Data Items Calculados, Función Descendants y Prompts en IBM Cognos TM1

Realizado por el SmartB Gerardo Delgado

Para entrar en contexto, se trabajará con un modelo multidimensional (Cubo) en la herramienta IBM Cognos TM1.

Con el objetivo de construir un reporte a través de data ítems calculados que responderán al valor de elementos seleccionados de una serie de Prompts (filtros), los cuales vendrán de una consulta empleando la función “Descendants“, para mostrar elementos de diferentes niveles en un “DropDownList“. Continue reading

Utilidad de atributos de dimensión en Cognos TM1

Por Edgar Barrios

En el artículo de hoy vamos a hablar sobre las capacidades que nos ofrecen los atributos que podemos definir en una dimensión dentro de Cognos TM1.

Los atributos permiten ampliar la información sobre los miembros existentes en una dimensión. En TM1 existen tres tipos de atributos Numérico, Texto y Alias. A continuación definimos cada uno de ellos:

·      Numérico: este tipo de atributos sólo admiten valores numéricos y pueden resultar de mucha utilidad al momento de realizar cálculos.

·   Texto: en este tipo de atributos podemos cargar información textual relacionada al miembro de la dimensión.

·         Alias: los atributos de este tipo permiten sustituir el nombre definido para el miembro por el valor del atributo: en expresiones, vistas de cubo y enlaces.

La creación de un atributo en Cognos TM1 es una tarea bastante sencilla, a continuación se mostrarán los pasos de creación a través de imágenes:

·         Clic derecho sobre el encabezado de la dimensión y seleccionar Añadir un nuevo atributo.

·         Se introduce el nombre y se selecciona el tipo del atributo (Cualquiera de los descritos anteriormente).

·         Finalmente se presiona el botón Aceptar.

De acuerdo a la definición de cada uno de los tipos de atributos existentes en TM1 podemos deducir la funcionalidad que nos ofrece cada uno de ellos. Para mostrarlo mejor, vamos a usar como ejemplo una dimensión llamada Productos, la cual almacena los productos que una empresa vende y una dimensión de Tiempo que guarda los meses del año a la cual llamaremos Meses.

Por si solos, estos elementos permiten conocer información sobre el negocio, por ejemplo en un cubo que guarda el monto generado por las ventas de un producto por mes, podremos conocer la cantidad de dinero mensual generada por los productos que vende nuestra empresa. Pero, ¿Qué ocurre si el negocio nos exige un nivel de información mayor?, por ejemplo, ¿en promedio, cual fue la cantidad de dinero que un producto generó por día?, ¿Cuál es la marca del producto?, y por último la información requiere ser mostrada en inglés y en español.

Los requerimientos antes descritos pueden ser resueltos con el uso de atributos, con este escenario podemos ver la aplicación de los tres tipos de atributos existentes en Cognos TM1. A continuación los detalles:

·         ¿En promedio, cual fue la cantidad de dinero que un producto generó por día?, para responder esta pregunta podemos definir un atributo de tipo Numérico en la dimensión Meses, el cual guardará la cantidad de días que tiene cada mes, por ejemplo, para el mes de Enero este atributo valdrá 31. Con este atributo podemos escribir una regla en Cognos TM1 en la que el monto total de ventas de un producto en un mes determinado sea divido entre el valor de este atributo para dicho mes. Este simple cálculo respondería la pregunta planteada.

·         ¿Cuál es la marca del producto?. Si deseamos consultar los productos de una marca especifica podemos crear un atributo de tipo Texto en el cual guardemos la marca del producto, con esto podemos realizar filtros sobre nuestra dimensión Productospara que esta sólo muestre aquellos productos de una determinada marca.

·         La información requiere ser mostrada en inglés y en español. Para resolver esto, podemos crear los elementos de la dimensión Productos, en español, por ejemplo: Zapatos y Camisas. De esta manera se satisface el 50% del requerimiento. Para tener la posibilidad de mostrar los productos tanto en inglés como en español podemos crear un atributo de tipo Alias que guarde el nombre del producto en inglés, por ejemplo: Shoes y Shirts. Esta configuración permitirá mostrar los productos en el idioma adecuado para el usuario, es decir, los usuarios de países latinos podrán visualizar el nombre del producto como Zapatos, mientras los usuarios de países de habla inglesa podrán ver el nombre de producto como Shoes. Para mostrar la información en Español no es necesario realizar nada, pero para mostrar los productos en inglés puede seguir los siguientes pasos:

o   Se hace clic derecho sobre el encabezado de la dimensión. Se selecciona Todas las opciones de visualización.

o   Se selecciona el alias a utilizar y se presiona Aceptar.
   

Mejores prácticas en el diseño de modelos en IBM Cognos TM1

Por Katherine Izquierdo 

Cuando diseñamos modelos en TM1 es muy importante que adoptemos el uso de buenas prácticas, para así lograr modelos eficientes y de fácil mantenimiento.
A continuación te daremos algunas sencillas recomendaciones:

ü  Ordenamiento de las Dimensiones

Cuando no estamos muy familiarizados con los datos que vamos a trabajar, esto podría convertirse en una difícil tarea. Si el orden especificado durante la creación de las dimensiones no es el adecuado podría resultar en un bajo rendimiento.

Por esto al momento de crear las dimensiones debemos tomar en cuenta estas consideraciones: Comenzar con las dimensiones pequeñas (dimensiones dispersas), luego con la dimensiones grandes (dimensiones densas).Y por último se debe crear la dimensión de métrica.

ü  Nomenclatura de las Dimensiones y Cubos

Se recomienda usar un prefijo que se relacione con la finalidad del cubo. Por ejemplo para Producto: prod, Ventas: vtas, reportes: rp.

ü  Creación de Subconjuntos

Cuando se crean subconjuntos estáticos se debe tener presente que estos nos serán actualizados automáticamente, al existir nuevos elementos deben incorporarse de forma manual.

ü  Creación de Vistas

Cuando creamos vistas debemos tener en cuenta:
·         Acomodar las dimensiones, según su pertenencia a Columnas y Contexto.
·         Recalcular.
·         Guardar y nombrar la vista:
       Especificar si es pública o privada

