具体描述
本书是SAP NetWeaver精要丛书之一。第一部分主要论述了分类标准并提供了一个宏观的概念解释，讨论了如何成功地进行决策信息支持管理，提出最重要的概念设计是离线数据仓库、在线数据分析理论和管理中运用了平衡计分卡的方法论。
第二部分介绍了SAP BW工具的总体概念，概括地介绍了SAP BW工具中的体系结构和各种函数。并且以其中利润分析的安装实施向导为基础，列出了建立一个SAP BW应用的所有必需步骤：在SAP R/3中进行数据抽取、在SAP R/3系统中恢复数据、文件接口、数据模型建模以及网页报表。
第三部分介绍了数据建模和数据恢复。讲述了如何将以列为导向的数据建模转化为以记录为导向的数据实体，并介绍了如何对SAP 产品依照数据建模、数据恢复和生产报表来划分层次。
第四部分介绍的是报表工具。解释了业务信息搜索工具（特别是工具的操作规则，它的基本函数以及在SAP BW 3.x版本中的重要变更）；介绍了交易网络的在线应用程序，这是SAP BW 3.0版本的一个新增构件；并且列举了本产品中搜索工具和网络应用程序的选择设置。适合有经验的SAP技术顾问、系统管理员和学者用书。(本书为英文版)
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读后感
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用户评价
我一直对如何从繁杂的企业数据中挖掘出有价值的商业洞察充满好奇，而《SAP业务信息仓库》这本书，以其系统性的讲解和实操性的指导，为我打开了一扇全新的大门。在阅读这本书之前，我对于SAP系统庞大的数据体系感到无从下手，总觉得它是一个黑盒子，里面藏着无数的秘密，却不知道如何去开启。这本书的出现，让我看到了将这些分散的数据进行有效组织、管理和分析的可能性。特别是书中对于数据仓库概念的阐述，以及如何将SAP系统中不同模块的数据抽取、转换、加载（ETL）的过程，都给我留下了深刻的印象。我开始理解，原来SAP系统中的数据并非杂乱无章，而是可以被构建成一个有逻辑、有结构的“业务信息仓库”，成为我们进行数据分析和决策的坚实基础。
评分这本书的书名《SAP业务信息仓库》让我立刻联想到我们在日常工作中经常遇到的数据难题。我们公司使用的是SAP的ERP系统，其中包含了销售、采购、生产、财务等多个模块的海量数据。然而，当我们需要进行跨模块的综合性分析，例如分析某一产品的生命周期成本，或者评估某一供应商的整体表现时，往往会发现数据分散、格式不一、更新滞后等问题。每次进行这样的分析，都需要IT部门投入大量人力去抽取、清洗、转换数据，这个过程不仅耗时耗力，而且容易出现人为错误，影响分析的准确性。这本书的出现，让我看到了构建一个统一、权威的数据平台的可能性，它似乎能够帮助我们解决这些数据整合的痛点，让数据变得更加易于获取和使用，从而提升我们的数据分析能力和决策效率。
评分我对《SAP业务信息仓库》这个书名印象非常深刻，因为它直接点出了企业在数字化转型过程中面临的核心挑战之一：如何有效地管理和利用海量分散的业务数据。在我之前的公司，我们常常为如何从SAP系统中提取出符合业务部门分析需求的数据而烦恼。销售报表、库存分析、生产计划等等，每一个需求都需要大量的时间和精力去手工提取、清洗和整合。数据质量不高、更新不及时、部门间数据不一致等问题层出不穷，严重阻碍了我们利用数据驱动业务发展的步伐。这本书的出现，让我看到了构建一个统一、高效的数据平台的希望，它不仅仅是数据的简单堆积，更是对数据进行结构化、规范化处理，使其能够被方便地访问和分析，从而真正发挥数据的价值。
评分这本书的书名《SAP业务信息仓库》非常契合我在工作中遇到的实际问题。作为一名在企业中负责数据分析的专业人士，我深知将SAP系统中庞杂、分散的数据转化为有价值的商业洞察所面临的挑战。我们常常需要从销售、库存、生产、财务等多个模块提取数据，进行复杂的整合和分析，以支持公司的战略决策。然而，由于数据源的多样性、数据格式的不一致性以及不同业务流程的数据定义差异，导致数据提取和整合的过程异常耗时且容易出错。这本书的出现，让我看到了构建一个统一、标准化的数据平台的希望，它仿佛为我们提供了一把钥匙，能够打开SAP数据海洋的宝藏，将零散的数据聚集成一个有逻辑、有价值的“信息仓库”，从而极大地提升我们数据分析的效率和准确性，为公司的业务发展提供强有力的支撑。
