La Business Intelligence (BI) est une application utilisée pour donner du sens aux données brutes dont dispose une organisation. Les données brutes sont nettoyées, stockées et appliquées avec des logiques métier pour permettre aux utilisateurs d'entreprise de prendre de meilleures décisions commerciales. Ces données peuvent être présentées sous forme de rapports et peuvent être affichées sous forme de tableaux, graphiques, etc., ce qui est efficace et plus facile à analyser et à prendre des décisions commerciales.
Au cours de toutes les activités commerciales, les entreprises créent des données sur les clients, les fournisseurs et les activités internes. Sur la base de ces données, les employés de divers services tels que les RH, les finances, la comptabilité, le marketing, etc. préparent leur plan de travail.
La Business Intelligence couvre un ensemble varié d'outils, dont le Data Ware House consolide et charge les données des différents systèmes sources, tandis que les outils de création de rapports tels que Query Designer, Web Application Designer et Analyzer sont principalement utilisés pour créer des rapports qui affichent les données consolidées. par le Datawarehouse à des fins d'analyse.
La Business Intelligence est un produit SAP qui se concentre principalement sur la fourniture à ses clients / organisations d'une forme conviviale et très utile de représentation des données qui pourraient être utiles à des fins d'analyse et de prise de décisions commerciales.
En résumé, les outils de Business Intelligence transforment les données brutes en rapports utilisés pour la prise de décision et les prévisions commerciales.
Pourquoi avons-nous besoin de Datawarehouse & BI?
Les organisations ont différents types de données telles que les données financières, les ressources humaines, les clients, les fournisseurs, etc., qui peuvent être stockées sur différents types d'unités de stockage telles que les SGBD, les feuilles Excel, les systèmes SAP R / 3, etc. souvent distribué sur de nombreux systèmes différents et n'est pas particulièrement bien formaté.
Un entrepôt de données peut aider à organiser les données. Il rassemble des sources de données hétérogènes qui sont pour la plupart et diffèrent dans leurs détails. En utilisant les outils de BI, on peut générer des rapports significatifs
Qu'est-ce qui rend l'outil de BI plus efficace de SAP BI?
- Un point d'accès unique à toutes les informations est possible via BI. Les données provenant de diverses sources sont accessibles en un seul endroit (c.-à-d. BI).
- Les données collectées à partir de diverses sources sont présentées sous forme de rapports, ce qui est efficace pour l'analyse des données à un niveau élevé.
- SAP BI fournit une interface graphique facile à utiliser et un meilleur formatage
- Certaines des fonctionnalités clés qui rendent SAP BI meilleur que le reste sont sa capacité à analyser des sources de données multidimensionnelles dans les environnements Web et MS Office, des tableaux de bord flexibles, la mobilité et une plateforme de BI flexible et évolutive.
- SAP BI est connu pour ses performances de requête impressionnantes , tout en nécessitant peu d'administration
- BI mobile pour les utilisateurs finaux en déplacement
- Intégration facile avec d'autres plates-formes
SAP BI / Data Warehouse Vs. Systèmes OLTP:
OLTP (traitement des transactions en ligne):
Ces systèmes disposent de données détaillées sur les transactions quotidiennes qui ne cessent de changer. Par exemple, R / 3 ou toute autre base de données.
OLAP (traitement analytique en ligne):
Ces systèmes ont des données à des fins d'analyse. L'entrée de ce système provient des systèmes OLTP. Les données des systèmes OLTP sont utilisées pour préparer les données à des fins d'analyse.
La Business Intelligence est un système OLAP.
| Systèmes OLTP (environnement opérationnel) | Systèmes DWH / OLAP (environnement informatif) | |
|---|---|---|
| Cibler | Efficacité grâce à l'automatisation des processus métier | Générer des connaissances (avantage concurrentiel) |
| Priorités | Haute disponibilité, volume de données plus élevé | Accès simple et flexible aux données |
| Vue des données | Détaillé | Fréquemment agrégé |
| Âge des données | Actuel | Historique |
| Opérations de base de données | Ajouter, modifier, supprimer, mettre à jour et lire | Lire |
| Structures de données typiques | Relationnel (tables plates, normalisation élevée | Structure multidimensionnelle |
| Intégration des données de divers modules / applications | Minimal | Complet |
| Base de données | 6-18 mois | 27 années |
| Archivage | Oui | Oui |