SAP BI ArchiDiagram Struktur: Gambaran Umum Tutorial

Oleh: jessica blake jessica blake
Hours Updated

⚡ Ringkasan Cerdas

SAP Arsitektur BI diorganisasikan ke dalam lapisan gudang data konseptual, staging, gudang data, penyimpanan data operasional, dan data mart, di seluruh struktur basis data, aplikasi, dan presentasi tiga tingkat yang mencakuptracts, menyimpan, dan melaporkan data bisnis.

  • 📥 Lapisan Staging (PSA): Area Pementasan Permanen menerima data mentah yang tidak diubah dari sistem sumber.
  • 🏢 Lapisan Gudang Data: Data riwayat terperinci disimpan di sini untuk jangka panjang tanpa agregasi.
  • 🔁 OperaPenyimpanan Data nasional: ODS menyimpan data yang sering diperbarui dan dapat memulihkan data gudang yang hilang.
  • 📊 Data Mart (InfoCube): The ArchiData Mart yang terlindungi menyimpan data yang telah diagregasi untuk analisis dan pelaporan.
  • ️ Tiga Tingkat: Arsitektur BI terdiri dari basis data, aplikasi (OLAP), dan server presentasi.
  • 🤖 Bantuan AI: AI dan SAP Datasphere memodernisasi cara lapisan BI dibangun dan dikueri.
Baca Selengkapnya

SAP BI/BW Architekstur

Sebelum kita mempelajari lebih lanjut tentang SAP Arsitektur BI, mari kita pelajari tentang lapisan konseptual dari data warehousing dengan BI.

Lapisan Konseptual Data Warehousing dengan BI

Lapisan Konseptual Pergudangan Data

Area Penampungan Permanen: Data tersebut misalnyatracData yang diambil dari sistem sumber pertama kali masuk ke Area Staging Permanen. Data pada lapisan ini masih mentah dan tidak berubah; data tersebut hanya dikonsolidasikan dan dibersihkan pada lapisan berikutnya. Area staging adalah tabel sementara yang menyimpan data dan terhubung ke area kerja atau tabel fakta. Tanpa area staging, pemuatan data akan langsung dari sistem OLTP ke... sistem OLAP secara langsung, yang menghambat kinerja sistem OLTP.

Lapisan Gudang Data (Lapisan DWH): Data dari Area Staging Permanen dimuat ke dalam lapisan gudang data, yang menyimpan repositori informasi perusahaan. Data disimpan di sini untuk jangka waktu yang lebih lama, yaitu seluruh data historis (misalnya, 5 tahun terakhir). Tidak ada agregasi data yang relevan untuk pelaporan; granularitasnya berada pada tingkat item baris (detail).

OperaLapisan Penyimpanan Data Nasional: Data dimuat ke dalam OperaLapisan Penyimpanan Data Nasional (ODS) menerima data secara berkala dan terus menerus dari sistem sumber, sehingga lapisan ini berisi semua perubahan yang dilakukan sepanjang hari. Data dari ODS dapat dimuat ke lapisan gudang data pada waktu-waktu tertentu (misalnya, akhir hari). ODS juga dapat digunakan untuk memulihkan data jika lapisan gudang data dan data mart hilang. ODS tidak berbasis pada model skema bintang; melainkan dalam format file datar.

ArchiLapisan Data Mart Terlindungi: The ArchiLapisan Data Mart Terlindungi, juga dikenal sebagai InfoCube, dirancang untuk menyimpan data yang diringkas dan diagregasi dalam jangka waktu lama. Data dari lapisan gudang data dimuat ke dalamnya dan digunakan dalam analisis dan pelaporan. Lapisan ini terdiri dari tabel fakta pusat (angka kunci) yang dikelilingi oleh beberapa tabel dimensi dan mendukung kueri BW.

Komponen Utama a SAP Sistem BI

Business Intelligence adalah komponen inti dari SAP NetWeaver. Gambar di bawah menunjukkan komponen utama sistem BI.

