Что такое SAP BI? 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.

Business Intelligence — это продукт SAP, 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.

Business Intelligence

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, системы SAP R/3 и т. д… Даже внутренние данные компании часто распределены по множеству различных систем и не очень хорошо отформатированы.

Отчет о бизнес-операциях

Хранилище данных может помочь организовать данные. Он объединяет разнородныхneoИсточники данных США, которые в основном различаются по своему назначению.tails. Используя инструменты BI, можно получать содержательные отчеты.

Что делает SAP BI более эффективным инструментом 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.
  • Одной из ключевых функций, которая делает SAP BI лучше остальных, является 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 (оперативная среда) Системы DWH/OLAP (информационная среда)
цель 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