       Especificar si es la vista predeterminada (default) del cubo

Comprendiendo los Feeders de TM1


Mientras las reglas TM1 en IBM Cognos TM1 son relativamente fáciles de escribir y validar, y el impacto de la utilización de un lenguaje simple de negocios para integrar cálculos complejos en un modelo de negocio es fácil de apreciar, los Feeders son mucho menos visibles y, sin embargo puede tener un impacto muy importante en la precisión y el rendimiento de un modelo.
Entonces, ¿qué son los Feeders de TM1? Básicamente, TM1 explota un algoritmo único “Hyper-Sparsity”, que permite a su motor de consolidación ignorar las celdas vacías. Esta es una característica muy útil cuando la mayoría de las celdas en un cubo evalúan a cero. Los Feeders se utilizan para desencadenar banderas contra reglas calculadas en “celdas hojas”, también conocidos como Base o puntos de datos de “N-Level”, lo que podría contener un valor que debe ser incluido para la agregación en una jerarquía TM1. Feeders funcionan a partir de celdas de origen que son “visibles” para el motor de consolidación TM1, y más a menudo que no, tienen un impacto en el cálculo resultante también. Si una celda calculada no se alimenta, el motor de consolidación TM1 asume que las células carecen de valor y “salta” la comprobación de ellos. Esta es una razón clave por la TM1 supera a sus competidores cuando se trata de la consolidación de cálculos complejos en vastos (todavía escasa) modelos de negocio, que a su vez permite una navegación rápida y el análisis “qué pasaría si”, dando a los usuarios la ventaja competitiva de ser ágil.
Bueno, entiéndase que los Feeders no son sólo “otro tipo de regla”, que unimos con nuestros cálculos valiosos. Sí, Reglas y Alimentadores TM1 a menudo vienen en pares, pero la comprensión de Alimentadores da un desarrollador de la libertad para construir mejor, más rápido, más fuerte.
Es importante resaltar que no todos los cálculos necesitan ser alimentados! Las Reglas de TM1 aplicadas a nivel consolidado (también conocido como “nivel C”), es decir, métricas calculadas, evaluarán si ellos mismos no dependen de la agregación de elementos de hoja o nodos, aunque (por la totalidad), incluso la agregación puede ser forzado a través del uso de la función “ConsolidateChildren”. La única razón por la que podría alimentar a una regla de nivel C sería para atender la supresión de cero, pero esto significa necesariamente un uso óptimo de la memoria ram.
Pero antes de discutir cómo construir Feeders correctamente, vamos a considerar el impacto que generan unos Feeders mal elaborados.
Hay tres estados de alimentación en un modelo TM1:
1.    Sub Alimentado
2.    Perfectamente Alimentado
3.    Sobre Alimentado
Sin la implementación de los alimentadores correctos para la consolidación de un modelo, o “Subalimentación” del mismo, es insoportable porque la exactitud de los cálculos se verá comprometida. Si una empresa no puede confiar en sus números, ¿cómo se supone que los tomadores de decisiones puedan dirigir la compañía de forma acertada?
“Perfectamente Alimentado” se produce cuando sólo las celdas que contienen datos calculados (que deben ser agregados) se activan para la consolidación, y ningún otra celda lo hace. Si bien esta es la situación ideal, la Alimentación Perfecta rara vez se logra debido a la escala y la granularidad que se puede lograr en nuestros modelos.
“Sobrealimentación” se produce cuando todas las células que se suman son alimentados (para que nuestros cálculos sean exactos), y a su vez otras áreas en nuestros cubos pueden ser alimentados en exceso también. ¿Por qué es importante? La sobrealimentación resulta en una fuga de rendimiento, ya que se necesita más tiempo para consolidar lo que son efectivamente las celdas vacías. Además, TM1 es una tecnología en memoria, y La sobrealimentación puede dar lugar a una explosión de la memoria. En los modelos grandes, los cubos pueden llegar a ser de muchos, muchos gigabytes.
Así que ¿por qué habríamos de sobrealimentar? En esencia, usamos la Sobrealimentación como una técnica para evitar Subalimentación! Con un motor de cálculo rápido como IBM Cognos TM1, la Sobrealimentación debe ser utilizada con extrema precaución. Cuando los modelos son muy grandes y la información se convierte en explosiva, La sobrealimentación puede tener un impacto tal que un modelo de negocio puede ser inútil, e incluso puede bloquear el servidor. La sobrealimentación, sin el debido cuidado, puede afectar negativamente el rendimiento y la estabilidad del modelo de negocio, que a su vez puede crear problemas de confianza para el cliente que ha invertido su tiempo, dinero y reputación en IBM Cognos TM1.
TM1 Feeder Syntaxis
A continuación, vamos a cubrir la sintaxis básica de Alimentadores en IBM Cognos TM1. Si ya está familiarizado con esto, deje que esta sección sirva de repaso y sea no más que una visión rápida. Así que vamos a empezar…
Las sentencias de Feeders se compilan en el archivo de reglas TM1 (.RUX) del cubo TM1 que contiene los datos de origen que hacen referencia a nuestras celdas calculadas. Cuando se trata de simple alimentación interna, una declaración alimentador tiene la siguiente forma abreviada:
[Region de Origen] => [Region de Destino];
La “Región de Origen” denota un área en nuestro cubo donde queremos establecer nuestras desencadenantes o disparadores y el “Región de destino” define un mapa para los alimentadores para activar banderas contra nuestras celdas calculadas mediante reglas. El estilo de estas definiciones de área es conocido como Referencia Interna de Cubo. El símbolo “=>” se lee como “feeds” y separa las dos zonas (origen y de destino) de la sintaxis. El punto y coma al final del Feeder se utiliza como un salto de línea para la sintaxis.
Múltiples regiones de destino pueden ser alimentadas en conjunto por una misma fuente de origen:
[Region de Origen] => [Region de Destino 1]; [Region de Destino 2];
El formato anterior es útil cuando nuestros requisitos de “mapeo”, del origen al destino, son simples.  Los Alimentadores Inter-cubo, y aquellos que necesitan ser evaluados cuando se compila (o al “run-time”), tendrán que ser formado utilizando la referencia completa de la zona de destino:
[Region de Origen] => DB( Region de Destino, Target Dim Ref 1, …, Target Dim                           Ref N);
La función “DB inter-cubo” de forma de referencia es intercambiable con referencias internas en un cubo, donde los requisitos de alimentación son simples (es decir, ninguna asignación variable), y puede ser usada de la misma manera cuando se alimenta a varios objetivos.
Reglas Vs Feeders.
A continuación, vamos a tener una breve discusión sobre cómo los Feeders en TM1 difieren de sus reglas en “contraparte”.
Mientras los cálculos o reglas de TM1 utilizan “modificadores” para indicar el nivel al que un cálculo se ha aplicado, por ejemplo, “N” para los cálculos de nivel de base y “C:” para los miembros consolidados, los Alimentadores o Feeders se aplican siempre en el nivel de hoja, y del mismo modo, alimentan a un conjunto de puntos de datos de destino que son también en el nivel de hoja. 

