BW建模培训ppt课件

1.3 数据仓库的架构（3）
实例： ODS：增量的销售订单的抬头和明细（近三个月） EDW：所有的销售订单的抬头和明细
按日期、公司、客户汇总的销量 DM：按年月、公司、客户汇总的销售
1.3 数据仓库的架构（4）
基于数据仓库的架构，一般数据仓库项目成员包括三组人： （1）建模人员：负责需求分析，ODS、EDW、DM
2.1 BW建模操作界面（2）
◆信息提供者
所有能为报表提供数据的数据对象被统称为信息提供者。 信息提供者的分类：
（1）有实际数据存储的：作为信息提供者使用的特性、信息立方体、数据存储对象。 （2）无实际数据存储的:多信息提供者、信息集、虚拟信息提供者。
2.1 BW建模操作界面（2）
◆ 信息对象 特性（Characteristics） 关键值（Key figures）
的设计 （2）ETL人员（Extract, Transform, Load）：负责
数据的抽取、转换、装载，包括从数据源到 ODS、EDW，从ODS到EDW，从EDW到DM。 （3）报表人员：负责报表的制作。
1.4 BW数据仓库的三层架构
PSA( Persistent Staging Area):持久数据加载区
BW将特性分为四类： ●业务特性（Characteristic） ●单位（Unit） ●时间（Time characteristic） ●技术特性（Technical characteristic）
需要我们创建和配置的是第一类。
2.2.1 特性（Characteristics）（2）
特性的配置：一般的 输入基本的属性：描述、数据类型、长度等。
2.2 信息对象（InfoObject）（2）
信息对象的创建： （1）在建好的信息范围右键菜单里选择“创建信息对象目录”（选择信息对象类型， 一般为特性和关键值分别创建一个目录）。
2.2 信息对象（InfoObject）（3）
（2）在相应的信息对象目录下创建信息对象。
2.2.1 特性（Characteristics）（1）
Agenda
1. SAP BW数据仓库基本概念 2. SAP BW建模中使用的主要数据对象 3. SAP BW建模的流程及方法 4. SAP BW建模案例分析 5. SAP BW建模中使用的其他数据对象 6. SAP BW建模中性能优化的考虑
2.1 BW建模操作界面（1）
T-Code RSA1进入建模界面
1.3 数据仓库的架构（1）
操作数据存储 ODS（Operational Data Store） 企业数据仓库 EDW（Enterprise Data Warehouse） 数据集市 DM（Data Mart）
1.3 数据仓库的架构（2）
ODS：用来保留明细的操作数据，保留的时间较短，满足用户对操作型数据的及时甚至 近实时的查询需求。 EDW：用来长期保留企业统一的，按照主题组织的的明细数据，EDW保留的数据是经过 清洗和集成的。 DM是针对具体的前端报表/分析的需求而设计的数据模型。DM一般是汇总的数据，查询 性能是DM在设计时要充分考虑的问题。
上海数聚软件系统股份有限公 司
SAP 商业信息仓库（BW）建模 培训
Agenda
1. SAP BW数据仓库基本概念 2. SAP BW建模中使用的主要数据对象 3. SAP BW建模的流程及方法 4. SAP BW建模案例分析 5. SAP BW建模中使用的其他数据对象 6. SAP BW建模中性能优化的考虑
随着业务应用不断拓展，以及市场竞争不断加剧，数据分析师 和企业家们发现仅仅依靠联机事务处理系统 已经不足以获得市场竞 争的优势，希望能够从庞大的日常业务数据以及历史归档数据中， 分析发掘出潜在的、规律性的、更有价值的信息。用于对企业的业 务运作以及市场的行业态势进行分析判断，从而做出正确的决策。 这就推动了数据仓库的产生，即服务于分析型业务需求的系统，可 以称之为“分析型数据库”。
Agenda
1. SAP BW数据仓库基本概念 2. SAP BW建模中使用的主要数据对象 3. SAP BW建模的流程及方法 4. SAP BW建模案例分析 5. SAP BW建模中使用的其他数据对象 6. SAP BW建模中性能优化的考虑
1.1 数据仓库产生
ERP系统主要应用于日常事务的操作性处理，重点在于完成事 务处理，在短时间内给予用户响应，服务于操作型业务需求，可以 称之为“操作型数据库”。
1.2 数据仓库的定义
数据仓库是面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化 的数据集合。 （1）面向主题：按业务主题的视角进行组织。 （2）集成：数据从不同的源系统中抽取过来，经过清洗、加工，保 持了一致性。 （3）相对稳定：一般情况下，数据仓库中的数据不会被更改或删除。 （4）反映历史变化：存贮在数据仓库中的数据，均表示在某一时 间点上所发生的事实，所以数据仓库的数据大部分都与时间相关， 通过这些信息，可以对企业的发展历程和未来趋势做出定量分析和 预测。
◇ 信息源பைடு நூலகம் InfoSources ） ◇ 数据源 （ DataSources ） ◇ 源系统（ Source Systems ） ◇ 开放数据目标文件（ Open Hub Destination ）
2.1 BW建模操作界面（3）
一般先创建信息范围（功能类似于windows的文件夹）， 创建的信息范围在信息提供者和信息对象中是通用的。
2.2 信息对象（InfoObject）（1）
信息对象是BW对现实生活中业务评价对象的模拟，比如客户、销售额等， 是数据模型建立的基础。分为：
关键值（Key figures）：指业务评价中的数值部分，如金额、数量。 特性（Characteristics）：对关键值进行分析的业务对象，如公司、产品、 客户、时间等。 显然，关键值只有和特性联系在一起的时候，才有具体的含义。
2.2.1 特性（Characteristics）（3）
特性的配置：主数据/文本 确定是否包含属性和文本描述。 只有当“有主数据”被选上以后，后面“属性”页才可用。
2.2.1 特性（Characteristics）（4）