O que é a visão de consumo de VDM da arquitetura de camadas VDM do SAP S/4HANA

SAP S/4HANA – Arquitetura de camadas VDM – Visualização de consumo VDM

Antes de mergulharmos na "Visualização de consumo de VDM para arquitetura de camadas VDM para SAP S/4HANA", vamos examinar os diferentes componentes desse conceito.

SAP S/4HANA:

SAP S/4HANA é o pacote de planejamento de recursos empresariais (ERP) de próxima geração da SAP, permitindo processamento de dados mais rápido e tomada de decisões em tempo real por meio de um banco de dados na memória e análises avançadas. Ele contém vários módulos que cobrem vários aspectos de um negócio, como finanças, compras, vendas, cadeia de suprimentos, etc.

Arquitetura de camadas VDM:

VDM (Virtual Data Model) é o núcleo do modelo de dados SAP S/4HANA. A arquitetura de camadas VDM é um método de camadas lógicas para gerenciar e separar camadas de dados em um modelo de dados. Essa camada torna o modelo de dados mais flexível, fácil de manter e oferece suporte à reutilização e expansão de dados.

Visualização de consumo VDM:

A visualização de consumo VDM é uma parte fundamental da arquitetura de camadas VDM, que representa uma visualização de dados para uma finalidade específica, que pode selecionar e agregar dados de diferentes fontes de dados no VDM. O VDM Consumption View foi projetado para fornecer aos usuários corporativos uma camada de dados fácil de entender e consumir para atender às suas necessidades específicas de informações.

Exemplo:

Suponha que você trabalhe para uma empresa de manufatura e seja responsável pelo planejamento da produção. Você precisa de um relatório que mostre a produção, o uso de matéria-prima e a eficiência de produção de cada produto. Para atender a essa necessidade, você pode criar uma Visualização de Consumo VDM que extrai e agrega dados relevantes de produção, matéria-prima e eficiência de diferentes fontes de dados no VDM.

  1. Criar visualização de consumo de VDM: primeiro, crie uma nova visualização de consumo de VDM no SAP S/4HANA. Esta visualização servirá como uma camada lógica dedicada a fornecer os dados necessários ao departamento de planejamento de produção.

  2. Selecione fontes de dados: Na Visualização de consumo VDM, você pode selecionar e agregar diferentes fontes de dados, como tabelas de ordens de produção, tabelas de listas de materiais e tabelas de índices de eficiência. Essas fontes de dados podem vir de diferentes tabelas de banco de dados, mas por meio do VDM Consumption View elas podem ser combinadas.

  3. Definir a estrutura de visualização: você pode definir a estrutura da visualização de consumo VDM, incluindo quais campos e elementos de dados escolher para atender às necessidades de negócios. Por exemplo, você pode selecionar campos como código do produto, volume de produção, uso de matéria-prima e taxa de produção.

  4. Aplicar lógica de negócios: Na visualização de consumo VDM, você pode aplicar lógica de negócios para calcular indicadores como eficiência e custo de produção. Esses cálculos podem precisar usar dados de diferentes fontes de dados, mas para usuários corporativos, essa lógica de cálculo complexa ficará oculta por trás da Visualização de consumo VDM.

  5. Realize o consumo de dados: os usuários do departamento de planejamento de produção podem consultar a visualização de consumo VDM para obter os dados necessários. Eles não precisam conhecer as estruturas de dados subjacentes, basta usar campos e rótulos fáceis de entender.

Vantagens e usos:

A vantagem do VDM Consumption View é que ele fornece visualizações de dados especializadas para diferentes departamentos e funções para atender às suas necessidades comerciais específicas. Ele transforma modelos de dados complexos em visualizações de dados fáceis de consumir, selecionando e agregando dados de fontes distintas, melhorando a produtividade do usuário.

Resumir:

A visualização de consumo de VDM na arquitetura de camadas VDM do SAP S/4HANA é um conceito importante para a criação de visualizações de dados personalizadas para usuários de negócios específicos. Ao selecionar, agregar e definir dados, torna os modelos de dados mais consumíveis e melhora a eficiência da tomada de decisões para unidades de negócios.

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