Contenido de muestra de SAP Datasphere para recursos humanos de LoB
By s4pcademy
Esta publicación de blog describe la línea de datos comerciales de recursos humanos del paquete de contenido de muestra de SAP en SAP Data Warehouse Cloud.
Descripción general de las publicaciones de blog
- Contenido de muestra de SAP Datasphere
- Contenido de muestra de SAP Datasphere para LoB Finance
- Contenido de muestra de SAP Datasphere para LoB Human Resources (esta publicación de blog)
- Contenido de muestra de SAP Datasphere para LoB Sales
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Cubierto en esta publicación de blog
Los datos de muestra de LoB Human Resources incluyen datos relevantes de recuento de la empresa de muestra BestRun Bikes. La vista de recuento incluye asociaciones con las siguientes dimensiones: Gerente, Divisiones, Trabajo, Clasificación de trabajo, Ubicación, Departamentos, Hora.
Arquitectura
El siguiente diagrama muestra la estructura de la tabla en SAP Datasphere de LoB HR.
Para obtener una descripción general del modelo de datos, el diagrama entidad-relación ofrece información útil sobre el modelado de los datos. A continuación puede ver la relación entre las diferentes tablas y vistas.
SAP Datasphere le permite realizar transformaciones ETL dentro de la herramienta. Para demostrar esta capacidad, el escenario LoB para HR utiliza un ejemplo simple. Como los datos de origen aún no tienen el formato correcto, se usa un flujo de datos para unir diferentes datos relacionados con los empleados y agregar columnas calculadas al resultado.
El flujo de datos para LoB HR une los datos relacionados con los empleados con el operador «Unirse» e incluye un script en Python para calcular el año de entrada y salida de los empleados.
Escritura de Python
# convertir la fecha a fecha y hora
datos[‘DATE’] = pd.to_datetime(datos[‘DATE’])
# agregue una columna para el año
datos[‘HIREYEAR’] = datos[‘DATE’].dt.año
# convertir la fecha de salida a fecha y hora
datos[‘EXITDATE’] = pd.to_datetime(datos[‘EXITDATE’])
# agregue una columna para el año
datos[‘EXITYEAR’] = datos[‘EXITYEAR’].dt.año
devolver datos
Visión general de todos los objetos de negocio y sus tipos
La siguiente tabla enumera todos los objetos de datos de los datos de muestra de HR ordenados por nombre comercial.
| Nombre del Negocio | Nombre técnico | Tipo |
| Flujo de datos para recursos humanos | SAP_SC_HR_DF | Flujo de datos |
| Departamento Textos | SAP_SC_HR_T_DepartmentTexts | Tabla local (Dimensión) |
| Departamentos | SAP_SC_HR_T_Departamentos | Tabla local (Dimensión) |
| Dimensión de Departamentos (Ver) | SAP_SC_HR_V_Departamentos | Ver (Dimensión) |
| Textos de departamentos (vista de texto SQL) | SAP_SC_HR_SQL_DepartmentsTexts | Ver (Texto) |
| Textos de división | SAP_SC_HR_T_DivisionTextos | Tabla local (Dimensión) |
| divisiones | SAP_SC_HR_T_Divisiones | Tabla local (Dimensión) |
| Dimensión de divisiones (vista) | SAP_SC_HR_V_Divisiones | Ver (Dimensión) |
| Textos de divisiones (vista de texto SQL) | SAP_SC_HR_SQL_DivisionsTextos | Ver (Texto) |
| Número de empleados | SAP_SC_HR_T_Recuento de empleados | Tabla local (conjunto de datos analíticos) |
| Rendimiento de los empleados | SAP_SC_HR_T_EmpPerformance | Tabla local (conjunto de datos relacionales) |
| Datos personales del empleado | SAP_SC_HR_T_EmpPersonalData | Tabla local (conjunto de datos relacionales) |
| Puesto de empleado | SAP_SC_HR_T_EmployeePosition | Tabla local (conjunto de datos relacionales) |
| Modelo HR ER | SAP_SC_HR_ERM | Modelo E/R |
| Gerente de Recursos Humanos | SAP_SC_HR_T_Gerente | Tabla local (Dimensión) |
| Número de empleados (tabla de flujo de datos) | SAP_SC_HR_DF_EmpHeadcount | Tabla local (conjunto de datos analíticos) |
| Número de empleados (Ver) | SAP_SC_HR_V_EmpHeadcount | Ver (conjunto de datos analíticos) |
| Trabajo | SAP_SC_HR_T_Trabajo | Tabla local (Dimensión) |
| Textos de clasificaciones de puestos (vista de texto) | SAP_SC_HR_V_JobClassTexts | Ver (Texto) |
| Clasificación de Trabajo | SAP_SC_HR_T_clasificación de trabajo | Tabla local (Dimensión) |
| Dimensión de clasificación de puestos (ver) | SAP_SC_HR_V_Clase de trabajo | Ver (Dimensión) |
| Textos de clasificación de puestos | SAP_SC_HR_T_JobClassTexts | Tabla local (Dimensión) |
| Dimensión del trabajo (ver) | SAP_SC_HR_V_Trabajo | Ver (Dimensión) |
| Textos de trabajo | SAP_SC_HR_T_JobTexts | Tabla local (Dimensión) |
| Textos de trabajo (vista de texto) | SAP_SC_HR_V_JobTexts | Ver (Texto) |
| Ubicación | SAP_SC_HR_T_Ubicación | Tabla local (Dimensión) |
| Dimensión de ubicación (vista) | SAP_SC_HR_V_Ubicación | Ver (Dimensión) |
| Jerarquía de ubicación | SAP_SC_HR_T_LocationJerarchy | Tabla local (Dimensión) |
| Jerarquía de ubicación (Ver) | SAP_SC_HR_V_LocationJerarchy | Ver (Jerarquía) |
| Textos de ubicación | SAP_SC_HR_T_LocationTexts | Tabla local (Dimensión) |
| Textos de ubicación (vista de texto SQL) | SAP_SC_HR_SQL_LocationTexts | Ver (Texto) |
| Dimensión del administrador (vista SQL) | SAP_SC_HR_SQL_Manager | Ver (Dimensión) |
Resumen
El contenido de muestra de SAP para finanzas, recursos humanos y ventas es una excelente manera de comenzar a trabajar con el modelado de datos de SAP Datasphere. Le ayuda a comprender fácilmente las características de SAP Datasphere siguiendo un enfoque simple. Puede incorporarse rápidamente importando el paquete de contenido a su espacio en SAP Datasphere. El modelo ER subyacente ayuda a comprender e implementar fácilmente las diferentes entidades incluidas en este paquete de contenido. En un paso final, carga los datos de muestra en las tablas para preparar su modelo para el consumo de datos.
En esta publicación de blog, aprendió la información básica detallada sobre los datos de LoB HR. Este escenario consta de diferentes tablas y vistas, mientras que el modelo ER sirve como punto de entrada central al modelo de datos. El flujo de datos simple presenta funcionalidades ETL dentro de SAP Datasphere. Finalmente, todas las entidades relacionadas utilizadas en este escenario se enumeran en la tabla anterior.
Como se ilustra, este contenido de muestra permite a los usuarios acelerar el proceso de incorporación y espero que tenga un buen comienzo en su viaje de modelado de datos en SAP Datasphere. Siéntase libre de compartir sus pensamientos y comentarios en la sección de comentarios.
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