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📘SAP FI Vídeo - Crear Datos Maestros con Modelo

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Definición de SAP FI Vídeo - Crear Datos Maestros con Modelo

Una forma fácil de crear datos maestros es utilizando un dato maestro ya existente en el sistema, esto agiliza la creación de nuevos datos maestros ya que los datos correspondientes al segmento de sociedad y al segmento comercial (Organización de compras o ventas), se copian del dato maestro modelo.

Utilizando esta opción los únicos datos que se deben ingresar son los datos del segmento general, es decir, los datos propios del cliente o proveedor.

La opción para crear datos maestros con modelo se encuentra dentro de las mismas transacciones de creación de datos maestros, simplemente hay que completar el código de acreedor existente, la sociedad y la organización de compras o ventas modelo. 

Si lo que se desea hacer es ampliar el dato maestro ya existente a otra sociedad se pueden utilizar las siguientes transacciones:

  • FD15 para deudores
  • FK15 para acreedores

 

 

 

✒️+Comunidad Académica CVOSOFT

Para continuar aprendiendo, le invitamos a conocer las últimas 10 Publicaciones Académicas sobre el tema "SAP FI Vídeo - Crear Datos Maestros con Modelo" creadas y compartidas abiertamente por nuestros alumnos.

SAP Senior

Existen diferentes maneras de modelar un Datawarehouse, dos de ellos son Modelo de Estrella Clasico (el mas usado en bases de datos relacionales) y Modelo de Estrella Extendido (este es el usado por SAP BI) Hechos (FACT): Importe, Cantidades, etc. todo esto son medidas. Atributos de Dimensiones: Son las caracteristicas. Proveedor, Cliente, Material, tiempo, etc. Cuales son las ventajas de un modelo de Estrella Extendido: Gestion del Historial de dimensiones, Capacidad Multilingüe y utilización de datos maestros entre distintos cubos.

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Creado y Compartido por: Alejandro Arango

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SAP SemiSenior

En primer lugar, agrader a la Lic. Nancy por el apoyo que nos brindara durante el desarrollo de nuestro curso SAP FI Inicial. Considero muy importante en lo particular, que nuestra instructora sea Lic. en Contaduria Publica y especialista en SAP, ya que es de vital importancia hablar el mismo lenguaje tecnico para mantener una comunicacion efectiva y lograr la meta deseada. Cada que vez que avanzo en algun video me integro mas al modelo de estudio. Gracias.

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Creado y Compartido por: Dimas Javier Gonzalez Parra

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SAP Senior

DataWareHouse = almacen de datos Objetivo dataware, obtener todos los datos de una empresa en un mismo lugar, sin importar de que tipo de sistema vengan estos datos, distintos orígenes de datos. Diferentes modelos de datawarehouse; modelo estrella clásico y modelo estrella extendido. Modelo estrella clásico se basa en la clasificación de dos grupos de datos: Las tablas de hechos y los atributos de las dimensiones. Modelo estrella extendido, se basa en la utilización de 3 tablas que corresponden a los atributos, textos y jerarquías por cada dimensión de los datos maestros, relacionándose entre mediante una tabla de dimensión llamada SID. Las ventajas y desventajas de utilizar un...

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Creado y Compartido por: Mauricio Osenga Vasquez

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SAP SemiSenior

Datawarehouse es una bodega o almacén de datos que lo que busca es reunir en un mismo lugar, todos los datos que posee una empresa sin importar de donde provienen. Datawarehouse ayuda a homogenizar o depurar la información, cuando esta contiene datos con varios nombres o identificadores. Dentro de las maneras de modelar un datawarehouse están: El modelo estrella clásico siendo el más utilizado en bases de datos relacionales ya que busca clasificar los datos en dos grupos, los hechos (FACT) que agrupa los valores, cantidades, etc., útiles para los análisis de los datos empresariales. El grupo de los atributos de dimensión es donde agrupa las características de datos como proveedor,...

