Ещё по теме

Комментарии по теме

«SAP NetWeaver BW и Xcelsius. Ра­сши­ре­нные опции инте­ра­кти­вной отче­тно­сти и аналитики при испо­льзо­ва­нии сводных таблиц Microsoft Excel 2007»
Андрей Лазеба:
Комментарий к статье из BIexpert  » Том 8 (2010) » Выпуск 1 Комментарий эксперта компании САПРАН к статье «SAP...
«Создание эффе­кти­вных и ко­рре­ктных инстру­ме­нта­льных панелей Xcelsius с помощью запросов SAP NetWeaver BW»
Дмитрий Кузнецов:
Очень полезная статья, позволяет получить знания по использованию веб сервисов, описанных с помощью WSDL, для передачи данных из SAP NetWeaver BW в средство разработки инструментальных панелей и...
«Подробные ви­зу­а­льные инстру­ме­нта­льные панели спо­со­бству­ют принятию эффе­кти­вных решений ру­ко­во­дством»
Дмитрий Кузнецов:
Статья рассматривает очень подробно процессы создания инфраструктуры для визуальных инструментальных панелей, установления соединений между SAP NetWeaver BW и SAP BusinessObjects Live Office, между...

Перейдите на следующий уровень в прогнозировании с помощью инструментальных панелей Xcelsius

Сандеш Дарн
3634
1
Основная идея
Если не брать в расчет системы отображения информации высокого уровня, большая часть приложений Xcelsius для создания инструментальных панелей рассчитана на предоставление аналитической информации с использованием моделей данных и интуитивно понятного интерфейса. Однако в качестве части процесса принятия решений ожидается дальнейшая переработка фактов с более ясным будущим. В качестве примера можно привести прогнозирование спроса на основе метода Монте-Карло для выполнения упреждающего анализа, который позволит уверенно принимать решения, касающиеся сбыта. Для быстрого анализа бизнес-параметров часто выбирают архитектуры решения, использующие надстройки Microsoft Excel и макросы, но основанный на Xcelsius инструмент не поддерживает такой программный код на VBA, как макросы, как часть сгенерированных инструментальных панелей. Однако, используя модель статистических данных Excel, компании могут выполнять задачи по моделированию в рамках библиотеки Xcelsius.

У руководства предприятия есть доступ к большим объемам данных, полученных из разнообразных источников. Однако сложность данных затрудняет извлечение практической информации из них; данное препятствие преодолевается благодаря использованию статистических методов. Более того, руководство ищет информацию, основанную на статистическом прогнозировании, которое заключается в предсказании будущего на основе прошлого за счет выявления тенденций, закономерностей и бизнес-стимулов. Для того, чтобы лучше проникнуть в будущее, руководству приходится иметь дело с неопределенностью таких внешних бизнес-факторов, как рыночный спрос.

Несколько простых но, тем не менее, эффективных подходов позволяют использовать инструментальные панели Xcelsius для того, чтобы выполнять вероятностный анализ и применять техники моделирования. Чтобы выполнять эти задачи по моделированию, Вы можете сочетать компоненты Microsoft Excel с пользовательскими компонентами Xcelsius.

Электронные таблицы Microsoft Excel стали своего рода стандартом инструмента для быстрого и простого управления данными и их анализа. С помощью электронных таблиц можно легко выполнять разнообразные вычисления. В них входят статистические функции и Пакет анализа (Data Analysis ToolPak). Преимущества таблиц обнаруживаются в двух областях: в наборе формул и в программировании в Excel. 

По объективным причинам в готовое приложение Xcelsius не входят основанные на Excel программы. Макросы Excel или библиотеки VBA, для которых необходимо выполнение макросов Excel, нельзя скомпоновать в генерируемый Xcelsius'ом Flash файл. Однако Вы можете воспользоваться несколькими подходами для выполнения просто реализуемого статистического анализа.

Перед тем, как я перейду к объяснению этих подходов, на основе приведенного ниже примера я покажу основы проектирования и разработки статистической модели данных в приложении Xcelsius. Для реализации примера Вам потребуется Xcelsius 2008, Adobe Flex Builder 2 или 3, FLEX SDK и Упаковщик надстроек Xcelsius (Add-on Packager).

Статистическая модель данных для метода Монте-Карло

Метод Монте-Карло позволяет Вам моделировать ситуации, в которых есть место неопределенности, и проигрывать их тысячи раз с помощью компьютера. Основой метода Монте-Карло является генерация псевдослучайного числа R, которое равномерно распределено по интервалу 0 < R < 1. Нельзя сгенерировать только одну ситуацию и использовать ее в качестве результата моделирования. Напротив, необходимо сгенерировать множество ситуаций и получить среднее значение (или иную статистику) в качестве результата.

Вы хотели бы увидеть полную версию статьи?

Если вы являетесь подписчиком журнала SAP Professional Journal, пожалуйста, введите в правом верхнем углу логин и пароль.

Если вы хотите подписаться на журнала SAP Professional Journal, пожалуйста, обратитесь в редакцию или сделайте заказ на сайте.

Правила получения тестового доступа к статьям SAP Professional Journal

Ключевые слова: SAP BusinessObjects Dashboards (Xcelsius)
Функциональная область: Бизнес аналитика / BI
Ролевое назначение: SAP Консультант / Consultant
Комментарии:

Валентин Аверьянов (Рейтинг: 11) 20:02, 24 ноября 2011

Sandesh, thank you very much for your article.
It is very easy for understanding and useful.
But I can't find download topic, could you please upload example files again or send them to my email: vaveryanov@gmail.com
Thank you in advance.

Любое воспроизведение запрещено.
Копирайт © «Издательство ООО «Эксперт РП» Copyright © 2010 Wellesley Information Services. All rights reserved.