Средства проектирования запросов, отчетов в системе SAP BW - Программирование, компьютеры и кибернетика курсовая работа

Главная

Программирование, компьютеры и кибернетика
Средства проектирования запросов, отчетов в системе SAP BW

Назначение хранилищ данных. Архитектура SAP BW. Построение аналитической отчетности на основе OLAP-кубов в системе SAP BW. Основные различия между хранилищем данных и системой OLTP. Обзор функциональных сфер BEx. Создание запроса в BEx Query Designer.


посмотреть текст работы


скачать работу можно здесь


полная информация о работе


весь список подобных работ


Нужна помощь с учёбой? Наши эксперты готовы помочь!
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь с
политикой обработки персональных данных

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


До сих пор основной целью внедрения классических систем обработки данных было ускорение процесса, сокращение затрат и автоматизация отдельных бизнес-процессов. Таким путем за последние десятилетия на предприятиях был накоплен огромный информационный потенциал.
Параллельно, по причине постоянного увеличения глобализации и, одновременно, повышения степени децентрализованности предприятий, появляется потребность в быстром реагировании на изменения условий рынка, распознавании рыночных тенденций и наличии информации о конкурентах. Развитие технологий в эпоху Интернета сделало информацию решающим фактором в борьбе за сохранение преимуществ перед конкурентами.
Для получения этих преимуществ лица, ответственные за принятие решений на современных предприятиях глобального масштаба, все чаще в своей работе опираются на эффективное использование этой информации, которая, к сожалению, зачастую оказывается разрозненной и относящейся к разнообразным сферам бизнеса. Именно эту проблему и призваны решить современные хранилища данных. Развернутые решения должны охватывать весь процесс от поиска исходных данных до их анализа. При этом метаданные, данные по измерениям и агрегированные данные обрабатываются по-разному.
Исходя из вышеизложенного, информационные системы должны отвечать следующим требованиям, выдвигаемым ответственными за принятие решений лицами:
· быстрый доступ из одной точки ко всей релевантной информации независимо от ее источника;
· охват всех бизнес-процессов: все более важное значение приобретают общесистемные и общие для всех процессов аналитические отчеты;
· высокое качество информации: не только с точки зрения содержимого данных, но и с точки зрения гибкости анализа;
· высококачественная поддержка принятия решения: хранилище данных должно быть разработано и структурировано исходя из потребностей оперативного и стратегического управления. Только в этом случае возможна полная поддержка процесса принятия решений;
· непродолжительный период внедрения с меньшим количеством ресурсов: хранилище данных должно не только быть легко внедряемым, но и предоставлять простой и быстрый доступ к релевантным данным при отсутствии необходимости в трудоемкой подготовке неоднородных данных.
В условиях гетерогенной системной среды, особые требования предъявляются к экстракции и подготовке консолидированных переменных и основных данных из компонентов mySAP.com и исходных систем других провайдеров. Постоянно растущий спрос на высококачественную бизнес-информацию означает, что наряду с интегрированным процессом сбора данных также требуется детальный анализ данных и наличие мультимедийных опций представления информации. Потребность в программных решениях по организации хранилищ данных, включающих в себя все описанные свойства, огромна. Ниже представлены основополагающие требования к современным хранилищам данных, позволяющие выработать общие критерии для оценки эффективности такого решения.
Ориентированная на транзакции система OLTP и ориентированная на анализ система OLAP должны рассматриваться как единый объект. Данные для бизнес-процессов представляют собой большой объем информации, использование которой при проведении целевого анализа может оказаться затруднительным. Поэтому, вследствие разнообразия источников этих данных, сначала необходимо произвести их очистку и техническую и семантическую подготовку (гомогенизацию). Создание аналитических отчетов на основе этих данных приводит к образованию базы знаний. Это помогает определять бизнес-стратегию предприятия и обеспечивает поддержку вытекающих из этой стратегии бизнес-процессов.
Этот цикл проиллюстрирован на следующем рисунке.
Рисунок 1 Различие: оперативная/неоперативная среда
Из-за непрерывного усовершенствования возможностей по обработке данных, все больший объем данных хранится во все более детальном виде. В результате возникает необходимость одновременного сокращения и структуризации этих данных, что является предпосылкой для осуществления эффективного их анализа.
В целях упрощения организации хранимых данных может использоваться хранилище данных. В хранилище данных собраны вместе все источники оперативных данных (они, как правило, являются разнородными и имеют различную степень детализации), что позволяет обеспечить предоставление этих данных в масштабируемом виде для всего предприятия. Эти данные можно использовать и в дальнейшем. Хранилище данных имеет следующие свойства:
· Доступ только для чтения: конечные пользователи имеют доступ только для чтения, т. е. данные первоначально загружаются в хранилище данных с помощью процессов экстракции, преобразования и загрузки (ELT).
· Ориентированность на все предприятие в целом: основу системы формируют источники данных со всего предприятия (производство, сбыт, контроллинг), а также, возможно, внешние источники.
· Данные в хранилище данных хранятся в течение конкретного периода времени.
· Сохранение исторических данных: хранение данных осуществляется в течение более длительных периодов времени.
· Система, предназначенная для эффективной обработки запросов: техническая среда и структуры данных оптимизированы для получения ответов на бизнес-запросы, а не для обработки транзакций.
· Инструменты анализа: для доступа к данным пользователи могут применять разнообразные инструменты анализа. Эти инструменты имеют дружественный для пользователя интерфейс, что обеспечивает упрощение процедур создания запросов.
Хранилище данных содержит копии переменных данных, специально реструктурированных для запросов и анализа.
Современное хранилище данных должно отвечать следующим требованиям:
· Стандартная структура и просмотр всей бизнес-информации
· Простой доступ к бизнес-информации через единую точку входа
· Усовершенствованная система отчетов для самостоятельного проведения анализа для всех сфер
· Быстрое внедрение с низкими затратами
· Высокопроизводительная среда; моделирование данных из разнородных источников
· Снижение загруженности систем OLTP
Среда OLTP существенно отличается от среды OLAP:
· Уровень детализации: на уровне OLTP данные хранятся с очень высокой степенью детализации, в то время в хранилище данных осуществляется сжатие данных для обеспечения высокоэффективного доступа (агрегация).
· История: архивация данных в системе OLTP приводит к тому, что объем хранимых исторических данных становится минимальным. В системе хранилища данных требуется наличие полных исторических данных.
· Возможность изменения: частые изменения данных являются характерной особенностью оперативной среды, тогда как для анализа данные в какой-то момент "замораживаются“.
· Интеграция: в отличие от среды OLTP, при анализе требования к всесторонней интегрированной информации чрезвычайно высоки.
· Нормализация: из-за сокращения избыточности данных в оперативной среде обеспечивается высокая степень нормализации данных. Стейджинг данных и более низкая производительность являются причинами низкой нормализованности данных в хранилище данных.
· Среда OLAP оптимизирована для доступа для чтения. Оперативные приложения также требуют наличия возможности оперативного применения дополнительных функций, включая изменение, добавление и удаление данных.
Основные различия между системами OLTP и OLAP еще раз перечислены в следующей таблице.
Рисунок 2 Сравнение: системы OLTP/OLAP
Из вышеперечисленного видно, что к системе OLTP и системе хранилища данных предъявляются совершенно различные требования. Поэтому наиболее правильным решением является техническое отделение от системы OLTP всех имеющихся требований к отчетности, основанной на Business Information Warehouse.
SAP Business Information Warehouse (SAP BW) позволяет анализировать данные из оперативных приложений SAP и других бизнес-приложений и внешних источников данных, таких как базы данных, онлайн-сервисы и Интернет. SAP BW, предварительно сконфигурированный с учетом основных сфер и процессов, позволяет анализировать связанные между собой данные по всем сферам предприятия.
При разработке SAP BW учитывались следующие требования:
· система организации хранилищ данных с оптимизированными структурами данных для системы отчетов и анализа;
· на основе комплексной архитектуры хранилища данных;
· автоматизированное управление хранилищем данных;
· включение в поставку ноу-хау SAP в глобальном бизнесе.
SAP BW поддерживает оперативную аналитическую обработку (OLAP) для стейджинга информации из больших объемов оперативных и исторических данных. Технология OLAP позволяет получать многомерные аналитические отчеты согласно различным бизнес-перспективам. Сервер SAP BW, предварительно сконфигурированный с учетом основных сфер и процессов, позволяет анализировать связанные между собой данные по всем сферам предприятия. SAP BW предоставляет предприятиям информацию с разделением по ролям. Эта информация помогает сотрудникам выполнять свои задачи.
SAP BW включает инструмент гибкого выполнения отчетов и анализа Business Explorer (BEx), используемый для поддержки стратегического анализа и процессов принятия решений на предприятии. Эти инструменты включают запросы, систему отчетов и OLAP-функции. Сотрудники, имеющие соответствующие полномочия на доступ, могут производить анализ исторических и актуальных данных на различных уровнях детализации и с различных точек зрения. Для этого может использоваться Web или Microsoft Excel.
Теоретически, архитектуру SAP BW можно разделить на три уровня
Рисунок 3 Трехуровневая архитектура SAP BW
На рисунке показано физическое и логическое разделение между стейджингом данных в исходных системах, хранением данных и управлением и анализом.
Исходная система - это система, которая поставляет данные в систему SAP BW. SAP BW поддерживает четыре вида исходных систем:
SAP BW полностью интегрирован в новую среду mySAP.com. Он функционирует как центральный инструмент для организации хранилищ данных. SAP поставляет предварительно определенные структуры и программы экстракции. Они позволяют загружать исходные данные из компонентов mySAP.com непосредственно в систему SAP BW.
· Внешние системы: большое преимущество SAP BW состоит в том, что эта система имеет открытую архитектуру по отношению к внешним OLTP-провайдерам и другим прежним системам. Таким образом, особенно в гетерогенной системной среде, SAP BW может использоваться в качестве хранилища консолидированных данных для отчетов, которые охватывают все предприятие.
· Провайдеры данных: помимо возможности получения данных из различных доступных систем, в SAP BW также возможно поступление специфичных для той ли иной сферы данных от провайдеров. Например, компании AC Nielsen US или Dun & Bradstreet предоставляют данные маркетинговых исследований, которые могут быть загружены в SAP BW для выполнения эталонного тестирования и последующих расчетов на основании собственных оперативных данных.
· Базы данных: SAP BW позволяет загружать данные из внешних систем управления реляционными базами данных. При этом на основе структуры внешней таблицы создается источник данных, что позволяет выполнить быструю загрузку содержимого таблицы в SAP BW без нарушения непротиворечивости данных.
OLAP-процессор (Online Analytical Processing, оперативная аналитическая обработка) позволяет выполнять многомерные аналитические отчеты по наборам данных SAP BW. Также он предоставляет OLAP-инструменты для данных, получаемых через интерфейсы BAPI, XML/A или ODBO (OLE DB for OLAP).
В принципе, область OLAP можно разделить на три компонента:
· BEx Analyzer (на основе Microsoft Excel);
Эти инструменты используются для одновременного выполнения анализа на основе Microsoft Excel и Web по нескольким измерениям (например, времени, местоположению, продукту и т.д.).
Business Explorer (BEx) - это компонент SAP BW, предоставляющий гибкую систему отчетов и инструменты анализа, которые используются для стратегического анализа и поддержки процесса принятия решений на предприятии. Эти инструменты включают запросы, систему отчетов и функции OLAP. BEx обеспечивает доступ к информации SAP BW для широкого круга пользователей: при помощи портала предприятия, Интернета/интранета (разработка веб-приложений) или мобильных устройств (мобильные телефоны с возможностью WAP или i-mode и персональные цифровые ассистенты).
Ниже приводится обзор функциональных сфер BEx
Базис данных SAP BW разделен на автономные цели бизнес-данных (инфо-провайдеры). Анализ базиса данных SAP BW выполняется путем определения запросов к целям данных в BEx Query Designer. Путем выбора и комбинирования признаков и показателей или многократно используемых структур в запросе можно определить способ анализа данных из выбранной цели данных.
Функция анализа данных на основе многомерных источников данных (OLAP-отчеты) позволяет проводить одновременный анализ более одного измерения инфо-провайдера (например, времени, местоположения и продукта). Это означает, что можно выполнить любое количество анализов отклонений (сравнений фактических показателей с плановыми и сравнений по годам). Данные, выводимые для просмотра в форме сводной таблицы, служат в качестве отправной точки для подробного анализа, применяемого для ответа на множество вопросов. Многочисленные опции интеракции, например, сортировка, фильтрация, смена признаков, перерасчет значений и т.д., обеспечивают гибкое перемещение по данным во время выполнения.
Существует возможность визуализации данных на графике (например, линейчатых или круговых диаграммах). Можно также выполнить географический анализ данных на карте (для таких признаков, как клиент, регион сбыта и страна). Кроме того, для определения варианта и критических объектов, автоматической отправки сообщений о значениях варианта при помощи электронной почты или SMS (с использованием фоновой обработки в агенте отчетов) или немедленного обнаружения таких объектов в мониторе предупреждений используется система отчетов по особым ситуациям.
Анализ данных в BEx SAP BW может быть выполнен в следующих областях:
· BEx Analyzer (на основе Microsoft Excel);
Обе области могут быть полностью интегрированы. Другими словами, при помощи одного щелчка можно просмотреть запросы из BEx Analyzer в стандартном ракурсе веб-браузера. Обратное также возможно, т.е. можно экспортировать веб-приложение в Microsoft Excel.
Базовые кубы являются центральными объектами многомерной модели в SAP BW. На них основываются отчеты и анализы. С точки зрения системы отчетов, базовый куб представляет собой автономный набор данных в пределах бизнес-сферы, на основе которого можно определять запросы
Инфо-кубы являются центральными объектами многомерной модели в системе SAP BW. На их основе выполняются отчеты и анализы. Инфо-куб представляет собой автономный набор данных для определенной бизнес-сферы с точки зрения системы отчетов, т. е. с точки зрения конечного пользователя системы отчетов. На основе инфо-куба могут быть определены и/или выполнены запросы.
В системе SAP BW существуют следующие типы инфо-кубов:
- виртуальный инфо-куб с сервисами.
Только базовые кубы физически содержат данные в базе данных. При этом они являются также целями данных. (Объекты BW являются целями данных, если в них могут быть загружены данные.) Напротив, виртуальные кубы представляют собой только логические ракурсы набора данных. Для конечного пользователя системы отчетов принципиальная разница между этими типами инфо-кубов отсутствует. Запросы могут определяться на основе любых типов инфо-кубов. Инфо-кубы, таким образом, являются инфо-провайдерами. (Объекты BW являются инфо-провайдерами в том случае, если на их основе в системе отчетов SAP BW могут быть определены/выполнены запросы.)
1. Создается инфо-область, в которой будут храниться показатели и измерения. В данном курсовом проекте инфо-область имеет название Z_EXAMPLE_NES(Рис. 6)
2. Создается признак, из которого в дальнейшем будет строиться куб.Признак формируется в качестве примера по шаблону «Признак убытков» - стандартный SAP признак.(Рис. 7)
3. Создается показатель для куба, который в дальнейшем будет входить в состав куба. Показатель создается из стандартного шаблона «Показатель платежей» (Рис. 8).
4. Создается куб(ZCUBE_NES). Изначально он содержит три измерения по умолчанию: Пакет данных, Единица и Время. Для того, чтобы наполнить куб данными необходимо перенести в него наши измерения и показатели.
2). Доля ответственности в процентах 0IS_LIBRA
3). Затребованная сумма 0IS_REQUEST
4). Курс пересчета валюты платежа во внутр. валюту 0IS_EXCHRAT
6). Уже выплаченная или полученная сумма 0IS_AMTDONE
3) Вид плана распределения в многократном страховании 0IS_DIPLTY
5) Внутренний вид убытка 0IS_CLTYPE
6) Дата случая нанесения ущерба/выплаты компенсации 0IS_DATELOS
7) Ид. плана распределения 0IS_DIPLID
8) Имя плана распределения 0IS_DIPLNAM
9) Метка времени, по которую действителен план распределения 0IS_DIPLVTO
10) Метка времени, с которой действителен план распределения 0IS_DIPLVFR
11) Номер случая нанесения ущерба/выплаты компенсации 0IS_CLAIM
12) Описание плана распределения 0IS_DIPLDES
13) Приоритет плана распределения 0IS_DIPLPRI
15)Счетчик версии договора 0IS_POLVNR
Создания запроса в BEx Query Designer, для дальнейшего построения аналитической отчетности.
Для построения запроса в BEx Query Designer, необходимо открыть куб. Куб открывается в разрезе показателей и измерений (Рис. 10).
В BEx Query Designer выбираются необходимые аналитики для дальнейшего анализа.
Если необходимо построить отчет в разрезе Сфера страхования, внутренний вид убытка и сумма платежа, договорная сумма, выплаченная или полученная сумма, то запрос выглядит следующим образом (Рис. 11).
Создание отчета в Analyzer(надстройка для Excel) из запроса, созданного в BEx Query Designer.
Открываем наш запрос в Analyzer(надстройка для Excel) и получаем следующую таблицу (Рис. 12)
Построен OLAP-куб с системе SAP BW по 15 признакам и 6-ти показателям. Каждый признак и показатель являются таблицей. В данном курсовом проекте за основу взяты стандартные SAP шаблоны для признаков и показателей. Составлен запрос в BEx Query Designer, по необходимым аналитикам, для построения таблицы и дальнейшего анализа в Analyzer. Построена таблица по запросу BEx Query Designer с помощью надстройки для Excel - Analyzer. Используя полученную таблицу в Analyzer, аналитики могут делать подробный анализ, прогнозировать дальнейшие действия.
SAP предоставляет инструменты, с помощью которых можно создавать аналитические отчеты, поддерживая принятие решений на любом уровне, и представлять приложения бизнес-аналитики заинтересованным сотрудникам. В число возможностей и функций этого компонента входят:
· Проектирование запросов. Средства проектирования запросов позволяют быстро и удобно создавать графические интерактивные аналитические отчеты и приложения.
· Отчеты и анализ. SAP BW позволяет создавать и выполнять отчеты любой сложности: от статических форматированных отчетов для руководства до графических интерактивных аналитических отчетов.
· SAP BI . -URL: http://www.sap-bi.ru/ . Дата обращения: 6.12.2012
· Информация о SAP. -URL: http://www12.sap.com/cis/about-sap/index.epx The Best-Run Businesses Run SAP . Дата обращения: 6.12.2012
· wikipedia -URL: http://en.wikipedia.org/wiki/SAP_NetWeaver_Business_Intelligence . Дата обращения: 6.12.2012
· help portal -URL: http://help.sap.com/ . Дата обращения: 6.12.2012-
· Интернет проект SAP Professional Journal Россия-URL: http://sapland.ru/. Дата обращения: 6.12.2012
· SAP Library - Литература -URL: http://saplibrary.ucoz.ru/load/seminars/sap_bw/3. Дата обращения: 6.12.2012
· SAP форум -URL: http://sapboard.ru/ . Дата обращения: 6.12.2012
Вечное хранение данных. Сущность и значение средства OLAP (On-line Analytical Processing). Базы и хранилища данных, их характеристика. Структура, архитектура хранения данных, их поставщики. Несколько советов по повышению производительности OLAP-кубов. контрольная работа [579,2 K], добавлен 23.10.2010
Построение систем анализа данных. Построение алгоритмов проектирования OLAP-куба и создание запросов к построенной сводной таблице. OLAP-технология многомерного анализа данных. Обеспечение пользователей информацией для принятия управленческих решений. курсовая работа [1,3 M], добавлен 19.09.2008
Иерархические, сетевые и реляционные модели данных. Различия между OLTP и OLAP системами. Обзор существующих систем управления базами данных. Основные приемы работы с MS Access. Система защиты базы данных, иерархия объектов. Язык программирования SQL. курс лекций [1,3 M], добавлен 16.12.2010
Построение базы данных для экзаменационных ведомостей. Работа с таблицами, создание простых форм, отчетов и запросов (Query by Example). Использование информации из нескольких, связанных между собой таблиц. Запросы с использованием статистических функций. практическая работа [39,1 K], добавлен 24.06.2009
Рассмотрение OLAP-средств: классификация витрин и хранилищ информации, понятие куба данных. Архитектура системы поддержки принятия решений. Программная реализация системы "Abitura". Создание Web-отчета с использованием технологий Reporting Services. курсовая работа [2,7 M], добавлен 05.12.2012
Виды запросов в информационной системе. Модель выдачи информации по каждому из сотрудников. Сбор данных о поставках корма, животных, потомстве и совместимости видов. Основные параметры структуры таблиц и схем данных. Создание запросов, отчетов и форм. курсовая работа [1,1 M], добавлен 15.05.2014
Основа концепции OLAP (On-Line Analytical Processing) – оперативной аналитической обработки данных, особенности ее использования на клиенте и на сервере. Общие характеристика основных требования к OLAP-системам, а также способов хранения данных в них. реферат [24,3 K], добавлен 12.10.2010
Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д. PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах. Рекомендуем скачать работу .

© 2000 — 2021



Средства проектирования запросов, отчетов в системе SAP BW курсовая работа. Программирование, компьютеры и кибернетика.
Контрольная работа по теме Бухгалтерский учет предприятия на примере ООО "Бюро Линк"
Дипломная работа по теме Структурные кризисы, их сущность и последствия
Эссе Про Музей
Словарь Иноязычных Слов Реферат
Перевод Долга Реферат
Реферат: Спортивна акробатика
Курсовая работа: Анализ обеспеченности трудовыми ресурсами
Сетевая Работа В Социальной Работе Реферат
Реферат: Методика радіаційного контролю під час роботи з джерелами іонізуючих випромі-нювань
Практическое задание по теме Расчет высоты всасывания центробежного насоса
Курсовая работа: Оформление книги с использованием компьютерных технологий. Скачать бесплатно и без регистрации
Дипломная работа по теме Автогрейдер: характеристика и сущность
Методичка На Тему Химический Анализ Катионов
Лабораторная Работа Знакомство Со Стрелочными Электроизмерительными Приборами
Сочинение Язык Самая Большая Ценность
Дипломная Работа На Тему Роль Социального Педагога В Организации Сотрудничества Семьи И Начального Звена Школы
Реферат по теме Скелет человека
Контрольная работа по теме Особенности уголовного судопроизводства
Гринев Капитанская Дочка Характеристика Сочинение
Сочинение: Образ России и народа в поэме Гоголя Мертвые души
Ямайська (Кінгстонська) валютна система - Международные отношения и мировая экономика контрольная работа
Управления инновациями на предприятии ООО "Арктик-арена" - Менеджмент и трудовые отношения курсовая работа
Средства для лечения сердечной недостаточности - Медицина презентация