Las Reglas en TM1 tienen la flexibilidad de realizar evaluaciones utilizando constantes, funciones y / o fórmulas que hacen referencia a otros puntos de datos. Los Alimentadores, por otro lado, deben siempre apuntar a las celdas hoja. Sin embargo, al igual que las reglas de TM1, los alimentadores también se pueden configurar para evaluar condicionalmente. 

Como nota final, mientras que las reglas TM1 puede resultar en relativamente inofensivas “Referencia circular” si no está correctamente configurado, una referencia circular en un Feeder colgará el servidor, lo cual bloqueará el servidor hasta que se elimine el archivo de Reglas.
… Happy Feeding!

Creación de Cubos en Performance Modeler TM1


Por Gabriela Molina
                                                                                                                     

Antes de empezar a construir un cubo debemos tener claro cuáles son los elementos del mismo:
·        .-  Medida representan los datos que se pueden examinar y analizar en matrices y gráficos. Como ejemplos se incluyen Ventas, Costo y Beneficio.
·         .- Dimensiones es el nombre proporcionado a las partes del cubo que clasifican los datos, como Producto, Geografía y Tiempo. Las dimensiones tiene miembros, jerarquías y atributos.

                                     

Luego de entender los anteriores conceptos básicos, podemos comenzar a crear un Cubo.
1.- Se inicia sesión en Performance Modeler y se selecciona el servicio al cual se le va a crear el/los cubos
                                                                                                           


Debemos crear las dimensiones que van a pertenecer al cubo, una dimensión puede estar en uno o más cubo a la vezos crear las dimensiones que van a pertenecer al cubo, una dimensión puede estar en uno o más cubo a la vez
 
Y Así se crean tantas Dimensiones como sean requeridas para el Cubo (Tiempo, Productos, Medidas)
Luego procedemos  a crear un Cubo, con los siguientes pasos:  
    

 
                                                                                                                                                                                

TM1: Trabajando con Reglas

Por Johana Hernández

IBM Cognos TM1 es una plataforma de software de planificación de empresa que puede transformar todo el ciclo de planificación: desde el establecimiento de objetivos y la elaboración de presupuestos hasta la creación de informes, tablas de puntuación, análisis y previsión.
Una vez definida la estructura del modelo a desarrollar se puede dar inicio a la creación de reglas que permitirán obtener valores de las celdas a través de cálculos.
En esta oportunidad estaremos trabajando con la versión 10.2.2 y lo primero que hay que saber es que existen dos interfaces utilizables para desarrollar reglas. La primera de ella es través de IBM Cognos TM1 Architect siguiendo los siguientes pasos:

Paso 1: Inicia sesión en Cognos TM1 Architect y ubica el cubo al que deseas agregar las reglas


Paso 2: Despliega si contenido y localiza el icono que  está acompañado del nombre del cubo y da doble click sobre él.
Se desplegará el editor en donde podrás agregar las reglas que necesites.

La otra interfaz para el desarrollo de reglas es a través de IBM Cognos TM1 Performance Modeler. El procedimiento para comenzar a crear nuestras reglas se mantiene.

                                                   

Performance Modeler nos brinda un plus y es que este editor posee la funcionalidad de autocompletado facilitándonos el trabajo a la hora de desarrollar.
                                       

En el próximo post seguiremos avanzando en este proceso de creación de reglas en IBM Cognos TM1.
“Peor a no tener vista es no tener Visión.”
Helen Keller
Escritora, oradora y activista política sordociega estadounidense.
                                                                  

Implementación de Reglas en Cognos TM1 – Parte 1

Por Katherine Izquierdo
 
   


Con Cognos TM1 puedes analizar grandes fuentes de datos y crear modelos que faciliten la gestión empresarial. Pero en este proceso nos encontramos con muchos datos que requieren de análisis y posteriormente grandes cálculos para poder obtener el resultado esperado. Y es aquí donde entran en juego las reglas de TM1.
Las reglas de TM1 son sentencias de cálculo que definen cómo calcular los valores en las celdas del cubo al que sean asignadas estas reglas. Con el uso de las reglas de TM1 puedes realizar desde cálculos simples hasta cálculos de valores de cubo complejos, así como referencias a otros cubos para realizar cálculos.
A continuación te mostraremos cómo trabajan las reglas de TM1 en cuatro sencillos pasos: