📘SAP BI BW Creación de Transformaciones y Procesos de Carga de Textos y Atributos

Datawarehouse, un almacen de datos. datos historicos de la venta de sus productos, ETL Extraccion Trasformacion y CARGA. Modelos de Data Estralla clasico y extendido clasico contiene Hechos y atributos de dimension. Extendido tablas especificas atributos textos y jerarquias. Ventaja, baja cantidad de operaciones hace revisar eficiente. claves INT4 Gestion de historial. multilingue. tablas de hechos. BI, inteligencia de negocio, reaccionar con rapidez ante los cambios. acceso sencillo a la informacion central. base de datos independiente.

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Ambito de estudios: Carrera Analista en SAP BI - Lección: Introducción al Datawarehouse

Creado y Compartido por: Yanko Alejandro Urbina Garay

Las características que representan datos maestros son unos de los objetos de SAP BI que más crearemos en la práctica en un ambiente laboral real. Es muy importante comprender que pueden contener: atributos a otras características, ratios. Ejemplo: característica material que puede contener como atributo otra característica como puede ser: proveedor, marca, etc. Ratios que pueden ser precio, peso, etc Cuando se suben datos a la característica de datos maestros que contienen textos y atributos hay que tener en cuenta que estos se cargan en fuentes de datos separados y que deben contener el valor clave de cada dato maestro que es necesaria para que luego el sistema pueda vincular los textos... (+Info...)

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Ambito de estudios: Carrera Analista en SAP BI - Lección: Conceptos básicos

Creado y Compartido por: Vanessa Yadira Mendoza Zelaya

Los atributos navegables nos permiten realizar un corte de control o filtros por valores específicos en BEX Query Designer. Los atributos navegables necesitan de un texto de descripción que aparecerá en BEX, caso de usar las descripciones por defecto marcar el checkbox "Textos Características".

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Ambito de estudios: Carrera Analista en SAP BI - Lección: Video - Creación de una Característica para datos maestros

Creado y Compartido por: Jonathan Christhian Mejia Anchante / Disponibilidad Laboral: FullTime

El proceso ETL, es un proceso de limpiado, extracción, transformación y carga de datos Es este proceso puede ser, por dar un ejemplo, de eliminar algunas filas/columna, que no son de utilidad, por la logica de negocio/pedición de analisis del cliente, debido a que tienen algun valor vacio, o alguna razón aparte, tu lo que haces es eliminar dicha informacion de sin utilidad del dataset, para luego extraer la informacion "filtrada" y con ella, hacer transformaciones de datos necesarias (Como por ejemplo, calcular el valor total de un pedido en base a los productos comprados (Involucra tabla Pedido y tabla DetallePedido), para finalmente cargarlas dentro del DataWareHouse Sobre los procesos: En la primera fase,... (+Info...)

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Ambito de estudios: Carrera Analista en SAP BI - Lección: Introducción al ETL

Creado y Compartido por: Hernan Alvarez Rubio / Disponibilidad Laboral: FullTime

DataWarehouse = (Almacén de Datos) contiene todos los datos de la empresa en un mismo lugar, no importa de que tipo de sistema vengan esos datos. ERP = es un sistema integral de gestión empresarial, diseñado para modelar y automatizar los procesos de una empresa. Para Armar un Datawarehouse se realiza un proceso llamado ETL (Extracción, Transformación y Carga) Los procesos ETL, son los que mueven datos desde múltiples fuentes, reformatearlos, limpiarlos y cargarlos en otro repositorio. Hay diferentes modelos de Datawarehouse, acá usaremos dos. a) Modelo estrella clásico, clasifica en 2 grupos de datos: **Los hechos (FACT), Valores de importe, cantidades, etc. **Los atributos de dimensión,... (+Info...)

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Ambito de estudios: Carrera Analista en SAP BI - Lección: Introducción al Datawarehouse

Creado y Compartido por: Carlos Alberto Rosa

ETL : proceso mediante el cual se realiza la extraccion de datos desde su fuente , pasando por transformaciones y posteriormente cargados en un motor de BBDD o warehouse.(SAP BI) Extraccion: consiste en ubicar las diferentes fuentes de origen y prepararlos para poder ser utilizados, se debe analizar los datos necesarios e importantes para la extraccion, adicional se debe verificar el impacto del sistema fuente par que no afecte en su operativa. Transformacion: consiste en aplicar reglas del negocio para los datos que seran cargados en el warehouse. Carga: proceso mediante el cual se realiza la inserccion de los datos en el warehouse, puede ser de dos tipos: carga full: cuando queremos que pasen todos los datos del origen al destino ... (+Info...)

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Ambito de estudios: Carrera Analista en SAP BI - Lección: Introducción al ETL

Creado y Compartido por: Rudy Enrique Enero Santos / Disponibilidad Laboral: FullTime

Datawarehouse o almacen de datos, para grandes volúmenes que de forma histórica pueda tener diferentes fuentes de información almacenadas de forma homogenea. Para armar ese gran almacen es necesaria un ETL, proceso que extrae las fuentes, las transformas según necesidad lógica y las carga finalmente en el almacen. En BI hay herramientas o procesos que dan a la empresa una mejor toma de decisiones fundamentadas mediante sus KPI (indicadores claves de desempeño) Modelamiento de datos en Datawarehouse, mediante un clásico estrella o estrella extendida (concepto SAP BI). Hechos son los valores o medidas y atributos de dimensión con las características de las entidades. El extendido utiliza... (+Info...)

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Ambito de estudios: Carrera Analista en SAP BI - Lección: Introducción al Datawarehouse

Creado y Compartido por: Yerko Paredes / Disponibilidad Laboral: FullTime

DataWarehouese --> Para armarlo se realiza un ETL (Extracción, Transformación y carga). Todo esto con el fin de homogenizar todas las entradas que alimentan el DW. Dos de las formas mas comunes de hacerlo es mediante los metodos de: 1. Modelo Estrella Clasico. Son muy utilizados en base de datos relacionados. Esto los clasifica en dos grupos: a. Los Hechos (FACT)-->son valores de importe, cantidades, etc. Es decir son medidas. b. Los atributos de dimensión --> se ponen las caracteristicas como proveedor, cliente, etc. 2. Modelo Estrella Extendido (Usado por SAP BI): Este unicamente almacena datos maestros en las tablas maestras. Existen tres tipos de tablas (atributos, textos y jerarquia) Objetivos de BI -->... (+Info...)

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Ambito de estudios: Carrera Analista en SAP BI - Lección: Introducción al Datawarehouse

Creado y Compartido por: Juan Manuel Cardozo Pulido

Unidad 1 Tema DW Un DW, es un almacen de datos que contiene data historica de diferentes fuentes de datos. Como la data contenida en el DW viene de distintas fuentes es necesario que antes de cargarla pase por un proceso de extraccion y transformacion, de manera tal que toda la data quede homologada al momento de la carga. BI, es un actividad, herramienta o proceso que permite a las empresas dar apoyo en la toma de desiciones mediante unos indicadores KPI KPI = indicadores claves de rendimiento. SAP BI, utiliza el modelo estrella estendido, el cual consta de una tabla de hechos y dimensiones con textos, atributos y jerarquias.

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Ambito de estudios: Carrera Analista en SAP BI - Lección: Introducción al Datawarehouse

Creado y Compartido por: Darwin Martinez

3 PUNTOS - Un dwh es un almacen de datos, busca obtener todos los datos de una empresa en un mismo lugar sin importar de que tipo de sistema. *** El nivel de exito de una empresa casi se puede medir o cuantificar KPI Indicadores clave de rendimiento. BI herramienta que da apoyo a la toma de decisiones mediante indicadores KPI como nivel de ventas, cantidad de clientes, etc. Las empresas son capaces de tomar decisiones bien fundamentadas y determinar objetivos orientados a actividades sobre la base de analisis realizado. Armado de un DWH se realiza por un proceso llamado ETL - Modelos DWH -- Modelo estrella clasico: Modelo de datos multidimensionales son necesarios para la creacion de aplicaciones DWH, es el mas utilizados para BD relaciones,... (+Info...)

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Ambito de estudios: Carrera Analista en SAP BI - Lección: Introducción al Datawarehouse

Creado y Compartido por: Jonathan Abimael Orozco Martinez