Procesador OLAP

Repositorio de metadatos,

Diseñador de procesos y otras funciones.

Business Explorer BEx es una herramienta de informes y análisis que admite funciones de consulta, análisis e informes en BI. Con BEx, puede analizar datos históricos y actuales con diferentes grados de análisis.

• Sistemas SAP (Aplicaciones SAP / SAP ECC)
• Base de datos relacional (Oracle, SQL Server, etc.)
• Archivo plano (Excel, Bloc de notas)
• Sistemas de origen multidimensional (Universo con conector UDI)
• Servicios web que transfieren datos a BI mediante push

En BW 3.5, puede cargar datos en el Área de ensayo de persistencia y también en destinos desde el sistema de origen, pero si está utilizando SAP BI 7.0, la carga de datos debe restringirse a PSA solo para las últimas versiones.

Un InfoPaquete se utiliza para especificar cómo y cuándo cargar datos al sistema de BI desde diferentes fuentes de datos. Un InfoPaquete contiene toda la información sobre cómo se cargan los datos desde el sistema de origen a una fuente de datos o PSA. El InfoPaquete consiste en una condición para solicitar datos de un sistema fuente.

Tenga en cuenta que al usar un InfoPackage en BW 3.5, puede cargar datos en el Área de ensayo de persistencia y también en los destinos del sistema de origen, pero si usa SAP BI 7.0, la carga de datos debe restringirse a PSA solo para las últimas versiones.

En el esquema de estrella extendida, las tablas de hechos están conectadas a las tablas de dimensiones y la tabla de dimensiones está conectada a la tabla SID y la tabla SID está conectada a las tablas de datos maestros. En el esquema de estrella extendido, las tablas de hechos y dimensiones están dentro del cubo, sin embargo, las tablas SID están fuera del cubo. Cuando carga los datos transaccionales en el cubo de información, los Dim Id se generan en función de los SID y estos Dim id se utilizan en tablas de hechos.

En el esquema Extended Star, una tabla de hechos se puede conectar a 16 tablas de dimensiones y a cada tabla de dimensiones se le asigna un máximo de 248 tablas SID. Las tablas SID también se denominan Características y cada característica puede tener tablas de datos maestros como ATTR, Texto, etc.

En Star Schema, cada dimensión se une a una sola tabla de hechos. Cada dimensión está representada por una sola dimensión y no se normaliza más.

La tabla de dimensiones contiene un conjunto de atributos que se utilizan para analizar los datos.

Los objetos de información se conocen como la unidad más pequeña en SAP BI y se utilizan en proveedores de información, DSO, proveedores múltiples, etc. Cada proveedor de información contiene varios objetos de información.

Los InfoObjetos se utilizan en informes para analizar los datos almacenados y proporcionar información a los responsables de la toma de decisiones.

Los objetos de información se pueden clasificar en las siguientes categorías:

• Características como cliente, producto, etc.
• Unidades como Cantidad vendida, moneda, etc.
• Cifras clave como ingresos totales, ganancias, etc.
• Características de tiempo como año, trimestre, etc.

El área de información en SAP BI se utiliza para agrupar tipos similares de objetos. El área de información se utiliza para administrar los cubos de información y los objetos de información. Cada objeto de información reside en un área de información y puede definirlo como una carpeta que se utiliza para mantener juntos archivos similares.

Para acceder a los datos en el sistema fuente de BI directamente. Puede acceder directamente a los datos del sistema de origen en BI sin extracción mediante proveedores virtuales. Los proveedores virtuales se pueden definir como InfoSitios donde los datos transaccionales no se almacenan en el objeto. Los proveedores virtuales solo permiten el acceso de lectura a los datos de BI.

VirtualProviders basados ​​en DTP

VirtualProviders con módulos de función

Proveedores virtuales basados ​​en BAPI

VirtualProviders based on DTP -

Este tipo de proveedores virtuales se basan en la fuente de datos o un proveedor de información y toman características y ratios de la fuente. Se utilizan los mismos extractores para seleccionar datos en el sistema de origen que los que utiliza para replicar datos en el sistema de BI.

¿Cuándo a los proveedores virtuales basados ​​en DTP?

Cuando solo se utiliza cierta cantidad de datos.

Necesita acceder a datos actualizados desde un sistema fuente de SAP.

Solo unos pocos usuarios ejecutan consultas simultáneamente en la base de datos.

Virtual Provider with Function Module -

Este proveedor virtual se utiliza para mostrar datos de fuentes de datos que no son de BI a BI sin copiar los datos a la estructura de BI. Los datos pueden ser locales o remotos. Esto se usa principalmente para la aplicación SEM.

El proceso de transformación se utiliza para realizar la consolidación, limpieza e integración de datos. Cuando los datos se cargan de un objeto de BI a otro objeto de BI, la transformación se aplica a los datos. La transformación se utiliza para convertir un campo de origen en el formato de objeto de destino.

Reglas de transformación -

Las reglas de transformación se utilizan para mapear campos de origen y campos de destino. Se pueden utilizar diferentes tipos de reglas para la transformación.

La adquisición de datos en tiempo real se basa en la transferencia de datos a Business Warehouse en tiempo real. Los datos se envían a la cola delta o la tabla de PSA en tiempo real.

La adquisición de datos en tiempo real se puede lograr en dos escenarios:

Mediante el uso de InfoPackage para la adquisición de datos en tiempo real mediante Service API.

Usar el servicio web para cargar datos en el área de almacenamiento persistente PSA y luego usar DTP en tiempo real para mover los datos a DSO.

Proceso de fondo de adquisición de datos en tiempo real -

Para procesar datos en InfoPackage y procesar la transferencia de datos DTP a intervalos regulares, puede utilizar un proceso en segundo plano conocido como Daemon.

El proceso Daemon obtiene toda la información de InfoPackage y DTP, qué datos se van a transferir y qué objetos PSA y Data sore se deben cargar con datos.

Los InfoObjetos se crean en el catálogo de objetos de información. Es posible que un objeto de información se pueda asignar a un catálogo de información diferente.

Un DSO se conoce como lugar de almacenamiento para mantener la transacción limpia y consolidada o los datos maestros en el nivel de granularidad más bajo y estos datos se pueden analizar mediante la consulta BEx.

Un objeto DataStore contiene ratios y campos de caracteres y los datos de DSO se pueden actualizar mediante la actualización Delta u otros objetos DataStore o datos maestros. Los objetos de DataStore se almacenan comúnmente en tablas de base de datos transparentes bidimensionales.

DSO component consists of three tables -

Cola de activación -

Se utiliza para almacenar los datos antes de que se active. La clave contiene la identificación de la solicitud, la identificación del paquete y el número de registro. Una vez que se realiza la activación, la solicitud se elimina de la cola de activación.

Tabla de datos activos -

Esta tabla se utiliza para almacenar datos activos actuales y esta tabla contiene la clave semántica definida para el modelado de datos.

Cambiar registro -

Cuando activa el objeto, los cambios a los datos activos se almacenan en el registro de cambios. El registro de cambios es una tabla de PSA y se mantiene en Administration Workbench bajo el árbol de PSA.

El objeto DataStore para actualización directa le permite acceder a los datos para informes y análisis inmediatamente después de que se cargan. Es diferente de los DSO estándar en la forma en que procesa los datos. Los datos se almacenan en el mismo formato en el que se cargaron en el objeto DataStore para que la aplicación los actualice directamente.

una tabla para datos activos y no existe un área de registro de cambios. Los datos se recuperan de sistemas externos mediante API.

Below API’s exists -

• RSDRI_ODSO_INSERT: Se utilizan para insertar nuevos datos.

• RSDRI_ODSO_INSERT_RFC: Similar a RSDRI_ODSO_INSERT y se puede llamar de forma remota.

• RSDRI_ODSO_MODIFY: Se utiliza para insertar datos que tienen nuevas claves. Para datos con claves que ya están en el sistema, los datos se cambian.

• RSDRI_ODSO_MODIFY_RFC: Similar a RSDRI_ODSO_MODIFY y se puede llamar de forma remota.

• RSDRI_ODSO_UPDATE: esta API se utiliza para actualizar los datos existentes.

• RSDRI_ODSO_UPDATE_RFC: es similar a RSDRI_ODSO_UPDATE y se puede llamar de forma remota.

• RSDRI_ODSO_DELETE_RFC: esta API se utiliza para eliminar los datos.

Como la estructura de este DSO contiene una tabla para datos activos y ningún registro de cambios, esto no permite la actualización delta a InfoSitios.

En Escritura de DSO optimizado, los datos que se cargan están disponibles inmediatamente para el procesamiento posterior.

El DSO optimizado para escritura proporciona un área de almacenamiento temporal para grandes conjuntos de datos si está ejecutando transformaciones complejas para estos datos antes de que se escriban en el objeto DataStore. Luego, los datos se pueden actualizar a más InfoSitios. Solo tiene que crear las transformaciones complejas una vez para todos los datos.

Los objetos DataStore optimizados para escritura se utilizan como la capa EDW para guardar datos. Las reglas comerciales solo se aplican cuando los datos se actualizan a InfoSitios adicionales.

Solo contiene una tabla de datos activos y no es necesario activar los datos como se requiere con DSO estándar. Esto le permite procesar los datos más rápidamente.

Los conjuntos de información se definen como un tipo especial de InfoProviders donde las fuentes de datos contienen una regla de unión en objetos de DataStore, InfoCubos estándar o InfoObjetos con características de datos maestros. Los InfoSets se utilizan para unir datos y esos datos se utilizan en el sistema de BI.

Uniones temporales: se utilizan para mapear un período de tiempo. En el momento de la presentación de informes, otros InfoProviders manejan datos maestros dependientes del tiempo de tal manera que el registro que es válido para una fecha clave única predefinida se usa cada vez. Puede definir una unión temporal que contenga al menos una característica dependiente del tiempo o un InfoSitio pseudo dependiente del tiempo.

Los conjuntos de información se utilizan para analizar los datos en varios InfoSitios mediante la combinación de caracteres de datos maestros, objetos de almacén de datos e InfoCubos.

Puede utilizar la combinación temporal con InfoSet para especificar un momento específico en el que desee evaluar los datos.

Puede utilizar informes con Business Explorer BEx en DSO sin habilitar el indicador BEx.

• Unir internamente
• Izquierda combinación externa
• Unión temporal
• Auto unión

InfoCube se define como un conjunto de datos multidimensional que se utiliza para el análisis en una consulta BEx. Un InfoCubo consta de un conjunto de tablas relacionales que se unen lógicamente para implementar el esquema en estrella. Una tabla de hechos en un esquema en estrella se une a varias tablas de dimensiones.

Puede agregar datos de uno o más InfoSource o InfoProviders a un InfoCubo. Están disponibles como InfoProviders para fines de análisis e informes.

Se utiliza un InfoCubo para almacenar los datos físicamente. Consiste en una serie de InfoObjects que se llenan con datos de la preparación. Tiene la estructura de un esquema de estrella.

En SAP BI, un Infocube contiene un esquema en estrella extendido como se muestra arriba.

Un InfoCubo consta de una tabla de hechos rodeada por 16 tablas de dimensiones y datos maestros que se encuentran fuera del cubo.

Los InfoCubos en tiempo real se utilizan para admitir el acceso de escritura en paralelo. Los InfoCubos en tiempo real se utilizan en relación con la entrada de datos de planificación.

Puede ingresar los datos en InfoCubos en tiempo real de dos formas diferentes:

Transacción para ingresar datos de planificación

BI Staging

Se puede crear un InfoCubo en tiempo real usando la casilla de verificación Indicador en tiempo real.

Sí, cuando desee informar sobre caracteres o datos maestros, puede crearlos como InfoSitio.

Para convertir un InfoCubo estándar en InfoCubo en tiempo real, tiene dos opciones:

Convertir con pérdida de datos transaccionales

Conversión con retención de datos de transacciones

Sí, haga doble clic en el paquete de información grp → botón Process Chain Maintenance y escriba el nombre y la descripción.

• Jerarquía H
• F valor fijo
• Blank

Si.

MultiProvider

ODS -

Proporcionan datos granulares, permiten la sobrescritura y los datos están en tablas transparentes, ideales para desgloses y RRI.

InfoCube -

Esto se usa para el esquema en estrella, solo podemos agregar datos, ideal para informes primarios.

MultiProvider -

Contiene datos físicos y permite acceder a datos de diferentes InfoSitios.

Start Routines -

La rutina de inicio se ejecuta para cada paquete de datos después de que los datos se hayan escrito en el PSA y antes de que se hayan ejecutado las reglas de transferencia. Permite cálculos complejos para una cifra clave o una característica. No tiene valor de retorno. Su propósito es ejecutar cálculos preliminares y almacenarlos en estructuras de datos globales. Se puede acceder a esta estructura o tabla en las otras rutinas. El paquete de datos completo en el formato de estructura de transferencia se utiliza como parámetro para la rutina.

Update Routines -

Se definen en el nivel de InfoObjetos. Es como la rutina de inicio. Es independiente de la fuente de datos. Podemos usar esto para definir datos globales y comprobaciones globales.

Se utiliza para cargar un nuevo paquete de datos en los agregados de InfoCubo. Si no hemos realizado un resumen, los nuevos datos del InfoCubo no estarán disponibles mientras se informa sobre el agregado.

Durante la carga, realice los pasos en el siguiente orden:

Primero cargue los datos maestros en el siguiente orden: primero atributos, luego textos, luego jerarquías.

Cargue primero los datos maestros y luego los datos de la transacción. Al hacer esto, se asegura de que los SID se creen antes de que se carguen los datos de la transacción y no mientras se cargan los datos de la transacción.

Para optimizar el rendimiento al cargar y eliminar datos del InfoCubo:

• Indexes
• Aggregates
• Línea de pedido y cardinalidad alta
• Compression

Para lograr un buen rendimiento de activación para objetos DataStore, debe tener en cuenta los siguientes puntos:

Creación de valores SID

La generación de valores SID lleva mucho tiempo y se puede evitar en los siguientes casos:

No establezca la marca 'Generar valores SID', si solo usa el objeto DataStore como almacén de datos. Si establece este indicador, se crean SID para todos los nuevos valores de característica.

Si está utilizando elementos de línea (número de documento o marca de tiempo, por ejemplo) como características en el objeto DataStore, configure el indicador en el mantenimiento de características para mostrar que son "solo atributos".

Es el método de dividir una tabla para optimizar el informe. SAP utiliza la partición de archivos de hechos para mejorar el rendimiento. Podemos particionar solo en 0CALMONTH o 0FISCPER. La partición de tablas ayuda a ejecutar el informe más rápido ya que los datos se almacenan en las particiones relevantes. Además, el mantenimiento de la mesa se vuelve más fácil.

Infocube está estructurado como un esquema en estrella donde una tabla de hechos está rodeada por diferentes tablas de atenuación que están vinculadas con DIM'ids.

ODS es una estructura plana sin concepto de esquema en estrella y que tendrá datos granulares (nivel detallado). Funcionalidad de sobrescritura.

El atributo de navegación se utiliza para profundizar en el informe.

Si los separadores se utilizan de forma incoherente en un archivo CSV, el separador incorrecto se lee como un carácter y ambos campos se combinan en un campo y pueden acortarse. Los campos siguientes ya no están en el orden correcto.

Antes de poder transferir datos desde un sistema de origen de archivos, los metadatos deben estar disponibles en BI en forma de DataSource.

Si.

En forma de tablas PSA

DB Connect se utiliza para definir otra conexión de base de datos además de la conexión predeterminada y estas conexiones se utilizan para transferir datos al sistema de BI desde tablas o vistas.

Para conectar una base de datos externa, debe tener la siguiente información:

• Tools
• Conocimiento de la aplicación fuente
• Sintaxis SQL en la base de datos
• Funciones de base de datos

La conexión universal de datos UD le permite acceder a fuentes de datos relacionales y multidimensionales y transferir los datos en forma de datos planos. Los datos multidimensionales se convierten a formato plano cuando se utiliza Universal Data Connect para la transferencia de datos.

UD utiliza el conector J2EE para permitir la generación de informes sobre datos SAP y no SAP. Hay diferentes conectores BI Java disponibles para varios controladores, protocolos como adaptadores de recursos.

• Conector BI ODBO
• Conector BI JDBC
• Conector de consultas SAP BI
• Conector XMLA