Introdução à modelagem de dados no Gerador de negócios

O SAP Datasphere tem duas camadas de modelagem adaptadas a diferentes grupos de usuários. A camada de dados é onde os engenheiros de dados criam seus modelos com uma abordagem técnica. A camada de negócios destina-se a usuários empresariais que criam seus modelos usando uma abordagem mais semântica. Isso permite que os usuários na empresa trabalhem independentemente dos engenheiros de dados, enquanto ainda podem colaborar e compartilhar dados com eles. A colaboração entre usuários empresariais e engenheiros de dados muda fundamentalmente: os engenheiros de dados podem se concentrar na consolidação e no provisionamento de dados, enquanto os usuários empresariais podem otimizar os modelos de negócios.

Normalmente, a infraestrutura de TI na camada de dados é mais volátil do que as necessidades dos usuários de negócios. Existem vários motivos para a modificação, como atualizações do sistema, modificações de software e aquisições. Por um lado, isso leva a que a camada de dados mude permanentemente e precise de ajustes. Por outro lado, as definições empresariais permanecem relativamente estáveis, por exemplo, elas não modificam frequentemente o cálculo da margem de KPI.

Para manter a camada de negócios mais robusta e, ao mesmo tempo, modificar continuamente a camada de dados, a camada de negócios é acoplada livremente à camada de dados. As camadas podem ser mapeadas e remapeadas a qualquer momento. Sem a necessidade de modificar os próprios modelos de negócios, os modelos de dados podem ser atualizados e remapeados para os modelos de negócios.

Aqui estão algumas características-chave de separar a modelagem orientada por TI da modelagem orientada a negócios:

• A separação permite que os usuários empresariais modelem seu cenário empresarial sem conhecer os modelos de dados subjacentes.
• Ele fornece modelagem de serviço para linhas de negócios.
• Ele oculta a complexidade dos dados por meio da linguagem e terminologia empresarial.
• Existe um catálogo empresarial como ponto de entrada central para definições empresariais independentes da camada de modelagem.
• Ele cria uma camada semântica estável para todos os seus consumidores.
• Quando necessário, muda com flexibilidade a camada de dados subjacente (ou seja, mudanças na tecnologia de armazenamento) sem interromper os consumidores.

O Gerador de negócios do SAP Datasphere é a ferramenta designada para modelar os objetos da camada de negócios. Os usuários empresariais podem definir modelos de negócios no Gerador de negócios, modelos separados da camada de dados físicos. Eles criam seus modelos em top-down e os mapeiam para a camada de dados. Você pode usar a camada de negócios para expor os usuários empresariais aos campos de dados de que precisam ao mesmo tempo que oculta quaisquer campos de dados que possam ser irrelevantes.

Usuários com a função Modelador do DW podem usar os editores do Gerador de negócios para combinar, refinar e enriquecer objetos do Gerador de dados e expor perspectivas leves e focadas para consumo pelo SAP Analytics Cloud e outros clientes de BI.

Na próxima imagem, você pode ver os diferentes tipos de modelo de dados disponíveis no Gerador de negócios.

Cada entidade empresarial criada no Gerador de negócios consome dados de uma entidade do Gerador de dados. Como você pode, a qualquer momento, alternar a fonte de dados de uma entidade empresarial para uma entidade diferente do Gerador de dados, esse acoplamento solto permite que você mantenha entidades empresariais estáveis para relatórios, mesmo que suas fontes de dados físicas sejam alteradas.

Entidades empresariais podem definir medidas ou atributos. Medidas são valores quantificáveis que se referem a um campo agregável do modelo subjacente. Um atributo é um elemento descritivo de uma entidade empresarial e fornece insights empresariais significativos sobre medidas. O modelo subjacente é uma visão ou tabela criada no Gerador de dados.

Para modelar um modelo de consumo significativo, as entidades empresariais definem associações entre si. Todos os potenciais destinos de associação podem ser predefinidos na camada de dados para fornecer aos usuários empresariais uma variedade de opções de modelagem para escolher ao preparar seu modelo de consumo específico de caso de uso.

As entidades empresariais podem ser modeladas como uma Dimensão ou um Fato. A definição não é realmente diferente, mas sim o uso pretendido dentro do modelo de fatos. As dimensões são geralmente utilizadas para conter dados mestre e devem ter uma chave definida. Os fatos são geralmente usados para conter dados transacionais e devem ter pelo menos uma medida definida.