SAP商务分析方案交流-得力-V2

SAP商务分析方案交流TerenceZhang张腾资深商务智能解决方案架构师2014年9月18日Customer蕴韬略更卓越商务分析:SAP五大产品战略之一应用程序移动技术商务分析云计算数据库技术PoweredbySAPHANA实时高性能计算平台连续多年BI市场市占率No.1Source:Gartner–“MarketShareAnalysis:BusinessIntelligenceandAnalyticsSoftware,2013”–Apr2014SAP商务分析解决方案在中国客户群CONSUMER&RETAILSERVICEINDUSTRIESFINANCIALSERVICESPROCESSMANUFACTURINGDISCRETE

MANUFACTURINGSME3000+家客户，其中80%以上本地客户议程

WhyBI?数据分析的需求分布于整个生产运营环节SuppliersConsumersRetailerDistributorWarehousePlant采购管理：

采购时点？供货商选择？供货质量分析？生产管理：生产质量分析？生产成本分析库存管理：库存成本分析？安全库存？库销比分析？周转率？销售管理：

门店销售品类分析？库存分析？绩效分析？客户管理：

客户满意度?客户行为分析?客户精准营销？物流管理：物流成本？物流周期？物流损失？企业规模越来越大，如何全面掌握运营情况？销售渠道越来越多，如何分析渠道察运营，管理渠道绩效？管理报表越来越多，如何快速查询运营信息？如何清晰洞察运营情况？产品繁多，那类产品成长性最好？那类商品的毛利贡献最好？受季节性波动影响的是那类商品？不同类商品间的关联性如何？如何促进销售？产品的价格能否吸引客户？如何有效把握销售动向？客户有哪几类？每类都有哪些消费特征？顾客对价格敏感吗？顾客需求的价格弹性是多少？客户喜欢哪种购买方式，哪种购买渠道？如何深入了解客户行为？IT水平到达一定程度时，数据分析必然会遇到的瓶颈财务销售运营Excel其他业务系统分销商系统瓶颈数据越来越杂数据相互独立数据口径不一致数据获取周期长，及时性低难以满足不同层次人群的需要IT疲于奔命商务智能平台可助得力集团跨越这个鸿沟财务销售运营Excel其他业务系统分销商系统BI商务智能平台可以..整合异构数据提供统一数据视角多种分析应用提高分析响应速度促进用户协作降低业务系统负担降低IT维护成本商务智能与ERP相辅相成，形成管理闭环分析系统计划洞察BI行动ERP业务系统商务智能

优化行动执行运营绩效决策支持数据分析预测交易流程运营议程

BWINTROSAP的数据仓库系统

SAPNetWeaverBusinessWarehouse(1/2)集中控制和管理数据仓库内容的工作台（T-code:RSA1）集成元数据仓库（MetaDataRepository）自动化的数据仓库管理预定义的技术(TechnicalContent)/商务模型(BusinessContent)基于报告与分析优化系统结构OLAP引擎与工具数据来源于OLTP系统集成非SAP系统SAP的数据仓库系统

SAPNetWeaverBusniessWarehouse(2/2)R/3other强大的信息分析新颖直观的用户界面强力的OLAP分析功能面向各层级用户基于角色的网页访问控制丰富的商业模型信息模型、报告及抽取器元数据仓库预定义的商务模型端到端的数据仓库解决方案集成SAP系统与非SAP系统的数据抽取自动化集中控制数据仓库架构信息需求报表与实时分析各层具体数据各类型用户

数据源多种硬件平台多种软件应用多种源系统SAPNetWeaverBW架构图(1/3)数据仓库服务器管理工作台OLAP处理器数据加载引擎InfoCubesMetaData

RepositoryODSBusinessExplorer

clientWebReporting第三方工具数据源PSASAPNetWeaverBW商务模型(BusinessContent)预定义的商务模型销售模块(S&D)销售总监(SalesOverview)…物料模块(MM)库存管理(InventoryManagement)采购(Purchase)…财务模块(FI)应收帐款(AccountsReceivable)…管理工作台(RSA1)管理工作台是SAPNetWeaverBW系统中的集成工具，用来处理所有数据抽取与处理相关的控制、监视与维护操作集成SAPNetWeaverBW系统管理工作台加载的数据可以通过BusinessExplorer、BO等前端报告工具进行功能管理工作台主要包含以下功能：建模工具(Modeling)商务模型(BusinessContent)元数据仓库(MetadataRepository)管理(Administration)文档(Document)OLTP系统中各种各样的数据模型在BW系统中的对应模型是统一的，商务对象/数据表域在BW系统映射至相应的信息对象什么是信息对象(InfoObject)

?在各应用模块中，信息对象是唯一的！InfoObject“0COSTCENTER”R/3OLTPCOControllingHRHumanResourcesTableofcostcenters

Tableofemployees信息对象(InfoObjects)的类型特征值(Characteristics):如”成本中心(CostCenter)”,“产品组(Productgroup)”,“物料(Material)”等数据内容离散存放在主数据表(masterdatatable)中

(如特征值“地区(Region)”的值有“北方”,“南方”,...)特殊类型的特征值：时间特征值(TimeCharacteristics)，如：“会计期(Fiscalperiod)”,“日历年(Calendaryear)”单位特征值(Unitcharacteristics)，包含货币与计量单位，如“当地货币(Localcurrency)”关键值(Keyfigures):连续有意义的数值字段，如数量等(比如:“收入(Revenue)”)数据存储对象(DataStoreObject,DSO)又名事务数据存储OperationalDataStore,ODS存储事务数据非结构化存储透明表TransparenttableDSO模型中的数据可直接用于报表未基于报表优化性能信息块(InfoCube)面向商务报表和分析的关键数据存储模型包含两类数据关键值(Keyfigures)特征值(Characteristics)由1张事实表(FactTable)和16张维度表组成其中3张维度由SAP预定义时间(Time)单位(Unit)信息包(Infopackage)客户组

部门

地区

加盟店

批发零售

男鞋

女鞋

包

皮饰

配件

北部南部

东部信息块(InfoCube):示例分析女鞋部门分析皮饰部门分析南方地区的皮饰部门123产品组客户组部门领域公司代码地区时间利润中心商业领域特征值:信息块信息块(InfoCube):多维分析

地区北方南方东方男鞋女鞋客户组部门零售批发加盟店皮饰

地区北方南方东方男鞋女鞋客户组部门零售批发加盟店皮饰

地区北方南方东方男鞋女鞋客户组部门零售批发加盟店皮饰

地区北方南方东方男鞋女鞋客户组部门零售批发加盟店皮饰什么是多重信息提供者(Multi-Provider)?多重信息提供者(Multi-Provider)就是信息提供者(infoprovider)的集合同构多重信息提供者模型中各信息提供者的结构（特征值和关键值）相同示例：包含相同信息块的多重信息提供者信息块1:欧洲数据信息块2:亚洲数据信息块3:美洲数据用途：信息提供者层面的分区异构多重信息提供者仅相同特征值的交集用途：集成不同共用部分模型的场景合并不同聚集层(如”计划数据-实际数据”场景)处理稀疏问题多重信息提供者(Multi-Provider)示例多重信息提供者标准信息块标准信息块前端工具BusinessExplorer,BExAnalyzer在Analyzer工具中，可以选择打开某一个查询报表(Query)或包含一系列报表的工作薄(workbook)前端工具：网页报表查询可以发布到网页上，并通过URL访问议程

BW与BO关系PortalSAPBusinessObjectsEnterpriseCrystalReportsWebIntelligenceDashboardsExplorerSAPInformationStewardSybaseIQPredictiveAnalysisBIMobileDB接口OLAP接口应用接口DataIntegrator/DataFederator数据整合DataQualityManagement数据质量管理SAPBusinessObjectsDataServicesSAPBI方案架构WS接口HANABODWETLSAPBWWidgetOfficeEmailSAPERP数据库OLAP源ERP/CRM外部数据文本接口文本BICSSQL议程

