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时间:2021-09-08 17:35编辑:淘客樊里来源:淘客樊里当前位置:主页 > 服务器 >

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我们最近发布了SAP Data Intelligence 3.0。我的同事tobiaskoebler在他的博客中介绍了这个3.0版本中包含的新特性https://blogs.sap.com/2020/03/20/sap-data-intelligence-development-news-for-3.0/。

在本博客中,大数据软件,我将演示SAP Data Intelligence,通过7个系列视频展示SAP Data Intelligence 3.0的几个方面,大数据分析学习,包括launchpad,连接管理、元数据管理、管道建模和ML场景管理器。

在我们的第一个视频中,我们向您展示了SAP Data Intelligence Launchpad。sapdataintelligence Launchpad是一个基于浏览器的应用程序,它为一系列面向用户的应用程序提供了单一的访问点。Launchpad中显示的应用程序因不同的用户而异,并且取决于用户登录凭据,用户登录凭据取决于用户角色或角色,例如数据工程师、数据科学家、业务分析师、IT用户、数据管理员等。使用Launchpad,您可以组织、个性化和启动SAP Data Intelligence应用程序,包括分组应用程序、订购应用程序、删除应用程序、创建快速链接等

在使用SAP Data Intelligence之前,SAP Data Intelligence管理员或具有必要权限的其他业务用户使用SAP Data Intelligence Connection Management应用程序创建和维护连接。连接表示到远程系统或远程数据源的访问点。连接管理视频显示连接管理功能,包括SAP Data Intelligence实例中可用的连接列表以及SAP Data Intelligence支持的连接类型。您可以创建新连接、删除现有连接或检查连接状态。

在管理员创建连接并向您提供对SAP Data Intelligence实例和连接的访问权限后,您可以执行一系列操作,并根据您的角色,顺序不同。

作为数据管理员或业务分析师,哪个云服务器,您可以使用Metadata Explorer执行SAP data Intelligence中提供的元数据管理功能。Metadata Explorer支持的用例包括三个用例。

第一个用例是数据发现和治理。要找到您需要的数据集以供使用并不容易。即使在您找到一个潜在的数据集之后,您也可能因为以下几个原因而不信任数据本身。在许多情况下,您需要根据数据的来源来评估数据质量,您可能需要其他用户的反馈,或者描述数据属性的词汇表可能不符合您的理解。通过元数据目录以及一系列服务(包括业务词汇表、搜索、事实介绍、沿袭、评级和标记),我们支持SAP data Intelligence中的数据发现和治理。

第二个用例是数据质量监控。易于使用的业务规则和记分卡允许用户持续监控数据质量。

最终的用例是自助数据准备,业务用户和业务分析师可以利用易于使用的电子表格UI中的数据管道功能来增强和丰富数据集。

在本系列的第三个视频中,我们在Metadata Explorer中导航所有功能以执行上述三个用例。

我们在本视频中演示了数据发现和数据准备,其中一个易于使用的搜索栏可帮助您查找数据集,根据其他知识筛选搜索结果,从结构化源获取数据,并增强数据集。然后,我们用另一个来自Hadoop数据湖的数据集进一步丰富数据,大数据分析网站,并在不进行任何编码的情况下执行内部连接。

在我们的第5个视频中,我们演示了SAP数据智能中使用开箱即用运算符、开箱即用管道、,如何使用图形片段或何时使用模板启动管道开发,大数据100,

在我们的第6个视频中,我们演示了业务用户或数据工程师使用SAP Analytics Cloud可视化使用SAP data Intelligence处理的数据是多么容易。

在本系列中,最后,我们将通过本系列的第7个视频展示SAP Data Intelligence中的ML Scenario Manager导航。

希望您有机会通过这7个视频发现SAP Data Intelligence产品。

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