28 Apr.

Pervasive Analytics Dashboard

Versino Financial Suite

Pervasive Analytics ist das HANA-basierte, eingebaute Analysewerkzeug von SAP Business One. Es erzeugt KPI-Kacheln und interaktive Dashboards direkt auf den Datenbank-Views der Company-DB, ohne dass ein separates BI-Tool oder eine Externalisierung der Daten nötig wäre. Anwender bekommen aktuelle Kennzahlen (Cashflow, offene Forderungen, Umsatz nach Produktgruppe, 360-Grad-Kundenansicht) im Cockpit angezeigt und können per Klick in Detailsichten oder native B1-Formulare springen.

Kontext

Pervasive Analytics ist Bestandteil der HANA-Edition von SAP Business One und steuert die Cockpit-Elemente unter Cockpit → Widget Gallery → Pervasive Analytics. KPIs werden aus Calculation Views oder benutzerdefinierten Queries abgeleitet; pro KPI können Zielwerte (Targets) und Farbregeln hinterlegt werden. Dashboards kombinieren mehrere KPIs mit Diagrammen, Pivot-Tabellen und optionalen Drilldowns. Das Tool kann native B1-Daten mit externen Quellen (z.B. Lohnabrechnung) in einer einheitlichen Ansicht zusammenführen. Im Cockpit lassen sich Kacheln per Drag-and-Drop platzieren, neu anordnen oder per Papierkorb entfernen; manuelle Änderungen müssen gespeichert werden, damit die Benutzeroberfläche beim nächsten Anmelden erhalten bleibt. Ergänzt wird Pervasive Analytics durch vorgefertigte Rollen-Cockpits (z.B. Finance Cockpit), die aus Widget-Galerie-Kombinationen bestehen und als Ausgangspunkt dienen.

Abgrenzung

Pervasive Analytics ersetzt nicht Crystal Reports: Dort, wo pixelgenauer Druck, strenge Formatierung und Belegausgabe gefragt sind, bleibt Crystal das Werkzeug. Pervasive Analytics ist auch nicht gleichzusetzen mit Crystal Dashboard Design — das ist ein Legacy-Tool für statische Dashboards, das in modernen Installationen zunehmend von Pervasive Analytics abgelöst wird. Und es ist kein Ersatz für echte Enterprise-BI-Lösungen wie SAP Analytics Cloud oder Power BI, die darüberliegend über Views oder Service-Layer-Endpunkte angebunden werden, wenn Konsolidierung über mehrere Systeme und fortgeschrittene Datenmodellierung gebraucht wird.


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