SAP BI ArchiTeksturdiagram: Oversiktsveiledning

by: Jessica Blake Jessica Blake
Hours oppdatert

⚡ Smart oppsummering

SAP BI-arkitektur er organisert i konseptuelle datavarehuslag, staging, datavarehus, operativt datalager og datamart, på tvers av en trelags database-, applikasjons- og presentasjonsstruktur som eks.tracts, lagrer og rapporterer forretningsdata.

  • 📥 Staging-lag (PSA): Det vedvarende oppsamlingsområdet mottar rådata, uendrede data fra kildesystemer.
  • 🏢 Datavarehuslag: Detaljerte historikkdata lagres her på lang sikt uten aggregering.
  • 🔁 Operanasjonalt datalager: ODS-systemet inneholder ofte oppdaterte data og kan gjenopprette tapte lagerdata.
  • 📊 Data Mart (InfoCube): Ocuco Architecsted Data Mart lagrer aggregerte data for analyse og rapportering.
  • 🗄️ Tre nivåer: Database-, applikasjons- (OLAP) og presentasjonsservere danner BI-arkitekturen.
  • 🤖 AI-hjelp: AI og SAP Datasphere moderniserer hvordan BI-lag bygges og spørres.
Les mer

SAP BI/BW Architecture

Før vi lærer mer om SAP BI-arkitektur, la oss lære om de konseptuelle lagene i datavarehus med BI.

Konseptuelle lag av datavarehus med BI

Konseptuelle lag av datavarehus

Vedvarende oppsamlingsområde: DataeksemplettracData som lastes inn fra kildesystemene går først inn i det vedvarende oppsamlingsområdet. Dataene på dette laget er rå og uendret; de konsolideres og renses bare i de neste lagene. Oppsamlingsområdet er en midlertidig tabell som inneholder dataene og kobles til arbeidsområdet eller faktatabellene. Uten et oppsamlingsområde ville datalastingen gått fra OLTP-systemet til OLAP-systemet direkte, noe som hemmer ytelsen til OLTP-system.

Datavarehuslaget (DWH-laget): Data fra det vedvarende oppsamlingsområdet lastes inn i datalagerlaget, som inneholder bedriftens informasjonslager. Data lagres her over en lengre periode, det vil si alle historiske data (for eksempel de siste 5 årene). Det er ingen aggregering av rapporteringsrelevante data; granulariteten er på linjeelementnivå (detaljert nivå).

Operanasjonalt datalagringslag: Data lastes inn i OperaDet nasjonale datalagerlaget (ODS) lastes inn i datalagerlaget svært ofte og kontinuerlig fra kildesystemene, så dette laget inneholder alle endringene som gjøres i løpet av dagen. Data fra ODS kan lastes inn i datalagerlaget på bestemte tidspunkter (for eksempel slutten av dagen). Det kan også brukes til å gjenopprette data hvis lager- og datalagerlagene går tapt. ODS er ikke basert på en stjerneskjemamodell; den er i flatt filformat.

ArchiBeskyttet datamartlag: Ocuco ArchiDet beskyttede datavarehuset, også kjent som InfoCube, er designet for å lagre oppsummerte og aggregerte data over lange perioder. Data fra datavarehuset lastes inn i det og brukes i analyse og rapportering. Det består av en sentral faktatabell (nøkkeltall) omgitt av flere dimensjonstabeller og støtter BW-spørringer.

Nøkkelkomponenter i en SAP BI System

Business Intelligence er en kjernekomponent i SAP NetWeaver. Figuren under viser nøkkelkomponentene i et BI-system.

Nøkkelkomponenter i SAP BI System

  • Datavarehus: hovedsakelig til ekstract, transformere og laste inn data fra kildesystemer.
  • BI-plattform: inneholder BI-tjenester som støtter kompleks analyse. Den inneholder den analytiske motoren, som behandler data som forespurtes via BEx-navigasjon, og verktøy som Analysis Process Designer (APD) og Data Mining for sammenslåing, utvinning og analyse av data.
  • BI Suite: verktøy som hjelper med å lage rapporter. Den inneholder Business Explorer (BEx), som tilbyr fleksible rapporterings- og analyseverktøy.

Følgende områder i Business Explorer kan brukes til dataanalyse:

  1. BEx-analysator (Microsoft Excel-basert analyseverktøy med pivottabelllignende funksjoner).
  2. BEx Web Analyzer (nettbasert analyseverktøy med pivottabelllignende funksjoner).
  3. BEx Web Application Designer (kundedefinert og SAP BI Innhold levert).
  4. BEx Report Designer (høyformatert webutdata).

RELATERTE ARTIKLER

SAP BI/BW Architecture

BI har en trelagsarkitektur:

Databaseserver: hvor data lagres fysisk (ODS, PSA, InfoCube og metadata-arkivet).

Applikasjonsserver: basert på OLAP-prosessoren. Den brukes til å hente data lagret på databaseserveren.

Presentasjonsserver: administrerer rapportering og datatilgang.

  1. Dataene er eks.trachentet fra kildesystemene.
  2. Data lagres i det persistente oppsamlingsområdet (PSA), som inneholder kildelignende data.
  3. Data renses, lastes inn og lagres i DataStore-objektet.
  4. Data vises i flere dimensjoner i infokuben.
  5. Data gjøres tilgjengelige av OLAP-prosessoren for Business Explorer for visning i henhold til analysekrav.
  6. Data kan gjøres tilgjengelig for SAP og ikke-SAP datamarts av Open Hub-tjenesten (InfoSpoke).

SAP BI/BW Architecture

Spørsmål og svar

Det persistente oppsamlingsområdet (PSA) er det innkommende oppsamlingslaget der data fra kildesystemer først lander i sin rå, uendrede form. Det beskytter kildesystemets ytelse og gir en buffer som en DTP laster data videre fra til InfoProviders.

Open Hub-tjenesten distribuerer data ut av SAP BW til SAP og ikke-SAP mål som flate filer, databasetabeller eller andre applikasjoner. Det eldre InfoSpoke-objektet og den nyere Open Hub Destination kontrollerer denne kontrollerte dataeksporten.

OLAP-prosessoren, eller den analytiske motoren, sitter på applikasjonsserveren. Den henter data fra databaselaget, bruker spørrelogikk som filtre og beregninger, og sender resultatene til Business Explorer for rapportering og analyse.

AI sitter hovedsakelig i analyselaget. SAP Analytics Cloud legger til utvidet analyse over BW-data, mens SAP Datasphere og HANA bruker maskinlæring for modellering og ytelse, og utvider den klassiske lagdelte arkitekturen med intelligente tjenester.

I økende grad, ja. Maskinlæringsprofiler bruker kildedata for å foreslå trinn for oppretting, rensing og modellering, og SAP Joule AI-copilot kan anbefale objekter. SAP Datasphere, AI effektiviserer pipeline-design på tvers av lagerlagene.

Oppsummer dette innlegget med: