SAP BI Archiแผนภาพโครงสร้าง: ภาพรวมและคำแนะนำ

⚡ สรุปอย่างชาญฉลาด

SAP สถาปัตยกรรม BI ถูกจัดระเบียบเป็นชั้นข้อมูลเชิงแนวคิด ได้แก่ พื้นที่จัดเก็บข้อมูลชั่วคราว (staging), คลังข้อมูล (data warehouse), ที่เก็บข้อมูลเชิงปฏิบัติการ (operational data store) และคลังข้อมูลย่อย (data mart) โดยมีโครงสร้างแบบสามระดับ คือ ฐานข้อมูล แอปพลิเคชัน และการนำเสนอtracประมวลผล จัดเก็บ และรายงานข้อมูลทางธุรกิจ

  • 📥 ชั้นเตรียมการ (PSA): พื้นที่จัดเก็บข้อมูลถาวร (Persistent Staging Area) จะรับข้อมูลดิบที่ไม่เปลี่ยนแปลงจากระบบต้นทาง
  • 🏢 ชั้นคลังข้อมูล: ข้อมูลประวัติโดยละเอียดจะถูกจัดเก็บไว้ที่นี่ในระยะยาวโดยไม่มีการรวมข้อมูล
  • 🔁 Operaที่เก็บข้อมูลเฉพาะ: ระบบ ODS จัดเก็บข้อมูลที่ได้รับการอัปเดตอย่างสม่ำเสมอ และสามารถกู้คืนข้อมูลคลังสินค้าที่สูญหายได้
  • 📊 ดาต้ามาร์ท (อินโฟคิวบ์): การขอ ArchiData Mart ที่ได้รับการปกป้องจะจัดเก็บข้อมูลที่รวบรวมไว้เพื่อการวิเคราะห์และการรายงาน
  • 🗄️ สามระดับ: ฐานข้อมูล แอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์ (OLAP) และเซิร์ฟเวอร์นำเสนอข้อมูล ประกอบกันเป็นสถาปัตยกรรม BI
  • 🤖 ความช่วยเหลือจาก AI: AI และ SAP Datasphere ปรับปรุงวิธีการสร้างและสืบค้นข้อมูลในระบบ Business Intelligence (BI) ให้ทันสมัยยิ่งขึ้น

SAP บีไอ/บีดับเบิลยู Archiเทคเจอร์

ก่อนที่เราจะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ SAP สถาปัตยกรรม BI เรามาเรียนรู้เกี่ยวกับชั้นต่างๆ ของคลังข้อมูลด้วยระบบ BI กันเถอะ

เลเยอร์แนวคิดของคลังข้อมูลด้วย BI

ชั้นแนวคิดของคลังข้อมูล

พื้นที่เตรียมการถาวร: ข้อมูล extracข้อมูลที่ดึงมาจากระบบต้นทางจะเข้าสู่พื้นที่จัดเก็บข้อมูลชั่วคราว (Persistent Staging Area) ก่อน ข้อมูลในชั้นนี้เป็นข้อมูลดิบและไม่เปลี่ยนแปลง จะถูกรวบรวมและทำความสะอาดในชั้นถัดไปเท่านั้น พื้นที่จัดเก็บข้อมูลชั่วคราวเป็นตารางชั่วคราวที่เก็บข้อมูลและเชื่อมต่อกับพื้นที่ทำงานหรือตารางข้อเท็จจริง หากไม่มีพื้นที่จัดเก็บข้อมูลชั่วคราว การโหลดข้อมูลจะไปจากระบบ OLTP ไปยังระบบปลายทาง ระบบโอแลป โดยตรง ซึ่งขัดขวางประสิทธิภาพของ ระบบโอแอลทีพี.

ชั้นคลังข้อมูล (Data Warehouse Layer): ข้อมูลจากพื้นที่จัดเก็บข้อมูลชั่วคราว (Persistent Staging Area) จะถูกโหลดเข้าสู่ชั้นคลังข้อมูล (Data Warehouse) ซึ่งเป็นที่เก็บข้อมูลขององค์กร ข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ที่นี่เป็นระยะเวลานาน กล่าวคือ ข้อมูลทั้งหมดในอดีต (ตัวอย่างเช่น 5 ปีที่ผ่านมา) ไม่มีการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการรายงาน ระดับความละเอียดของข้อมูลอยู่ที่ระดับรายการย่อย (รายละเอียด)

Operaชั้นจัดเก็บข้อมูลระดับภูมิภาค: ข้อมูลถูกโหลดเข้าไปในระบบ Operaชั้นจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ (ODS) จะอัปเดตข้อมูลจากระบบต้นทางอย่างต่อเนื่องและบ่อยครั้ง ดังนั้นชั้นนี้จึงบันทึกการเปลี่ยนแปลงทั้งหมดที่เกิดขึ้นตลอดทั้งวัน ข้อมูลจาก ODS สามารถโหลดเข้าสู่ชั้นคลังข้อมูลได้ในเวลาที่กำหนด (เช่น สิ้นวัน) นอกจากนี้ยังสามารถใช้เพื่อกู้คืนข้อมูลได้หากชั้นคลังข้อมูลและชั้นดาต้ามาทสูญหาย ODS ไม่ได้ใช้โมเดลสคีมาแบบดาว แต่เป็นไฟล์รูปแบบเรียบ (flat file format)

Archiเลเยอร์ Data Mart ที่ได้รับการปกป้อง: การขอ Archiชั้น Data Mart ที่ได้รับการปกป้อง หรือที่รู้จักกันในชื่อ InfoCube ถูกออกแบบมาเพื่อจัดเก็บข้อมูลสรุปและข้อมูลรวมเป็นระยะเวลานาน ข้อมูลจากชั้น Data Warehouse จะถูกโหลดเข้าไปใน InfoCube และใช้ในการวิเคราะห์และจัดทำรายงาน ประกอบด้วยตารางข้อเท็จจริงกลาง (ตัวเลขสำคัญ) ล้อมรอบด้วยตารางมิติหลายตาราง และรองรับการสืบค้นข้อมูลด้วย BW

ส่วนประกอบสำคัญของก SAP ระบบบีไอ

Business Intelligence เป็นองค์ประกอบหลักของ SAP เน็ตวีเวอร์- รูปด้านล่างแสดงส่วนประกอบสำคัญของระบบ BI

ส่วนประกอบสำคัญของ SAP ระบบบีไอ

  • คลังข้อมูล: ส่วนใหญ่เพื่อยกtracแปลงและโหลดข้อมูลจากระบบต้นทาง
  • แพลตฟอร์ม BI: ประกอบด้วยบริการ BI ที่สนับสนุนการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน โดยมี Analytic Engine ซึ่งประมวลผลข้อมูลที่ร้องขอผ่านการนำทางของ BEx และเครื่องมือต่างๆ เช่น Analysis Process Designer (APD) และ Data Mining สำหรับการรวม การขุดค้น และการวิเคราะห์ข้อมูล
  • บีไอสวีท: เครื่องมือที่ช่วยในการสร้างรายงาน ประกอบด้วย Business Explorer (BEx) ซึ่งมีเครื่องมือสร้างรายงานและวิเคราะห์ที่ยืดหยุ่น

ส่วนต่างๆ ต่อไปนี้ใน Business Explorer สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลได้:

  1. เครื่องวิเคราะห์ BEx (Microsoft เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลบน Excel ที่มีคุณสมบัติคล้ายตาราง Pivot Table)
  2. BEx Web Analyzer (เครื่องมือวิเคราะห์บนเว็บที่มีคุณสมบัติคล้ายตาราง Pivot Table)
  3. BEx Web Application Designer (ลูกค้ากำหนดและ SAP BI (เนื้อหาที่ให้ไว้)
  4. โปรแกรมออกแบบรายงาน BEx (ผลลัพธ์สำหรับเว็บที่จัดรูปแบบอย่างดี)

SAP บีไอ/บีดับเบิลยู Archiเทคเจอร์

ระบบ BI มีโครงสร้างแบบสามระดับ:

เซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูล: ที่ซึ่งข้อมูลถูกจัดเก็บไว้จริง ๆ (ODS, PSA, InfoCube และคลังข้อมูลเมตา)

เซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน: โดยใช้โปรเซสเซอร์ OLAP เป็นหลัก ใช้สำหรับดึงข้อมูลที่จัดเก็บไว้ในเซิร์ฟเวอร์ฐานข้อมูล

เซิร์ฟเวอร์การนำเสนอ: จัดการการรายงานและการเข้าถึงข้อมูล

  1. ข้อมูลคือ extracดึงข้อมูลจากระบบต้นทาง
  2. ข้อมูลจะถูกจัดเก็บไว้ในพื้นที่จัดเก็บข้อมูลถาวร (Persistent Staging Area หรือ PSA) ซึ่งเป็นที่เก็บข้อมูลในรูปแบบที่คล้ายกับข้อมูลต้นฉบับ
  3. ข้อมูลจะถูกทำความสะอาด โหลด และจัดเก็บไว้ในอ็อบเจ็กต์ DataStore
  4. ใน InfoCube ข้อมูลจะถูกแสดงในหลายมิติ
  5. โปรเซสเซอร์ OLAP จะส่งข้อมูลไปยัง Business Explorer เพื่อแสดงผลตามข้อกำหนดการวิเคราะห์แต่ละแบบ
  6. ข้อมูลสามารถเผยแพร่ให้เข้าถึงได้ SAP และไม่ใช่ -SAP คลังข้อมูลโดยบริการ Open Hub (InfoSpoke)

SAP บีไอ/บีดับเบิลยู Archiเทคเจอร์

คำถามที่พบบ่อย

พื้นที่จัดเก็บข้อมูลถาวร (Persistent Staging Area หรือ PSA) คือชั้นจัดเก็บข้อมูลขาเข้า ซึ่งเป็นที่ที่ข้อมูลจากระบบต้นทางจะเข้ามาอยู่ในรูปแบบดิบที่ไม่เปลี่ยนแปลง ช่วยปกป้องประสิทธิภาพของระบบต้นทางและเป็นบัฟเฟอร์ที่ DTP จะใช้ในการโหลดข้อมูลต่อไปยัง InfoProviders

บริการ Open Hub กระจายข้อมูลออกจาก SAP บีดับบลิวถึง SAP และไม่ใช่ -SAP เป้าหมายต่างๆ เช่น ไฟล์ข้อความธรรมดา ตารางฐานข้อมูล หรือแอปพลิเคชันอื่นๆ อ็อบเจ็กต์ InfoSpoke รุ่นเก่าและ Open Hub Destination รุ่นใหม่กว่าจะควบคุมการส่งออกข้อมูลแบบควบคุมนี้

ตัวประมวลผล OLAP หรือเครื่องมือวิเคราะห์ จะอยู่บนเซิร์ฟเวอร์แอปพลิเคชัน ทำหน้าที่ดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล ใช้ตรรกะการสืบค้น เช่น ตัวกรองและการคำนวณ และส่งผลลัพธ์ไปยัง Business Explorer เพื่อใช้ในการรายงานและวิเคราะห์

AI ส่วนใหญ่จะอยู่ในส่วนของการวิเคราะห์ข้อมูล SAP Analytics Cloud เพิ่มการวิเคราะห์ขั้นสูงให้กับข้อมูล BW ในขณะที่ SAP Datasphere และ HANA ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการสร้างแบบจำลองและปรับปรุงประสิทธิภาพ โดยขยายสถาปัตยกรรมแบบเลเยอร์ดั้งเดิมด้วยบริการอัจฉริยะ

ใช่แล้ว มากขึ้นเรื่อยๆ แมชชีนเลิร์นนิงจะวิเคราะห์ข้อมูลต้นฉบับเพื่อแนะนำขั้นตอนการจัดเตรียม การทำความสะอาด และการสร้างแบบจำลอง และอื่นๆ SAP ระบบ AI ผู้ช่วยนักบินของ Joule สามารถแนะนำวัตถุต่างๆ ได้ SAP Datasphere ใช้ AI ในการปรับปรุงการออกแบบไปป์ไลน์ในทุกระดับของคลังข้อมูล

สรุปโพสต์นี้ด้วย: