SAP BW数据仓库简介(一)

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BW概要

BW概要

培训议程


SAP BW Business Information Warehouse 业务信息仓库
BW商务智能方案概览 BW业务模型设计概览 BW报表分析功能展示
BW报表的展现形式

报表工具 Excel集成报表 Web报表 报表形式 表格 图形

Excel报表样式
Web报表展现
SAP BW 概述
SAP BW是mySAP 商务智能的集成化组件 之一,为SAP数据和非SAP数据的采集、存储、 分析和管理提供一个集成的,面向商务的平台。 它可以智能化地管理整个企业管理信息系统的海 量数据信息并从中挖掘出最有价值的信息,以向 企业管理者提供强有力的决策支持,从而使企业 对市场反应更敏捷,也使整个企业更具有生命力 和竞争力。 数据仓库(Data Warehousing)的目标是 分析不同来源的数据以支持业务决策。
Web报表图形展现
SAP BW总结
在各个级别上支持业务决策 运行,战术,战略 预定义的绩效指标和业务分析模型模板 可扩展性 从静态的报表到高度交互的分析应用 复杂的分析过程设计和数据挖掘功能 工具集 查询设计,报表和分析 浏览器应用设计 个性化信息的快速化布置 与企业门户集成 特定信息的角色和业务处理
数据抽取 数据源系统是需上载 的数据所在的系统。 SAP R/3 是BW主要的 数据源。
数据开放服务
SAP BW
业务浏览器 Web 报表 第三方工具
client
BAPI
OLAP processor
InfoCubes ODS
管理员平台
Meta Data Repository
业务信息仓库 服务器
Staging Engine

企业数据仓库BW解决方案介绍

企业数据仓库BW解决方案介绍
27
6
7 8 9
(隶属财务集约化项目)阶段性工作,始于2012年8 月,结束于2012年12月,投入人力3人。 (阶段性工作)始于2012年12月,预计1月底完成, 投入人力6人。 (阶段性工作)始于2012年2月,结束于2012年7月, 投入人力3人。 (阶段性工作)始于2012年7月,结束于2012年10月, 投入人力6人。 (隶属陕西财务集约化项目)阶段性工作,始于2012 年8月,结束于2012年12月,投入人力1人。 (隶属河南财务集约化项目)阶段性工作,始于2012 年8月,结束于2012年12月,投入人力1人。 始于2008年,结束于2009年。 始于2014年9月,投入人力4人,周期6个月。
19
BW门户应用
BW与ERP、门户
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BW诞生缘由 了解SAP BW BW在行业的应用价值 格蒂电力BW实施优势
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BW应用价值总结
BW帮助客户带来的价值
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BW应用价值总结
BW产品性价比高
SAP BW既包含数据仓库,也包括报表工具。 SAP BW提供免费的ETL。 SAP BW提供完美的权限管理。 SAP BW提供模型设计工具。
BW数据仓库解决方案
BW系统的整体定位
1
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 析的工具。 支持多种数据来源,可是是ERP系统或其它 业务系统。
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能够提供灵活、直观、简洁和易于操作的多 维查询分析功能。
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BW诞生缘由 了解SAP BW BW在行业的应用价值 格蒂电力BW实施优势
10
SAP Net Weaver整体架构
SAP BW 全称 Business Information Warehouse,在版本3.5之后又称SAP Business Intelligence。处于SAP Netweaver整体架构当中的Information Integration这一层,与之并列 的还有主数据管理(Master Data Management)和知识管理(Knowledge Management), 这一块所谓的Information Integration,就是从企业的底层数据到最高表现层之间的一层 分析的部分。但是它又不完全是在进行分析,因为这一层本身,也包含了数据挖掘 (Data Warehousing),商务智能平台(BI Platform),商务智能表现(BI Suite)三个细 11 的层次。Leabharlann 执行层(销售主管)

SAP BW数据仓库方案介绍

SAP BW数据仓库方案介绍
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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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
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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
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
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
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目录

