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

Business Intelligence (BI)

Business Intelligence (BI) ist eine Anwendung, die dazu dient, den Rohdaten einer Organisation Bedeutung zu verleihen. Die Rohdaten werden bereinigt, gespeichert und mit Geschäftslogiken versehen, damit Unternehmensbenutzer bessere Geschäftsentscheidungen treffen können. Diese Daten können in Form von Berichten präsentiert und in Form von Tabellen, Diagrammen usw. angezeigt werden, was eine effizientere und einfachere Analyse und Geschäftsentscheidungsfindung ermöglicht.

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 eine SAP Produkt, dessen Hauptaugenmerk darauf liegt, seinen Kunden/Organisationen eine benutzerfreundliche und sehr nützliche Form der Datendarstellung bereitzustellen, die für Analysezwecke und die Entscheidungsfindung im Geschäftsleben 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 etc. …Auch die internen Daten eines Unternehmens sind oft auf viele verschiedene Systeme verteilt und nicht besonders gut formatiert.

Geschäftstransaktionsbericht

Ein Data Warehouse kann helfen, die Daten zu organisieren. Es führt heterogene Datenquellen zusammen, die meist unterschiedlich detailliert sind. Mit BI-Tools lassen sich aussagekräftige Berichte erstellen.

Was macht SAP BI – effektiveres 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 bessere Formatierung
  • Einige der wichtigsten Funktionen, die SAP BI besser als der Rest ist seine Fähigkeit zu analysieren mehrdimensional Datenquellen sowohl in Web- als auch in MS-Office-Umgebungen, flexible Dashboards, Mobilität und eine flexible, skalierbare BI-Plattform.
  • SAP BI ist bekannt für seine tolle 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 Aktuell Historisch
Datenbankoperationen 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 Klubportal CMS
Datensatz 6-18 Monate 27 Jahre
Archiving Ja Ja

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