Бизнес-аналитика (BI) - это приложение, используемое для придания значения необработанным данным, имеющимся в организации. Необработанные данные очищаются, сохраняются и применяются с помощью бизнес-логики, чтобы быть полезными корпоративным пользователям для принятия более эффективных бизнес-решений. Эти данные могут быть представлены в виде отчетов и могут отображаться в виде таблиц, диаграмм и т. Д., Что является эффективным и простым для анализа и принятия бизнес-решений.
В ходе всей своей коммерческой деятельности компании создают данные о клиентах, поставщиках и внутренней деятельности. На основе этих данных сотрудники различных отделов, таких как HR, Финансы, Бухгалтерия, Маркетинг и т. Д., Составляют свой план работы.
Business Intelligence включает в себя разнообразный набор инструментов, из которых Data Ware House объединяет и загружает данные из различных исходных систем, в то время как инструменты отчетности, такие как конструктор запросов, конструктор веб-приложений и анализатор, в основном используются для создания отчетов, в которых отображаются консолидированные данные. хранилищем 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, которые могут быть полезны для целей анализа и принятия бизнес-решений.
Таким образом, инструменты бизнес-аналитики преобразуют необработанные данные в отчеты, которые используются для принятия решений и бизнес-прогнозирования.
Зачем нам нужны хранилища данных и бизнес-аналитика?
У организаций есть разные виды данных, такие как финансы, данные о людских ресурсах, клиентах, поставщиках и т. Д., Которые могут храниться в различных типах единиц хранения, таких как СУБД, таблицы Excel, системы SAP R / 3 и т. Д. Даже внутренние данные компании часто распространяется по разным системам и не очень хорошо отформатирован.
Хранилище данных может помочь организовать данные. Он объединяет разнородные источники данных, которые в большинстве своем различаются по деталям. Используя инструменты бизнес-аналитики, можно создавать содержательные отчеты
Что делает SAP BI более эффективным инструментом бизнес-аналитики?
- Единая точка доступа ко всей информации возможна через BI. Доступ к данным из разных источников можно получить в одном месте (например, в BI).
- Данные, собранные из различных источников, представлены в виде отчетов, которые эффективны для анализа данных на высоком уровне.
- SAP BI предоставляет простой в использовании графический интерфейс и лучшее форматирование
- Некоторые из ключевых функций, которые делают SAP BI лучше остальных, - это способность анализировать многомерные источники данных как в веб-средах, так и в офисных средах MS, гибкие информационные панели, мобильность и гибкая масштабируемая платформа BI.
- SAP BI известен своей потрясающей производительностью запросов при небольшом администрировании.
- Мобильная бизнес-аналитика для конечных пользователей в дороге
- Легкая интеграция с другими платформами
SAP BI / хранилище данных Vs. OLTP-системы:
OLTP (обработка онлайн-транзакций):
Эти системы содержат подробные данные о повседневных транзакциях, которые постоянно меняются. Например, R / 3 или любая другая база данных.
OLAP (онлайн-аналитическая обработка):
В этих системах есть данные для анализа. Входные данные для этой системы поступают из систем OLTP. Данные из систем OLTP используются для подготовки данных для целей анализа.
Business Intelligence - это система OLAP.
| OLTP-системы (операционная среда) | Системы DWH / OLAP (информационная среда) | |
|---|---|---|
| Цель | Эффективность за счет автоматизации бизнес-процессов | Создание знаний (конкурентное преимущество) |
| Приоритеты | Высокая доступность, больший объем данных | Простой в использовании, гибкий доступ к данным |
| Просмотр данных | Подробно | Часто агрегируется |
| Возраст данных | Текущий | Исторический |
| Операции с базой данных | Добавить, изменить, удалить, обновить и прочитать | Читать |
| Типичные структуры данных | Реляционные (плоские таблицы, высокая нормализация | Многомерная структура |
| Интеграция данных из различных модулей / приложений | Минимальный | Всесторонний |
| Набор данных | 6-18 месяцев | 27 лет |
| Архивирование | да | да |