В какво е DSO SAP BW? Защо да го използвате?

по: Редакционен екип Редакционен екип
Hours Обновено

⚡ Умно обобщение

Обект DataStore (DSO) в SAP BW е двуизмерна прозрачна таблица, която съхранява консолидирани, почистени данни за транзакции или основни данни с най-ниска степен на гранулираност, поддържайки функционалност за презаписване и детайлно отчитане, преди данните да бъдат преместени в инфокуб.

  • 🗄️ Обект на DataStore: Двуизмерна прозрачна таблица, която съхранява пречистени данни с най-ниска гранулираност.
  • 🔍 Подробно отчитане: Данните се съхраняват на детайлно ниво, така че е възможно отчитане на ниво документ от DSO.
  • 🔁 Опция за презаписване: За разлика от инфокуб, DSO може да презапише ключови показатели, когато характеристиките съвпадат.
  • 📥 Нови и активни: Заредените записи се съхраняват в новата таблица, докато активирането не ги премести в активната таблица.
  • 🗃️ Три вида: DSO-тата се класифицират като стандартни, с директно актуализиране и оптимизирани за запис.
  • 🤖 AI помощ: AI и SAP Datasphere използва чисти DSO данни като надеждна основа за анализи.
Прочетете повече

В какво е DSO SAP BW

Какво е ОРС?

DSO е двуизмерна единица за съхранение, която съхранява главно консолидирани и почистени данни за транзакции или основни данни с най-ниска гранулираност. DSO е съкращение от DataStore Object (Обект за съхранение на данни).

  • Това е двуизмерна прозрачна маса.
  • Данните се съхраняват на подробно ниво.
  • С DSO е възможно и презаписването на полета с данни.
  • Подробни отчети могат да бъдат получени от оператор на разпределителното устройство (ОРД).

Защо да използваме DSO?

Вземете за пример данните за поръчките за продажби, които са напримерtracТед от SAP R/3 система (OLTP: данни за онлайн обработка на транзакции, които постоянно се променят) в BI. Поръчките за продажби, създадени в R/3, могат да бъдат редактирани по всяко време след създаването на записа. Първоначално записите се преобразуват вtracвнесени в BI и след като бъдат променени в R/3, промените трябва да бъдат отразени в BI.

ОРС в SAP BW

  • Данните са бившиtracТед от SAP R/3 система и заредена в обекта DataStore.
  • Първоначално записите се съхраняват със статус „Нов“ в новата таблица.
  • След като данните от DSO бъдат активирани, те се съхраняват в активната таблица и новата таблица вече не ги съдържа.
  • Когато записите се променят в R/3, промените се отчитатtracв DSO, за да се отрази в BI.
  • Данните се съхраняват в новата таблица, докато съдържанието на DSO не се активира, след което се зареждат в ИнфоКуб от които се предоставят отчети.
  • ОРС има функционалност за презаписване и адитивна функция. Ако всички характеристики са еднакви, ключовите показатели се агрегират или презаписват въз основа на избраната функционалност.
  • Инфокубът е адитивен по своята същност: ако всички характеристики са еднакви, ключовите показатели се агрегират.
Не пропускайте:

Видове DSO

DSO могат да бъдат класифицирани в следните типове:

  1. Стандартен DSO
  2. Директно актуализиране на DSO
  3. DSO, оптимизиран за запис

Въпроси и Отговори

DSO (Оператор на данни за данни) съхранява почистени, подробни данни в прозрачни таблици и може да презаписва ключови показатели, поддържайки отчитане на ниво документ. Инфокубът съхранява обобщени, агрегирани данни в разширената звездна схема и е адитивен. DSO често въвеждат данни в инфокубовете.

Ключовите полета правят всеки DSO запис уникален, подобно на първичен ключ. Полетата за данни съдържат останалите стойности, като например ключови показатели и атрибути. По време на активирането, записите със същите ключови полета се презаписват или агрегират въз основа на настройките на DSO.

При презаписване, нов запис със същия ключ замества съществуващата стойност на ключовата фигура. При адитивна функция, новата стойност се добавя към съществуващата. Презаписването е подходящо за променящи се данни, като например състоянието на поръчката; адитивната функция е подходяща за кумулативни суми.

DSOs (операторите на разпределителни системи) съхраняват чисти, подробни данни, които машинното обучение и... SAP Използване на Analytics Cloud за прогнозиране и откриване на аномалии. В SAP Datasphere, изкуственият интелект чете този надежден слой, за да извлече изходни данни и да отговори на въпроси на естествен език без ръчни заявки.

Да. Машинното обучение профилира DSO записи, за да маркира дубликати, липсващи ключове и отклонения, преди данните да бъдат отчетени. Тази интелигентна проверка подобрява надеждността на подробните данни, подавани към инфокубове и заявки.

Обобщете тази публикация с: