如何创建包含关键数据的信息对象 SAP BI/BW

⚡ 智能摘要

关键指标信息对象 SAP BW 存储查询中评估的数值,例如金额或数量,并在具有类型、聚合和显示属性的关键指标 InfoObject 目录中创建。

  • 🔢 关键指标信息对象: 用于存储数值,例如金额、数量或数字,以便进行报表生成。
  • 📐 类型和单位: “类型/单位”选项卡设置关键指标类型并指定货币或单位。
  • 聚合: “聚合”选项卡定义了如何汇总值,例如求和或最大值。
  • 🎛️ 屏显: 其他属性控制 BEx 中的小数位数、缩放和显示。
  • 🔁 参考资料和模板: 新的关键指标可以复用现有关键指标的属性。
  • 🤖 人工智能协助: 人工智能会提出聚合规则,并使用关键指标进行预测。

创建包含关键指标的信息对象 SAP BI/BW

什么是关键指标信息对象?

关键指标信息对象保存查询中要评估的数值,例如金额、数量、数字、日期或时间。关键指标在关键指标信息对象目录中创建,并添加到信息提供程序(例如信息立方体和数据结构对象)。

如何创建关键指标信息对象

转到 RSA1 -> 建模 -> 信息对象。右键单击信息区域,然后单击“为关键指标创建信息对象目录”。激活关键指标 信息对象目录现在点击信息对象目录 -> 创建信息对象。

创建包含关键数据的信息对象 SAP BI/BW

  1. 请给出关键数字的技术名称。
  2. 请给出有意义的描述。
  3. 如果新的关键指标与现有的关键指标具有相同的技术属性(其技术名称在此处输入),则需要提及参考关键指标。
  4. 如果新的关键指标具有现有关键指标的一些技术属性,则指定模板(其技术名称在此处输入)。
  5. 点击 Enter 按钮。

创建包含关键数据的信息对象 SAP BI/BW

完成上述步骤后,关键指标信息对象的“编辑”屏幕将打开。“编辑”屏幕包含三个选项卡,如下所示。让我们逐一查看每个选项卡。

  1. 类型/单位
  2. 聚合
  3. 其他属性

标签页:类型/单位

  1. 在此选项卡页面上,您可以确定关键指标类型(金额、数量等)、数据类型和货币/数量单位。
  2. 如果选择关键值类型金额或数量,则必须为该关键值分配货币或数量单位。
  3. 对于关键指标类型“金额”,您可以选择固定货币(例如 USD)或可变货币(例如 0CURRENCY)。
  4. 对于关键指标类型“数量”,您可以选择固定数量单位(例如 KG)或可变数量单位(例如 0UNIT)。

标签页类型/单位

标签页:聚合

聚合是信息立方体中数据的物化、汇总视图。它将信息立方体数据的一个子集整合并存储到一个集合中。 数据库当对包含适当聚合的 InfoCube 执行查询时,查询会直接从数据库读取汇总数据。它也被称为 InfoCube 的“小立方体”。如果 InfoCube 包含大量数据,建议使用聚合。

此选项卡页面设置了数据存储在 BI 表和 BEx 报表中时关键指标行为的聚合规则。

  1. 聚合: 在“聚合”字段中,您可以指定确定关键指标聚合方式的函数(SUM/MAX/MIN)。
  2. 异常聚合: 您可以在 Business Explorer 中指定函数(最后一个值、第一个值、最大值或最小值),该函数决定如何使用参考特征聚合关键指标。
  3. 异常聚合的参考特征: 您可以选择用于汇总关键指标的特征;通常这是一个时间特征。
  4. 累计值/非累计值: 非累积值是指在一个或多个对象级别上,始终与时间相关的非聚合关键指标。

标签页聚合

标签页:附加属性

  1. 此选项卡页面主要用于更改 Business Explorer (BEx) 中关键指标显示类型(小数位数、显示缩放等)的默认设置。
  2. 它还允许您设置具有最高精度的关键指标,该指标在内部处理计算时会使用更多的小数位,从而减少舍入误差,但代价是速度降低。

标签页附加属性

最后,保存并激活关键人物。

常见问题

参考关键指标使新的关键指标共享现有关键指标的所有技术属性,并与其保持关联。模板仅复制这些属性作为起点,之后新的关键指标将独立存在,并且可以进行更改。

数量和数值关键指标代表测量值,如果没有单位就没有意义。 SAP 需要为金额指定货币,为数量指定计量单位,以便在报告中正确显示、转换和汇总这些值。

累计关键指标通常是对各项特征进行汇总,例如销售收入。非累计关键指标,例如库存水平或员工人数,不能简单地随时间累加,而必须相对于某个时间点进行评估。

是。 该 SAP Joule AI 助手可以根据源数据建议关键指标类型、单位和聚合函数,并解释异常聚合,提供帮助。ping 顾问能够更准确、更快速地配置关键数据。

机器学习会读取历史关键指标值,例如数量和金额,以训练预测和异常检测模型。 SAP 分析云的预测功能可以将这些关键数据向前推演,用于规划。

总结一下这篇文章: