SAP_BW培训

2017Addupanythingwhatyoulikeorwhatyouneedlikecompanyname与梦偕行寻找更好的自己BW数据仓库2BW数据抽取概念3BW模型相关概念及模型设计1数据仓库概述4报表开发与使用5BW日常运维数据仓库概述1数据仓库概述什么是数据仓库?数据仓库之父BillInmon在1991年出版的“BuildingtheDataWarehouse”一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（DataWarehouse）是一个面向主题的（SubjectOriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（TimeVariant）的数据集合，用于分析数据，获取可用信息支持管理决策(DecisionMakingSupport)。数据仓库概述操作型数据库的数据组织是面向事务处理处理的,各个业务系统之间各自分离,采用关系型数据库模式存储数据,而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织的,采用多维模式存储数据。面向主题的数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据抽取、清理的基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，必须消除源数据中的不一致性，以保证数据仓库内的信息是关于整个企业的一致的全局信息。集成的数据仓库概述数据仓库概述相对稳定的数据仓库的数据主要供企业决策分析之用，所涉及的数据操作主要是数据查询，一旦某个数据进入数据仓库以后，一般情况下将被长期保留，也就是数据仓库中一般有大量的查询操作，但修改和删除操作很少，通常只需要定期的加载、刷新。数据仓库概述反映历史变化的数据仓库中的数据通常包含历史信息，系统记录了企业从过去某一时点(如开始应用数据仓库的时点)到目前的各个阶段的信息，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。数据仓库概述支持管理决策的数据库一般用于业务数据存储,关注于数据记录,数据仓库则用于数据到可用信息的转换,关注于分析。建立数据仓库往往需要含概两个层面的内容,其一技术层面实现数据仓库,其二管理层面实现信息的应用及其后续处理。数据仓库–目的把数据和决策者连接起来，变数据为价值决策支持数据仓库–应用模式查询和报表•报表是国内最热衷的BI应用之一，这与报表在我国企事业单位中的历史地位是分不开的。我国的报表以其格式诡异、数据集中、规则古怪等特征著称于世。OLAP•OLAP技术为决策者提供了多角度、多层次、高效率的数据探查方式，决策者的思维不再被固定的下拉菜单、查询条件所束缚，而是由决策者的思维带领数据的获取，任意组合分析角度和分析目标，这种打破传统的互动性分析和高效率使OLAP成为BI系统的核心应用。数据可视化•数据可视化应用致力于将信息以尽可能多的形式展现出来，目的是使决策者通过图形这种直观的表现方式迅速获得信息中蕴藏的知识，如趋势、分布、密度等要素。数据挖掘•数据挖掘是最高级的BI应用，因为它能代替部分人脑功能。数据挖掘隶属于知识发现(KnowledgeDiscovery)在结构化数据中的特例。数据挖掘的目的是通过计算机对大量数据进行分析，找出数据之间潜藏的规律和知识，并以可理解的方式展现给用户。从功能结构化分，数据仓库系统至少应该包含数据获取（DataAcquisition）、数据存储（DataStorage）、数据访问（DataAccess）数据仓库的功能上的划分关键组成扩展数据挖掘(DataMining)，又称为数据库中的知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,KDD)，就是从大量数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程，简单的说，数据挖掘就是从大量数据中提取或“挖掘”知识。模拟(Simulation)，通过大量历史数据的分析，寻找数据存在的规律和趋势，进行预测。不仅仅关注于WhatHappen，还要关注于Whatnext,if…then。为什么要建立数据仓库？传统的数据库(DB)仅对当前事务所产生的数据记录保存下来，并对这些数据进行各种日常事务处理。随着数据量的增大，查询要求也越来越复杂，DB逐渐出现了许多难以克服的问题，集中表现为:数据分散、缺乏组织性；数据难以转化为有用信息；不能满足复杂的查询要求；只保存短期数据，分析时不能满足长期预测需要。如何提供一种行之有效的手段，帮助管理人员方便地访问制定决策需要的信息，辅助他们制定决策。数据仓库的出现改变了这一状况，它能帮助人们正确的判断即将出现的机会，提高企业对市场变化的反应速度，帮助决策者解决商业过程中存在的问题。数据仓库（DW）的真正价值在于帮助人们制定能改进商业化过程的决策，而不只是使商业过程自动化。企业的信息化建设需要从DB-DWO事务环境D决策支持环境l详细事务数据l短期间的当前数据l随事务事件改变l同其他模块或应用数据的整合小l对事务的执行高度规范化l更新/插入/删除l30-60天的数据l数据只针对特定的应用l常常是汇总数据l有意义、必需的历史数据l在特定时间点固定l同其他模块或应用数据的整合大l经常进行非标准或重建结构的查询l只读性l2-7年的数据l数据不仅针对特定的应用，并且和其它多种应用整合从事务-决策的提升OLTP与OLAP的概念与区别OLTP联机事务处理，就是我们通常所说的关系型数据库，记录了实时的增删改查数据。OLAP联机分析处理，是数据仓库的核心，是对OLTP的历史数据进行加工，分析处理，用于处理商业智能，为企业提供决策信息。区别：1.OLTP是明细的数据，OLAP是汇总数据2.OLTP记录实时的数据，OLAP包含2-3年历史数据3.OLTP可以进行增删改查操作，OLAP只支持查询。以前，企业只注重生产什么样的产品，以产品定位市场。随着行业竞争的加剧和用户需求趋于多样化、个性化，企业的生产必须以市场为向导，及时捕捉市场信息，根据市场的需求来进行产品的生产和销售，而这一切都源于对数据仓库中所存储的大量信息的追踪和分析。使用数据仓库可以行进行有目标的市场销售，把最满意的产品和服务送到可获得最大利润的市场适用于企业的DW主题举例产品分析客户分析数据仓库可为企业建立一个关于客户与产品种类、地区和销售渠道之间关系的视图，这种视图有助于企业选择战略市场方向-----为需要的市场投入需要的资源。同样还可以依据二八理论建立客户边际贡献度的划分视图，对客户进行分类，为优秀的客户提供更好地服务，使这些客户更满意，从而与这些客户建立长期、友好的合作关系。降低销售费用，增加企业销售收入。统计数字表明，获得一个新客户的费用通常是向已有客户销售产品费用的7倍。SAPECC/R3系统SAPECC是全球第二大软件提供商SAP推出的新一代产品，其前身是SAPR/3，包含FI,CO,MM,SD,HR,BW,Basis,PP,PS,PM,TR,IM等多个模块及子模块。SAPS4HANA/FIORIBW/4HANASAP产品线中的一种。SAPS/4HANA是完全基于高性能内存计算平台SAPHANA的全新产品。为什么叫S/4而不是R/4（S代表Simple，4代表第四代）。因为它利用新的用户体验技术（SAPFiori）和内存处理和数据库技术（SAPHANA），以及引入了一个新的引导配置的概念。从部署和应用两方面精简ERP，以适应移动和工业4.0时代的企业运营。它实现了ERP的功能，又集SAPHANA的敏捷性、快速性和实时性于一身。SAPS/4HANA不光是兼容的，而且是优化的，是针对HANA进行了优化的商务套件。SAPBW/4HANA提供了全新的逻辑数据仓库基础，能够与企业内外各种IT架构中的历史数据和活力数据进行交互，进而支持客户更简单高效地执行实时分析。R/3系统着重解决了下述问题：规范了日常业务物流和商流得到了紧密集成业务重要环节均保存在信息系统中采用标准化软件对数据进行很好规范但是R/3系统存在一定局限性：数据量过大后，存在数据查询和业务处理速度慢问题难以集成非R/3数据无法实现灵活查询分析针对管理分析层易用性差BW立体架构图1234DSOCUBEPSABEX1.PSA：数据源的持续存储区域，存储每次数据源抽取的请求3.INFOCUBE:数据立方体，汇总数据2.DSO：本质是一张二维表，数据存储对象，明细数据4.BEX报表展示方式可分为WORKBOOK、WAD、PORTALBW服务器管理者工作台RFCRFCOLAPprocessorOLAP处理器StagingEngine分段传送引擎信息块元数据字典业务浏览器BAPIBAPIclient源系统BAPIBAPIAPIAPIWeb浏览器SAPStrategicInitiativeProductsBDSBDSODSODSBW平面架构图管理者工作台:总体管理整个BW系统,负责模型,数据源,抽取规则,计划作业等等的建立,监控系统状态BW各部分组成AdministratorWorkbenchMasterDataMetaDataRepository元数据仓库:含概BW系统所有元数据的信息.包括信息对象,模型,DSO,报表,权限等等主数据:管理业务系统的主数据信息PSACUBEODSOLAP持久存储区域:存储数据源抽取的数据的数据表信息立方体:数据分析模型操作数据存储:存储分析数据,提高数据仓库性联机分析处理分段传输引擎:控制数据的分段传输StagingEngineOpenHubService开放式数据服务Businessexplore业务浏览器:负责数据查询的制作,展现和处理,包含(Analyzer,QueryDesigner,ReportDesigner,WebApplicationDesigner)BW业务内容是SAP根据各种分析需要,设计完备的一整套分析模型,以系统组件的形式安装在BW系统上,只需要对模型进行激活就可以使用角色信息快抽取器信息源查询信息对象工作簿ca激活分析的运用CRM分析SCM分析Enterprise分析Cross-componentapplicationsforanalyzingandinfluencingprocessesinallsystemsthatdeliverdata业务内容BW客户端安装SAPGUI安装BW客户端组件.NET安装OFFICEBW数据仓库-报表数据流向BW模型概念管理者工作台-Tcode:RSA1BW模型概念管理者工作台–常用功能简介BW模型概念管理者工作台–信息范围信息范围与信息对象目录相当于WINDOWS中的文件夹，一个可逐步展开的目录BW模型概念管理者工作台–命名规则InfoobjectSAP留给操作者自定义的字段为Y与Z，所以一般我们自己命名自建表、模型、query、信息对象、数据源等都采用Y或Z开头BW模型概念信息对象-特征和关键指标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：特性Characteristics在主数据表中的信息对象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“Fiscalperiod”,“Calendaryear”,...•单位特性国际通用的单位“Localcurrency”or“0Unit•技术特性例如请求号等关键值Keyfigures关键值在报表中提供数值，例如销售数量、金额等。BW模型概念信息对象—特征和关键指标系统标准自带的信息对象以0开头,客户建立了以Z或Y开头,系统安装好之后系统标准的信息对象通过BICONTENT进行激活使用,激活后位与未分配的节点下BW模型概念信息对象—特征用于分析的各种角度,含概了R/3系统的所有主数据,例如:物料、工厂、成本中心等，也是未来数据表基元组成的KEY，多个不同的特征根据数据组成容量的大小（也可以按业务，组织等进行划分）定义为一个维度BW模型概念信息对象—特征划分特征根据不同的性质可以进行划分：一般特征时间特征单位特征BW模型概念信息对象—特征一般属性条目BW模型概