Что такое SAP БИ? Введение в модуль бизнес-аналитики
Бизнес-аналитика (BI)
Бизнес-аналитика (BI) — это приложение, используемое для придания смысла необработанным данным, имеющимся в организации. Необработанные данные очищаются, сохраняются и применяются с помощью бизнес-логики, чтобы корпоративные пользователи могли принимать более эффективные бизнес-решения. Эти данные могут быть представлены в виде отчетов и отображены в виде таблиц, диаграмм и т. д., что позволяет эффективнее и проще анализировать и принимать бизнес-решения.
В ходе всей деловой деятельности компании создают данные о клиентах, поставщиках и внутренней деятельности. На основе этих данных сотрудники различных отделов, таких как HR, финансовый, бухгалтерский учет, маркетинг и т. д., готовят свой план работы.
Бизнес-аналитика включает в себя разнообразный набор инструментов, из которых хранилище данных консолидирует и загружает данные из различных исходных систем, а такие инструменты отчетности, как конструктор запросов, конструктор веб-приложений и анализатор, в основном используются для создания отчетов, которые отображают консолидированные данные. посредством Хранилище данных для целей анализа.
Бизнес-аналитика – это SAP продукт, который в основном ориентирован на предоставление своим клиентам/организациям удобной и очень полезной формы представления данных, которая может быть полезна для целей анализа и принятия бизнес-решений.
Подводя итог, Инструменты бизнес-аналитики преобразовывать необработанные данные в отчеты, которые используются для принятия решений и бизнес-прогнозирования.
Зачем нам нужны хранилища данных и BI?
Организации имеют различные виды данных, такие как финансы, человеческие ресурсы, данные о клиентах, поставщиках и т. д., которые могут храниться на разных типах единиц хранения, таких как СУБД, листы Excel, SAP Системы R/3 и т. д.… Даже внутренние данные компании часто распределены по множеству различных систем и не очень хорошо отформатированы.
Хранилище данных может помочь организовать данные. Он объединяет разнородные источники данных, которые по большей части различаются в деталях. Используя инструменты BI, можно получать содержательные отчеты.
То, что делает SAP BI более эффективный инструмент BI?
- Единая точка доступа ко всей информации возможна через BI. Доступ к данным из различных источников можно получить в одном месте (т. е. в BI).
- Данные, собранные из различных источников, представлены в виде отчетов, что удобно для анализа данных на высоком уровне.
- SAP BI обеспечивает простой в использовании графический интерфейс и улучшенное форматирование.
- Некоторые из ключевых функций, которые делают SAP BI лучше остального — это его способность анализировать многомерный источники данных как в веб-среде, так и в MS Office, гибкие информационные панели, мобильность и гибкая масштабируемая платформа BI.
- SAP BI известен своими потрясающими производительность запроса, требуя при этом небольшого администрирования
- Мобильный BI для конечных пользователей в пути
- Простая интеграция с другими платформами
SAP BI/Хранилище данных против. OLTP-системы
OLTP (онлайн-обработка транзакций):
OLTP системы имеют подробные данные о ежедневных транзакциях, которые постоянно меняются. Например, R/3 или любая другая база данных.
OLAP (онлайн-аналитическая обработка):
OLAP системы имеют данные для целей анализа. Входные данные для этой системы поступают из OLTP-систем. Данные из систем OLTP используются для подготовки данных для целей анализа.
Бизнес-аналитика — это система OLAP.
OLTP-системы (Operaтивная среда) | Системы DWH/OLAP (информационная среда) | |
---|---|---|
Target | Эффективность за счет автоматизации бизнес-процессов | Генерирование знаний
(Конкурентное преимущество) |
Приоритеты | Высокая доступность, больший объем данных | Простой в использовании, гибкий доступ к данным |
Просмотр данных | Детальная | Часто агрегируются |
Возраст данных | Текущий | Исторические |
Операции с базой данных | Добавляйте, изменяйте, удаляйте, обновляйте и читайте | Читать |
Типичные структуры данных | Реляционный (плоские таблицы, высокая нормализация | Многомерная структура |
Интеграция данных из различных модулей/приложений | Минимальные | Всесторонний |
Dataset | 6-18 месяцев | 27 лет |
ArchiВинг | Да | Да |
Также проверьте: - OLTP против OLAP: разница между OLTP и OLAP