Supercharging Data Analytics Con SQL in S4 HANA e Domo Una Prospettiva di Machine Learning

Supercharging Data Analytics con SQL in S4 HANA e Domo una prospettiva di Machine Learning

Nell’era digitale di oggi, i dati sono il nuovo petrolio. Alimentano la presa di decisioni e stimolano la crescita aziendale. Tra le molte tecnologie disponibili, quattro si distinguono: SQL, Machine Learning, S4 HANA e Domo. Utilizzate insieme, possono svelare potenti insight e conferire alle aziende un vantaggio competitivo.

Comprensione delle basi

SQL è un linguaggio di programmazione progettato per la gestione di database. Costituisce la base di molte operazioni sui dati. D’altra parte, il Machine Learning, una sottoarea dell’intelligenza artificiale, automatizza la creazione di modelli analitici. È uno strumento potente che consente ai sistemi di imparare dall’esperienza senza programmazione esplicita.

S4 HANA, un database avanzato in-memory sviluppato da SAP, combina elaborazione dati, analisi e applicazioni. È noto per la sua velocità ed efficienza.

Nel frattempo, Domo è più di un semplice strumento di business intelligence. Come sistema operativo basato su cloud, Domo fornisce visualizzazione e analisi dei dati in tempo reale. Consente agli utenti di connettersi direttamente ai propri dati, collaborare in modo efficace e prendere decisioni basate su insight in tempo reale. Con una moltitudine di connettori, Domo consente di importare dati da varie fonti, tra cui database, fogli di calcolo, piattaforme di social media e persino strumenti di analisi basati su cloud.

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Il potere di SQL in S4 HANA e Domo

SQL svolge un ruolo fondamentale nella gestione dei dati in S4 HANA. Consente agli utenti di eseguire una varietà di operazioni, dalla creazione e aggiornamento dei dati al loro recupero. Inoltre, le potenti capacità di interrogazione di SQL consentono agli utenti di estrarre insight significativi dai dati memorizzati in S4 HANA. Con SQL, gli utenti possono scrivere query complesse che combinano dati da più tabelle, filtrare i dati in base a criteri specifici e eseguire calcoli sui dati. Questa flessibilità è fondamentale per ottenere insight significativi dall’ampia quantità di dati archiviati in S4 HANA.

In Domo, SQL è altrettanto importante. Domo fornisce un’interfaccia basata su SQL per accedere e gestire i dati memorizzati al suo interno. Ciò consente agli utenti con conoscenze di SQL di sfruttare la loro capacità di recuperare, trasformare e analizzare i dati direttamente in Domo. Inoltre, l’architettura basata su cloud di Domo consente agli utenti di accedere e analizzare i loro dati da qualsiasi luogo, rendendolo uno strumento altamente flessibile per l’analisi dei dati.

Oltre a ciò, la vera forza di Domo risiede nella sua capacità di visualizzare i risultati delle query SQL in modo chiaro e conciso. Dopo aver utilizzato SQL per recuperare e trasformare i dati, Domo consente agli utenti di creare una varietà di visualizzazioni, come grafici, grafici e mappe, per rappresentare i dati. Ciò rende facile per gli utenti comprendere e interpretare i dati, portando a una migliore presa di decisioni.

Inoltre, Domo è noto anche per le sue funzionalità collaborative. Consente agli utenti di condividere cruscotti e report con altri membri dell’organizzazione, consentendo ai team di lavorare insieme all’analisi dei dati. Questa collaborazione è essenziale nell’ambiente aziendale odierno, in cui spesso le decisioni devono essere prese rapidamente e basate sulle informazioni più aggiornate.

Caso d’uso ipotetico: analisi predittiva con SQL e Machine Learning

Consideriamo uno scenario ipotetico in cui un’azienda desidera predire le vendite future sulla base dei dati storici. L’azienda utilizza S4 HANA per la gestione dei propri dati e Domo per la visualizzazione dei dati e l’intelligence aziendale. Qui, SQL può svolgere un ruolo significativo nella preparazione dei dati per i modelli di Machine Learning.

Prima di tutto, una query SQL può essere utilizzata per recuperare i dati storici delle vendite:

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

Successivamente, i dati possono essere preprocessati e nuove caratteristiche possono essere create utilizzando SQL. Ad esempio, l’azienda potrebbe voler creare una caratteristica che rappresenti la media delle vendite giornaliere:

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

Questi dati possono quindi essere inseriti in un modello di Machine Learning per l’addestramento. Una volta addestrato il modello, può essere utilizzato per predire le vendite future in base a nuovi dati. Queste previsioni possono quindi essere visualizzate in Domo, fornendo insight operativi per il team delle vendite.

Studio di caso

Sulla base di un articolo accademico, “In situ graph querying and analytics with GraphGen”, di A. Deshpande (2018), possiamo trarre un esempio concreto. L’articolo discute di come le interrogazioni e l’analisi dei grafi abbiano iniziato a guadagnare terreno nel panorama della gestione dei dati.

In S4 HANA e Domo, possiamo considerare uno scenario in cui un’azienda utilizza S4 HANA per gestire le sue vaste risorse di dati. L’azienda utilizza anche Domo per la visualizzazione dei dati e l’intelligenza aziendale. Qui, SQL può svolgere un ruolo significativo nella gestione e manipolazione dei dati in S4 HANA, nell’acquisizione e trasformazione dei dati per Domo, e persino nel potenziamento delle capacità di apprendimento automatico per l’analisi predittiva e il rilevamento delle anomalie.

Ad esempio, SQL può preelaborare i dati in S4 HANA, preparandoli per modelli di apprendimento automatico. Questi modelli possono quindi eseguire analisi predittive, come la previsione del comportamento dei clienti. Queste informazioni possono essere visualizzate in Domo, fornendo informazioni utili per il team di marketing.

Conclusioni

Nel panorama in continua evoluzione della gestione e analisi dei dati, la sinergia tra SQL, S4 HANA, Domo e l’apprendimento automatico presenta una potente soluzione integrata. Ogni componente porta punti di forza unici: SQL offre robuste capacità di manipolazione dei dati, S4 HANA funge da soluzione di archiviazione ad alte prestazioni, Domo offre potenti strumenti di visualizzazione e collaborazione, e l’apprendimento automatico automatizza la creazione di modelli analitici, consentendo l’analisi predittiva e il rilevamento delle anomalie.

La combinazione di queste tecnologie consente alle aziende di elaborare grandi volumi di dati in modo efficiente, estrarre informazioni significative, effettuare previsioni accurate e visualizzare dati complessi in modo comprensibile. Inoltre, le funzionalità di collaborazione di Domo garantiscono che queste informazioni siano condivise tra i team, promuovendo la presa di decisioni basata sui dati in tutta l’organizzazione.

Il caso d’uso ipotetico e lo studio di caso discusso in questo articolo testimoniano il potenziale di questa potente combinazione. Sfruttando queste tecnologie, le aziende possono navigare le complessità del mondo basato sui dati, ottenere un vantaggio competitivo e guidare la crescita e il successo.

In futuro, con l’evoluzione e il miglioramento di queste tecnologie, le possibilità di ciò che si può ottenere con i dati si espanderanno ulteriormente. La capacità di adattarsi a questi cambiamenti e utilizzare efficacemente questi strumenti sarà fondamentale per le aziende per prosperare nell’era digitale.