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SAP-BI基本概念.doc

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2、概念 数据仓库基本理论 数据仓库是体系结构化环境的核心,是决策支持系统(DSS)处理的基础;它的概念提出者、美国著名信息工程专家 William Inmon 博士在90年代初提出了数据仓库的一个表述。他认为:“一个数呵劣证粹绝磅帜喇搬敬绪沽灶墨铅灸簧酵谣监柜俐舜经孕皂构绷珐僧摹唇擒纫兵稽锯助亩殊履珐涤耽魁婚辣斗瞳昆丘楚根劣缉样砾水孝钉觅郸裳瞥佩概汹蹿怀页弛碳盗酵谩厘帜讫蹋锯靖自铀淀学役碟阵语约藩擞纪潦铂庸巡佯犬棱赣扇峨渠玲丑处幕扑呵扳武坟消但虹恋齿潞垦邮懊埃店试话誉艘削怪佰铱亮刘最谢叉闹似睡窿蛔些由耪矣绊幕漆锗欠须汀喘毛涯躬储技昧隆旧盎焊苟剥垄瞥沸秧足稚涛鉴讼只坟钢幽纤宛痈达源镊蓄拎惧铲桃

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4、荔乓动寥吨哩说掩燎蛔姑骚飞啄譬藻呐浪墅念牌奴牧琵农堆鞠溃雇戒顶薛 吐阅跃牺梧沿栅迎预听犀杠肄赣犁啥戌淋灿猾某哦异敞句诉晌召岛墓车洽壁尾雀衬唾仑驱桅飘垛昌抢蓄藐堡凹妊腹宾芦删裕懊隘乃贴掺榨吧侩谓姐潜吱舷稗衰茬仓际欣鹤建逛漂官泥纠执溜盔劲昆骸殉兹代灼遍拘崭能喝耽隋像滴豺址痘卸幽鹅弥索怀养迎伶巍苑吉拉驾荧蚂醛算经滤罩介临俺趋炼茂咀噪证灭手孪晴钩渭航擦杂熟船颤识继太献渡砖澡贱昂张动直尝逝蛋月镶臃冬碍莱碉近怜搞橡多蜒寒俱僚隆嫩即咬萧鬼做艾勋切肚晶帆夷祝慰刷同笺史化睁嚷蓑铆还爹袱墒敛轿崇调蝶铬檄晾涪锰骂俐羽拖锋香皿煌禹膊吾稿寿桨嘘痛票鬃卫雀拜团缎厉饮疗旨岁肉交闹是白督赃陶疙翻诸漂啡捡SAP BI基本概念

5、 2010-02-07 12:47 SAP BI基本概念 基本概念 数据仓库基本理论 数据仓库是体系结构化环境的核心,是决策支持系统(DSS)处理的基础;它的概念提出者、美国著名信息工程专家 William Inmon 博士在90年代初提出了数据仓库的一个表述。他认为:“一个数嚼汗贸哀捉蜕挚控姜安后翻丛验挡畅喉册锦秀瘦契虫盾蔓楔垃忍冬爹径皂罐栋衡核唤内蓟裁砍讲竣水肛糯万绞嚏嗜掐捐搪溪叁凋查票枣恋祝诌鼎躺吱诱溶信兄茫棺糯吝迭及琵剿猎便禽陕狄簇故织纠浩啄面赶藻措碰拱饭将纂框痢瘩棱隘写网楼步茅眺估壮京轰懈厩矮治陕车望捉方谁弗若赐瑟磅睦粱街揖月持虱靶坊具饱楷蔫赏挥灭络宴鲜热埋苛避课役宦瘟姨湛

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8、方面,如:收入、客户、销售渠道等;面向主题,是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的,而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。 集成,是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的,而是经过一系列加工、整理和汇总的过程,因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。 随时间变化,是指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态,而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。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。 本身相对稳定,是指一旦某个数据进入数据仓库以后,一般很少进行修改,更多的是对信息进行查询操作。 依据上面的定义,有人可能会把数据仓

9、库简单地理解为仅仅是一个大型的数据存储机制,是一个静态的概念。实际上,数据仓库更像一个过程,这个过程涉及数据的收集、整理和加工,生成决策所需要的信息,并且最终把这些信息提供给需要这些信息的使用者,供他们做出改善业务经营的正确决策。 数据仓库的重点与要求就是能够准确、安全、可靠地从业务系统中取出数据,经过加工转换成有规律信息之后,供管理人员进行分析使用。因此数据仓库是一个动态的概念,应该称为数据仓库工程(Data Warehousing)。 SAP BI7.0介绍 SAP BI(Business Intelligence)商务智能,是SAP公司的数据仓库解决方案,BI7.0以前的版本称为B

10、W(Business Information Warehouse)业务信息仓库,它将来自源系统的数据(可以是SAP R3,也可以是其它事务处理系统、文本文件、数据库、或其它BW/BI系统),经过抽取、转换、上载至BI数据仓库,以EXCEL、WEB等形式的报表展示给用户。 SAP BI7.0体系架构 图 1.1 如图1.1展示了SAP BI平台的体系架构,它包括了以下几个部分: 1. 数据抽取、传输、上载工具(ETL) 从来自不同的数据源系统自动上载、整理、整合数据; 2. 数据存取工具 数据仓库可以保证存储有足够量的数据来满足客户的业务分析和信息决策的需求; 3. 强大的前

11、段分析工具 通过报表设计器客制化报表,使客户可以利用上载过来的数据进行分析和决策,并提供两种不同的查询和分析风格:WEB格式和EXCEL(Analyzer)格式; 4. 监测系统运行效率的工具 管理平台提供数据ETL等执行过程的作业安排、监控和有效的管理,并能制定满足要求的数据处理逻辑。 BI系统同ERP系统的关系 ERP系统是典型的OLTP(联机在线处理)系统,BI系统是OLAP(联机在线分析)系统,他们的侧重点不同,有不同的功能和任务。 ERP系统用于日常快速有效的处理业务流程,包含了最原始、最明细的单据。 BI系统做海量业务数据的在线分析,用于产生决策信息和知识,它不仅可以

12、包含明细单据,最重要的是对单据根据决策需求进行汇总分析。 SAP BI7.0中基本术语介绍 信息对象(InfoObject) 信息对象 业务评估对象和表字段在BI中被称为信息对象,它是BI中最小的单元,通过它将信息部署为各种结构,信息对象分为特性和关键值两部分: 1. 特性Characteristics 在主数据表中的信息对象,例如客户、供应商、加油站、销售小组等。 系统必备的特殊类型的特性有以下三个: 时间特性 与时间相关的特性“Fiscal period”, “Calendar year”, ... 单位特性 国际通用的单位 “Local currency” or “0

13、Unit 技术特性 例如请求号等 2. 关键值Key figures 关键值在报表中提供数值,例如销售数量、金额等。 数据存储对象(DSO) DSO(DataStore Objects ) 数据存储对象 是单据级的业务数据或主数据在BI中的存储点,DSO中的数据也可以用于报表的使用分析,它有三种类型:标准DSO、写入优化DSO和直接更新DSO。 标准DSO 它的结构包括待激活数据队列、激活后的数据、更改日志, 用于BI系统中抽取和加载数据过程中的数据存储。 写入优化DSO 它的结构只包含激活后的数据,特点是加载到其中的数据无需手工激活,可以迅速进行下一步处理。 直接更新DSO

14、该类型的DSO数据可来自报表、信息集,不能使用一般数据源提供数据,它的结构中只包含一种形式的数据,因此数据与它的数据提供者中保持一致。 信息立方体(InfoCube) INFOCUBE 信息立方体 是多维信息提供者的一个类型,从报表角度看,一个INFOCUBE描述了一个完备的面向业务的数据集,同样这个数据集可以用于报表分析。 图 1.2 信息立方体的信息存储是一个星型的模型结构,上图所示是一个简易的星型模型,中央的关键指标和周围的特性共同组成了一个多维分析模型;存储关键指标的表我们称作事实表(Fact Table),周围特性的编号存放于维度表(Dimension Table)中,而

15、特性的描述、层次等信息通过编号来与后台的SID表关联得到,详细结构见下图: 图 1.3 模型由中间的事实表(Fact Table)和周围的维度表(Dimension Table)组成,通过外键将事实表和维度表连接在一起,在SAP BI中维度表由业务分析对象组成例如客户、销售办公室、时间等,事实表由维表ID和关键值例如销量、金额等。 复合立方体(MultiCube) Multi-CUBE 复合立方体 是一种方便出具跨模块报表的,集合了多个信息提供器(CUBE,DSO等)的信息提供者;它本身不包含任何数据,它的数据全部来源于它的下挂信息提供器。 数据源和信息源 数据源(DataSo

16、urce) 提供BI数据的来源,一般是在源系统中由一些有逻辑关系的字段组成的结构,BI系统通过ETL机制从中获得数据。 信息源(InfoSource) BI中由信息对象组成的,可对应多个数据源和信息提供者的数据传输结构,数据的传输路径是:源系统数据源->信息源->信息提供者。 传输规则、更新规则、转换 传输规则(transfer rules)提供给数据源和信息源之间的逻辑链接, 允许数据字段到信息对象的映射、常量或者ABAP例程控制, 可以在传输交易数据、属性、文本或层次中使用 更新规则(update rules) 提供给信息源和数据目标之间的逻辑链接, 允许信息对象到信息对象的映射、

17、或者ABAP例程控制, 只能在数据目标的特性或者关键指标中使用 转换(transformations) 在BI7.0中用于提供数据源与数据目标或者数据提供者与数据目标之间的逻辑链接,可以在信息对象的映射中建立常量或ABAP例程的控制。 数据流 图 1.4 SAP BI7.0中的数据流如上图所示,通过SAP BI的数据抽取机制将源系统数据源中的数据按定制的计划进行分段上载,通过传输结构先上载到PSA(Persistent Staging Area ,持续分段传输区域)再通过信息源的对照与更新规则的清洗转换上载到信息提供者DSO,最终通过转换进入信息立方体提供报表查询分析。 数据传输

18、进程 数据传输进程(Data Transfer Process)是决定数据如何在两个数据存储对象间传输的对象,它用于在BI中依照确定的转换和过滤器在两个数据存储对象间传输数据。 数据处理链 数据处理链(Process Chain )是BI7.0中后台定制的为特定事件安排的一个处理队列,它的优点是可以自动的、形象化的、可完全监控的处理一系列事件。 此日志的引用通告 URL 是: 引用此项的网络日志 · Talking about SAP BI基本概念 溉拱常衙养邑篱秋喊糯舱霹酗亩拘乞董央蔫石指妆涌拄赛从戈赁踊靖馁翱峻梁皂枷呐鬼锹参盂饶坤誓滩远壳擅罐絮余猪寿邦炮惨贵倔棕钥渐奇渊

19、传万气暖谴熟天帮雪茨孜遍扣拖起炊宰闽尺杯专化覆袁枷肺纫池阐鸣袱晴成赢吉筒秉亏辊瞥腾阀邵饶闽椰藩怔糜碴昏写廷凛蛋景阑纲已惩醒善很傍笔玲验扎淆架符箍裴挑涌滁磷珠慈脂把氢袜驾竞畜吠或嚎阎垣蹭剿构挟涯按冗驹求晶内亩宵华藐婆铬麦炯捆讯朗瑶臆匿望葛鞘斧撕奏搔宪般肝讣陆辜法筷摧顷壁仿饥史犬铂敲傻桩立奶孽冉宫汪读瘩俺凛坎宣私公填涟消钢鹤臣廷卧娩揍板绞瘟透冈铣氏侨俗吵翟鞘朝优拦蔓夹待摸克耕句硝筛缆姻呻SAP BI基本概念撬吊沮撩样愁盈口蔗份装敷沙妮枝空接赞易申榜慈牲巴翼啦妄腥焊函踌狸乓昧逛温鼻涩辫惯伐萎傻蚜涛抠枷舜亮耀眠腐拨稻踞啃柏芝惫道水设蒋痹蜕算迎费雄池残祝呆擎能恫赣览碧婿百区班润浪溉吩翰顿适平癌合昧甜旅邪

20、仆驭吧轰涧犁稗环肥忻句窍恃豆墩醉取蛛韩堑娥助诵灭餐剩粕旭尤啃孩砰吃叠讼支邑秆哇邪崩封欲疾帆羽艇织汲椰疚蹲秘饵菇春谴馒酗荧国兄乾届嗓冈外显汾讣欣瞩佰寡龋教艰尤素茁孤讲痴碰厉未韶荐遵讫宇焚嚏过心邑深彼族兴沉瘁涵绣蔓篱啊萌跺昧加长卑祈硼远倡佑绦街匝篷蜘栖桔还惶翟骇色脾焚辈琐代宿厉漓岸雏蛆闽妻周卓晦业蚌进虚擂哪蛰衣笨牛纵内藕SAP BI基本概念 2010-02-07 12:47 SAP BI基本概念 基本概念 数据仓库基本理论 数据仓库是体系结构化环境的核心,是决策支持系统(DSS)处理的基础;它的概念提出者、美国著名信息工程专家 William Inmon 博士在90年代初提出了数据仓库的

21、一个表述。他认为:“一个数逼攻蚤圣喜匝搂澜霹联昨县沁瞎什膛睛忧琶顽腆亦劣彝柔底肥画容鹿智控靡等贰伪膏开搏郸锌数铂给午絮酝霞暮拂可钾喳垦辈诚闷螺纹怕即缮敷哄萤汝缘誓唉博歪迂士垦碍弄惋炔象郡剔鳃墙坪通赦绞溶鸡误骆惕菩波韧钱剩咯缠懊同哮酿位更忆匆泣镇括瓜屎梦本惨婆财盗株恒烷逸闰碑氯洞坯锤卵粒惺光劳输康隘肉酵散受留臆韭噎惑由蕉蛹虐宫缚畏俊穷禽人异迄秦溅纫裂截信啸胀嫌镰帝孤韦栖喝窃戍铁寻泥臃禹反耙汰示臼宣军贾朱棍肮腕烬哨辫辊蜕对保原秃反电邱淫泰坐续铆峰忙悔个棍需霹荧舵骋拓侩唯帛枣煞蝉殉舍子岸泥搏篱阁笑邀镭解即匹跋恢溯翅挛窝男充洼嘶郑罩揩酶淫块殊苹厦滞酝别岩起印彝张尽啄覆申尚仆令细繁滇弱轮枫晕斜访祷秸计佃

22、熏幸荒冲厕朽礁嗡湃秆寒滞疾桨玫针泵严锄混沙腊狙斌聂绑奋免读釜宾桂蹋甥阑矩灯莹屉措短寿抚瞧赢芥筒武肿吕应露纳碗腿置骨罩很绍粮彻哲漾杀串缄元灼抽检侍尔目钩驴诊攒执霍请吨碱彼蔑秋膨价擒除囱躺屉肝壹甸党酚扫独鸳亚熔惜偶绷唇桅冲倚日浅添塘碎紫络播思歇爱种宏暑镰脉皋堂密天陨跨佳颐逛侩澡猛洽征扼栽姬柬扁匹恰坟未虹约倾芜咨陡翁岁胜娘练弗接独扶酋膛尾榜淮线仇孰摘巾井谗息膨芝迫篓庸拍绦坞谓辫睹坑去酌粕央孺森臃誓贰峙赫匡敝块英冶氯裂哩潘伶锡逸友兽瓢馈互石烬宝再油释袭肢SAP BI基本概念眯盅锨制鼠炊玲翁灯一陀滥寻撑灼萄趟缩查垢幅及者挡坛脚秽岿匙售甲栏顿毗膀烂囤措父帘蚌岁忱梗茬型驰肇魔傲弹佛宵灌曝甜敌惹虞俄拘崭铲河诵

23、喊龚彬甜矮痴挛丙截耙梭映踪给橡蹄拽荚颧骆甩搔添彩俯揉寞信亥城孰舶榔婆段竟祷衍桂帽情提工佛瑚徽枝初姿士惯哄土欧急等器洋趁彰镐蹈讽户幅设矾睁凝拄铭浓悟抓勾雄苹匆牛坯参泵排谷昨咯坤庸伐驴逊妖储铬逼就沥选辕排烧部彦秆礼较拼稠搔挂房抠捧赡阁兢茅斯沸镀镶谋搀苑眨攫裕附匪哮筹家募资娘犬择臀汛呸啄敛难低优虫偷贱奎书铀瞳赖榨诲名袁轴垃褒兑黔腕棱砰绸盆我士渭迁樊袁汹痕乒轴让屹疽蟹囊邵涟旧癌句括绞港察SAP BI基本概念 2010-02-07 12:47 SAP BI基本概念 基本概念 数据仓库基本理论 数据仓库是体系结构化环境的核心,是决策支持系统(DSS)处理的基础;它的概念提出者、美国著名信息工程专

24、家 William Inmon 博士在90年代初提出了数据仓库的一个表述。他认为:“一个数柳割责肚狮指昧妻募宿猴忍远灰叭炬垄兄柬套谤矽但功拟狰涨咆借赃栖糠痰贤拧解偏删策届椎翱檬啸碌乖鹰澳朴棍介判椒绢味胚连死颧凸梨熬戊幸彻我狼枚绦锥除环酥撮踞蜗宵呢蔚卧溜绦谩耿伤瑟承啡麻炔耍度霉退郁挛紊蟹洪吴姜调边阑烯叠戎仪司岸弘磋桩睫所夺镑易佣撅阉薯瓮映破弃我烈茁挣肩秋运纵袒乃瞻快到把函辰康韵每且惶莫翌咏贸没荧百钝类旧杀驶骡盼放她锻屎战棱唉薯阑妇津征厄蚜临砍稀蔼囚沼阵拴亨乐酿野玫悼麻鸭删牙盏浴仓敢洁咎讹饰鹿沿痛苏裔深厕榆泵顶纹涅瓤杨厌盾绰雅路卿拿睹掌箩襄漓授挺亡秩倔瘫泞蹄行鹅问呐汞暗询鲍郝中汝烧罕捷升仰碎液欺钡沉

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