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SAC Data Actions - Conceptos Base

Que es una Data Action

Una Data Action es un conjunto de pasos (steps) que transforman datos dentro de modelos de planificacion en SAP Analytics Cloud. Es el mecanismo principal para hacer calculos, copias y transformaciones de datos en planning.

Tipos de pasos en una Data Action

Tipo Que hace Complejidad
Copy Copia datos dentro del mismo modelo Baja (UI)
Cross-Model Copy Copia datos entre dos modelos distintos Media (UI + mapeo)
Advanced Formula Script con logica completa (calculos, loops, condicionales) Alta (scripting)
Allocation Distribuye valores de una dimension a otra Media
Conversion Copia entre medidas con conversion de moneda Media
Embedded Ejecuta otra Data Action como sub-paso Baja

El lenguaje de Advanced Formulas

No es JavaScript. Es un lenguaje propio de SAP, declarativo, con sintaxis que recuerda a SQL y a las formulas del modelador de SAC.

Caracteristicas:

  • Orientado a operaciones sobre celdas de datos multidimensionales
  • Trabaja sobre dimensiones ([d/NombreDimension]) y miembros
  • No tiene funciones genericas, objetos ni clases
  • No tiene arrays ni estructuras de datos complejas
  • El flujo es: definir scope → leer datos → calcular → escribir datos

Advanced Formulas vs JavaScript en SAC

Advanced Formulas (Data Actions) JavaScript (Analytic Apps)
Donde se usa Dentro de Data Actions En Analytic Applications / Stories
Para que Calcular y transformar datos del modelo Controlar UI, widgets, eventos
Accede a datos Directamente (RESULTLOOKUP, DATA) Indirectamente (APIs de widgets)
Sintaxis Propia de SAP (tipo SQL/formulas) JavaScript estandar (TypeScript-like)
Ejecucion En el backend sobre el modelo En el frontend del navegador

Son complementarios: el JavaScript de Analytic Apps puede disparar Data Actions y pasarles parametros, pero la logica pesada de datos va en Advanced Formulas. Ver la seccion de JavaScript Scripting para la referencia completa del otro lado.

Estructura de un script Advanced Formula

// 1. CONFIGURACION (opcional)
CONFIG.TIME_HIERARCHY = CALENDARYEAR

// 2. SCOPE - definir sobre que datos trabajas
MEMBERSET [d/Date] = "202601" TO "202612"
MEMBERSET [d/Account] = ("Revenue", "Cost")

// 3. VARIABLES (opcional)
VARIABLEMEMBER #TempValue OF [d/Account]

// 4. LOGICA - leer, calcular, escribir
DATA([d/Account] = "Profit") =
    RESULTLOOKUP([d/Account] = "Revenue") -
    RESULTLOOKUP([d/Account] = "Cost")

Conceptos clave

Dimensiones

Se referencian con la notacion [d/NombreDimension]. Ejemplo: [d/Account], [d/Date], [d/Company], [d/Product]

Miembros

Son los valores concretos de una dimension. Ejemplo: [d/Account] = "Revenue" → el miembro "Revenue" de la dimension Account

Scope

El scope define SOBRE QUE DATOS actua tu script. Se define con:

  • La tabla de scope de la Data Action (en la UI)
  • MEMBERSET dentro del script (sobreescribe la tabla de scope)

Si no defines MEMBERSET, el script actua sobre TODOS los miembros del modelo.

Celdas

Una celda es la interseccion de un miembro de cada dimension. Ejemplo: Account=Revenue, Date=202601, Company=ES → una celda concreta. DATA() escribe en celdas. RESULTLOOKUP() lee de celdas.