| Style |
|---|
| Wiki Markup |
{style}#com-atlassian-confluence .wiki-content td { border: none; } {style} |
Konts
|
|
|
Konta lietotāji
|
|
Izejas dati
| Wiki Markup | ||
|---|---|---|
{align | ||
:justified | justified | }Pēc jauna konta izveidošanas, nepieciešams importēt analizējamos datus. Standard-BI atbalsta jebkuru atbilstoši strukturētu datu analīzi, tādēļ lietotājam ir pieejamas divas importa opcijas: * Atbalstītu standarta HansaWorld produktu datu imports * Jebkuru citu atbilstošas struktūras datu imports Importējot datus, kas iegūti tieši no HansaWorld produkta jums tikai jānorāda, kuru failu vēlaties importēt. Importējot citas struktūras datus, ar tiem jāveic noteiktas apstrādes darbības. Abos gadījumos datu imports notiek, augšupielādējot izejas datu failus Standard-BI. {align} |
Izejas faili
Standard-BI ir speciāli pielāgota noteiktu datu importam tieši no HansaWorld produktiem.
...
| Tip |
|---|
Importējot atbalstītos standarta HansaWorld failus, šī sasaiste tiek veikta automātiski pēc iepriekšnoteiktiem loģiskiem principiem. |
Datu kubi
| |||||
|
| Wiki Markup | ||
|---|---|---|
{align | ||
| justified | justified | Dotais attēls ar trīs dimensijām un diviem rādītājiem :justified}\\ Dotais attēls ar trīs dimensijām un diviem rādītājiem (mērvienībām) attēlots tikai piemēra uzskatāmībai. Standard-BI būvētajos kubos var tikt izmantots neierobežots dimensiju un rādītāju daudzums. Visi viena datu kuba rādītāji (mērvienības) tiek sadalīti pa noteiktā kuba dimensijām. Ja vienā kontā jūs vēlaties izmantot rādītājus (mērvienības), kuru dimensijas atšķiras no citiem rādītājiem, Standard-BI piedāvā iespēju izveidot neierobežotu datu kubu. {tip }Importējot atbalstītos standarta HansaWorld datus, jums nav jāsatraucās par kubu uzbūvi, jo to izveidošana notiek automātiski pēc iepriekšnoteiktiem loģiskiem principiem.{tip}{align} |
Dimensijas
Datu analīze un jaunu atskaišu veidoša
...
| Info |
|---|
Uzsākot Standard-BI izmantošanu jums nav jāveido pašiem savas atskaites. Esam parūpējušies par ikdienā biežāk lietoto un interesantāko biznesa analīzes atskaišu iekļaušanu Standard-BI pakotnē. |
Pēc datu importa jūs varat atvērt datu analīzes sadaļu Analyze un sākt noteiktā kuba datu analīzi.
Jaunas atskaites datu tabulas izveidošanai vienkārši ievelciet jūs interesējošās dimensijas, rādītājus kolonnās, rindās un lapās un sāciet datu izpēti dažādos šķērsgriezumos.
Lai iegūtu iegūtā datu šķērsgriezuma grafisko reprezentāciju, pēc interesejošo datu atlases tabulā, pārslēdzieties starp pieejamajiem grafiku veidiem.
Kad esat izveidojis atskaites formu, kuru vēlaties izmantot atkārtoti, varat to saglabāt, piešķirot tai noteiktu nosaukumu. Vēlāk atverot noteikto atskaites formu, jūs redzēsiet atskaiti, kas ir balstīta uz jaunākajiem datu kubā esošajiem datiem.
Vairāk par datu analīzi un atskaišu veidošanas iespējām, kā arī par grafiku veidošanu varat uzzināt attiecīgajās Standard-BI apraksta lapās.
...
| Align | justified | justified | Tipiskās datu kuba dimensijas ir Laiks, Klienti, Preces,
|---|
| Wiki Markup |
{align:justified}Tipiskās datu kuba dimensijas ir Laiks, Klienti, Preces, Reģioni/Noliktavas, Projekti, Darbinieki un citas. Datu kubā informācija var tikt par katru noteiktā Katrai dimensijai iespējams detalizēts un hierarhisks datu glabāšanas sadalījums par katru dimensijas biedru. Detalizētas informācijas uzglabāšanas gadījumā tā tiek saglabāta maksimāli detalizētā līmenī (par pamatu ņemot mazāko iespējamo dalījumu) par visiem dimensijas biedriem. Hierarhiskas datu glabāšanas gadījumā informācijas glabāšanai var noteikt vairāku līmeņu hierarhiju. Piemēram, Klienta dimensija var ietvert valsts, novada, pārdevēja un klienta nosaukuma līmeņus.{align} |
| Wiki Markup |
|---|
{align | justified | justified |
Hierarhiskas informācijas glabāšanas gadījumā tiek veidoti arī starpsummu aprēķini (parasti starpsumma tiek glabāta par katru datu detalizācijas līmeni). Tā, piemēram, skatoties uz preču pārdošanas skaita rādītāju valsts līmenī, bez papildu aprēķina nepieciešamības, tiks atspoguļoti dati par katru valsti. Šāda pieeja datu glabāšanai ļauj ievērojami paātrināt datu apstrādes ātrumu un piegādāt lietotājam nepieciešamo informāciju sekunžu laikā pat milzīga datu apjoma gadījumā. Visa hierarhiskā informācija vienmēr tiek apkopota arī kopējā līmenī (All ..). Arī gadījumā, ja dati šādu apvienojošu līmeni nesatur. Augušupielādējot datumu vai laika informāciju kolonnas, atbilstošajām dimensijām tiek automātiski pielasīta laika hierarhija. Laika hierarhijā ietilpst Gada, Ceturkšņa, Mēneša un dienas līmeņi. |
Rādītāji (mērvienības)
...
Rādītāji parasti ir veseli skaitļi vai daļskaitļi, kuros tiek glabāta katra dimensijas biedra informācija (vērtība). Ātrāku aprēķinu veikšanai, Standard-BI glabā arī katra dimensijas līmeņa kopējo vērtību.
Tipiski rādītāju piemēri ir:
- Apgrozījums
- Pārdoto vienību skaits
- Pašizmaksa
- Peļņa
- Darījumu skaits
- utt.
Aprēķināmie rādītāji (mērvienības)
...
| Tip |
|---|
Uzsākot Standard-BI izmantošanu jums nav jāveido pašiem savi aprēķināmie rādītāji. Lielākā daļa primāri nepieciešamo rādītāju jau ir iekļauti mūsu izveidotajās atskaitēs. |
Analizējot uzņēmuma biznesu, bez esošajiem rādītājiem bieži nepieciešams analizēt arī citus rādītājus, kas veidoti, balstoties uz esošajiem. Piemēram, budžeta izpilde (budžets - fakts), procentuālā budžeta izpilde, tīrā peļņa, utt. Tā kā šie rādītāji neeksistē, bet tiek aprēķināti, tos sauc par aprēķināmajiem rādītājiem.
Tāpat aprēķināmos rādītājus var izmantot jebkurās citās dimensijās. Tā, piemēram, Klientu dimensijā var izveidot jaunu aprēķināmo rādītāju Ziemeļamerika, kurš tiks aprēķināts summējot Kanādas, ASV un Meksikas rādītājus.
Aprēķināmo rādītāju formulas tiek definētas izmantojot MDX valodu. Vienkāršu aprēķināmo rādītāju izveidošana neaizņems vairāk par pāris minūtēm, taču MDX valoda ļaus veidot arī ļoti sarežģītus aprēķināmos rādītājus. Vairāk par aprēķināmajiem rādītājiem varat lasīt te.
:justified}
Hierarhiskas informācijas glabāšanas gadījumā tiek veidoti arī starpsummu aprēķini (parasti starpsumma tiek glabāta par katru datu detalizācijas līmeni). Tā, piemēram, skatoties uz preču pārdošanas skaita rādītāju valsts līmenī, bez papildu aprēķina nepieciešamības, tiks atspoguļoti dati par katru valsti. Šāda pieeja datu glabāšanai ļauj ievērojami paātrināt datu apstrādes ātrumu un piegādāt lietotājam nepieciešamo informāciju sekunžu laikā pat milzīga datu apjoma gadījumā. Visa hierarhiskā informācija vienmēr tiek apkopota arī kopējā līmenī (All ..). Arī gadījumā, ja dati šādu apvienojošu līmeni nesatur.
Augušupielādējot datumu vai laika informāciju kolonnas, atbilstošajām dimensijām tiek automātiski pielasīta laika hierarhija. Laika hierarhijā ietilpst Gada, Ceturkšņa, Mēneša un dienas līmeņi. {align} |
Rādītāji (mērvienības)
| Wiki Markup |
|---|
{align:justified}Rādītāji parasti ir veseli skaitļi vai daļskaitļi, kuros tiek glabāta katra dimensijas biedra informācija (vērtība). Ātrāku aprēķinu veikšanai, Standard-BI glabā arī katra dimensijas līmeņa kopējo vērtību.
Tipiski rādītāju piemēri ir:
* Apgrozījums
* Pārdoto vienību skaits
* Pašizmaksa
* Peļņa
* Darījumu skaits
* utt.{align} |
Aprēķināmie rādītāji (mērvienības)
| Wiki Markup |
|---|
{align:justified}
{tip}Uzsākot Standard-BI izmantošanu jums nav jāveido pašiem savi aprēķināmie rādītāji. Lielākā daļa primāri nepieciešamo rādītāju jau ir iekļauti mūsu izveidotajās atskaitēs.{tip}
Analizējot uzņēmuma biznesu, bez esošajiem rādītājiem bieži nepieciešams analizēt arī citus rādītājus, kas veidoti, balstoties uz esošajiem. Piemēram, budžeta izpilde (budžets - fakts), procentuālā budžeta izpilde, tīrā peļņa, utt. Tā kā šie rādītāji neeksistē, bet tiek aprēķināti, tos sauc par aprēķināmajiem rādītājiem.
Tāpat aprēķināmos rādītājus var izmantot jebkurās citās dimensijās. Tā, piemēram, Klientu dimensijā var izveidot jaunu aprēķināmo rādītāju Ziemeļamerika, kurš tiks aprēķināts summējot Kanādas, ASV un Meksikas rādītājus.
Aprēķināmo rādītāju formulas tiek definētas izmantojot [MDX|http://mondrian.pentaho.com/documentation/schema.php#Calculated_members] valodu. Vienkāršu aprēķināmo rādītāju izveidošana neaizņems vairāk par pāris minūtēm, taču [MDX|http://mondrian.pentaho.com/documentation/schema.php#Calculated_members] valoda ļaus veidot arī ļoti sarežģītus aprēķināmos rādītājus. Vairāk par aprēķināmajiem rādītājiem varat lasīt [te.|5. Aprēķināmie rādītāji (Angļu valodā)]
{align} |
Datu analīze un jaunu atskaišu veidoša
| Wiki Markup |
|---|
{align:justified}
{info}Uzsākot Standard-BI izmantošanu jums nav jāveido pašiem savas atskaites. Esam parūpējušies par ikdienā biežāk lietoto un interesantāko biznesa analīzes atskaišu iekļaušanu Standard-BI pakotnē. {info}
Pēc datu importa jūs varat atvērt datu analīzes sadaļu *Analyze* un sākt noteiktā kuba datu analīzi.
Jaunas atskaites datu tabulas izveidošanai vienkārši ievelciet jūs interesējošās dimensijas, rādītājus kolonnās, rindās un lapās un sāciet datu izpēti dažādos šķērsgriezumos.
Lai iegūtu iegūtā datu šķērsgriezuma grafisko reprezentāciju, pēc interesejošo datu atlases tabulā, pārslēdzieties starp pieejamajiem grafiku veidiem.
Kad esat izveidojis atskaites formu, kuru vēlaties izmantot atkārtoti, varat to saglabāt, piešķirot tai noteiktu nosaukumu. Vēlāk atverot noteikto atskaites formu, jūs redzēsiet atskaiti, kas ir balstīta uz jaunākajiem datu kubā esošajiem datiem.
Vairāk par [datu analīzi un atskaišu veidošanas iespējām|2. Datu analīze un jaunu atskaišu izveidošana], kā arī par [grafiku veidošanu|http://services.burti.lv/confluence/display/BI/3.+Creating+charts] varat uzzināt attiecīgajās Standard-BI apraksta lapās.
{tip}Lai veiktu detalizētāku datu analīzi ne vienmēr jāveido pilnībā jaunas atskaites. Bieži pietiks atvasināt esošās atskaites.{tip}
{align} |