O que é a SAP BI? Introdução ao Módulo Business Intelligence

Inteligência de negócios (BI)

Business intelligence (BI) é uma aplicação utilizada para dar significado aos dados brutos que uma organização possui. Os dados brutos são limpos, armazenados e aplicados com lógicas de negócios para serem úteis para os usuários corporativos tomarem melhores decisões de negócios. Esses dados podem ser apresentados na forma de relatórios e podem ser exibidos na forma de tabelas, gráficos etc., o que é eficiente e fácil de analisar e tomar decisões de negócios.

Durante todas as atividades comerciais, as empresas criam dados sobre clientes, fornecedores e atividades internas. Com base nesses dados, funcionários de diversos departamentos como RH, Finanças, Contabilidade, Marketing etc. elaboram seu plano de trabalho.

Business Intelligence abrange um conjunto variado de ferramentas, das quais o Data Ware House consolida e carrega os dados dos diferentes sistemas de origem, enquanto ferramentas de relatórios como Query Designer, Web Application Designer e Analyzer são usadas principalmente para criar relatórios que exibem os dados consolidados pelo Armazém de dados para fins de análise.

Inteligência de Negócios é um SAP produto que se concentra principalmente em fornecer aos seus clientes/organizações uma forma amigável e muito útil de representar dados que podem ser úteis para fins de análise e tomada de decisões de negócios.

Business Intelligence

Em suma, Ferramentas de Business Intelligence transformar dados brutos em relatórios usados ​​para tomada de decisões e previsões de negócios.

Por que precisamos de Datawarehouse e BI?

As organizações têm diferentes tipos de dados, como dados financeiros, de recursos humanos, de clientes, de fornecedores, etc., que podem ser armazenados em diferentes tipos de unidades de armazenamento, como DBMS, Planilhas Excel, SAP Sistemas R/3, etc…Mesmo os dados internos da empresa são frequentemente distribuídos por muitos sistemas diferentes e não são particularmente bem formatados.

Relatório de transações comerciais

Um Data Warehouse pode ajudar a organizar os dados. Reúne fontes de dados heterogêneas, em sua maioria e diferentes em seus detalhes. Usando ferramentas de BI é possível obter relatórios significativos

O que faz SAP Ferramenta de BI mais eficaz?

  • Um ponto único de acesso a todas as informações é possível através do BI. Os dados de diversas fontes podem ser acessados ​​em um único local (ou seja, BI).
  • Os dados coletados de diversas fontes são apresentados na forma de relatórios que são eficientes para a análise dos dados em alto nível.
  • SAP BI fornece GUI fácil de usar e melhor formatação
  • Algumas das principais funcionalidades que tornam SAP BI melhor que o descanso é a sua capacidade de analisar multidimensional fontes de dados em ambientes web e MS office, painéis flexíveis, mobilidade e uma plataforma de BI flexível e escalável.
  • SAP BI é conhecido por seu incrível desempenho da consulta, embora exija pouca administração
  • BI móvel para usuários finais em trânsito
  • Fácil Integração com outras plataformas

SAP BI/Data Warehouse vs. Sistemas OLTP

OLTP (processamento de transações on-line):

OLTP os sistemas detalham dados de transações do dia a dia que estão sempre mudando. Por exemplo, R/3 ou qualquer outro banco de dados.

OLAP (Processamento Analítico Online):

OLAP os sistemas possuem dados para fins de análise. A entrada para este sistema vem de sistemas OLTP. Os dados dos sistemas OLTP são utilizados para preparar os dados para fins de análise.

Business Intelligence é um sistema OLAP.

Sistemas OLTP (Operaambiente ativo) Sistemas DWH/OLAP (Ambiente Informativo)
Target Eficiência através da automação de processos de negócios Gerando Conhecimento

(Vantagem competitiva)

Prioridades Alta disponibilidade, maior volume de dados Simples de usar e acesso flexível aos dados
Visualização de dados Detalhado Agregado frequentemente
Era dos Dados Atual Histórico
operações de banco de dados Adicionar, modificar, excluir, atualizar e ler Leia
Estruturas de dados típicas Relacional (tabelas planas, alta normalização Estrutura Multidimensional
Integração de dados de vários módulos/aplicativos Minimo Cuidado integral
Conjunto de dados 6-18 meses 27 Anos
Archiving Sim Sim

Verifique também: - OLTP vs OLAP: diferença entre OLTP e OLAP

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