigieren,
use a smart transformation.
nutzen wir eine intelligente Transformation.
Select a cell with the incorrect version of oneworld, then select the smart transformation
Wählen Sie eine Zelle mit der falschen Version für oneworld aus und klicken Sie dann
icon in the cell menu.
im Zellenmenü auf das Symbol für intelligente Transformationen.
Here you can see the auto-generated transformations available.
Jetzt werden die automatisch generierten, verfügbaren Transformationen angezeigt.
When you hover over the selection that makes sense you’ll see the transformation formula
Wenn Sie auf eine Option zeigen, wird die Transformationsformel
in the formula bar, and a preview of the outcome.
in der Formelleiste angezeigt, neben der Vorschau auf das Ergebnis.
You can see that our City Pair name column contains both
In der Spalte „City_Pair_Name“ sind zwei
the Origin and Destination city listed together.
Städtenamen (Herkunft und Ziel) gemeinsam aufgelistet.
So, another transformation that we can make is to split the City Pair Name column into two separate columns.
Mit einer weiteren Transformation können wir daraus zwei Spalten machen.
First select the column, then click into the transformation bar and choose split.
Wählen Sie dazu die Spalte und dann in der Transformationsleiste die Option „Teilen“.
Then we’ll complete the formula by adding a dash as the delimiter.
Die Formel ergänzen wir durch einen Bindestrich als Trennzeichen.
Again, you’ll see a preview before you complete the transformation.
Wieder wird das Ergebnis zunächst in der Vorschau angezeigt.
Let’s rename the new columns as Orgin_City and Destination_City.
Nennen wir die neuen Spalten „Orgin_City“ und „Destination_City“.
For descriptions of all of the available quick actions and transformations,
Eine Beschreibung aller verfügbaren Schnellaktionen und Transformationen
visit the Preparing Data page of the SAP Analytics Cloud Help Library.
finden Sie auf der Seite „Vorbereitung von Daten“ in der Hilfe zu SAP Analytics Cloud.
The last transformation we’re going to complete in the data preparation stage will allow us
Für die letzte Transformation in der Phase der Datenvorbereitung können wir
to use the powerful location analytics capabilities in Analytics Cloud.
die leistungsstarken Standortanalysefunktionen von Analytics Cloud nutzen.
In order to visualize locations on a map they must first be geo-enriched during data preparation.
Um Standorte auf einer Karte zu visualisieren, müssen sie erst mit Geodaten angereichert werden.
This transformation entails creating Geo Dimensions for each location group.
Bei dieser Transformation werden jeder Standortgruppe geografische Dimensionen hinzugefügt.
For example, in this model we’ll create Geo Dimension for our office locations, as
In diesem Modell erstellen wir eine Geo-Dimension für die Niederlassungen
well as the origin and destination airports in our dataset.
und die Herkunfts- und Zielflughäfen in unserem Datensatz.
We’ve already added our latitude and longitude coordinates as dimension properties, so to
Die Koordinaten für Längen- und Breitengrad haben wir bereits als Dimensionseigenschaften hinzufügt;
create our Geo Dimensions we’ll choose the Geo by Coordinate option.
zum Erstellen der Geo-Dimensionen wählen wir die Option „Standort nach Koordinaten“.
Let’s start with the Home Office Geo Location.
Fangen wir mit dem Standort des Hauptsitzes an.
In the Location by coordinate window we’ll name the geo location “Home_Office_Location”.
Im Fenster „Standort nach Koordinaten“ nennen wir ihn „Home_Offfice_Location“.
Then select “Home_Office_ID” as the location ID
Wählen Sie als Standort-ID „Home_Office_ID“
and choose "Home_office_Lat" and "Home Office_Long" for the coordinates.
und als Koordinaten „Home_office_Lat" und „Home Office_Long“.
Clicking create will make a new location.
Durch Klicken auf „Erstellen“ wird ein neuer Standort angelegt.
Pause here to repeat this process for "Origin_Airport_Code" and "Destination_Airport_Code"
Führen Sie die Schritte auch für „Origin_Airport_Code“ und „Destination_Airport_Code“ aus.
Okay, now that we’ve completed all of our data preparation we’re almost ready to create our model.
Damit ist die Datenvorbereitung abgeschlossen, sodass das Modell fast schon erstellt werden kann.
By clicking “Create Model”, Analytics Cloud applies
Wenn Sie auf „Modell erstellen“ klicken, werden
all of our changes to the full dataset and checks for errors.
alle Änderungen auf den gesamten Datensatz angewendet. Außerdem wird nach Fehlern gesucht.
It looks like there is an error in our Travel Date Column.
In der Spalte „Travel_Date“ gibt es wohl ein Problem.
By clicking on the data quality bar, the error row is brought to the top of our column.
Durch Klicken auf die Datenqualitätszeile wird die fehlerhafte Zeile an den Anfang der Spalte gerückt.
Now we can choose to replace the value, or to delete the rows with empty cells.
Jetzt können wir den Wert ersetzen oder die Zeilen mit leeren Zellen löschen.
With this error resolved, we’re cleared to create our model.
Nachdem dieser Fehler behoben ist, steht dem Erstellen des Modells nichts mehr im Wege.
Take the time now to check the details panel for information on your entire model,
Überprüfen Sie im Bereich „Details“ die Angaben zu dem gesamten Modell,
because once you create it you won’t be able to update any of the settings.
denn nach der Erstellung können Sie die Einstellungen nicht mehr aktualisieren.
When you’re ready, click “Create Model” and your master data will be imported into
Wenn Sie zufrieden sind, klicken Sie auf „Modell erstellen“. Ihre Stammdaten werden nun
the model that you have just created.
in das soeben erstellte Modell importiert.
Once created, this model can already be used to create visualizations within your Analytics Cloud stories.
Dieses Modell können Sie nun für Visualisierungen in Ihren Analytics-Cloud-Storys nutzen.
In the next video on modeling, I’ll show you some ways to make this model even better
Im nächsten Video präsentiere ich verschiedene Wege, das Modell weiter zu verbessern,
by adding a hierarchy, formula, and other general enhancements.
indem wir eine Hierarchie, eine Formel und andere grundsätzliche Erweiterungen hinzufügen.
See you then!
Bis gleich!
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