Mi a SAP KETTŐS? Bevezetés az üzleti intelligencia modulba

Üzleti intelligencia (BI)

Az üzleti intelligencia (BI) egy olyan alkalmazás, amely a szervezet által birtokolt nyers adatok jelentését adja. A nyers adatokat megtisztítják, tárolják és üzleti logikákkal alkalmazzák, hogy hasznosak legyenek a vállalati felhasználók számára a jobb üzleti döntések meghozatalában. Ezek az adatok jelentések formájában jeleníthetők meg, illetve táblázatok, diagramok stb. formájában megjeleníthetők, ami hatékonyan, könnyebben elemezhető és üzleti döntéseket hoz.

A vállalatok minden üzleti tevékenység során adatokat hoznak létre vevőkről, beszállítókról és belső tevékenységekről. Ezen adatok alapján a különböző részlegek (HR, Pénzügy, Számvitel, Marketing stb.) munkatársai elkészítik munkatervüket.

Az üzleti intelligencia sokféle eszközkészletet ölel fel, amelyekből a Data Ware House konszolidálja és betölti a különböző forrásrendszerekből származó adatokat, míg a jelentéskészítő eszközöket, például a Query Designert, a Web Application Designer-t és az Analyzert főként az összevont adatokat megjelenítő jelentések készítésére használják. valami által Adattárház elemzési célból.

Az üzleti intelligencia a SAP termék, amely főként arra összpontosít, hogy ügyfelei/szervezetei számára egy felhasználóbarát és nagyon hasznos adatábrázolási formát biztosítson, amely hasznos lehet az elemzési célokhoz és az üzleti döntések meghozatalához.

Üzleti intelligencia

Összefoglalva, Üzleti intelligencia eszközök a nyers adatokat jelentésekké alakíthatja, amelyeket döntéshozatalhoz és üzleti előrejelzésekhez használnak fel.

Miért van szükségünk Datawarehouse-ra és BI-ra?

A szervezetek különböző típusú adatokkal rendelkeznek, például pénzügyi, emberi erőforrás, vevői, beszállítói adatok stb., amelyeket különböző típusú tárolóegységeken tárolhatnak, mint pl. DBMS, Excel lapok, SAP R/3 rendszerek stb... Még a vállalat belső adatai is gyakran sok különböző rendszer között vannak elosztva, és nincsenek különösebben jól formázva.

Üzleti tranzakciós jelentés

A Data Warehouse segíthet az adatok rendszerezésében. Heterogén adatforrásokat egyesít, amelyek többnyire és részleteiben különböznek egymástól. A BI Tools segítségével értelmes jelentéseket készíthetünk

Mitől SAP A BI hatékonyabb BI eszköz?

  • A BI-n keresztül az összes információhoz egyetlen hozzáférési pont érhető el. A különböző forrásokból származó adatok egyetlen helyen (pl. BI) érhetők el.
  • A különböző forrásokból gyűjtött adatokat jelentések formájában mutatjuk be, amelyek hatékonyan alkalmasak az adatok magas szintű elemzésére.
  • SAP A BI könnyen használható grafikus felhasználói felületet és jobb formázást biztosít
  • Néhány kulcsfontosságú funkció SAP A BI jobb, mint a pihenés, az elemző képessége többdimenziós adatforrások webes és MS irodai környezetben egyaránt, rugalmas irányítópultok, mobilitás és rugalmas, méretezhető BI platform.
  • SAP A BI fantasztikus tulajdonságairól ismert lekérdezés teljesítménye, miközben kevés adminisztrációt igényel
  • Mobil BI útközbeni végfelhasználók számára
  • Egyszerű integráció más platformokkal

SAP BI/ Data Warehouse vs. OLTP rendszerek

OLTP (online tranzakciófeldolgozás):

OLTP A rendszerek részletes napi tranzakciós adatokkal rendelkeznek, amelyek folyamatosan változnak. Például R/3 vagy bármilyen más adatbázis.

OLAP (Online Analytical Processing):

OLAP A rendszerek elemzési céllal rendelkeznek adatokkal. A rendszer bemenete OLTP-rendszerekből származik. Az OLTP rendszerek adatait az adatok elemzési célú előkészítésére használják fel.

Az üzleti intelligencia egy OLAP rendszer.

OLTP rendszerek (Operatív környezet) DWH/OLAP rendszerek (informatív környezet)
Target Hatékonyság az üzleti folyamatok automatizálásán keresztül Tudás generálása

(Versenyelőny)

prioritások Magas rendelkezésre állás, nagyobb adatmennyiség Egyszerű használat, rugalmas hozzáférés az adatokhoz
Az adatok megtekintése Részletes Gyakran összesítve
Az adatok kora Jelenlegi Történelmi
Adatbázis műveletek Hozzáadás, módosítás, törlés, frissítés és olvasás Olvass
Tipikus adatszerkezetek Relációs (lapos táblázatok, magas normalizálás Többdimenziós szerkezet
Adatok integrálása különböző modulokból/alkalmazásokból Minimális Átfogó
adatbázisba 6-18 hónap 27 év
Archiving Igen Igen

Ellenőrizze még:- OLTP vs OLAP: Különbség az OLTP és az OLAP között