COMM/MGMT 3511 SAP Analytics Cloud Exercise

To upload the data, click the icon of “Datasets” in the left panel.

Click the square “From a CSV or Excel file”

Then, follow the instructions to find the Excel file saved in your local folder and import the file. The system will ask you to save the file. You can use the default file name and save the file under “My Files” . The system will automatically import the data from the Excel file. The data will be shown in a table on the screen similar to the following.

The dataset has four columns that need to be modified. Each column can become either a measure or a dimension. Four columns, including Round, Day, Distribution Channel, and SalesOrder, need to be changed from measures to dimensions.

Select Round in Measures, click the three dots button, and select “Change to a Dimension” . Repeat the same process for the other three columns.

After the modifications, these columns should appear in Dimensions. After you verify them, you can click the Save button in the File section of functions.

After you prepare the data for analysis, you should be familiar with the data in terms of dimensions and measures. Measures are those numerical columns in which you can apply various aggregation functions (e.g., average, sum, and max). Dimensions are those columns representing the aspects from which you can examine the data. Some columns are also numerical. But you should not apply an aggregation unless it is meaningful.

The data used for this exercise was the records of sale orders generated from a business simulation. There are multiple teams participating in the simulation and competing with each other. There are multiple rounds. Each round can have 20 days. A sale order will be recorded with a SAP ERP system when a team makes a sale of a product. The product can be sold in a distribution channel in one of 3 regions. Please refer to the following table for these columns.

Step 2: Create a story and add data

A story is a presentation of the data you want to show in a particular perspective. To create a story in SAC, please click

the button Story on the left panel . Then, you can select “Canvas” . Following the instructions, you will obtain a workspace for the story, which is similar to the following

Please click “Add new data” button and then select “Data from an existing dataset or model” . Then, select the saved data file you imported in “My Files”

After adding the dataset to your story, please save your file.

Step 3: Create a column chart

We are going to use a column chart to answer a question: which team had the highest revenue?

Drag the icon of the Chart from the Widget panel and drop it in the empty workspace on the right side. A draft of the chart appears.

Change the orientation of the chart from horizontal to vertical in the Builder

Select Revenue in Measures and Team in Dimensions

From the chart, you can choose to sort the columns by following the steps shown below.

By observing the chart, you will be able to answer the question.

Step 4: Create a line chart

We are going to use a line chart to show: the trend of revenue over rounds for each team

You can add new pages to your charts. To do so, click the button having “+” and click “Add Canvas Page”. A new page will be added to the workspace.

Drag a chart from the Widgets panel and drop it to the page that you just added. Then, in the Builder panel on the right side, please select the Line chart, choose Revenue for Left Y-Axis, and choose Round for Dimensions.

A line will show in your working space. This line shows the aggregated trend for all teams. We need to show every team on the chart. To do so, please click “Add Dimension/Threshold” under the Color section and then select Team.

Step 5: Create a stacked column chart and use a filter

We are going to use a column chart to answer a question: what is the market share of each team for the product of 500g Blueberry Musili?

To answer the above question, you need to first add a new page and then add a new chart to the page. Thereafter, you can select Stacked Bar/Column for the chart and check the option Show Chart as 100%.

Please select Revenue for Measures and add Product for Dimensions. After these settings, click the filter button shown below, click Filter by Member, and select 500g Blueberry Muesli.

In the Color section, click “Add Dimension/Threshold” and then select Team.

Step 6: Create a heat ma p and use a calculated dimension

We are going to use a column chart to answer a question: which team made the highest revenue on a single day (which round)?

Similar to before, you can add a new page and then add a new chart to the page. Thereafter, you can select the Heat Map chart.

A heat map chart needs two dimensions. Select Team on Y-Axis. We will create a calculated dimension for the X-Axis.

The dataset has two columns: Round and Day.  These two columns capture the Time dimension of the ERPSim simulation. Each simulation can have multiple rounds. There are 20 days within each round. Thus, we need to combine these two columns into one dimension. After you select “Add Calculated Dimension”, a dialog will pop up.

In the above dialog screen, you can create a formula for the calculated dimension. First, please type Time as the name of the dimension. Then, you can copy and paste the following formula to the text box and then click OK button.

ToText([d/"ERPSIM_E7_1":Round]) +"/"+RIGHT("0"+ ToText([d/"ERPSIM_E7_1":Day]),2 )

In order to understand the formula, we need to know these two columns. They are within the dataset named “ERPSIM_E7_1”. To identify them, we need to refer to them by using a compound name: [dataset name : column name]. In our case, the full dataset name is “d/"ERPSIM_E7_1". Thus, we use [d/"ERPSIM_E7_1":Round] to refer to the Round column and use [d/"ERPSIM_E7_1":Day] to refer to the Day column.

The Calculation Editor can help you to find these names when you refer to them. You can use Ctrl + Space to call a list, from which you can select the names you need.

The data type of these two column is number. To create a calculated dimension, we need to convert them into strings and combine them into a single string. Thus, we need to use ToText() function to convert them:

ToText([d/"ERPSIM_E7_1":Round])

ToText([d/"ERPSIM_E7_1":Day])

The column Day has a number within the range between 1 and 20. When Day <10, the converted string from the number has only one letter. This will create a problem when we sort using strings. For instance, day “2” will be after day “10” or “19” . This is not right. To solve this issue, we can pad “0” in front of the strings having only one digit. For instance, “02” will be before “10” or “19”. The following formula first adds a “0” in front of the converted Day string and then takes the two digits from the right side of the new string. This formula makes sure that all converted strings have two digits and “0” will be added on the left side if the string has only one digit. For instance, Day 1 in Round 2 will be “2/01” .

RIGHT("0"+ ToText([d/"ERPSIM_E7_1":Day]),2 )

If you save your dataset in a different name when you imported the data, please make sure you change the mapping name in the provided formula.

After adding the calculated dimension, the heat map chart will show. To refine the chart, please follow the steps shown below to focus on the data that you are interested in.

Step 7: Answer 3 more questions

After you complete the above 6 steps, you learn how to use the function of SAC. You should be able to use a chart to answer more questions. Please create 3 separate pages, each page containing one chart, to answer the following 3 questions. Use the Word template provided to you to describe your solutions to these three questions.

7.1: What product on what day and round brought the 3rd highest quantity (for which team)?

7.2: What product(s) brought the 2nd highest revenue in the distribution channel 12 by team NN and QQ? Please use one chart to solve this problem and indicate the revenues and names of the products by the teams (NN and QQ) .

7.3: Please identify the four products that generate the lowest revenue (i.e., bottom 4 revenue) by the team PP.