Business intelligence (BI) is een applicatie die wordt gebruikt om betekenis te geven aan ruwe data die een organisatie heeft. De onbewerkte gegevens worden opgeschoond, opgeslagen en toegepast met bedrijfslogica, zodat zakelijke gebruikers betere zakelijke beslissingen kunnen nemen. Deze gegevens kunnen worden gepresenteerd in de vorm van rapporten en kunnen worden weergegeven in de vorm van tabellen, grafieken enz., Wat efficiënt en gemakkelijker is om te analyseren en zakelijke beslissingen te nemen.
Tijdens alle bedrijfsactiviteiten creëren bedrijven gegevens over klanten, leveranciers en interne activiteiten. Op basis van deze gegevens stellen medewerkers van verschillende afdelingen zoals HR, Finance, Accounting, Marketing etc. hun werkplan op.
Business Intelligence omvat een gevarieerde set tools, waarvan het Data Ware House de gegevens van de verschillende bronsystemen consolideert en laadt, terwijl rapportagetools zoals Query Designer, Web Application Designer en Analyzer voornamelijk worden gebruikt om rapporten te maken waarin de gegevens worden geconsolideerd door het Datawarehouse voor het analyseren van doeleinden.
Business Intelligence is een SAP-product dat zich voornamelijk richt op het bieden van een gebruiksvriendelijke en zeer nuttige vorm van gegevensweergave aan zijn klanten / organisaties die nuttig kunnen zijn voor analysedoeleinden en het nemen van zakelijke beslissingen.
Samenvattend: Business Intelligence-tools zetten onbewerkte gegevens om in rapporten die worden gebruikt voor besluitvorming en zakelijke prognoses.
Waarom hebben we Datawarehouse & BI nodig?
Organisaties hebben verschillende soorten gegevens, zoals financiën, personeelszaken, klantgegevens, leveranciersgegevens enz., Die kunnen worden opgeslagen op verschillende soorten opslageenheden zoals DBMS, Excel-sheets, SAP R / 3-systemen enz. Zelfs de interne gegevens van het bedrijf zijn vaak verspreid over veel verschillende systemen en is niet bijzonder goed opgemaakt.
Een Data Warehouse kan helpen om de data te ordenen. Het brengt heterogene gegevensbronnen samen die meestal en verschillen in hun details. Met behulp van BI Tools kan men zinvolle rapportages afleiden
Wat maakt SAP BI effectiever BI-tool?
- Via BI is één toegangspunt tot alle informatie mogelijk. De data uit verschillende bronnen zijn op één plek (ie BI) te benaderen.
- Gegevens die uit verschillende bronnen zijn verzameld, worden gepresenteerd in de vorm van rapporten die efficiënt zijn voor analyse van de gegevens op een hoog niveau.
- SAP BI biedt een gebruiksvriendelijke GUI en een betere opmaak
- Enkele van de belangrijkste functies die SAP BI beter maken dan rust, zijn de mogelijkheid om multidimensionale gegevensbronnen te analyseren in zowel web- als MS-kantooromgevingen, flexibele dashboards, mobiliteit en een flexibel, schaalbaar BI-platform.
- SAP BI staat bekend om zijn geweldige queryprestaties , terwijl het weinig administratie vereist
- Mobiele BI voor eindgebruikers die veel onderweg zijn
- Eenvoudige integratie met andere platforms
SAP BI / Data Warehouse Vs. OLTP-systemen:
OLTP (online transactieverwerking):
Deze systemen hebben gedetailleerde transactiegegevens van dag tot dag die voortdurend veranderen. Bijvoorbeeld R / 3 of een andere database.
OLAP (online analytische verwerking):
Deze systemen hebben gegevens voor analysedoeleinden. De input voor dit systeem is afkomstig van OLTP-systemen. De gegevens van de OLTP-systemen worden gebruikt om de gegevens voor analysedoeleinden voor te bereiden.
Business Intelligence is een OLAP-systeem.
| OLTP-systemen (operationele omgeving) | DWH / OLAP-systemen (informatieve omgeving) | |
|---|---|---|
| Doelwit | Efficiëntie door automatisering van bedrijfsprocessen | Kennis genereren (concurrentievoordeel) |
| Prioriteiten | Hoge beschikbaarheid, hoger datavolume | Eenvoudig te gebruiken, flexibele toegang tot gegevens |
| Weergave van gegevens | Gedetailleerd | Vaak geaggregeerd |
| Age of Data | Actueel | Historisch |
| Databasebewerkingen | Toevoegen, wijzigen, verwijderen, bijwerken en lezen | Lezen |
| Typische datastructuren | Relationeel (vlakke tabellen, hoge normalisatie | Multidimensionale structuur |
| Integratie van gegevens uit verschillende modules / applicaties | Minimaal | Uitgebreid |
| Dataset | 6-18 maanden | 27 jaar |
| Archiveren | Ja | Ja |