Vad är DSO i SAP BW? Varför använda det?

By: Jessica Blake Jessica Blake
Hours Uppdaterad

⚡ Smart sammanfattning

Ett DataStore-objekt (DSO) i SAP BW är en tvådimensionell transparent tabell som lagrar konsoliderade, rensade transaktions- eller masterdata med lägsta möjliga granularitet, med stöd för överskrivningsfunktioner och rapportering på detaljerad nivå innan data flyttas till en infokub.

  • 🗄️ DataStore-objekt: En tvådimensionell transparent tabell som lagrar rensad data med lägsta granularitet.
  • 🔍 Detaljerad rapportering: Data lagras på detaljerad nivå, så rapportering på dokumentnivå är möjlig från en distributionsnätsleverantör.
  • 🔁 Överskrivningsalternativ: Till skillnad från en infokub kan en distributionsnätsleverantör skriva över nyckeltal när egenskaperna matchar.
  • 📥 Nytt och aktivt: Inlästa poster finns i den nya tabellen tills aktiveringen flyttar dem till den aktiva tabellen.
  • 🗃️ Tre typer: DSO:er klassificeras som standard, direktuppdateringsoptimerade och skrivoptimerade.
  • 🤖 AI-hjälp: AI och SAP Datasphere använder rena DSO-data som en pålitlig bas för analyser.
Läs mer

Vad är DSO i SAP BW

Vad är en DSO?

En DSO är en tvådimensionell lagringsenhet som huvudsakligen lagrar konsoliderad och rensad transaktionsdata eller masterdata med lägsta granularitet. DSO står för DataStore Object.

  • Det är ett tvådimensionellt transparent bord.
  • Data lagras på detaljnivå.
  • Med en DSO är det också möjligt att skriva över datafält.
  • Detaljerad rapportering kan erhållas från en distributionsnätsleverantör.

Varför använda en DSO?

Ta exemplet med försäljningsorderdata, vilket är t.ex.tracted från en SAP R/3-system (OLTP: Online Transaction Processing-data som ständigt ändras) till BI. Försäljningsordrar som skapats i R/3 kan redigeras när som helst efter att posten har skapats. Initialt ex-posternatracinförlivas i BI, och när de har ändrats i R/3 måste ändringarna återspeglas i BI.

DSO i SAP BW

  • Data är extracted från SAP R/3-systemet och laddas in i DataStore-objektet.
  • Initialt lagras poster med statusen Ny i den nya tabellen.
  • När DSO-data har aktiverats lagras data i den aktiva tabellen och den nya tabellen innehåller den inte längre.
  • När poster ändras i R/3, exkluderas ändringarnatracin i DSO:n för att återspeglas i BI.
  • Data lagras i den nya tabellen tills DSO-innehållet aktiveras, och laddas sedan in i Infokub från vilka rapporter levereras.
  • En distributionsnätsleverantör har överskrivnings- och additiv funktionalitet. Om alla egenskaper är desamma aggregeras eller överskrivs nyckeltal baserat på den valda funktionaliteten.
  • En infokub är additiv till sin natur: om alla egenskaper är desamma aggregeras nyckeltal.

RELATERADE ARTIKLAR

Typer av DSO

DSO:er kan klassificeras i följande typer:

  1. Standard DSO
  2. Direktuppdatering DSO
  3. Skrivoptimerad DSO

Vanliga frågor

En distributionsnätsleverantör lagrar rengjorda, detaljerade data i transparenta tabeller och kan skriva över nyckeltal, vilket stödjer rapportering på dokumentnivå. En infokub lagrar sammanfattade, aggregerade data på det utökade stjärnschemat och är additiv. Distributionsnätsleverantörer matar ofta in data i infokuber.

Nyckelfält gör varje DSO-post unik, som en primärnyckel. Datafält innehåller de återstående värdena, såsom nyckeltal och attribut. Under aktiveringen skrivs poster med samma nyckelfält över eller aggregeras baserat på DSO-inställningarna.

Med överskrivning ersätter en ny post med samma nyckel det befintliga nyckeltalet. Med additiv läggs det nya värdet till det befintliga. Överskrivning passar ändrade data som orderstatus; additiv passar kumulativa totaler.

DSO:er innehåller rena, detaljerade data som maskininlärning och SAP Användning av Analytics Cloud för prognoser och avvikelsedetektering. SAP Datasphere, AI läser detta betrodda lager för att få fram insikter och besvara frågor på naturligt språk utan manuella frågor.

Ja. Maskininlärning profilerar DSO-poster för att flagga dubbletter, saknade nycklar och extremvärden innan data rapporteras. Denna intelligenta validering förbättrar tillförlitligheten hos de detaljerade data som matar informationskuber och frågor.

Sammanfatta detta inlägg med: