Business Intelligence (BI) ist eine Anwendung, mit der Rohdaten eines Unternehmens eine Bedeutung erhalten. Die Rohdaten werden bereinigt, gespeichert und mit Geschäftslogiken angewendet, damit Unternehmensbenutzer bessere Geschäftsentscheidungen treffen können. Diese Daten können in Form von Berichten dargestellt und in Form von Tabellen, Diagrammen usw. angezeigt werden. Dies ist effizient und einfacher zu analysieren und Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Während aller Geschäftsaktivitäten erstellen Unternehmen Daten über Kunden, Lieferanten und interne Aktivitäten. Basierend auf diesen Daten erstellen Mitarbeiter verschiedener Abteilungen wie HR, Finanzen, Rechnungswesen, Marketing usw. ihren Arbeitsplan.
Business Intelligence umfasst eine Vielzahl von Tools, von denen das Data Ware House die Daten aus den verschiedenen Quellsystemen konsolidiert und lädt, während Berichtstools wie Query Designer, Web Application Designer und Analyzer hauptsächlich zum Erstellen von Berichten verwendet werden, in denen die konsolidierten Daten angezeigt werden vom Datawarehouse zu Analysezwecken.
Business Intelligence ist ein SAP-Produkt, das sich hauptsächlich darauf konzentriert, seinen Kunden / Organisationen eine benutzerfreundliche und sehr nützliche Form der Darstellung von Daten zu bieten, die für Analysezwecke und Geschäftsentscheidungen hilfreich sein können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Business Intelligence-Tools Rohdaten in Berichte umwandeln, die für die Entscheidungsfindung und Geschäftsprognose verwendet werden.
Warum brauchen wir Datawarehouse & BI?
Unternehmen verfügen über verschiedene Arten von Daten wie Finanzen, Personal, Kunden, Lieferanten usw., die auf verschiedenen Arten von Speichereinheiten wie DBMS, Excel-Tabellen, SAP-R / 3-Systemen usw. gespeichert werden können. Auch die internen Daten des Unternehmens sind oft über viele verschiedene Systeme verteilt und nicht besonders gut formatiert.
Ein Data Warehouse kann bei der Organisation der Daten helfen. Es bringt heterogene Datenquellen zusammen, die sich größtenteils und in ihren Details unterscheiden. Mit BI Tools können aussagekräftige Berichte abgeleitet werden
Was macht SAP BI effektiver?
- Ein einziger Zugriffspunkt auf alle Informationen ist über BI möglich. Auf die Daten aus verschiedenen Quellen kann an einem einzigen Ort (dh BI) zugegriffen werden.
- Aus verschiedenen Quellen gesammelte Daten werden in Form von Berichten dargestellt, die für die Analyse der Daten auf hohem Niveau effizient sind.
- SAP BI bietet eine benutzerfreundliche Benutzeroberfläche und eine bessere Formatierung
- Einige der wichtigsten Funktionen, die SAP BI besser machen als andere, sind die Fähigkeit, mehrdimensionale Datenquellen sowohl in Web- als auch in MS Office-Umgebungen zu analysieren , flexible Dashboards, Mobilität und eine flexible, skalierbare BI-Plattform.
- SAP BI ist bekannt für seine hervorragende Abfrageleistung und erfordert nur wenig Administration
- Mobile BI für Endbenutzer unterwegs
- Einfache Integration mit anderen Plattformen
SAP BI / Data Warehouse Vs. OLTP-Systeme:
OLTP (Online Transaction Processing):
Diese Systeme verfügen über detaillierte tägliche Transaktionsdaten, die sich ständig ändern. Zum Beispiel R / 3 oder eine andere Datenbank.
OLAP (Online Analytical Processing):
Diese Systeme verfügen über Daten zu Analysezwecken. Die Eingabe für dieses System stammt von OLTP-Systemen. Die Daten aus den OLTP-Systemen werden verwendet, um die Daten für Analysezwecke vorzubereiten.
Business Intelligence ist ein OLAP-System.
| OLTP-Systeme (Betriebsumgebung) | DWH / OLAP-Systeme (informative Umgebung) | |
|---|---|---|
| Ziel | Effizienz durch Automatisierung von Geschäftsprozessen | Wissen generieren (Wettbewerbsvorteil) |
| Prioritäten | Hohe Verfügbarkeit, höheres Datenvolumen | Einfach zu bedienender, flexibler Zugriff auf Daten |
| Ansicht der Daten | Detailliert | Häufig aggregiert |
| Alter der Daten | Strom | Historisch |
| Datenbankoperationen | Hinzufügen, Ändern, Löschen, Aktualisieren und Lesen | Lesen |
| Typische Datenstrukturen | Relational (flache Tische, hohe Normalisierung | Mehrdimensionale Struktur |
| Integration von Daten aus verschiedenen Modulen / Anwendungen | Minimal | Umfassend |
| Datensatz | 6-18 Monate | 27 Jahre |
| Archivierung | Ja | Ja |