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对象存储_mysql数据库创建数据库_免费

2021-09-08 04:21虚拟服务器 人已围观

简介S/4HANA的一个优点是,将分析集成到[S/4HANA]应用程序中,将分析(洞察)和可能产生的操作紧密结合在一起。HANA技术提供了前提条件,因为它允许轻松处理"OLTP和OLAP工作负载"。后者有...

对象存储_mysql数据库创建数据库_免费

S/4HANA的一个优点是,将分析集成到[S/4HANA]应用程序中,将分析(洞察)和可能产生的操作紧密结合在一起。HANA技术提供了前提条件,因为它允许轻松处理"OLTP和OLAP工作负载"。后者有时被翻译成一种说法,即根据S/4HANA,数据仓库将变得过时。然而,实际的翻译应该是"我不必再将数据从我的应用程序卸载到数据仓库中,以便在操作(隔离)上下文中分析这些数据"。这里的基本点是,分析不局限于纯操作分析。这个博客详细阐述了这种区别。

简单地说:业务应用程序管理业务流程。以亚马逊网站为例:它是一个处理亚马逊订单流程的应用程序。它允许创建、更改、读取命令。这些订单存储数据库中。一个复杂的业务(即企业)有许多这样的业务流程,因此有许多支持这些流程的应用程序。尽管有些应用程序共享一个数据库(如SAP的Business Suite或s/4HANA),但运行现代企业通常涉及多个数据库:

当考虑到传统流程(订单、发货、计费、物流等)和日常出现的所有大数据场景时,该列表可以轻松扩展;有关详细信息,请参阅此处一个样本。后者增加了新的、额外的数据库,从而增加了需要分析的潜在数据来源。因此,很明显,微博淘客,并非所有这些应用程序都将托管在S/4HANA中。甚至不太可能将所有底层数据物理存储在一个数据库中。很有可能,店铺淘客怎么做,它需要被带到一个地方,或者,至少,逻辑上,以进行分析。这个单一的地方承载着分析处理环境,即一些将语义应用于数据的引擎。

现在,无论处理环境是什么(HANA、Hadoop、Exadata、BLU、Watson等等)以及它提供的技术能力是什么,都有一个基本事实:如果要处理的数据不一致,意思是和谐和干净,那么分析的结果就会很差。"垃圾输入-垃圾输出"适用于这里。即使所有原始数据源都是一致且干净的,那么它们的数据的联合也不太可能是一致的。它从不匹配的物料代码、国家ID或客户编号开始,延伸到嘈杂的传感器数据,并上升到不同步的DB时钟(其值在时间戳中具体化)-只需看看谷歌为解决这一问题所做的努力。

解决这一难题的一个流行选择是数据仓库。它的基本任务是以协调一致的方式公开企业数据("真相的单一版本")。这可以通过物理地将数据复制到单个数据库中,安娜尔返利机器人,然后在那里转换、清理、协调数据来实现。它还可以通过视图以逻辑方式公开数据来完成,视图包含转换、清理和协调数据的代码(联合)。两种方法都做相同的事情,只是在不同的时间点:在查询执行之前或期间。但是,这两种方法确实可以净化和协调。没有办法了。因此,无论是物理数据仓库还是逻辑数据仓库都是一项不会消失的任务。S/4HANA中的运营分析不能也不打算取代物理或逻辑数据仓库的战略性、多系统分析。这一点不应被他们可以利用相同的技术资产(例如HANA)的事实所混淆。

出于目的,返利联盟,本博客对用于数据仓库的底层产品或方法保持中立。这避免了技术产品特性与一般任务的混淆。在随后的博客中,我将在HANA上处理S/4HANA和BW之间的关系。

你可以通过@tfxz在Twitter上关注我。

很棒的博客Thomas。

它将运营报告放回了它所属的位置,嵌入了流程。而菲奥里将是一个伟大的技能获得。建模和/或关联数据的过程仍然需要进行高级分析。

通过DW中预定义的罐装报告获得BI采用的日子已经一去不复返了。未来的目标是[1]轻松创建具有良好图形的操作报告[2]一些预定义的报告,以及[3]允许针对这些所谓的数据湖进行真正的自助分析。选项2和3需要建模。

Johannes

@lombardjohannes

非常好的博客Thomas,

你已经非常清楚地表达了,正如你非常精确地指出的,术语Analytics在最近的过去完全被误解了,人们正在用分析取代术语仓库。由于用户以前习惯于只在仓库系统中进行分析,他们认为仓库意味着分析。

现在有了HANA,你甚至可以在跨国家系统中进行分析,所以他们认为如果你可以在跨国家系统中进行分析,那么我们就不需要仓库,

但是他们忘记了这样一个事实,仓库系统不仅用于数据分析,还用于数据整合和清理…

希望你的博客能够接触到很多人,消除他们的困惑,发出正确的信息。

谢谢和问候

A.Dinesh

亲爱的Thomas

也给亲爱的sap朋友!

在70年代和80年代早期,系统主要是可操作的,这导致RDBMS和ERP侧重于"写入"和存储操作信息(销售、采购、付款、库存等)。

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