介绍几个概念

SAP_BW建模思维知识

SAP_BW建模思维知识
目录
1.BW知识概览 2.BW数据仓库 3.BW模型数据对象
4.BW报表展现
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什么是SAP BW
SAP商务智能解决方案,是数据仓库技术 在SAP平台上的具体应用 通过预先内置大量标准模板,结合数据 仓库技术,快速实现SAP各个应用的数据 和报表整合
强调长期历史数据积累和分析指标的汇
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建模时需要考虑的问题
数据仓库的数据组织是面向主题的,而不是面向单个报表的
不要孤立的为每个报表需求去做一个DM,而是要对报表分类,理清多个报表间的内在
逻辑联系,综合需求做面向主题的模型。 数据仓库要实现对数据的集成和统一 数据仓库中的数据可能来自多个不同的数据源系统,要建模时要充分考虑数据的集成 和统一,比如不同的源系统可能包含同一个产品的ID号,但它们并不是一个产品,这时在 建模时就需要在产品前加上源系统ID,以使对不同来源的产品进行区分。 要有维度的概念 把所有的业务对象转化为维度和事实(也就是BW中的特性和关键值),适当的时候, 需要造出新的特性来,例如源系统有计划销量和实际销量,在建模中可以新建一个销售类 型的特性和销量这个关键值进行组合。

BW(OLAP)

单一应用模块
跨模块 跨系统


单一系统
短期趋势分析 实时分析 一般分析 日常业务操作数据 明细操作型报表


历史性分析
战略性分析 深层分析 海量数据 分析统计型报表
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ECC和BW详细功能对照
主题 SAP ECC
当前值 按业务类型细分 动态、持续更新 结构化数据结构,便于基于单条 记录的信息查询、更新及修改
对业务系统的支持
检查业务数据的质量

SAP商业信息仓库(BW)概况介绍

SAP商业信息仓库(BW)概况介绍
加强与SAP的合作与沟通
企业应该与SAP公司保持密切的合作与沟通,及 时反馈问题和提出改进意见,促进BW系统的不断 优化和完善。
05 BW系统的未来发展与趋 势
SAP对BW系统的未来规划
持续优化性能和功能
SAP计划继续提升BW系统的性能,包括查询速度、数据 加载和数据质量等方面。同时,SAP还将不断丰富和完善 BW系统的功能,以满足不断变化的市场需求。
强大的数据处理能力
能够快速处理大量数据,支持复杂的 查询和分析操作。
BW的主要功能和优势
灵活性和可扩展性
支持多种数据源和数据模型,能够根据企业需求进行定制和扩展。
良好的用户体验
提供了友好的用户界面和报表工具,使用户能够轻松地查询和分析数据。
02 BW系统的核心组件
数据源
01 02
数据源定义
数据源是BW系统中的基础组件,它定义了数据仓库中数据的来源。数 据源可以是各种数据源,如关系型数据库、非关系型数据库、数据文件 等。
连接管理
BW系统提供了强大的连接管理功能,能够方便地建立和维护与各种数 据源的连接。
03
数据抽取
通过数据抽取工具,从各种数据源中抽取数据,并加载到数据仓库中。
提取、转换和加载(ETL)过程
提取
从各种数据源中提取数据。
转换
对提取的数据进行清洗、整合和转换,以满足数据仓 库的需求。
加载
将转换后的数据加载到数据仓库中。
数据存储和管理
数据模型
BW系统支持多种数据模型,如星型模型和雪花 型模型。
数据存储
BW系统提供了高效的数据存储机制,能够存储 大量的业务数据。
数据管理
BW系统提供了全面的数据管理功能,包括数据的备份、恢复、优化等。

SAPBW数据仓库技术在企业经营分析中的应用的开题报告

SAPBW数据仓库技术在企业经营分析中的应用的开题报告

SAPBW数据仓库技术在企业经营分析中的应用的开题报告一、研究背景企业在经营管理中需要对海量数据进行分析,以帮助管理层做出正确的决策。

在过去的几十年中,数据仓库技术已经成为了企业管理的重要工具之一。

数据仓库能够将企业内部和外部的多种数据源整合起来,形成一个有机的、统一的、易于管理的数据仓库,并提供了强大的数据分析和决策支持工具。

SAPBW(SAP Business Warehouse)是德国SAP公司开发的一套数据仓库解决方案。

它能够与SAP ERP、SAP CRM等系统进行无缝集成,提供一系列的分析功能,包括数据分析、报表、查询、大屏幕展示等多种功能。

SAPBW在数据源整合、数据清洗、架构搭建、查询优化等方面具有很强的优势,成为了企业数据仓库建设的首选方案。

因此,本文计划从SAPBW数据仓库技术应用的角度出发,深入探讨其在企业经营分析中的应用,掌握SAPBW数据仓库的建立、使用及分析方法,以提高企业决策的准确性和效率。

二、研究内容1. SAPBW数据仓库的建立1.1 SAPBW数据仓库的概述和特点1.2 SAPBW数据仓库的架构和模型设计1.3 SAPBW数据仓库的数据源提取和清洗2. SAPBW数据仓库的使用2.1 SAPBW数据仓库的数据质量管理2.2 SAPBW数据仓库的报表、查询、OLAP分析2.3 SAPBW数据仓库的大屏幕展示应用3. SAPBW数据仓库的分析方法3.1 SAPBW数据仓库的数据分析方法3.2 SAPBW数据仓库的数据挖掘方法3.3 SAPBW数据仓库的实时监控和预警分析三、研究目标1. 系统性理解SAPBW数据仓库的特点和优势,掌握其架构和模型设计方法。

2. 掌握SAPBW数据仓库的数据源提取和清洗技术,提高数据质量。

3. 掌握SAPBW数据仓库的报表、查询、OLAP分析和大屏幕展示应用技术,能够灵活构建自定义报表、查询、OLAP分析和大屏幕展示。

4. 掌握SAPBW数据仓库的数据分析方法、数据挖掘方法、实时监控和预警分析方法,能够根据企业需要进行数据挖掘和决策支持分析。

SAP 商业信息仓库(BW )概况介绍共17页

SAP 商业信息仓库(BW )概况介绍共17页
0-1:5K 1-2:5-8 2-3:8-15 0.7K - 1.2k/d 3-4:12-18 1.5k/d 5以上:17以上 2k/d以上
2020年5月3日讨论稿
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1
数据仓库是一个拥有自己 的数据库,从不同的来源 抽取数据,并在适当的时 间向合适的对象递交正确 的信息,以供其查询和分 析的系统。
2020年5月3日讨论稿
2
什么是数据仓库
BW 的由来及演变
BW 是商业库,属于商务智能系统,原来是BIW(商务智能库)。 2019年9月,由SAP公司推向市场。版本从1.2到2.0, 现在是7.3。
SAP BW的内容
企业资源管理器 是基于 Excel的工具,用户可以 通过它察看BW的数据。它的主要功能包括创建 查询和展现报表。
数据源系统是需上载的数据所 在的系统。SAP R/3 是BW主 要的数据源。
2020年5月3日讨论稿
8
抽取的数据按照一定的逻辑结构 储存在 InfoCube和ODS中。
BW的体系结构
2020年5月3日讨论稿
13
BW 优势
数据量增多,对BW的需求增多,BW 成熟的顾问没有太多,尤其是之前成 长的老顾问多数都在石化等老企业里 面,外部顾问稀缺; 上手比较容易,没有太大的限制 薪水以及发展,比其他模块,薪水要 高一些,而且发展比较大,可发展方 向比较多
2020年5月3日讨论稿
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BW顾问薪水
主要特征:
根据每个企业特殊性而设计,实施。 从各个不同角度来分析。 自由追溯,望远镜,显微镜。 权限限制。 真实的反映企业运行情况。 及时的反映企业运行情况。 可在网上或手机上运行。
2020年5月3日讨论稿
6
呈现 分析 数据存储和管理 数据上载和转换 数据抽取 数据管理 系统管理

SAPBW概览培训

SAPBW概览培训
详细描述
SAP BW 的发展历程可以分为几个阶段。最初,SAP BW 的 主要功能是数据仓库和报表生成。随着技术的发展和市场的 变化,SAP BW 逐渐增加了数据挖掘、OLAP 分析、数据质 量管理等功能,成为了一个全面的商务智能解决方案。
SAP BW 的应用领域
总结词
SAP BW 的应用领域非常广泛,它可以应用于各种行业和场景,如财务、人力资源、供应链、销售等 。
数据抽取
从源系统抽取数据是ETL过程的第 一步,SAP BW 支持多种数据抽 取方式,如批处理、实时流等。
数据转换
数据转换是ETL过程中的重要环节, SAP BW 提供了丰富的转换工具和 函数,用于清洗、格式化、验证和 整合数据。
数据加载
数据加载是将转换后的数据加载到 数据仓库中的过程,SAP BW 支持 高效的数据加载策略,以确保数据 的完整性和准确性。
03
SAP BW 的实施和部署
实施策略和规划
01
02
03
明确业务需求
在实施SAP BW之前,需 要明确企业的业务需求和 目标,以便制定合适的实 施策略。
制定项目计划
根据业务需求,制定详细 的实施计划,包括时间表、 资源分配、预算等。
培训和沟通
确保相关人员了解SAP BW的基本概念、功能和 操作,以便更好地参与实 施过程。
SAP BW 概览培训
目录
• SAP BW 简介 • SAP BW 的核心功能 • SAP BW 的实施和部署 • SAP BW 的最佳实践 • SAP BW 的未来发展
01
SAP BW 简介
SAP BW 的定义
总结词
SAP BW 是 SAP 的商务智能解决方案,它提供了一个全面的数据仓库和数据管 理工具集,用于整合、分析和报告企业数据。
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本文从一个简单的业务场景-销售分析入手,介绍SAP BW(Business InfomationWarehouse)实现多维分析的基本方案与实现技术;结合销售分析的实际需求,给出了销售分析管理数据仓库在SAP BW(业务信息仓库)模块中的实现过程描述。

1、数据仓库的基本理论1.1 数据仓库数据仓库是对数据进行提炼、加工和集成含有一定量商务信息和意义的信息。

数据仓库不是为了存储数据,而是为更好地利用企业内所有可能收集到的数据进行决策支持。

数据仓库拥有以下四个特点:(1) 面向主题。

在数据仓库中,数据被分类,并按业务数据主题的视角,对数据进行存贮。

在OLTP(联机事务处理on-line transaction processing)中,数据是按业务应用的视角进行组织和存贮。

(2) 集成。

某个业务主题所包括的数据不会存贮在多个业务主题中。

即某数据如果属于业务主题A,则不应该同时属于业务主题B。

(3) 具有时间特征。

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。

(4) 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。

1.2 数据仓库系统的体系结构一般情况下,数据仓库系统是一个分层次的体系结构,如下图:?数据源:是数据仓库系统的基础,整个系统的数据源泉。

通常包括企业内部信息和外部信息。

数据存储与管理:是整个数据仓库系统的核心。

在现有各业务系统的基础上,对数据进行重新组织,最终确定数据仓库的物理存储结构,同时组织存储数据仓库元数据;数据仓库的管理包括数据的安全、归档、备份、维护、恢复等工作。

OLAP服务器:对分析需要的数据按照多维数据模型进行再次重组,以支持用户多角度、多层次的分析,发现数据趋势。

前端工具与应用:前端工具包括各种数据分析工具、报表工具、查询工具、数据挖掘工具以及各种基于数据仓库开发的应用。

数据仓库不仅是存放数据的载体,还包括按照业务数据对业务系统数据进行整合处理的方法流程和构建在数据仓库的分析应用。

2 数据仓库的多维建模技术2.1 建模原则数据模型的创建直接反映业务需求,对系统的物理实施起着指导性的作用,是数据仓库的核心问题。

而数据仓库是面向主题的,一般按照主题来建模。

数据仓库建模在业务需求分析之后开始,是数据仓库构造的正式开始。

主流的数据仓库模型是由Kimball提出的多维模型。

该模型降低了范式化,以分析主题为基本框架来组织数据。

以多维模型开发分析主题,能够快速实施,迅速获得投资回报,在取得实际效果的基础上,再逐渐增加应用主题,循序渐进,积累经验,逐步建成企业级数据仓库。

在创建数据仓库的数据模型时应考虑:满足不同层次、用户的需求;兼顾查询效率与数据粒度的需求;支持用户需求变化;避免业务运营系统性能影响;提供可扩展性。

其中,数据模型的可扩展性决定了数据仓库对新的需求的适应能力,建模既要考虑眼前的信息需求,也要考虑未来的需求。

2.2 事实表和维表事实表和维表是多维模型中的两个基本概念。

事实表是数据分析所对应的主要数据项,一般是企业内的某项业务或某个事件。

事实表中的事实一般具有数据特性和可加性,事实表中可以存储不同粒度的数据,同一主题中不同粒度的数据一般存储在不同的事实表中。

维表中包含的一般是描述性的文本信息,这些文本信息将成为事实表的检索条件。

维表中的维属性应该具体明确,体现出维层次的划分,能够成为分析型查询的约束条件,这是数据仓库与操作型应用在数据模型设计上的一个不同点。

维表层次的级别数量取决于查询的粒度。

在实际业务环境中,多维数据模型一般含有4~15维,更多的维数或更少的维数一般都很少见。

在具体工作中,设计人员一定要根据企业的实际情况确定相应的维。

在多维模型中,事实表的主码是组合码,维表的主码是简单码,事实表中与维表主码相对应的各个组成部分是外码。

事实表通过与各维相对应的外码值同维表联系在一起。

查询时通过事实表和维表之间的这种对应关系。

2.3 星形模型多维数据建模以直观的方式组织数据,并支持高性能的数据访问。

每一个多维数据模型由多个多维数据模式表示,每一个多维数据模式都是由一个事实表和一组维表组成的。

多维模型最常见的是星形模式。

在星形模式中,事实表居中,多个维表呈辐射状分布于其四周,并与事实表连接。

位于星形中心的实体是指标实体,是用户最关心的基本实体和查询活动的中心,为数据仓库的查询活动提供定量数据。

每个指标实体代表一系列相关事实,完成一项指定的功能。

位于星形图星角上的实体是维度实体,其作用是限制用户的查询结果,将数据过滤使得从指标实体查询返回较少的行,从而缩小访问范围。

每个维表有自己的属性,维表和事实表通过关键字相关联。

3、SAP BW数据仓库解决方案3.1 BW 产品SAP是全球最大的企业管理和协同化商务解决方案供应商、全球第三大独立软件供应商。

目前,在全球有120多个国家的超过76,000家用户正在运行SAP软件。

财富500强80%以上的企业都正在从SAP的管理方案中获益。

SAP BW解决方案,是数据仓库技术在SAP平台上的具体应用,通过预先内置大量标准模板,将数据仓库技术与各行业各模块的业务紧密结合,快速实现企业各个应用的信息整合,提供灵活的多维度的联机数据分析,强调长期(以年为单位)数据积累和分析指标的汇总计算,提供强大的报表设计功能,方便用户进行特殊报表的个性定制,提供回归、聚类、决策树等灵活的数据挖掘功能,提供一定的报表美化、自动批处理、分发和预警功能。

BW是端对端的数据仓库解决方案,它采用了SAP公司企业解决方案中的众多技术,基于三层体系结构构建,编程语言是ABAP(Advanced Business ApplicationProgramming,高级企业应用程序),它使用ALE (Application Link Enabling,应用程序链接)和BAPI(Business Application Programming Interface,企业应用编程接口)来链接BW与SAP系统以及其它非SAP系统。

BW 的产品结构图BW数据仓库的核心工具都位于Adminstrator Workbench中,主要功能包括:数据建模,数据抽取,流程管理和数据仓库的管理。

ADMINISTRATOR WORKBENCH它是SAP BW数据仓管理管理的继承界面(AWB),事务代码为RSA1。

他为数据抽取,存储和处理提供了控制,监视和维护工具。

AWB的主要区域包括Modeling,Monitoring,Reporting Agent,transport connection,document,business content,translation和metadata epository。

从功能上,BW与其他类似产品有两个特点:1、BW只支持最多13个自定义的维度。

(SAP文档介绍,这个限制的原因是,sap维度依赖于数据库中的关键字段,大多书数据库只支持16个关键字段,sap自己用了3个)2、BW有一个亮点是:能定义依赖于时间的维度层次结构。

比如说在公司-》部门-》项目的维度层次结构中,项目A在2000年属于部门1,在2001年,被调整到部门2了,这一特点非常有用。

3.2 BW的体系结构上图显示了BW的三层体系结构:1、顶层是报表环境。

它可以是BW的企业资源管理器(Business Explorer,BEx)或者第三方的报表工具。

BEx包括两个组件:(1)BEx分析器。

是内嵌了BW的Microsoft Excel,它具有易于使用的图形界面,用户不必编写sql语句就可创建查询。

(2)BEx浏览器。

其工作方式类似于一个信息中心,它使得用户可以组织并访问各种各样的信息。

第三方报表工具通过ODBO(OLAP的OLE OB)与BW的OLAP处理器相连。

2、中间层是BW服务器。

它主要执行三方面的任务:(1)管理BW系统(2)存储数据(3)根据用户的请求检索数据。

3、底层由源数据系统组成。

它可以是SAP的R/3系统、BW系统、平面文件以及其他的系统。

通过抽取器(即所谓的ABAP程序)实现与SAP系统相连,通过ALE将平面文件与BW或R/3相连,通过BAPI与非SAP系统相连。

3.3 BW业务目录BW的最大卖点之一在于它的业务目录。

业务目录包含一些标准的报表和其他相关对象。

例如,BW给销售经理提供了如下一些标准报表:1、报价处理。

(例如各销售区域报价的成功率,各销售区域的报价跟踪,各销售区域总体报价信息等)2、订单处理。

(每月的订单和收益,销售价值,账单文档,订单、运输和销售数量,订单满足率,信誉记录,到达订单的返回率,各客户的平均返还次数,返还的数量和价值,产品分析,产品盈利分析等)3、运输。