SAP新BI方案实时平台高级分析大数据移动协作云10000000000100000000001000000000011010000000000100000000001000000000011010企业商业智能

参与

可视化

SAP最新商务分析架构数据治理敏捷可视化

预测BO商务智能应满足不同层面人员的分析需求追踪事件的发展以及收集相应的反馈资料发现、整合并分析新的信息监督、控制和管理战略与决策决策人员执行人员分析人员管理人员SAP商务智能一体化分析套件

平台提供最完备的分析方式，满足不同的分析应用需求BI平台（移动BI）仪表盘固定格式报表即席查询分析敏捷可视化数据探索BO语义层（universe）语义层：业务名词翻译机

业界最简单的BI数据访问流程可用的信息想要使用的信息条件语义层：简单操作，多数据源支持全过程采用“拖拉拽”模式，操作便捷单一开发环境，方便建立BI解决方案，实现异构数据源的数据联合操作异构数据源之间采用相同的安全管理策略，降低对原系统业务操作压力支持原数据库语法结构，并提供查询优化功能同一来源数据，用同一颜色标识，不同来源表之间可以做异种连接平台统一管理安全机制，系统内的安全控制应用级权限对象级权限功能级权限数据级权限报表开发人员：便捷地进行一次报表开发/调整报表使用人员：通过浏览器、移动终端或电子邮件查阅报表，快速便捷的了解报告，及时进行商业决策部署可满足企业所有报表需求的通用框架通过语义层连接至各种数据源构建任何类型的报表，比如业务报表、财务报表、法律报表和监管报表复杂的报表格式：创建多页、多查询的高清报表在固定格式报表中，进行交互式查询模板和向导可加速报表创建通过网络安全地分发大量报表固定格式报表展现

水晶报表CrystalReports部署企业报表的通用框架多格式的复杂报表工具

水晶报表CrystalReports添加多形式的样板样式1任意的添加表格线2排序和聚合3简便的提示查询4诸多的公式任意设置5像素级精确格式6大规模报表分发场景：公司有10000个营业网点，每个网点每天都需要查看销售日报，每个网点看到的报表样式、指标完全一样，不同的是：每个网点只能看到本网点的数据。这是1张报表？还是10000张报表？您只需设计1张报表！通过简单配置，将其分发给10000个报表使用者，每个人只看到自己的数据！企业绩效驾驶舱，一页式管理展现

可视化仪表盘Dashboard联机或脱机使用极具吸引力的个性化仪表盘访问基于Flash的个性化仪表盘可在任何地方实现安全的可视化——门户、报表、PDF、Office文档非常适合绩效KPI展示以及决策分析借助交互式信息增强业务用户的能力带滑块和其他控件的强大假设分析功能向下钻取到详细信息预置的部件、外表、地图、统计图、量表和选择器创建交互式分析仪表盘，支持领导的决策分析企业绩效驾驶舱，一页式管理展现

可视化仪表盘Dashboard企业绩效驾驶舱，一页式管理展现

可视化仪表盘Dashboard灵活的即席查询分析，业务人员不需IT支持的自定义设计

即席查询WebIntelligence方便灵活的报表设计，专业的展现分析结果12可以进行分析、格式化、添加计算列、修改查询和图表类型、将结果导出成其它格式美观丰富的图形化引擎

即席查询WebIntelligence共享的图形化引擎使之与其它客户端软件有相似的外观更广泛的图表库，更多交互，创建和修改更简单降低新用户学习曲线，同时提高高级用户的生产力和灵活度热点图盒型图多系列饼图云标签可以进行分析、格式化、添加计算列、修改查询和图表类型图表参数和图层的精细控制新增图表类型散布气泡图极地气泡图双轴图树形图高度与微软office整合

向Office中复制粘贴将WebIntelligence表格转化为可编辑的Office内容更多灵活的Ctrl+C,Ctrl+V和拖拽工作方式复制为图片或者复制为保留格式并可编辑的Office内容简化分析及汇报的沟通方式可以在Office环境中共享资源，促进合作利用搜索功能，实现可信强大的商务智能分析

数据探查

Explorer自助式的，搜索驱动的解决方案来探索和分析企业数据利用类似Google、百度的搜索方式进行信息搜索将直观的前端界面和探索的能力结合：采用关键词搜索方式直接搜索查看相关的企业数据和分析结果，不需要提前制定报告直观的数据探索和可视化自动的图形展现通过多种方式分享数据探索的结果销售分析-explorerBack一个平台，多种访问方式浏览器邮件办公软件桌面微件监控大屏移动设备BI平台iOSAndroid(4.1以上)WindowsMobile随时随地的移动应用（1）

更快、更便利的远距沟通全平台通吃随时随地的移动应用（2）

更快、更便利的远距沟通让信息随处可用的手段可从任何移动设备上迅速访问到所需的信息具有良好的交互功能，可立即采取行动部署简便、快捷交互式、实时采取行动

可钻取式互动图标、度量、仪表盘报告到报告的导航从移动装置上可以直接改变重要的数据直接的回答和触发遥控过程控制EASY随时随地的移动应用（3）

更快、更便利的远距沟通移动分析办公移动设备上直接对BI结果进行手写批注轻松实现邮件协同，远程监控与批示实时平台高级分析大数据移动协作云10000000000100000000001000000000011010000000000100000000001000000000011010企业商业智能

参与

可视化

SAP最新商务分析架构数据治理敏捷可视化

预测Lumira敏捷、自主的可视化分析

敏捷可视化分析Lumira轻量化分析过程发现隐藏在数据中的洞察无需IT人员帮助数据获取

可视化探索

故事构建结果分享数据源多样化列式存储自由灵活的展现多种视觉冲击强烈的可视化组件构建美观的可视化和故事发布结果到SAPLumira服务器和云发布信息空间到BI平台Lumira的4个步骤步骤1数据获取Datasourcesavailable可用数据源CSV和ExcelSAPHANAandHadoopRDBMS通过JDBC(free-handSQL)Universes3.xand4.x.获取数据(HANA,

universes,databases）需要用户权限认证离线访问数据时，数据存放在本地优化的列式存储中以获得更好的性能步骤1数据获取——语义丰富自动检测能够被整合的数据列数据列被认定为度量日期/时间列被建议为日期格式能够检测到所有的地理维度步骤1数据获取——数据整合一键整合企业和个人数据当前数据集的键值匹配第二个数据集中的属性选择文件中的数据集或者增加一个新的数据集步骤2.可视化构建可视化栏图表选择选择栏图表部分步骤2.可视化构建——互动图表图表过滤器通过简单的拖拽创建分栏图表步骤2.可视化构建——快速分类和排序对度量应用升序或者降序对图表快速排名，前/后几名…….分类排序步骤3.故事构建通过简单的拖拽能够将不同的数据可视化结果和过滤器整合在一起数据分析师能够快速建立故事通过拖拽已经建立的可视化创建故事板无需译码或者脚本丰富故事以引人注目增加图片和文本传达分析结果简单自定义风格和商标

步骤4.结果分享通过电子邮件分享静态结果发布数据集到SAPLumiraServerAsananalyticalviewinSAPHANAAsaninformationspacetoSAPBusinessObjectsBIPlatform(Explorerusers)分享故事到SAPLumiraCloud和SAPLumiraServer快速、自定义的深入分析

敏捷可视化分析Lumira实时平台高级分析大数据移动协作云10000000000100000000001000000000011010000000000100000000001000000000011010企业商业智能

参与

可视化

SAP最新商务分析架构数据治理敏捷可视化

预测SAPInfiniteInsight商务智能成熟度原始数据已清洗数据标准报表即席报表与多维分析敏捷可视化数据挖掘模型优化发生了什么？为什么发生?可能发生什么?用户参与度分析能力成熟度可能发生的最佳情况是什么？自助BI预测分析集体洞察力高级分析/预测分析数据挖掘例子：人口统计–年收入超过5万美元的人群特征数据来源：美国人口普查抽样数据涉及变量：年龄、职业、受教育水平、受教育年限、婚姻状况、工种、家庭关系、人种、性别、资本收益、资本损失、每周工作时长、种族、是否收入达到5万美元案例：人口统计–年收入超过5万美元的人群特征变量贡献：哪个变量与是否达到年收入5万美元关联性最大?案例：人口统计–年收入超过5万美元的人群特征类别重要性：指定变量中哪些类别最有可能年收入超过5万美元？案例：人口统计–年收入超过5万美元的人群特征决策树：快速应用模型作为判断依据InfiniteInsight能做什么？分类(Classification)

谁在接下来的(周|月|年…)将(购买|欺诈

|流失…)的可能性?回归(Regression)

(销售额|流失客户数量)在下(周|月..)将会变成怎样?时间序列(TimeSeries)(销售额|流失客户数量)在下(周|月..)在下来一年每个月的变化趋势是怎样？关联分析

(LinkAnalysis)找到某对象与另一对象同时出现的可能性高低聚类分群(Clustering)

有多少个拥有相同（行为|属性

）的客户群组关联分析(Social)分析相关关系来确定（社区|影响者）3种返回结果:

可能性

数值

组别例子：分群例子–关联例子–时间序列市场机会都“时不待我”即便在统计学家的帮助下，现有的工具从收集数据到生成可理解的知识也要花费数周你只能应用尖端技术与少数重要项目专业资源的稀缺性—你能等吗？过于专业

你需要一名拥有博士学位的专家帮你应用现有的数据挖掘工具你能完全理解现有工具生成的长达50页的报告吗？分析专家都很繁忙，你很难让他空出充足的时间帮你建模你能相信他吗?你如何能知道建立的模型应用的真实数据上时是可靠的?只有长时间的经验才能让你对结果放心如何部署?你需要程序员帮助你在现有的商业运作中部署模型应用现有的分析工具经常生成重复数据，浪费资源，整合效果不理想什么因素影响数据挖掘在商业运营中的应用?需要面向业务用户的预测分析方案用户数量技能要求低高中低中高业务用户和业务部门业务分析师嵌入式分析

行业和业务流程分析数据科学家预测分析InfiniteInsight——让业务用户主导的数据挖掘预处理---------------自动化模型性能验证--------自动化最优模型搜索--------自动化模型商业化解释------自动化商业问题选择变量准备数据建模模型测试理解应用选择商业问题最相关的变量，以适合算法需要SAP：自动决定重要变量，多至几千个变量用不同算法进行建模，选择不同的参数SAP：结构风险最小化理论自动选优准备数据：缺失值处理，异常值处理，函数变换SAP：自动化预处理统计专家业务用户传统工具

InfiniteInsight使用对象数据分析师决策支持者/应用软件开发商建模时间数周数天

成本：人力（PhD）+平均耗时：2-4周分析建模计划刷新数据准备应用模型ADS创作数据映射及准备文本分析关联分析，虚拟市场营销回归分类分群预测产品展示有针对性的广告网站内容在数据库运行的模型

(优化的SQL,支持HANA,Oracle,

IQ,etc.)基于程序代码的模型(C++,PMML,Java,SAS,etc.)接收新数据自动优化模型自动应用新模型出错警报SAP

InfiniteInsight组件在数据库中自动处理数据集模型、算法自动选择：

分类、回归、分群、预测在数据库中自动计算，并可发布到其他应用模型自动学习优化

SAP

InfiniteInsight可以节省大量分析时间如何保证自动模型的准确度？第一步，分析数据集自动分割，模型自动训练如何保证自动模型的准确度？第二步，如何确定最佳模型？弗拉基米尔·万普尼克VladimirVapnik俄罗斯统计学家、数学家，美国工程院院士。他是统计学习理论(StatisticalLearningTheory)的主要创建人之一。支持向量机（SupportVectorMachines）发明者。KXEN科学委员会首席科学家SRMStructural

Risk

Minimization结构化风险最小化原则如何保证自动模型的准确度？SRM原则如何选择最佳模型？高准确/低稳定低准确/高稳定最佳模型测试模型已知数据新数据(低训练误差/高测试误差)(高训练误差=高测试误差)(低训练误差

≈

低测试误差)误差风险模型复杂度最佳模型总风险

不稳定性准确性(KI):模型对现有数据的解释能力怎样？通过最小化误差获得稳定性(KR):现有模型对将来事件的预测能力。减小不稳定性如何保证自动模型的准确度？SRM原则如何选择最佳模型？如何提高模型质量？低高低提供更多数据（更多行，更多列）提供更多变量（更多列）高提供更多训练样本（更多行）直接使用KR（稳定度）KI（准确度）议程

HANA离散改变游戏规则，打破数据分析格局传统数据库

硬件

多核处理器架构

(每台刀片8x8核CPU)64bit地址空间–单台可扩展到4TB,(理论达4EB)100GB/s数据传输多台服务器并行运行每台服务器的价格低廉价格迅速下降，性能迅速提升缓存磁盘压缩5-20倍分区：大量数据，复杂计算增量数据处理内存技术动态聚集++++行+列存储+内存SAPHANA主存磁盘集成取消IO瓶颈保证数据一致SAPHANA的内存计算技术

最简单的理解方式内存（数据）闪存-Flash（日志）自动

保存点*异步OLTP，OLAP重

启之

后硬盘（备份用）SAPHANA软件运行的物理服务器同步写入写入读取HANASAPHANA内存数据库一体机

是实时应用平台和数据库平台实时计算没有延迟的业务分析处理迅捷多处理器，海量内存实时的计算引擎支持ERP简单易用预装的设备内置BAE（业务分析引擎）支持开放标准ANSI92SQLMDX,JDBC/ODBC软件内存计算引擎/内存数据库实时数据管理平台+硬件认证的硬件系统*X86/SUSELinuxHANA分析平台特点1：基于内存，分析速度极速提升每年50万商品门店8000家每月300家门店调整4小时->6秒在SAPHANA支持下8秒快8,100倍2.8seconds

分析响应时间2000

门店20

亿条数据550

万集合SAPHANASAPin-memorycomputing18

小时在SAPHANA之前案例1案例2案例3HANA分析平台特点2：高效压缩技术，降低存储成本姓名城市性别张山北京男李四上海女李梦上海女李梦上海女传统关系型数据库表NewDB列式存储

数据字典压缩张山李四李梦李梦北京上海上海上海男女女女0:张山

1:李四

2:李梦

0:北京

1:上海0:男1:女NewDB列式存储

运行长度压缩1x01x12x21x03x11x03x10:张山

1:李四

2:李梦

0:北京

1:上海0:男1:女1x0表示1个张山

*后面的数字表示实际的值模拟内存中的数据HANA分析平台特点3：简化建模过程，灵活应对业务变化过去传统数据分析技术CubeETL操作型数据存储（ODS）复制索引\压缩\分区查询结果计算引擎查询聚合分析界面决策者获取商务智能企业应用系统中的数据从生成数据到用于分析之间存在延迟架构复杂导致建模成本高性能优化方式复杂多维Cube数据冗余抽取时间长现在基于内存计算的数据分析技术内存计算/分析分析界面决策者获取商务智能复制1000x性能提升无需手动优化超高数据压缩比实时的商务智能企业应用系统中的数据创新HANA分析平台特点4：数据实时同步,0时差分析源系统数据库数据库表DB触发器日志记录表读取模块SAP-RS系统SAPHANA系统内存数据库

数据库引擎

列存储行存储写数据模块控制模块RFC连接数据库连接可繁，可简的IT架构方式实时的信息同步，信息无延迟，也可定时作业同步已被证明的广泛使用的技术（零宕机，TDMS，10+年的项目验证）议程

实施建议品牌表现分析品牌忠诚度提高销量加快上市出色运营净利分析优化绩效销售市场产品创新财务渠道促销有效性预算，计划和整合销售和运营计划社交媒体和情感分析基于移动的绩效分析供应链实时的运营可视性配方成本分析供应链绩效管理采购采购费用绩效分析运营报告高效和安全的供应联合营销计划合规模型管理数字信号管理渠道促销优化预测性市场细分产品组合分析SAP消费品行业的商务智能最佳业务实践可持续性绩效分析供应商矩阵关系到消费品行业核心竞争力的分析指标创新产品收入比库存周转率销售成本订单交付准时和完成率财务结账周期预测准确率促销有效性净利润商务智能建设的三个阶段全方位大数据应用外部市场数据、竞争数据分析非结构化数据分析、社交网络舆情分析预测分析、流失分析、客户分群深入企业级数据分析搭建全企业报表体系、指标体系，实现全主题集中。建立指标预警体系，实现重要指标自动预警指标可按各维度层层展开追溯，实现快速问题定位。绩效监控全面移动化，实现随时随地业绩追踪速赢单一分析主题选择核心分析主题，打通数据链条。严格控制数据质量，统一数据治理标准，夯实数据基础。减少手工报表、实现报表自动化、定期化分发阶段I阶段II阶段III基础运营信息库业务分析内容遗留系统数据分析展现决策支持展示界面自动提取SAP数据和非SAP数据，同时收集手工录入数据，形成统计报表数据集市集团外部统计报表手工数据录入ERP核心平台以及非SAP业务数据的自动提取单一主题数据集市内部数据内部统计报表商务智能实施步骤建议（阶段I：速赢）智能报表领导驾驶舱财务分析销售分析阶段I目标：建立BI基础体系平台建立分析决策样例及规范快速“有数可看”全面运营信息库业务分析内容分析展现决策支持展示界面自动、实时提取SAP数据和非SAP数据，同时收集手工录入数据，形成全面运营数据集市集团外部统计报表手工数据录入内部数据内部统计报表商务智能实施步骤建议（阶段I+II：速赢->深入）智能报表领导驾驶舱采购分析库存监控分析人力资源财务监控分析生产监控销售分析跨业务运营数据集市自助与探索实时监控预警完善各个分公司的管理信息系统，实现统一平台，集中管控移动BI数据抽取阶段I目标：建立BI基础体系平台建立分析决策样例及规范快速“有数可看”阶段II目标：全主题数据采集完善分析体系丰富展现体系实现企业战略绩效管理绩效管理全面预算分析企业级数据仓库业务分析内容自动、实时提取SAP数据和非SAP数据，同时收集手工录入数据，形成全面运营数据集市集团外部统计报表手工数据录入单一主题数据集市外部市场数据内部统计报表商务智能实施步骤建议（阶段III：全方位）运营数据集市战略数据集市完善各个分公司的管理信息系统，实现统一平台，集中管控分析展现决策支持展示界面智能报表领导驾驶舱自助与探索实时监控预警数据挖掘移动BI实时数据抽取阶段III目标：实现数据挖掘与预测实现外部数据利用关键监控指标实时获取采购分析库存监控分析人力资源财务监控分析生产监控销售分析绩效管理全面预算分析项目实施方法

