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基于SAP BI的分析与应用

来源: 互联网TAG标签: sap BI 作者:SAP中文学习网-Summer 点击:

1 典型的BI系统

读取数据:可读取多种格式的文件数据,也可读取关系型数据库中的数据。



分析功能:用于发现不同事件之间的关联性,快速发现那些有实用价值的关联发生事件。

具备数据输出功能:打印统计列表和图表画面等功能,可将统计分析好的数据输出给其他应用程序使用,或以其他格式保存。

可定型处理:所需要的输出数据显示出来时,可进行定型登录,也可自动生成定型处理按钮。按此按钮,即使很复杂的操作也都可以将所要的列表、视图和图表显示出来。

2 分析BI系统


2.1 设计原则

(1)以数据仓库技术构建,用户的决策分析需要对关系数据库进行大量计算才能得到结果,而查询的结果并不能满足决策者提出的需求。采用多维数据库和多维分析的概念(OLAP),系统的建设以数据仓库技术为依托,构建以SAP ERP为核心数据的查询分析平台。

(2)加强业务管理的支持能力,促进业务处理的规范化、科学化,实现数据服务自动化,提高信息服务水平;提高业务处理系统的灵活性,对业务资源进行全而统一的管理,能对变化做出迅速反映;建立完整的企业信息库,为各级领导的分析和决策提供有力支持,为不同的客户群提供更好、更有针对性的服务;提供报表的处理和统计查询,按实时性和周期性生成各种报表。报表计算时间实现自定义,报表形式、内容实现自定义。

(3)适应数据集成的要求,在系统的建设过程中,所面临的将是大量的数据,当中必然会有不一致、重复、冗余的数据。系统实施很大的工作量在于对这些海量数据的整合和加工数据的整合和加工需要投入较多人力及物力做好数据集成。只有高质量的数据整合才能保证报表、查询、统计分析的准确性及完整性。



(4)安全性和可靠性,保证系统数据不丢失,不出现数据的不一致。不论是操作失误还是环境因素,在不影响性能的同时,确保系统的内部和外部安全。充分利用现有网络等环境资源,利用成熟的图形界面技术和经验,确保界面友好、易于使用、维护简单。

2.2 总体方案


(1)应用架构

图1 ERP数据分类综合分析项目应用架构

本系统的总体应用架构可以分成4个层次:数据整合层、数据层、展现层和门户层,各个层次的建设内容覆盖了系统的各项实际需求。具体如下:

数据整合层:以建立齐鲁石化的指标信息元数据为标准,以此为基础规范编码标准、数据接口和信息结构。依托整合工具ETL进行数据提取、过滤、清洗、装载过程,建立指标信息共享数据库。

数据层:主要分为3类数据,其一为现有的业务数据,其二为非结构化信息仓库,其三为指标管理数据中心。通过信息采集、手工录入的方法,形成针对非结构化数据的信息仓库。在展现时候。要考虑到结构化的管理信息和非结构化的文档类信息之间的关联,实现两者之间的关联检索机制。在建立效据中心过程中,需要充分考虑到未来信息化应用产生的数据,应方便、高效地集成到指标数据中心。


数据展现层:充分发挥指标数据中心的价值,通过数据分析系统来实现,领导指标信息系统通过对数据中心的数据进行分析,形成综合的、辅助领导央策的有价值信息,指导企业运营。

门户层:实现各种web展现系统的界面表现层集成,同时实现用户的单点登录及个性化定制自己的业务系统。

(2)层次架构

结合本系统的具体需求和业务特点,系统构架模型如图2所示。

 

图2 ERP数据分类综合分析项目层次架构


上述模型框架充分考虑了ERP数据分类综合分析系统和其他业务系统的有机结合。依据上述模型,致力于解决异构应用系统数据库间的整合,构建基础性通用指标信息平台,提供统一的企业指标处理门户平台和相关的资源管理体系。依托数据集成软件平台的集成功能,在对已有数据集成平台系统和相关专业应用系统全面整合的基础上,构建和集成指标信息系统。

数据集成建设完成后,中心数据库将成为管理数据中心。保持与全行业一致的基础信息代码和基础业务指标,实现全面集成、信息共享、数据管理集成,同时服务于领导查询支持系统与统一信息平台系统。主要包括:

数据采集体系:数据采集层的核心是数据集成平台即ETL。数据集成平台提供了系统(数据库)到管理数据中心之间的数据集成技术支撑。应用系统产生的数据经过数据采集体系进行加工,进入数据中心数据库。作为有效的补充,提供手工录入的方式向数据中心提供额外的指标数据。

数据模型体系:管理数据中心的数据要展现出来,必须经过业务模型的处理,形成可利用的数据,从数据到知识的变化过程也就是数据模型的产生过程,进行数据模型的主题分析数据中心,起到了承上启下的作用,供展现体系显示数据模型。 (编辑:cindy liu )

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