Ventajas de los Atributos de Essbase

Ventajas de los atributos de Essbase

Utilice atributos para analizar datos no sólo desde la perspectiva de las dimensiones, sino también en términos de características (atributos) de las dimensiones. En algunas situaciones, puede considerar un enfoque alternativo para las dimensiones de atributos.

Casos de uso para atributos

Puede utilizar atributos para analizar la rentabilidad del producto en función del empaquetado o sacar conclusiones en función de atributos de mercado, como el relleno de una región de ventas.

Tal análisis podría decirte que las bebidas descafeinadas que se venden en latas en mercados pequeños (poblaciones menores de 6,000,000) son menos rentables de lo que esperabas. Para obtener más información, puede filtrar el análisis por criterios de atributo específicos, incluidas las ventas y los beneficios mínimos o máximos de diferentes productos en segmentos de mercado similares.

La siguiente lista explica algunas formas en que el análisis por atributo proporciona profundidad y perspectiva, lo que permite tomar decisiones mejor informadas:

Puede seleccionar, agregar e informar sobre datos basados en funciones comunes (atributos).
Al definir atributos que tengan un tipo de texto, numérico, booleano o de fecha, puede filtrar (seleccionar) datos mediante funciones relacionadas con el tipo, como los operadores AND, OR y NOT y <, > y = comparaciones.
Puede utilizar el tipo de atributo numérico para agrupar valores estadísticos por rangos de atributos; por ejemplo, agrupaciones de población como <500.000, 500.000-1.000.000 y >1.000.000.
Mediante la dimensión Cálculos de atributos creada automáticamente por Essbase, puede ver sumas, recuentos, valores mínimos o máximos y valores medios de datos de atributos. Por ejemplo, al introducir Media y Botella en una hoja de cálculo, Essbase recupera los valores calculados para las ventas medias en botellas para todas las intersecciones de columna y fila de la hoja.
Puede realizar cálculos con valores de atributos numéricos en scripts de cálculo y fórmulas de miembros; por ejemplo, para determinar la rentabilidad por onza de los productos cuyo tamaño sea la onza.
Puede crear matrices de datos de atributos para la misma dimensión y puede girar y aumentar detalle de datos en hojas de cálculo.

Una matriz de atributos es un informe o una hoja de cálculo que muestra las consolidaciones de datos en los atributos de la misma dimensión. El siguiente ejemplo de matriz muestra el embalaje del producto como columnas y el tamaño del producto en onzas como filas. En sus intersecciones, verá el beneficio de cada combinación de tipo y tamaño de paquete.

A partir de esta información, puede ver qué combinaciones de tamaño y embalaje fueron más rentables en el mercado de Florida.
```
Product Year Florida Profit Actual
        Bottle     Can       Pkg Type
        ======     =====     ========
  32      946        N/A        946
  20      791        N/A        791
  16      714        N/A        714
  12      241      2,383      2,624
Ounces  2,692      2,383      5,075
```

Beneficios de los atributos frente a otros enfoques

Para obtener la mayor flexibilidad y funcionalidad, utilice dimensiones de atributo para definir datos de atributo. El uso de dimensiones de atributo proporciona las siguientes funciones:

Recuperación de datos sofisticada y flexible

Puede ver los datos de atributos solo cuando lo desee; puede crear resúmenes significativos a través de matrices; y, mediante comparaciones basadas en tipos, puede ver selectivamente solo los datos que desea ver.
Funcionalidad de cálculo adicional

No solo puede realizar cálculos en los nombres de miembros de dimensiones de atributos para definir miembros de dimensiones estándar, sino que también puede acceder a cinco tipos de consolidaciones de datos de atributos: sumas, recuentos, medias, mínimos y máximos.
Economía y simplicidad

Debido a que las dimensiones de atributo son dispersas, Cálculo dinámico, no se almacenan como datos. En comparación con el uso de miembros compartidos, los esquemas que utilizan dimensiones de atributo contienen menos miembros y son más fáciles de leer.

En algunas situaciones, puede considerar un enfoque alternativo para las dimensiones de atributos.

Tabla 6-1 Consideración de alternativas a las dimensiones de atributo

Situación	Alternativa
Analizar atributos de dimensiones densas	ADU o miembros compartidos: consulte Comparación de atributos y ADU.
Realizar el cálculo por lotes de datos	Miembros compartidos o miembros de dimensiones estándar independientes. Una desventaja de los miembros compartidos es que el esquema se vuelve grande si las categorías repiten muchos miembros.
Definir el nombre de un miembro de una dimensión de atributo como valor que resulta de una fórmula	Miembros compartidos o miembros de dimensiones estándar independientes.
Definir atributos que varían con el tiempo	Miembros de dimensiones estándar y separadas. Por ejemplo, para realizar un seguimiento de los costos de mantenimiento del producto a lo largo del tiempo, la antigüedad del producto en el momento del mantenimiento es importante. Sin embargo, con la función de atributo, solo se puede asociar una edad al producto. Necesita varios miembros en una dimensión independiente para cada período de tiempo del que desea realizar un seguimiento.
Minimizar el tiempo de recuperación con un gran número de miembros de la dimensión base	Cálculo por lotes con miembros compartidos o miembros de dimensiones estándar independientes.
Realizar análisis multidimensionales con bajo impacto en el rendimiento	Atributos no agregados