Pyramid Analytics – Custom Visualisierung in Pyramid Analytics

Überblick

Das ist der Blogbeitrag zu unserem neuen YouTube Video: „Custom Visualisierungen in Pyramid Analytics“.

Die Pyramid Decision Intelligence Plattform vereint Datenaufbereitung, Business Analytics und Data Science in einer einzigen Daten- und Analyseumgebung. Als Partner von Pyramid Analytics möchten wir speziell für neue Nutzer Tipps und Tricks vorstellen, um den Einstieg in diese Plattform so einfach wie möglich zu gestalten.

Mit Custom Visualisierungen kann eine eigene Visualisierungslogik erstellt werden, um Abfrageergebnisse darzustellen, die nicht von der eingebauten Pyramid Analytics Bibliothek der Standardvisualisierungen abgedeckt werden.

Wir demonstrieren hier die Erstellung einer Custom Visualisierung am Beispiel eines Heat Grids in Pyramid Analytics. Dies ist eine Schritt für Schritt Anleitung des Custom Visuals.

1. Klicke auf Formulate.
   
2. Wähle Custom Visual aus.

3. Verbinde das Custom Visual mit einer Datenquelle. In diesem Beispiel haben wir SAP BW/4Hana Query verwendet, um die Custom Visualisierung zu erstellen.
4. Klicke auf das Marketplace Symbol.

5. Wähle das Heat Grid aus und lade diese Visualisierung herunter.

6. Die Einstellungen sind in Tabs unterteilt. In dem Metadata Tab kann man seine Custom Visualisierung neu benennen, eine Beschreibung hinzufügen und ein anderes Vorschaubild hochladen.

7. Die Drop-Zonen können folgendermaßen angepasst werden: Welche Drop-Zonen der User befüllen darf, die Beschreibung („Caption“) wie die Drop-Zone im Discover dargestellt wird, den Chip Typ, wie Hierarchie oder Measure. Zusätzlich kann jeder einzelnen Zone noch eine Priorität zugeteilt werden.

8. In dem Script Tab findet man den JavaScript-Code der Visualisierung. Dort können noch weitere Elemente verändert werden. Falls du Hilfe beim Verstehen der einzelnen JavaScript-Funktionen hast, kann da das Explain Plug-in helfen, welches mithilfe von OpenAI eine Erklärung des aktuellen Skripts liefert. Wenn alle Einstellungen angepasst wurden, klicke auf „Apply“, um die Auswahl zu bestätigen.

9. Nachdem die Metadata, Drop Zones und Script Tabs angepasst wurden, kann die komplette Visualisierungslogik mithilfe Dimensionen und Measures überprüft werden.

10. Sobald das Verhalten der Custom Visualisierung zufriedenstellend ist, muss das Custom Visual gespeichert werden. Es ist wichtig zu beachten, dass bis jetzt nur die Logik des Custom Visuals für die ausgewählte Datenquelle erstellt wurde.
11. Um die Logik der Custom Visualisierung in einem Discover zu verwenden, öffne ein neues Discover Tab und wähle als Visualisierungsart das eben erstellte Custom Visual aus.

12. Befülle die Drop-Zonen wie zuvor in Formulate und speichere das fertige Discover. Nun kann das Heat Grid in einem Dashboard oder Report verwendet werden.

Das folgende Present Dashboard zeigt einige Custom Visualisierungen, die in Pyramid Out of the Box verfügbar sind:

Die hier gezeigten Visualisierungen sind:

• Heat Grid: verwendet Farbkodierung, um die Größe des Wertes darzustellen, um eine Zusammenfassung der Information zu geben. In dem folgenden Heat Grid Beispiel wird der Verkauf von Produkten in verschiedenen Produktkategorien in unterschiedlichen deutschen Städten dargestellt.
• Network Diagramm: verwendet Knoten und Eckpunkte, um Verhältnisse innerhalb des Datensatzes darzustellen. In dem folgenden Beispiel stellt das Network Diagramm die Verhältnisse zwischen Lieferstatus der unterschiedlichen Produkte in verschiedenen deutschen Städten dar.
• Data Card: stellt mehrfache Datenpunkte in einer einzelnen Visualisierung dar. In dem folgenden Beispiel der Data Card Visualisierung wird Contribution Margin, Sales Amount, Production Cost and Quantity aller Produkte in Deutschland dargestellt.
• 2D Density Plot: wird verwendet, um gleichzeitig die Verteilung und die Beziehungen zwischen zwei Variablen zu visualisieren und so Einblicke in Muster und Korrelationen in den Daten zu erhalten. Im folgenden Beispiel wird die Verteilung und Beziehung zwischen Sales und Quantity für alle Produkte in Deutschland dargestellt.
• Aster Plot: Das Aster-Diagramm ist ähnlich wie ein Doughnut-Diagramm, jedoch mit gewichteten Werten. Die Länge jedes Segments wird durch den „Score“-Wert für das entsprechende Element in der Hierarchie bestimmt, welches sich in der Kategorie Zone befindet. Die Breite der einzelnen Segmente wird durch den Gewichtungs-Wert bestimmt. Eine zweite Hierarchie kann hinzugefügt werden, um die Farben der Visualisierung zu steuern. Das Aster-Diagramm ist eine gute Möglichkeit, Daten als Anteil eines Ganzen zu visualisieren. Das folgende Beispiel zeigt das Verhältnis zwischen Sales und Quantity für verschiedene Produktkategorien.
• Tabular Grid: ist ein responsives Grid, das den Zelleninhalt automatisch an die Zellengröße anpasst. Im folgenden Beispiel wird den Lieferstatus nach Produktkategorie und die dazugehörige Anzahl der Produkte gezeigt.

Custom Visualisierung Scripting und API:

Wenn die vorhandenen Visualisierungen für das aktuelle Projekt nicht ausreichend sind, gibt es die Möglichkeit, noch zusätzliche Custom Visualisierungen zu importieren. Dafür kann eine JavaScript Bibliothek, wie D3, Highcharts und Plotly verwendet werden. Das JavaScript wird über Custom Visual APIs 2.0 importiert.

FAZIT

In diesem Blogbeitrag haben wir gezeigt, wie Custom Visualisierungen am Beispiel eines Heat Grids in Pyramid Analytics erstellt werden können. Wir hoffen, dass dir dieser Blogbeitrag geholfen hat. Kennst du schon unsere vorherigen Themen aus der Pyramid-PRODATO-Community? Hier klicken für:

1. SAP HANA an Pyramid Analytics anbinden | PRODATO verbindet
2. Pyramid Analytics – Berechtigungskonzept | PRODATO verbindet
3. Hierarchien aus SAP in Pyramid Analytics anzeigen am Beispiel der Binnenumsatzeliminierung | PRODATO verbindet
4. Eingabe Variable aus SAP BW in Pyramid Analytics anzeigen | PRODATO verbindet

Bei Fragen stehen wir gerne zur Verfügung.

Eure Lara & Deborah