评分这本书的书名《SAP业务信息仓库》让我联想到，在企业运营中，数据就像是企业的血液，流淌在各个部门和流程之中，然而，这些血液的采集、提炼和输送却常常面临着巨大的挑战。我曾经亲身经历过这样的场景：为了生成一份跨越销售、生产、库存和财务的综合性月度报告，我们需要花费数天甚至数周的时间，从各个系统中手动导出数据，然后进行大量的清洗、合并和格式转换。期间，因为数据源的差异、编码的不一致、甚至人为的疏忽，导致报告的准确性大打折扣，每一次的修改都牵动着整个团队的神经。这本书的出现，仿佛为我们指明了一条清晰的路径，让我看到了构建一个集中、统一、高质量的数据源的希望，能够将这些零散的“血液”汇聚起来，进行有效的分析和利用，从而为企业的战略决策提供可靠的支持。
评分这本书的书名是《SAP业务信息仓库》，这本书的出现，恰好弥补了我在工作中遇到的一个巨大空缺。之前，我一直为如何有效整合分散在SAP系统各模块中的海量数据而烦恼。客户的报表需求五花八门，从销售业绩到库存周转，再到财务流水，每一份报告都要求数据准确、及时且具有可比性。然而，我们原有的数据处理方式，往往是各个部门各自为政，通过Excel表格手动导出、整合，效率低下且极易出错。当客户提出需要对跨部门的数据进行关联分析，例如分析某一地区产品销售情况与当地库存水平之间的关系时，我们更是束手无策，耗费大量人力物力，最终产出的报告也常常因为数据的不一致而受到质疑。
评分《SAP业务信息仓库》这个书名，触动了我对企业数据管理痛点的深切共鸣。在实际工作中，我曾多次因为数据的不一致性和不准确性而陷入困境。例如，为了分析某项营销活动的ROI，我们需要从销售系统、广告投放系统以及客户服务系统中提取数据。然而，由于数据源的差异和记录标准的不同，导致在整合这些数据时，经常出现数据丢失、重复或无法对应的情况。这不仅使得分析结果大打折扣，更浪费了宝贵的时间和人力资源。这本书的出现，让我看到了构建一个标准化的、集中的数据管理平台的可能性，它让我相信，通过SAP业务信息仓库，我们可以有效地解决这些数据整合和治理的难题，为企业提供一个可靠的数据基础，从而支持更深入、更精准的商业洞察。
评分《SAP业务信息仓库》这个书名，对于我这样长期在企业从事数据分析和报表工作的人来说，无疑是一个振奋人心的提示。在我的职业生涯中，我曾多次在SAP系统中遭遇数据提取和整合的巨大挑战。尤其是当需要进行跨部门、跨流程的复杂分析时，例如分析客户的生命周期价值，或者评估某一区域的市场表现，往往需要从不同的SAP模块中抽取大量数据，然后进行繁琐的清洗、转换和匹配。这个过程不仅效率低下，而且极易因为数据源的不一致或定义的不明确而导致分析结果出现偏差。这本书的出现，让我看到了构建一个集中、规范、高质量的数据资产的可能性，它似乎能够为我们提供一套系统的方法论，帮助我们将SAP系统中分散、原始的数据，转化为易于理解、易于分析的“信息仓库”，从而大大提升我们进行数据驱动决策的能力。
评分《SAP业务信息仓库》这个书名，让我想起我们在企业数据管理上长期存在的痛点。许多企业在引入SAP系统后，虽然获得了强大的业务处理能力，但如何有效地从这些庞大的数据中挖掘出可用的信息，却成了一大难题。我的经验是，不同部门的数据常常存储在SAP的不同模块中，格式、定义和更新频率各不相同。当我们需要进行跨模块的综合性分析，比如分析生产成本与销售利润的关系，或者评估客户的购买行为模式时，就不得不花费大量时间和精力去手动抽取、清洗和整合数据。这个过程不仅效率低下，而且容易因为人为失误导致数据不准确，影响最终的决策。这本书的出现，似乎预示着一种解决方案，一种将SAP系统中的原始数据，转化为易于访问、易于分析的“信息仓库”的方法，这将极大地提升我们利用数据驱动业务发展的能力。
评分在我看来，《SAP业务信息仓库》这本书名就极具吸引力，它暗示着一种将企业运营的核心数据进行集中化、结构化处理的方法论。在此之前，我们公司在进行数据分析时，常常陷入“数据孤岛”的困境。销售部门的数据在CRM系统中，生产数据在MES系统中，财务数据在ERP系统中，而每一个系统的数据格式、接口和更新频率都各不相同，导致数据整合异常困难。当需要进行跨部门的综合性分析时，我们往往不得不依赖于大量的手工操作，这不仅耗费大量时间和人力，而且极易出错。这本书的出现，让我看到了解决这一痛点的希望，它让我开始思考，如何通过构建一个统一的数据仓库，将这些分散的数据进行有效的集成，从而实现数据的互联互通和高效利用，为企业的精细化运营和科学决策奠定坚实的基础。
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