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BW-BI

Introducción a SAP BI: Módulo de Inteligencia Empresarial – Guía completa

By s4pcademy 

Inteligencia empresarial (BI)

La inteligencia empresarial (BI) es una aplicación utilizada para dar sentido a los datos en bruto que una organización tiene. Los datos en bruto se limpian, almacenan y se aplican con lógica empresarial para que sean útiles para los usuarios de la empresa a la hora de tomar decisiones comerciales. Estos datos pueden presentarse en forma de informes y pueden mostrarse en forma de tablas, gráficos, etc., lo que es más 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. Basándose en estos datos, los empleados de varios departamentos como Recursos Humanos, Finanzas, Contabilidad, Marketing, etc. preparan su plan de trabajo.

La inteligencia empresarial abarca un conjunto variado de herramientas, entre las que se encuentra el Almacén de datos que 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 mayormente para crear informes que muestran los datos consolidados por el Almacén de datos para el análisis.

Business Intelligence es un producto de SAP que se centra principalmente en proporcionar a sus clientes/organizaciones una forma fácil de representar datos que podría ser útil para el análisis y la toma de decisiones comerciales.

Business Intelligence

En resumen, las herramientas de inteligencia empresarial transforman los datos en bruto en informes que se utilizan para la toma de decisiones y la previsión empresarial.

¿Por qué necesitamos un almacén de datos y BI?

Las organizaciones tienen diferentes tipos de datos, como financieros, de recursos humanos, de clientes, de proveedores, etc., que se pueden almacenar en diferentes unidades de almacenamiento, como DBMS, hojas de cálculo de Excel, sistemas SAP R/3, etc. Incluso los datos internos de la empresa a menudo están distribuidos en muchos sistemas diferentes y no están particularmente bien formateados.

Informe de transacciones comerciales

Un almacén de datos puede ayudar a organizar los datos. Reúne fuentes de datos heterogéneas que en su mayor parte son diferentes en sus detalles. Utilizando herramientas de BI, se pueden derivar informes significativos

¿Qué hace que SAP BI sea una herramienta BI más efectiva?

  • Es posible acceder a un solo punto a toda la información a través de BI. Los datos de varias fuentes se pueden acceder en un solo lugar (es decir, BI).
  • Los datos recopilados de diversas fuentes se presentan en forma de informes que son eficientes para el análisis de datos a un nivel alto.
  • 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 MS Office, paneles de control flexibles, movilidad y una plataforma de BI flexible y escalable.
  • SAP BI es conocido por su increíble rendimiento de consulta, al tiempo que requiere poca administración
  • BI móvil para usuarios finales en movimiento
  • Integración fácil con otras plataformas

SAP BI/ Data Warehouse Vs. Sistemas OLTP

OLTP(Procesamiento de transacciones en línea):

Los sistemas OLTP tienen datos detallados de transacciones diarias que cambian. Por ejemplo, R/3 u otra base de datos.

OLAP(Procesamiento analítico en línea):

Los sistemas OLAP tienen datos para fines de análisis. La entrada para este sistema es de los sistemas OLTP. Los datos de los sistemas OLTP se utilizan para preparar los datos con fines de análisis.

La inteligencia empresarial es un sistema OLAP.

Sistemas OLTP (Entorno operativo) Sistemas DWH/OLAP (Entorno informativo)
Objetivo Eficiencia a través de la automatización de los procesos comerciales Generar Conocimiento

(Ventaja Competitiva)

Prioridades Alta disponibilidad, mayor volumen de datos Fácil de usar, acceso flexible a los datos
Vista de datos Detallado Frecuentemente agregado
Tiempo de los datos Actuales Históricos
Operaciones de base de datos Agregar, Modificar, eliminar, actualizar y leer Leer
Estructuras de datos típicas Relacionales(tablas planas, normalización alta Estructura multidimensional
Integración de datos de varios módulos/aplicaciones Mínimo Integral
Conjunto de datos 6-18 meses 27 años
Archivo Sí Sí

Además, consulte:- OLTP vs OLAP: Diferencia entre OLTP y OLAP


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