(各销售区域的运输延误,平均运输处理次数等)4、分析和比较。

(销售/成本分析,高盈利性客户分析,分销渠道分析,产品盈利性分析,每周运输统计,每月运输统计,到达订单分析,销量比较,销售额比较,各客户的平均利润,产品分析,每月到达订单和收益汇总等)5、行政和管理功能。

(成本中心:计划/实际/偏差等等)BW丰富的业务目录有效的缩短了BW的实施周期,降低了实施难度,本文销售分析的实例也主要基于业务目录直接构建各类报表,从而将工作的重点放在数据仓库的构建上。

3.4 BW项目实施方法论实施SAP BW项目,需要一个理想的项目团队,一般来说,需要包括下述人员:数据仓库设计师:负责监督整个项目,特别是结构设计和系统整合。

企业分析师:负责获取企业需求和源数据系统的数据模型,特别是R/3系统。

技术开发员:必须熟悉BW,ABAP,ALE/Idoc以及VB,并且能够创建BW对象和用户界面友好的报告。

基础平台和数据库管理员:负责安装、维护BW系统、系统概貌、BW系统之间的通讯以及源系统。

实际实施过程中,还要遵循一定的规则和步骤,下面是SAP提供的简化的BW项目规划方案:整个项目实施分为“设计-开发-测试-培训-上线”五个阶段组织。

阶段1:设计编号任务资源1 定义企业报告和OLAP需求,包括技术需求,比如预期响应时间数据仓库设计师、企业分析师、技术开发人员2 在考虑数据标志,多立方体,信息立方体,ODS对象及R/3报告功能基础上设计企业报告和OLAP结构?3 检查有多少业务目录可以供食用4 定义用户授权需求?5 开发符合命名规定的BW对象?6 进行设计预排?阶段2:开发编号任务资源1 安装BW沙盘(按照最低硬件要求安装)基础平台和数据库管理员2 使用沙盘进行概念测试,并对项目进行培训项目组全体人员3 以sandbox为底线,以ASAP SIZING文档为参考,确定开发系统的大小数据仓库设计师,基础平台和数据库管理员4 安装BW开发系统基础平台和数据库管理员5 在开发系统创建BW对象并建立仓库技术开发员6 向系统加载OLAP数据,包括R/3数据项目组7 调试数据加载性能项目组8 创建,测试并调试查询?9 检查建立的数据仓库是否与设计文档冲突数据仓库设计师,企业分析师,技术开发员阶段3:测试编号任务资源1 以开发系统为底线,以ASAP SIZING文档为参照,确定质量保证系统的大小数据仓库设计师,基础平台和数据库管理员2 安装质量保证系统基础平台和数据库管理员3 向质量保证系统传输BW对象技术开发员,基础平台和数据库管理员4 进行功能测试和性能测试;使用来自MERCURY INTERATIVE的工具,如:LoadRunner,Winrunner,可能非常有帮助项目组全体成员5 如果有必要,对开发系统中的BW对象修改,并把它传输到质量保证系统技术开发人员6 检查测试结果是否与设计文档相矛盾项目组全体人员阶段4:培训编号任务资源1 根据设计文档开发最终用户培训资料企业分析师2 如果正式成品系统尚未建立,就仿照质量保证系统建立培训系统,如果建立了成品系统,就仿照正式上线系统建立培训系统基础平台和数据库管理员3 在培训期间对培训系统中的查询性能进行调试项目组全体人员4 测试为用户设置的授权?阶段5:上线编号任务资源1 以培训系统为底线,以ASAP sizing文档为参照,确定正式成品系统的大小数据仓库设计师,基础平台和数据库管理员2 安装预成品系统基础平台和数据库管理员3 把BW对象从开发系统传输到正式成品系统,向正式成品系统中加载生产OLAP数据,包括R/3数据技术开发员,基础平台和数据库管理员4 根据质量保证系统和培训系统的经验,调整查询和加载性能项目组全体人员5 建立帮助服务台,向最终用户提供支持6 运行7 监控运行,识别热点问题。

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