Superando los límites del análisis de datos con SQL en S4 HANA y Domo Una perspectiva de Aprendizaje Automático

Análisis de datos avanzado con SQL en S4 HANA y Domo desde una perspectiva de Aprendizaje Automático

En la era digital actual, los datos son el nuevo petróleo. Alimentan la toma de decisiones e impulsan el crecimiento empresarial. Entre las muchas tecnologías disponibles, destacan cuatro: SQL, Machine Learning, S4 HANA y Domo. Cuando se utilizan juntas, pueden desbloquear conocimientos poderosos y dar a las empresas una ventaja competitiva.

Comprendiendo los fundamentos

SQL es un lenguaje de programación diseñado para gestionar bases de datos. Forma la base de muchas operaciones de datos. Por otro lado, el Machine Learning, un subconjunto de la inteligencia artificial, automatiza la creación de modelos analíticos. Es una herramienta poderosa que permite a los sistemas aprender de la experiencia sin programación explícita.

S4 HANA, una base de datos avanzada en memoria desarrollada por SAP, combina el procesamiento de datos, análisis y procesamiento de aplicaciones. Es conocido por su velocidad y eficiencia.

Mientras tanto, Domo es más que una herramienta de inteligencia empresarial. Como un sistema operativo basado en la nube, Domo proporciona visualización y análisis de datos en tiempo real. Permite a los usuarios conectarse directamente a sus datos, colaborar de manera efectiva y tomar decisiones basadas en información en tiempo real. Con una multitud de conectores, Domo te permite extraer datos de diversas fuentes, incluyendo bases de datos, hojas de cálculo, plataformas de redes sociales e incluso herramientas de análisis basadas en la nube.

El poder de SQL en S4 HANA y Domo

SQL juega un papel fundamental en la gestión de datos en S4 HANA. Permite a los usuarios realizar una variedad de operaciones, desde la creación y actualización de datos hasta su recuperación. Más importante aún, las potentes capacidades de consulta de SQL permiten a los usuarios extraer conocimientos significativos de los datos almacenados en S4 HANA. Con SQL, los usuarios pueden escribir consultas complejas que combinan datos de múltiples tablas, filtran datos en función de criterios específicos y realizan cálculos en los datos. Esta flexibilidad es clave para obtener conocimientos significativos de la gran cantidad de datos almacenados en S4 HANA.

En Domo, SQL es igualmente importante. Domo proporciona una interfaz basada en SQL para acceder y gestionar los datos almacenados en ella. Esto permite a los usuarios con conocimientos de SQL aprovechar su capacidad para extraer, transformar y analizar datos directamente en Domo. Además, la arquitectura basada en la nube de Domo permite a los usuarios acceder y analizar sus datos desde cualquier lugar, convirtiéndola en una herramienta altamente flexible para el análisis de datos.

Más allá de esto, la verdadera fortaleza de Domo radica en su capacidad para visualizar los resultados de las consultas SQL de manera clara y concisa. Después de usar SQL para extraer y transformar los datos, Domo permite a los usuarios crear una variedad de visualizaciones, como gráficos, gráficos y mapas, para representar los datos. Esto facilita a los usuarios comprender e interpretar los datos, lo que conduce a una mejor toma de decisiones.

Además, Domo también es conocido por sus funciones de colaboración. Permite a los usuarios compartir paneles e informes con otros en su organización, lo que permite a los equipos trabajar juntos en el análisis de datos. Esta colaboración es esencial en el entorno empresarial actual, donde a menudo se deben tomar decisiones rápidamente y basadas en la información más actualizada.

Caso de uso hipotético: Análisis predictivo con SQL y Machine Learning

Consideremos un escenario hipotético en el que una empresa desea predecir las ventas futuras en función de los datos históricos. La empresa utiliza S4 HANA para gestionar sus datos y Domo para visualización de datos e inteligencia empresarial. Aquí, SQL puede desempeñar un papel importante en la preparación de los datos para los modelos de machine learning.

Primero, se puede utilizar una consulta SQL para obtener los datos históricos de ventas:

SELECT OrderDate, TotalSale 
FROM Sales 
WHERE OrderDate < '2023-01-01';

A continuación, los datos se pueden preprocesar y crear nuevas características utilizando SQL. Por ejemplo, la empresa podría querer crear una característica que represente la venta promedio por día:

SELECT OrderDate, AVG(TotalSale) as AverageDailySale 
FROM Sales 
GROUP BY OrderDate;

Estos datos se pueden alimentar en un modelo de machine learning para entrenamiento. Una vez entrenado el modelo, se puede utilizar para predecir las ventas futuras en función de nuevos datos. Estas predicciones se pueden visualizar en Domo, proporcionando información accionable para el equipo de ventas.

Estudio de caso

Basado en un artículo académico, In situ graph querying and analytics with GraphGen, de A. Deshpande (2018), podemos derivar un ejemplo del mundo real. El artículo trata sobre cómo las consultas y el análisis de gráficos han comenzado a ganar terreno en el panorama de la gestión de datos.

En S4 HANA y Domo, podemos considerar un escenario en el que una empresa utiliza S4 HANA para gestionar sus vastos recursos de datos. La empresa también utiliza Domo para la visualización de datos e inteligencia empresarial. Aquí, SQL puede desempeñar un papel significativo en la gestión y manipulación de los datos en S4 HANA, extrayendo y transformando los datos para Domo, e incluso mejorando las capacidades de aprendizaje automático para análisis predictivos y detección de anomalías.

Por ejemplo, SQL puede preprocesar los datos en S4 HANA, preparándolos para modelos de aprendizaje automático. Estos modelos pueden realizar análisis predictivos, como predecir el comportamiento del cliente. Estas ideas se pueden visualizar en Domo, proporcionando información práctica para el equipo de marketing.

Conclusión

En el siempre cambiante panorama de la gestión y análisis de datos, la sinergia de SQL, S4 HANA, Domo y el aprendizaje automático presenta una potente solución integrada. Cada componente aporta fortalezas únicas: SQL proporciona capacidades sólidas de manipulación de datos, S4 HANA sirve como una solución de almacenamiento de alto rendimiento, Domo ofrece potentes herramientas de visualización y colaboración, y el aprendizaje automático automatiza la creación de modelos analíticos, permitiendo análisis predictivos y detección de anomalías.

La combinación de estas tecnologías permite a las empresas procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, extraer ideas significativas, realizar predicciones precisas y visualizar datos complejos de manera comprensible. Además, las características de colaboración de Domo garantizan que estas ideas se compartan entre los equipos, fomentando la toma de decisiones basada en datos en toda la organización.

El caso de uso hipotético y el estudio de caso discutidos en este artículo son un testimonio del potencial de esta poderosa combinación. Al aprovechar estas tecnologías, las empresas pueden navegar por las complejidades del mundo impulsado por datos, obtener una ventaja competitiva y impulsar el crecimiento y el éxito.

En el futuro, a medida que estas tecnologías continúen evolucionando y mejorando, las posibilidades de lo que se puede lograr con los datos solo se expandirán. La capacidad de adaptarse a estos cambios y utilizar estas herramientas de manera efectiva será fundamental para que las empresas prosperen en la era digital.

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