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目录

介绍几个概念


数据仓库的实施背景
了解BW的体系架构 了解技术的基本概念和功能 BI的结果展现 业务内容(BI CONTENT)介绍
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SAP NetWeaver BI的架构
数据仓库
商务智能平台
商务智能
BI套件：业务浏览器 技术开发
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SAP NetWeaver BI的架构
只能发现问题，不能解决问题
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报表用户分类和使用目的
角色
公司级领导 即时掌握各种宏观经营指标; 报表格式基本固定化 操作简捷,免培训; 按业务特点由总到细追溯 报表响应速度要求很快
应用需求
部门领导
基本同公司领导; 必要时需要自己进行报表的角度转换分析
业务人员
随时查询汇总/明细的经营指标;
报表格式需要能够自己定义; 要求能够对查询的数据进行加工并分析; 需要很强的数据钻取功能; 大量数据可以容忍一定的慢速时间响应
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BW基本概念：InfoCube
InfoCube 的主要形式
基本InfoCube，实际存储数据。 MultiInfoCube，复合模型，由基本InfoCube组成，不实际存储数据。 (建议我们的报表都是基于MultiInfoCube的)
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InfoCube中的维度和指标
员工 员工 人员 人事范围 人事范围 人事子范围 成本中心 主成本中心控制范围 主成本中心
对任何系统开放
ETL能力的灵活设置 在应用层面的集成 对第三方工具开放
支持开放的标准
在我们的项目中， 现阶段BW数据的来源 统一从SAP R/3中获取
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BW是SAP系统整体报表工具一部分
结论性分析 BW 报表 后勤、财务、人力信息系统 BW
标准报表 报表绘制器，报表书写器 ECC6.0
交易性分析
KOSTL ...
人力资源
Table of employees
EMPLO COST_CENTER ...
InfoObject “0costcenter ” 成本中心
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BW基本概念：InfoObject
Characteristics （特性）例如 “成本中心”, “客户名称”, “功能范围”
特殊类型的特性:
集团战略
是一个企业级的，完整的， 成员公司战略 开放和集成的解决方案，为企业提 供能够转化为实际行动的洞察力 成员公司管理控制
开放的，事先定义好的 接口，为不同源系统的 结构化与非结构化的信 息提供全方位的功能 将数据转化为信息和知识，在 合适的时间，以合适的方式， 传送个合适的人，为决策支持 提供全面的帮助
知识/计划 数据仓库
数据清洗/加工
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SAP 业务智能是什么？
不用考虑具体数据的来源和访问方式， 而在SAP BW之上执行整个企业的决 策分析 数据抽取，转换，加载，数据仓库，在线分析 OLAP，商务计划，商务智能工具，公布栏和分 析工具；提供了最佳业务实践模型和标准的业务 目录
SAP BI 业务智能
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BW基本概念：InfoCube（信息立方体）
Info Cube是具有数据对象和数据提供器功能的对象 包括2种类型的信息对象 Key figures (关键指标) Characteristics (特性) 最多由一个事实表和16个维表组成 3 个维表已经被 SAP预定义 Time (时间) Unit (单位) Info package (信息包)
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什么是BI
自7.0版本，SAP BW开始有了新的名字-BI 业务智能（Business Intelligence） 业务智能就是将你的数据转换为知识，然后将知识转换为行动，从而为你的业务带来利润的任何 技术，方案，手段。
业务战略
购进 库存 设备 销售 财务 投资 购进 销售
业务处理
业务智能Biblioteka 财务投资• SAP 多渠道访问 与SAP商业解决方案紧密集成
• SAP 企业门户（ Portal） 信息展现 • SAP 数据仓库（BW） 与其它 SAP系统紧密集成 开放的架构 • 主数据管理(MDM) 跨系统的主数据同步 • SAP 集成平台（XI） 与其它 SAP系统紧密集成 信息映射 多种接口实现方式 • SAP Web Application Server 稳定的系统运行平台
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目录

介绍几个概念


数据仓库的实施背景
了解BW的体系架构 了解技术的基本概念和功能 BI的结果展现 业务内容(BI CONTENT)介绍
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BW基本概念：InfoObject（信息对象）
业务对象和表字段就可以称为信息对象
ECC6.0
成本控制
Table of cost centers