Komponen Utama dari SAP Sistem BI

  • Pergudangan data: terutama untuk mantantracMengukir, mengubah, dan memuat data dari sistem sumber.
  • Platform BI: Berisi layanan BI yang mendukung analisis kompleks. Di dalamnya terdapat Analytic Engine, yang memproses data yang diminta melalui navigasi BEx, dan alat-alat seperti Analysis Process Designer (APD) dan Data Mining untuk menggabungkan, menggali, dan menganalisis data.
  • BI Suite: alat-alat yang membantu membuat laporan. Di dalamnya terdapat Business Explorer (BEx), yang menyediakan alat pelaporan dan analisis yang fleksibel.

Area-area berikut di Business Explorer dapat digunakan untuk analisis data:

  1. Penganalisis BEx (Microsoft Alat analisis berbasis Excel dengan fitur mirip tabel pivot.
  2. BEx Web Analyzer (alat analisis berbasis web dengan fitur mirip tabel pivot).
  3. BEx Web Application Designer (ditentukan pelanggan dan SAP BI Konten disediakan).
  4. Perancang Laporan BEx (output web yang diformat dengan sangat baik).

ARTIKEL TERKAIT

SAP BI/BW Architekstur

BI memiliki arsitektur tiga tingkat:

Server Database: di mana data disimpan secara fisik (ODS, PSA, InfoCube, dan repositori metadata).

Server Aplikasi: Berdasarkan prosesor OLAP. Digunakan untuk mengambil data yang tersimpan di server basis data.

Server Presentasi: Mengelola pelaporan dan akses data.

  1. Data tersebut adalah extracdiambil dari sistem sumber.
  2. Data disimpan sementara di Area Penyimpanan Sementara (Persistent Staging Area/PSA), yang menyimpan data yang menyerupai sumber aslinya.
  3. Data dibersihkan, dimuat, dan disimpan dalam Objek DataStore.
  4. Data dilihat dari berbagai dimensi di InfoCube.
  5. Data disediakan oleh prosesor OLAP kepada Business Explorer untuk ditampilkan sesuai dengan kebutuhan analisis.
  6. Data dapat tersedia untuk SAP dan nonSAP Data mart oleh Open Hub Service (InfoSpoke).

SAP BI/BW Architekstur

Pertanyaan Umum Demo Slot

Persistent Staging Area (PSA) adalah lapisan penampungan data masuk tempat data dari sistem sumber pertama kali masuk dalam bentuk mentah dan tidak berubah. PSA melindungi kinerja sistem sumber dan menyediakan penyangga tempat DTP memuat data selanjutnya ke InfoProvider.

Layanan Open Hub mendistribusikan data keluar dari SAP Hitam putih ke SAP dan nonSAP Target seperti file teks biasa, tabel basis data, atau aplikasi lain. Objek InfoSpoke yang lebih lama dan Open Hub Destination yang lebih baru mengontrol ekspor data terkontrol ini.

Prosesor OLAP, atau Mesin Analitik, berada di server aplikasi. Prosesor ini mengambil data dari lapisan basis data, menerapkan logika kueri seperti filter dan perhitungan, dan menyajikan hasilnya ke Business Explorer untuk pelaporan dan analisis.

AI sebagian besar berada di lapisan analitik. SAP Analytics Cloud menambahkan analitik yang ditingkatkan pada data BW, sementara SAP Datasphere dan HANA menggunakan pembelajaran mesin untuk pemodelan dan kinerja, memperluas arsitektur berlapis klasik dengan layanan cerdas.

Semakin sering, ya. Pembelajaran mesin memprofilkan data sumber untuk menyarankan langkah-langkah penahapan, pembersihan, dan pemodelan, dan SAP Asisten AI Joule dapat merekomendasikan objek. Di SAP Datasphere, AI menyederhanakan desain pipeline di seluruh lapisan gudang data.

Ringkaslah postingan ini dengan: