Power BI-Analysemodelle von IFS bieten den Rahmen für die Nutzung von Analysemodellen durch Microsoft Power BI für Analysen und Visualisierungen.
Die Lösung besteht aus einem Framework, das die Übertragung von Daten aus IFS Cloud-Informationsquellen zu einem in der Cloud gehosteten Data Lake unterstützt, wobei eine Reihe von Analysemodellen über ein On-Prem-Data-Gateway eine Verbindung zu diesem Data Lake herstellen. Sobald die BI-Infrastruktur eingerichtet ist und die Ressourcen mit der IFS Cloud verknüpft sind, können die Funktionen der Lösung nach Bedarf genutzt werden.
Dieses neue Framework besteht aus Planer- und Data Pump-Microservices, die Daten von IFS-Informationsquellen, die in Oracle gehostet werden, in Form von Parquet-Dateien an den Azure Data Lake Gen 2-Speicher übertragen. Diese Daten, die sich in ADLS Gen 2 befinden, dienen als Datenquellen für Analysemodelle auf Basis von Power BI-Datensätzen.
Die wichtigsten Elemente der neuen Architektur sind Planer-Pod, Data Pump und Azure Data Lake Gen 2-Speicher.
Weitere in IFS Cloud Web verfügbare Funktionen sind:
a) ADLS Gen 2-Container
Azure Data Lake Gen 2 ist ein Speicherkontotyp, der zum Hosten der Parquet-Dateien verwendet wird. Innerhalb eines Containers im Speicherkonto sind Ordner pro Bereich verfügbar, und Datenquellen sind innerhalb des Bereichsordners verfügbar (Ordner pro Parquet-Datenquelle). Auf diese Datenquellen kann z. B. über Power BI-Desktop zu Berichts-/Analysezwecken zugegriffen werden.
b) Parquet-Dateien
Eine Parquet-Datei ist ein spaltenorientiertes Dateiformat, das komplexe Datentypen unterstützt. Die Vorteile liegen in der effizienten Datenkomprimierung mit Hochgeschwindigkeitsspeicherung und -abruf von Daten. Dies sind folgende:
Die von IFS freigegebenen Analysemodelle können vom entsprechenden Standort im IFS Documentation Repository heruntergeladen und je nach Anforderung verwendet werden. (Hochladen in die Golden Workspaces, die im eigenen Mandanten für den Veröffentlichungsprozess erstellt wurden, Hochladen direkt in den Zielarbeitsbereich mit oder ohne Anpassungen).
Alle Hauptfunktionen von Power BI-Analysemodellen (Veröffentlichen des Analysemodells, Anpassen oder Erstellen eines neuen Analysemodells) verwenden Power BI-Datensätze. Die Kommunikation zwischen Power BI und den in ADLS Gen 2 gehosteten Parquet-Datenquellen erfolgt über ein On-Prem-Gateway.
Zur Ergänzung von Power BI Desktop gibt es Tools/Plugins, die zur Verbesserung der Anpassungsmöglichkeiten eingesetzt werden.
Derzeit vorgeschlagene Plugins:
Bereiche werden als die wichtigsten Funktionsbereiche für jede Datenquelle und jedes Analysemodell bezeichnet. (z. B.: Finanzen, HCM, CRM usw.)
Funktionsbereiche der Datenquelle: gibt den Ordner im Azure Data Lake Gen 2-Speicher an, zu dem die Datenquelle hinzugefügt wird.
Funktionsbereiche des Analysemodells: gibt den Power BI-Zielarbeitsbereich an, in dem das Analysemodell veröffentlicht/hochgeladen werden soll.
Es wurde eine Import-/Exportfunktion erstellt, um Zeit zu sparen und die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler sowie die Wahrscheinlichkeit, die Datenquellendefinitionen in jeder Umgebung (DEV, UAT, PRD) während eines Freigabeprozesses neu erstellen und ein Modell in die Produktion überführen zu müssen, zu verringern.
Aus einer Umgebung kann eine Parquet-Datenquellendefinition als .json-Datei exportiert werden. Diese .json-Datei kann über einen Assistenten auf der Seite Parquet-Datenquellen in eine andere Umgebung importiert werden.
Die Version des Analysemodells muss in eigenen Repos gesteuert werden. Daher können die gespeicherten Versionen über die Seite Modelle hochladen entsprechend in eine andere Umgebung hochgeladen werden.
(Bitte beachten Sie, dass die Beispielberichte, die im Documentation Repository verfügbar sind, auf demselben Datenmodell für Instandhaltung und Beschaffung basieren)