Dashboard BPC

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Les cubes BW et BPC présentent naturellement des différences techniques. Entre autres :

  • le cube BW est créé dans la RSA1, alors que le cube BPC est généré dans le système BI depuis le client BPC dans l’espace nom \CPMB\
  • le cube BPC est par défaut « real-time » (écriture directe)

  • En termes de modèles de données, la différence tient dans le fait que :

  • le premier est un modèle multidimensionnel avec un nombre de ratios autorisés largement étendu
  • le deuxième est un modèle prédéfini, figé, représentant des données agrégées, avec notamment un seul ratio admissible.

  • Considérons le scénario business suivant : extraire les données d’un cube CO-PA (contenant une foule de ratios) vers un cube BPC. De manière triviale, se pose la question : comment faire pour gérer la multiplicité des ratios dans BPC lors du transfert des données depuis BW CO-PA ?

    Pour ce faire, nous avons à disposition 2 solutions :

    1/ Dans BW, le typage de ratio (model account) via création d’un groupe de règles

    2/ Dans BPC, l’utilisation de la commande de transformation : MVAL


    Typage de ratio (model account)




    Dans une approche BW, cette solution apparaît certainement comme la plus intuitive. Elle consiste à faire correspondre à chaque ratio BW une combinaison différente de 1 à N dimensions BPC (Dimension1,…, DimensionN, Ratio).


    En pratique, on pourra couramment retrouver la combinaison à 1 dimension (Account, Signdata) pour simuler un modèle à ratios multiples.


    Exemple :


    Soit les entrées suivantes de COPA vues d’un cube BW :

    Profit CenterRatio1Ratio2Ratio3Qté
    PC11020308
    PC215253518

    Une application de la méthode de transformation basée sur le concept « model account » génèrera dans le cube BPC les lignes suivantes :

    Profit CenterAccountUnitSignData
    PC1ACC1Devise10
    PC1ACC2Devise20
    PC1ACC3Devise30
    PC1ACCQQuantité8
    PC2ACC1Devise15
    PC2ACC2Devise25
    PC2ACC3Devise35
    PC2ACCQQuantité18

    Un moyen d’implémenter cette solution repose sur la création au sein de la transformation BW entre la source « cube BW » et la cible « cube BPC » de groupes de règles.


    Concrètement, il faut créer autant de groupes de règles que de types de ratios à définir (combinaisons). Dans le cas de sources multiples BW, le recours à un cube intermédiaire peut être utile dans le but de consolider les données avant de charger dans le cube BPC.


    Cette solution a le mérite de se calquer sur un principe de modélisation propre à BPC, dit « account based data model » (littéralement « modèle de données basé sur la notion de compte » ).


    En revanche, son implémentation peut s’avérer fastidieuse en cas d’abondance de ratios.


    Utilisation de la commande de transformation MVAL




    Vu de la sphère BPC, il existe également un moyen de répondre à la problèmatique. Cette ressource tient en 4 lettres : M V A L.


    La fonctionnalité de la commande MVAL est de transférer les données d’un cube BW (à fortiori multi-ratios) vers une application BPC.


    Exemple :


    Considérons un cube BW (possédant les ratios ZQUANT_BW et ZMONT_BW) dont il faut transférer les données vers un cube BPC.
    Après avoir créé dans BPC une dimension ZDIM_BPC ayant pour membres QTE et MT, le principe de mapping répond à la syntaxe suivante :


    ZRATIO_BPC = MVAL(ZQUANT_BW|NEWCOL(QTE)||ZMONT_BW|*NEWCOL(MT))


    Cette instruction est à implémenter dans la section Mapping du fichier de transformation BPC.
    A l’exécution, les valeurs écrites dans BPC sont assignées aux membres correspondants de la dimension ZDIM_BPC.


    Cette solution intégrée à BPC apparaît comme une réponse native de l’éditeur à la problématique standard de multiplicité des ratios. Elle a pour principal intérêt de synthétiser en une ligne de commande la transformation des données. Le coût de maintenance paraît de ce fait allégé.


    Attention, car en cas de sources multiples BW, il faudra créer autant de fichiers de transformation BPC ; de plus la consolidation de données dans un cube intermédiaire n’est plus envisageable.



    En conclusion, les deux outils que sont BW et BPC offrent des solutions stables et intégrées à la problématique initiale. L’adoption de LA bonne méthode est un choix stratégique qui dépendra d’abord des besoins métier, mais aussi de l’anticipation des risques. Ainsi, comme nous l’avons aperçu, selon la multiplicité des ratios ou des sources BW, la balance penchera vers l’une ou l’autre des 2 solutions.


    A bientôt pour d’autres actualités autour de BPC…

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