Cosa è SAP BW

Cosa è SAP BW. Abbiamo raccolto le seguenti informazioni per te in modo che tu possa prendere una decisione informata e capire cos’è il modulo SAP BW .Innanzi tutto SAP BW sta per Business Warehouse che è strettamente legata alla “business intelligence”.
In che modo il software di business intelligence aiuta a controllare le masse di informazioni nella propria azienda. Nell’articolo parleremo di:

• Sistemi ERP e sistemi di business intelligence
• Differenza tra ERP e business intelligence
• Proprietà e obiettivi dei sistemi di business intelligence

Di seguito i requisiti di un moderno sistema di business intelligence:

• Strutturazione e visualizzazione standardizzate di tutte le informazioni commerciali
• Accesso semplice alle informazioni aziendali tramite un unico punto di accesso
• Reporting altamente sviluppato per l’analisi con self-service per tutte le aree
• Implementazione rapida ed economica
• Ambiente ad alte prestazioni. Modellazione dei dati da fonti eterogenee
• Alleviare i sistemi OLTP (Online Transaction Processing).
• La componente Data Warehouse della Business Intelligence

Proprietà ideali di un data warehouse:

• Accesso in sola lettura
• Focus interorganizzativo
• Archiviazione persistente
• Archiviazione dati a lungo termine
• Progettato per un’elaborazione efficiente delle
• query

Differenze tra un sistema OLAP (Online Analytical Processing) e un sistema OLTP:

• Livello di dettaglio
• Cronistoria
• Integrazione
• Normalizzazione
• Accesso in lettura

Perché SAP BW?
Il software SAP BW Business Intelligence aiuta a controllare le masse di informazioni nella propria azienda.
In passato, l’obiettivo alla base dell’implementazione dei classici sistemi di elaborazione dati era principalmente l’accelerazione, la riduzione dei costi e l’automazione dei processi nelle singole aree di business, come il consolidamento finanziario. I sistemi Enterprise Resource Planning (ERP) e altri strumenti software ora lo fanno nella maggior parte delle aziende.

SAP BW Significato
Prima di fare un’immersione più profonda nel modulo SAP BW, spieghiamo il significato SAP BW o SAP BI. SAP BW significa SAP Business Warehouse e SAP BI significa SAP Business Intelligence. Sebbene entrambi siano nomi diversi per ciò che è essenzialmente la stessa cosa, di solito ci riferiremo al sistema come SAP BW. È anche importante capire cosa significa ECC in SAP. La risposta breve è che sta per Enterprise Core Components, che in passato si chiamava semplicemente ERP o Enterprise Resource Planning, ma con la crescita della suite di soluzioni SAP, è stato necessario cambiare il nome per comprendere il significato esteso del sistema. Ora ECC è un altro acronimo SAP per il loro sistema, che è vasto.

Crescita esponenziale dei volumi di dati
Il risultato è che questi sistemi ERP, sistemi CRM, sistemi bancari, di carte di credito e regolamenti di Corporate Governance hanno aumentato esponenzialmente i volumi di dati che necessitano di analisi. Alcuni lo considerano negativo, altri, come SAP, pensano che questa enorme quantità di informazioni elettroniche digitali sia un enorme vantaggio.

Monitorare i concorrenti in modo proattivo con un datawarehouse
Parallelamente, la sempre maggiore globalizzazione e, allo stesso tempo, il crescente decentramento delle organizzazioni ha creato la necessità di riconoscere le tendenze del mercato e di raccogliere informazioni sui concorrenti. Ciò consente all’azienda di reagire rapidamente ai cambiamenti delle condizioni di mercato. Si comprende come in questa era di Internet, un’elaborazione efficiente delle informazioni è un fattore decisivo per mantenere un vantaggio sui propri concorrenti.

Necessità dello strumento giusto per il lavoro da svolgere
Grazie alla continua innovazione nell’elaborazione dei dati, sempre più informazioni vengono archiviate in un formato più dettagliato. Di conseguenza, è necessario ridurre e strutturare questi dati in modo che possano essere analizzati in modo significativo. L’analisi necessaria per creare “business intelligence” dai dati grezzi raccolti richiede un set di strumenti vario.

I responsabili delle decisioni nelle aziende moderne che operano a livello globale spesso si rendono conto che la loro sopravvivenza dipende dall’uso efficace di queste informazioni. Sfortunatamente queste informazioni sono spesso diffuse in molti sistemi e talvolta in molti paesi, rendendo così estremamente difficile l’uso efficace delle informazioni. È proprio questa la sfida che i moderni sistemi di Business Intelligence tentano di raccogliere.

Sono necessarie soluzioni estese per coprire l’intero processo, dal recupero dei dati di origine alla loro analisi. Tutte le aziende devono occuparsi dei metadati (attributi aziendali e tecnici e descrizione degli oggetti) all’interno dell’azienda. Inoltre, devono consolidare e creare dati anagrafici globali omogenei, nonché enormi quantità di dati sulle transazioni in diversi gradi di aggregazione.

Sistemi ERP e Sistemi di Business Intelligence
In scenari di sistemi eterogenei, una sfida particolare risiede nell’estrazione e nella preparazione di dati consolidati e dati anagrafici da diversi sistemi fonte. La crescente domanda di informazioni aziendali di alta qualità significa che, oltre a un processo di raccolta dati integrato, sono necessarie anche un’analisi dettagliata dei dati e opzioni di presentazione multimediale. La richiesta di soluzioni di Business Intelligence che incorporino tutte queste funzionalità è immensa.

I dati del sistema di origine devono essere omogeneizzati
Il software di Business Intelligence si basa sui dati che provengono dai sistemi di origine, ma queste informazioni non possono essere facilmente utilizzate per analisi mirate. Pertanto, i dati di origine vengono inizialmente ripuliti e tecnicamente e semanticamente preparati (omogeneizzati). I dati vengono quindi archiviati nel componente Data Warehouse del software di Business Intelligence. L’analisi di queste informazioni mediante strumenti di reporting potenti e flessibili aiuta quindi a comprendere meglio le informazioni aziendali e creare conoscenza. Questa conoscenza può aiutare l’organizzazione a definire/ridefinire la propria strategia di business e supportare i processi di business che ne derivano.

Proprietà e obiettivi del sistema di business intelligence
Un moderno sistema di Business Intelligence deve soddisfare una serie di requisiti.
Strutturazione e visualizzazione standardizzate di tutte le informazioni commerciali:

• Chi prende decisioni ha urgentemente bisogno di informazioni affidabili dai reparti di produzione, acquisti, vendite e distribuzione, finanza e risorse umane. Ciò richiede un quadro aggiornato e completo di ogni singola area di business e dell’azienda nel suo complesso. Questo si traduce in un’elevata domanda per il processo di raccolta dei dati dalle origini dati sottostanti. I dati sono definiti in modo univoco nell’intera organizzazione per evitare errori derivanti da definizioni diverse in fonti diverse.
• Accesso semplice alle informazioni aziendali tramite un unico punto di accesso.
• Le informazioni devono essere combinate in modo omogeneo e coerente in un punto centrale da cui possono essere richiamate. Per questo motivo, i moderni Data Warehouse richiedono solitamente un database separato. Questo database consente a un ambiente applicativo autonomo di fornire i servizi richiesti.
• Reporting altamente sviluppato per l’analisi con self-service per tutte le aree.
• In termini di presentazione, sono essenziali un’analisi efficiente e tecniche di visualizzazione multimediale significative. Il sistema deve essere in grado di far fronte alle esigenze informative di vari gruppi di utenti.
• Implementazione rapida ed economica.
• Quando si implementa il data warehouse SAP BW ECC (Enterprise Core Components), un fattore di costo influente è la sua integrazione in un sistema OLTP e il semplice caricamento di dati eterogenei insieme a una solida gestione dei metadati, anche i contenuti di business intelligence forniti hanno un ruolo importante qui .

Ambiente ad alte prestazioni: modellazione dei dati da fonti eterogenee.
Le analisi dei dati non possono essere effettuate tramite Data Warehouse senza integrare fonti eterogenee. Questo di solito viene fatto con processi di lettura che richiedono tempo. Gli strumenti di pianificazione sono necessari per consentire il caricamento dei dati in processi batch separati in orari favorevoli alle prestazioni.

Alleggerire i carichi di lavoro del sistema OLTP

In passato, i sistemi OLTP erano fortemente sovraccaricati dalla necessità di archiviare dati e analizzarli contemporaneamente. Un server Data Warehouse separato consente ora di eseguire l’analisi dei dati altrove.

La Componente Data Warehouse della Business Intelligence
Un Data Warehouse può aiutare l’ azienda a organizzare i dati. Riunisce tutte le fonti di dati operativi (questi sono per lo più eterogenei e hanno diversi gradi di dettaglio). Il compito del warehouse è fornire questi dati in una forma utilizzabile all’intera organizzazione. I dati possono quindi essere utilizzati per requisiti futuri in caso di necessità.

Un Data Warehouse ha le seguenti proprietà:

• Accesso in sola lettura: gli utenti hanno accesso in sola lettura, il che significa che i dati vengono caricati principalmente nel data warehouse tramite il processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL).
• Focus interorganizzativo: le fonti di dati dell’intera organizzazione (produzione, vendita e distribuzione, controllo) e possibilmente fonti eterne costituiscono la base del sistema.
• Archiviazione persistente: i dati del data warehouse vengono archiviati in modo persistente per un determinato periodo di tempo.
• I dati vengono archiviati a lungo termine.
• Progettato per un’elaborazione efficiente delle query: l’ambiente tecnico e le strutture dei dati sono ottimizzati per rispondere a domande aziendali, non per archiviare rapidamente le transazioni.

Differenze tra un sistema OLAP e un sistema OLTP
Ci sono richieste fondamentalmente diverse su un sistema OLTP rispetto a un sistema OLAP. È quindi molto vantaggioso separare tecnicamente tutte le richieste relative ai report aggregati effettuate sul Data Warehouse dal sistema OLTP.

Gli ambienti OLTP sono diversi dagli ambienti OLAP in tutti i modi possibili, già a partire dalla destinazione iniziale e dal caso d’uso per la distribuzione di un sistema OLTP (ad esempio, SAP ERP) o di un sistema OLAP (ad esempio, SAP Business Warehouse). L’idea alla base dei sistemi ERP è automatizzare e supportare i processi aziendali di un’impresa, mentre i sistemi OLAP mirano a supportare la richiesta di reporting e l’analisi flessibile dei dati.

Ulteriori differenze tra questi sistemi sono:

• Livello di dettaglio: il livello OLTP archivia i dati con un livello di dettaglio molto elevato, mentre i dati nel data warehouse vengono compressi (aggregati) per un accesso ad alte prestazioni.
• Cronistoria: l’archiviazione dei dati nell’area OLTP significa che vengono archiviati con una cronologia minima. Il Data Warehouse normalmente richiede anche dati storici completi.
• Integrazione: a differenza dell’ambiente OLTP, nei sistemi OLAP sono molto frequenti le richieste di informazioni complete e integrate per l’analisi.
• Normalizzazione: a causa della riduzione della ridondanza dei dati, la normalizzazione è molto elevata per l’uso operativo. Lo staging dei dati e le prestazioni inferiori sono i motivi per cui c’è meno normalizzazione nel Data Warehouse.
• Accesso in lettura: un ambiente OLAP è ottimizzato per l’accesso in lettura. Le applicazioni operative (e gli utenti) devono inoltre eseguire regolarmente funzioni aggiuntive, tra cui modifica, inserimento e cancellazione

(fonte)
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