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Dados da linha de negócios de Recursos Humanos no SAP Datasphere: Resumo e Arquitetura

  • Creado 01/03/2024
  • Modificado 01/03/2024
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Esta publicação do blog descreve os dados da linha de negócios de recursos humanos do pacote de conteúdo de amostra do SAP no SAP Datasphere.


Resumo das publicações do blog

  1. Conteúdo de amostra do SAP Datasphere
  1. Conteúdo de amostra do SAP Datasphere para Finanças
  1. Conteúdo de amostra do SAP Datasphere para Recursos Humanos (esta publicação do blog)
  1. Conteúdo de amostra do SAP Datasphere para Vendas

Para perguntas sobre o tema, participe da conversa em nossa Comunidade SAP . Também pode consultar nossa página de tópico da Comunidade SAP para o SAP Datasphere aqui .

Abordado nesta publicação do blog

Os dados de amostra de Recursos Humanos incluem dados relevantes da folha de pagamento da empresa de amostra BestRun Bikes. A visualização da folha de pagamento inclui associações com as seguintes dimensões: Gerente, Divisões, Trabalho, Classificação de Trabalho, Localização, Departamentos, Tempo.

Arquitetura

O diagrama a seguir mostra a estrutura de tabelas no SAP Datasphere de LoB HR.

Para obter uma visão geral do modelo de dados, o diagrama entidade-relacionamento fornece informações úteis sobre a modelagem dos dados. A seguir, você pode ver a relação entre as diferentes tabelas e visualizações.

SAP Datasphere permite realizar transformações ETL dentro da ferramenta. Para demonstrar essa capacidade, o cenário de LoB para Recursos Humanos utiliza um exemplo simples. Como os dados de origem ainda não estão no formato correto, é usado um Fluxo de Dados para unir diferentes dados relacionados aos funcionários e adicionar colunas calculadas ao resultado. O Fluxo de Dados para LoB HR une os dados relacionados aos funcionários com o operador "Join" e inclui um script em Python para calcular o ano de entrada e saída dos funcionários. Script em Python # convertendo a data para datetime data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE']) # adicionando uma coluna para o Ano data['HIREYEAR'] = data['DATE'].dt.year
Pedro Pascal
Se unió el 07/03/2018
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