Was ist SAP BI? Einführung in das Business Intelligence-Modul

Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI) ist eine Anwendung, die dazu dient, Rohdaten, über die ein Unternehmen verfügt, Bedeutung zu verleihen. Die Rohdaten werden bereinigt, gespeichert und mit Geschäftslogiken angewendet, damit Unternehmensbenutzer bessere Geschäftsentscheidungen treffen können. Diese Daten können in Form von Berichten dargestellt und angezeigt werdenyed in Form von Tabellen, Diagrammen usw., die effizienter und einfacher zu analysieren und Geschäftsentscheidungen zu treffen sind.

Bei allen Geschäftsaktivitäten erstellen Unternehmen Daten über Kunden, Lieferanten und interne Aktivitäten. Basierend auf diesen Daten erstellen Mitarbeiter verschiedener Abteilungen wie HR, Finanzen, Buchhaltung, Marketing usw. ihren Arbeitsplan.

Business Intelligence umfasst einen vielfältigen Satz von Tools, von denen das Data Ware House die Daten aus den verschiedenen Quellsystemen konsolidiert und lädt, während Reporting-Tools wie Query Designer, Web Application Designer und Analyzer hauptsächlich zum Erstellen von Berichten verwendet werden, die die konsolidierten Daten anzeigen bis zum Data Warehouse zu Analysezwecken.

Business Intelligence ist ein SAP-Produkt, dessen Hauptaugenmerk darauf liegt, seinen Kunden/Organisationen eine benutzerfreundliche und sehr nützliche Form der Datendarstellung bereitzustellen, die für Analysezwecke und Geschäftsentscheidungen hilfreich sein kann.

Geschäftsanalytik

Zusammenfassend, Business-Intelligence-Tools Wandeln Sie Rohdaten in Berichte um, die für die Entscheidungsfindung und Geschäftsprognosen verwendet werden.

Warum brauchen wir Datawarehouse & BI?

Organisationen verfügen über verschiedene Arten von Daten wie Finanz-, Personal-, Kunden-, Lieferantendaten usw., die auf verschiedenen Arten von Speichereinheiten gespeichert werden können, z DBMS, Excel-Tabellen, SAP-R/3-Systeme usw. Auch die unternehmensinternen Daten sind oft auf viele verschiedene Systeme verteilt und nicht besonders gut formatiert.

Geschäftstransaktionsbericht

Ein Data Warehouse kann bei der Organisation der Daten helfen. Es bringt Heterogene zusammenneoWir verwenden meist Datenquellen, die sich in ihrer Beschaffenheit unterscheidentails. Mithilfe von BI-Tools lassen sich aussagekräftige Berichte ableiten

Was macht SAP BI zu einem effektiveren BI-Tool?

  • Durch BI ist ein zentraler Zugriff auf alle Informationen möglich. Auf die Daten aus verschiedenen Quellen kann an einem einzigen Ort (z. B. BI) zugegriffen werden.
  • Aus verschiedenen Quellen gesammelte Daten werden in Form von Berichten dargestellt, die eine effiziente Analyse der Daten auf hohem Niveau ermöglichen.
  • SAP BI bietet eine benutzerfreundliche GUI und eine bessere Formatierung
  • Eine der Schlüsselfunktionen, die SAP BI besser als alle anderen macht, ist seine Fähigkeit zur Analyse mehrdimensional Datenquellen sowohl in Web- als auch in MS-Office-Umgebungen, flexible Dashboards, Mobilität und eine flexible, skalierbare BI-Plattform.
  • SAP BI ist für seine Großartigkeit bekannt Abfrageleistung, bei geringem Verwaltungsaufwand
  • Mobile BI für Endbenutzer unterwegs
  • Einfache Integration mit anderen Plattformen

SAP BI/Data Warehouse vs. OLTP-Systeme

OLTP (Online-Transaktionsverarbeitung):

OLTP Systeme verfügen über detaillierte tägliche Transaktionsdaten, die sich ständig ändern. Zum Beispiel R/3 oder eine andere Datenbank.

OLAP (Online Analytical Processing):

OLAP Systeme verfügen über Daten zu Analysezwecken. Die Eingabe für dieses System stammt von OLTP-Systemen. Die Daten aus den OLTP-Systemen werden genutzt, um die Daten für Analysezwecke aufzubereiten.

Business Intelligence ist ein OLAP-System.

OLTP-Systeme (Operaaktive Umgebung) DWH/OLAP-Systeme (Informationsumgebung)
Target Effizienz durch Automatisierung von Geschäftsprozessen Wissen generieren

(Wettbewerbsvorteil)

Prioritäten Hohe Verfügbarkeit, höheres Datenvolumen Einfach zu bedienen, flexibler Zugriff auf Daten
Ansicht von Daten Detailliert Häufig aggregiert
Zeitalter der Daten Strom Historisch
Datenbase operations Hinzufügen, Ändern, Löschen, Aktualisieren und Lesen Lesen Sie mehr
Typische Datenstrukturen Relational (flache Tabellen, hohe Normalisierung Mehrdimensionale Struktur
Integration von Daten aus verschiedenen Modulen/Anwendungen minimal Umfassend
Datensatz 6-18 Monate 27 Jahre
Archiving ja ja

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