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Creado y Compartido por: Carlos Arturo Herrera Lugo / Disponibilidad Laboral: PartTime + Carta Presentación

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SAP SemiSenior

Datawarehouse => Extrae los datos, los trata (homogeiniza) y los guarda. El diseño normalizado de una base de datos entorpece el análisis de los datos. Solución: Modelo estrella y modelo estrella extendido. En el modelo de estrella cásico: Tabla de hechos: Valores Tabla de dimensión: Características Modelo estrella extendido:A diferencia del clásico, no almacena los datos dentro de las dimensiones, sino en tablasespecíficas de datos maestros: Tablas de atributos Tablas de textos Tablas de jerarquías La relación entre ambas es a través de otra tabla (SID) Modelo clásico La ventaja es que tiene relaciones más sencillas, se pueden...

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Creado y Compartido por: Jose Galera

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SAP Training

- ¿Que es un Datawarehouse? Un datawarehouse es una herramienta para reunenir, homogenizar y almacenar datos, aqui se raliza el proceso ETL (Extraccion desde los origenes, transformacion y Carga), para modelar dichos atos hay varias maneras de hacerlo, dos principales son: Modelo estrella clásico y Modelo estrella extendido. - ¿Cuales son los principios del Business Intelligence y para que es usado? SAP BI es usado para proporcionar la funcionalidad de almacenamiento de datos, una plataforma de inteligencia de negocios y un conjunto de herramientas de inteligencia empresarial con la que una empresa puede alcanzar estos objetivos. - A cerca de: Modelo estrella clásico y Modelo estrella extendido La diferencia entre...

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Creado y Compartido por: Hector Gilberto Luna Vazquez

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SAP Master

El datawareHouse puede almacenar datos de varios tipos de Sistemas - es vital para las empresas tener indicadores claves de Rendimiento (KPI) con el fin de to,ar decisiones TIPOS DE MODELOS DE DATAWAREHOUSE 1. Modelo Estrella Clasico: es el modelo mas usado por bases de datos relacionales. - Los Hechos (FACT): son las medidas ( cantidades, moneda, valores) - Los Atributos de Dimension: son las caracteristicas (proveedor, cliente, material. tiempo) Las tablas de Hechos recogen toda la informacion de las tablas de dimension para el analisis de datos 2. Modelo de estrella extendido: es el usado por SAP BI Utiliza Tablas especificas para almacenar datos maestros y tablas diferentes para los atributos, textos, Jerarquias y los...

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Creado y Compartido por: Daniel Betancur Lopez

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Datawarehouse ---> almacen de datos --> proceso ETL (extraccion, transformacion y carga) Modelos de datawarehouse --> modelo estrella clasico y el modelo estrella extendido (usado por sap bi) La tabla de dimension, dentro del modelo estrella extendido, es llamada SID

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Creado y Compartido por: Rolando Aguilera Dreyse

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SAP Master

DataWarehouse = Almacen de Datos Reune todos los datos de una empresa en un solo lugar sin importar el tipo de sistema del que provienen. Todos estos datos seran homogeneizados. KPI = Indicadores Clave de Rendimiento Business Intelligence = herramienta que permite a las empresas dar apoyo en torno a la toma de decisiones mediante los indicadores KPI (nivel de ventas, cantidad de clientes, etc). Modelos de datos Multidimensionales son necesarios para crear aplicaciones de DataWarehousing Modelo Estrella Clasico = Mas utilizado para bases de datos relacionales. Clasifica los datos en 2 grupos: 1- FACT (Hechos) que son los datos cuantificables (importes, cantidades, etc); y 2- Atributos de dimension donde se introducen las carecteristicas (proveedor,...

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Creado y Compartido por: Milton Ezequiel Bravo / Disponibilidad Laboral: FullTime

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SAP Senior

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,...

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Creado y Compartido por: Jonathan Abimael Orozco Martinez


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