加速SAP(ASAP)方法论描述加速SAP提供了一套被反复被证明有效,被广泛使用,可重复,对应多种实施项目的线性方法论.ASAP可以满足实施,升级,增强,推广等多种类型的项目实施.收益通过线性化和模块化的方法论为项目实施提供丰富的模板,指引和快速导入文件,减少项目实施成本通过一致的业务目标完成业务增值服务确保有效的管理项目和项目交付质量通过项目实施,使企业业务流程与企业IT建设紧密结合,通过IT升级支持业务增长覆盖项目端到端生命周期,完整管理从项目评估到运行一切实施活动系统实施步骤第三阶段数据分析建模第四阶段前端后端开发第五阶段上线前准备第六阶段支持与改进KPI指标梳理需要根据业务分类进行分体系、分层次、结构化的归纳和整理明确各项KPI指标的定义，避免指标“二义性”在梳理KPI的同时，对BO展现的原型界面进行的设计，包括界面导航组织、具体页面效果、配套明细报表定义等确定指标的数据来源、数据质量、增量大小等，这是ETL设计和高价值数据中心的基础设计数据分析模型设计数据仓库模型制定明确有效的开发规范，包括ETL、前端BI组件、前端门户实现等运行环境搭建数据仓库搭建ETL构建前端报表构建仪表盘构建用户认证与授权用户验收测试迁移至生产系统文档交接用户培训与使用用户反馈数据仓库新主题信息收集数据仓库建设进一步需求下一阶段开发第二阶段指标梳理项目小组成立业务部分关键用户访谈报表与指标需求收集展现需求收集实施范围确定项目计划确定第一阶段需求收集其他建议：重视需求调研战略规划访谈业务与技术计划设计问卷内容信息搜集范围业务部门BI需求调研BI技术架构与应用现状调研数据调研业务系统调研现状汇总与分析需求分析案例分析与对标分析差距分析改进规划需求定义与规划BI应用建设规划项目范围、人员组织与计划项目实施方法与路径企业级数据仓库平台建设规划未来规划现况调研与分析调研准备其他建议：建立数据质量改善流程数据源数据仓库数据质量报告数据质量问题数据仓库业务支持组数据仓库指导委员会修订流程或者系统通知用户错误率数据质量和业务规则的确认数据录入知识传递研讨会议咨询顾问

贵公司培训文档资料咨询顾问行业专家贵公司项目成员贵公司相关人员其他建议：重视用户培训建立起技能传授、学习和知识管理的体制，将顾问在流程改进，方案设计和项目管理方面的知识、技能和方法传递给用户，使其具备后续仓库管理系统设计及运维的能力。培训要贯穿整个项目的过程外部顾问对内部顾问的培训内部顾问对业务用户的培训建立用户培训计划工具(BO,HANA,EIM)分析技术–OLAP(多维分析),即席查询,报表开发数据模型–数据模型结构,数据源,如何浏览数据质量–已经发现的数据完整性、准确性、及时性问题，如何报告新问题其他建议：重视用户培训议程

案例第106

页客户案例–立白集团创建于1994年，主要经营与民生密切相关的日化产品，2010年销售收入超过一百亿元，跻身国内日化企业前三强。洗衣粉全国销量第一，洗洁精连续多年占据全国销量第一。2009年实施SAPERP项目。并于2010年分两期实施SAPBI项目，取得显著成果。商务智能的给立白集团带来的价值及效果提供对关键信息的统一入口，减少数据的周转时间数字及图形展示，方便横向纵向分析提高企业所有层面的可视性，提高数据的透明度关键指标的自动预警，方便直观的追踪降低总体信息数据管理成本适时完整高质量一致更好的信息快速响应的能力减少意外更快的响应－提高企业对意外情况的预警能力，从而缩短对意外情况处理的反应时间一致的关键绩效指标－节省报告和分析所需的人工劳动通过系统实施，实现立白集团决策通过数字来支持通过系统实施，加强立白集团对各个环节的管控项目进度2000/05/24-2010/06/25系统实现2010/04/19-2010/05/21蓝图设计2010/07/05-2010/07/09系统支持2010/06/28-2010/07/02上线准备现状调研2010/03/29-2010/04/16知识转移/