数据仓库的实施背景
了解BW的体系架构 了解技术的基本概念和功能 BI的结果展现 业务内容(BI CONTENT)介绍
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数据仓库基本概念
随着C/S技术的成熟和并行数据库的发展,信息处理技术的发展趋势已变为:
从大量的事务型数据库中抽取数据,并将其清理、转换为新的存储格式,也就是 为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。随着此过程的发展和完善,这种 支持决策的、特殊的数据存储即被称为数据仓库(Data Warehouse, DW)。 数据仓库是一种管理技术，它能够将分布在企业网络中不同站点的商业数 据集成到一起，为决策者提供各种类型的、有效的数据分析，起到决策支持
• •
时间特性 与时间相关的特性“财务期间”, “日历年”, ... 单位特性 国际通用的单位 “本位币” , “基本单位”…
Key figures （关键指标）数量或者金额 (“销售收入” 或者“销售数量”)
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BW基本概念：DSO
信息立方体 DSO (Data Store Object )
Update Rules
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BW系统的整体定位
是面向企业中、高级管理进行业务分析和绩效考核的数据整合、分析 和展现的工具； 是主要用于历史性、综合性和深层次数据分析； 数据来源是ERP（SAP ECC6.0）系统或其他业务系统；
能够提供灵活、直观、简洁和易于操作的多维查询分析;
不是日常交易操作系统，不能直接产生交易数据；
DSO由特性和关键指标组成，与R3
ODS
订单
发票
的数据库表结构相似，存放的是明 细数据,例如销售订单行项目信息。
Update Rules Transfer Rules
PSA
数据源
订单
发票
其作用是集合、清洗和存储业务数
数据源 据。
OLTP System Data extract
Data extract
维度：一组相关联的特性 InfoCube
个人数据 性别 国籍 年龄 国家代码 人员安置分配 未占用职位的数量 占用职位的数量 空闲职位的数量 已占用空闲职位的数量 有特定控制范围职位的数量 职位的数量 付款 工资核算范围 支付等级范围 工资等级组 工资等级水平 支付等级类型
特性
关键指标：反映状况的具体值
ERP系统上线后，随着日常业务的开展，将产生大量的业务交易数据，如 何充分利用这些数据，为各层经营管理人员提供有效的帮助，是一个即将面临的 问题。
战略层 ... 需要高级分析功能和数据挖掘能力 ... 要求易用，易管理的展现界面
执行层 ... 要求个性化的信息 ... 需要深度在线分析能力
操作层 ... 需要特定信息来执行日常业务 ... 无需很多的数据交互
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SAP商务智能
■ 抽取，转换，加载 ■ 数据仓库管理 ■ 业务建模
■ 在线分析（OLAP） ■ 数据挖掘 ■ 在线预警 ■ 元数据仓库 ■ 在业务计划
■ 报表设计 ■ 报表和分析的管理 ■ 可视化 ■ 协同管理
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商务智能体系架构
DSO
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SAP的数据仓库解决方案--BI
□ SAP BW是端对端的数据仓库解决 方案，能够对 SAP ECC6.0 以及其他 非SAP系统中的数据抽取并分析。为了 实现此功能，SAP BW 拥有一组工具，
雇佣 组织分配 职位 职务 组织单位 职位是领导职位 职位是临时职位 员工组 员工子组 雇佣状态 公司代码 服务年长 工龄 时间 日历年/月 日历年度/季度 日历年 日历月 季度
深层分析
海量数据（5-10年以上） 分析统计型报表
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OLTP 与 OLAP区别
特征 主要操作 分析的程度 每一交易的数据量 数据类型 数据的时限 对数据的更新 数据库设计 交易/用户数 响应时间 每交易访问的表数 处理类型 OLTP 更新 低 很小 明晰的 主要操作当前数据 频繁 复杂 多 快 若干 定义好的 OLAP 分析 高 很大 汇总的 当前和历史的 不频繁，只有新数据 简单 少 合理 很少 随即的
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SAP BW和ECC6.0系统关系
企业一
ECC6.0系统 •日常业务、日常单据 •日常实时报表
企业N
ECC6.0系统 •日常业务、日常单据 •日常实时报表
业务操作员
每日夜间数据抽取 企业/总部数据分析员 集团BW系统 • 统计分析报表 企业/总部管理人员
• 无需编写过多的程序 • Excel或者Web展现
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数据仓库系统实施背景
高 战略层 10 % 分析的 深度、复杂 OLAP 分析 执行层 30 % 高
所需的投入时间
低
操作层 60 %
低
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信息系统需求模型
集团战略 成员公司战略
企业战略管理SEM
BW系统报表分析
成员公司管理控制
成员公司日常业务管理
业务应用系统R/3