La inteligencia empresarial (BI) es una aplicación que se utiliza para dar significado a los datos sin procesar que tiene una organización. Los datos sin procesar se limpian, almacenan y aplican con la lógica empresarial para que sean útiles para que los usuarios empresariales tomen mejores decisiones empresariales. Estos datos se pueden presentar en forma de informes y se pueden mostrar en forma de tablas, gráficos, etc., lo que es eficiente y más fácil de analizar y tomar decisiones comerciales.
Durante todas las actividades comerciales, las empresas crean datos sobre clientes, proveedores y actividades internas. Con base en estos datos, los empleados de varios departamentos como RR.HH., Finanzas, Contabilidad, Marketing, etc. preparan su plan de trabajo.
Business Intelligence abarca un conjunto variado de herramientas, de las cuales Data Ware House consolida y carga los datos de los diferentes sistemas de origen, mientras que las herramientas de informes como Query Designer, Web Application Designer y Analyzer se utilizan principalmente para crear informes que muestran los datos consolidados. por el Datawarehouse para el propósito de análisis.
Business Intelligence es un producto de SAP que se enfoca principalmente en brindar a sus clientes / organizaciones una forma fácil de usar y muy útil de representar datos que podrían ser útiles para propósitos de análisis y toma de decisiones comerciales.
En resumen, las herramientas de Business Intelligence transforman los datos sin procesar en informes que se utilizan para la toma de decisiones y la previsión empresarial.
¿Por qué necesitamos Datawarehouse y BI?
Las organizaciones tienen diferentes tipos de datos, como finanzas, recursos humanos, clientes, datos de proveedores, etc., que se pueden almacenar en diferentes tipos de unidades de almacenamiento, como DBMS, hojas de Excel, sistemas SAP R / 3, etc. a menudo se distribuye en muchos sistemas diferentes y no está particularmente bien formateado.
Un almacén de datos puede ayudar a organizar los datos. Reúne fuentes de datos heterogéneas que son en su mayoría y diferentes en sus detalles. Con las herramientas de BI se pueden generar informes significativos
¿Qué hace que SAP BI sea una herramienta de BI más eficaz?
- Es posible un punto único de acceso a toda la información a través de BI. Se puede acceder a los datos de varias fuentes en un solo lugar (es decir, BI).
- Los datos recopilados de diversas fuentes se presentan en forma de informes que son eficaces para el análisis de los datos a un alto nivel.
- SAP BI proporciona una GUI fácil de usar y un mejor formato
- Algunas de las funciones clave que hacen que SAP BI sea mejor que el resto es su capacidad para analizar fuentes de datos multidimensionales en entornos web y de oficina de MS, paneles de control flexibles, movilidad y una plataforma de BI flexible y escalable.
- SAP BI es conocido por su impresionante rendimiento de consultas , mientras que requiere poca administración.
- BI móvil para usuarios finales en movimiento
- Fácil integración con otras plataformas
SAP BI / Almacén de datos vs. Sistemas OLTP:
OLTP (procesamiento de transacciones en línea):
Estos sistemas tienen datos detallados de las transacciones diarias que cambian constantemente. Por ejemplo, R / 3 o cualquier otra base de datos.
OLAP (procesamiento analítico en línea):
Estos sistemas tienen datos con fines de análisis. La entrada para este sistema proviene de sistemas OLTP. Los datos de los sistemas OLTP se utilizan para preparar los datos con fines de análisis.
Business Intelligence es un sistema OLAP.
| Sistemas OLTP (entorno operativo) | Sistemas DWH / OLAP (entorno informativo) | |
|---|---|---|
| Objetivo | Eficiencia mediante la automatización de procesos comerciales | Generando conocimiento (ventaja competitiva) |
| Prioridades | Alta disponibilidad, mayor volumen de datos | Fácil de usar, acceso flexible a los datos |
| Vista de datos | Detallado | Agregado con frecuencia |
| Antigüedad de los datos | Actual | Histórico |
| Operaciones de base de datos | Agregar, modificar, eliminar, actualizar y leer | Leer |
| Estructuras de datos típicas | Relacional (tablas planas, alta normalización | Estructura multidimensional |
| Integración de datos de varios módulos / aplicaciones | Mínimo | Exhaustivo |
| Conjunto de datos | 6-18 meses | 27 años |
| Archivar | sí | sí |