Blog Jet Vs Data Entities

Jet frente a las Data Entities de Dynamics 365 Finance & Operations

Creada a partir de los fundamentos de Dynamics AX, Dynamics 365 Finance & Operations (D365FO) basado en la nube, introduce algunas funcionalidades nuevas y originales para la creación de informes y análisis de los clientes. Mientras que algunas funcionalidades reflejan la forma en la que se hacía en Dynamics AX, se han introducido algunos cambios en la forma de crear informes de SQL Server Reporting Services (SSRS), informes ad hoc e informes personalizados en D365FO.

En esta publicación del blog, hablaremos sobre las Data entities.

¿Qué es una Data Entity?

Una data entity es un extracto de los datos básicos de su sistema D365FO. Las Data Entities proporcionan un abstracto conceptual de los esquemas de la tabla subyacente que representan la funcionalidad o el concepto de datos común, por ejemplo, clientes o proveedores. En las tablas normalizadas, la mayoría de los datos de cada cliente se almacena en una tabla del cliente y, a continuación, se divide en un conjunto de tablas relacionadas de menor tamaño.

Muchas Data Entities se enfocan en áreas específicas de la creación de informes. Por ejemplo, el concepto «cliente» aparece en diversas vistas no normalizadas. Cada una de estas vistas de cliente contiene filas de datos del cliente, sus tablas relacionadas y tablas de transacción. De esta forma, los usuarios de D365FO obtienen Data Entities específicas según sus necesidades de creación de informes, tales como listas de clientes, informes de ventas (facturas) o informes de pedidos abiertos.

Las Data Entities se extraen mediante Data Extract Apps de Microsoft. Se pueden alojar dentro de su instancia de D365FO o en un espacio de Azure aparte (BYOD: traiga su propia base de datos), el cual almacena las Data Entities en Azure, pero en un formato SQL que resulta accesible para la creación de informes. Existen 5 categorías de Data Entities según sus funciones y el tipo de datos que ofrecen:

  1. Parámetro (por ejemplo, libro mayor)
  2. Referencia (por ejemplo, códigos de impuestos)
  3. Maestro (por ejemplo, clientes)
  4. Documento (por ejemplo, balances de apertura)
  5. Transacción (por ejemplo, facturas pendientes)

En D365FO, la creación de informes ad hoc requiere que extraiga los datos de D365FO y los incorpore en Data Entities no normalizadas. Es la única forma de hacerse con los datos.

Cuando se trata de utilizar Data Entities, tiene dos opciones: Data Entities listas para su uso o personalizadas. Microsoft ha invertido una cantidad significativa de tiempo en desarrollar Data Entities listas para su uso. Existen casi 2000 entidades disponibles en D365FO, y todas se centran estrictamente en las necesidades de la creación de informes.

Si desea adaptar las Data Entities a su empresa, la mayoría de clientes (y partners) deben dedicar el tiempo necesario para desarrollar sus propias Data Entities para su uso directo en la creación de informes y visualización (Power BI). Esto requiere la extracción, transformación y carga (ETL) de los datos desde tablas AX sin formato (u otros orígenes) en tablas de Data Entities combinadas para la creación de informes y análisis.

Cuatro problemas habituales del uso de Data Entities

Las Data Entities unen y vinculan sus datos en D365FO para facilitar la creación de un informe. Aunque han sido diseñadas para simplificar, las Data Entities siguen teniendo algunas particularidades que hay que solucionar. A continuación, se muestran los 4 problemas más habituales a los que se enfrentan los clientes de D365FO cuando trabajan con Data Entities:

1. Rendimiento muy lento

Si deja una Data Entity dentro de Azure, básicamente está creando una vista, no escribiendo una tabla física. Esta se ejecuta a través de OData, y es de sobra conocido lo mucho que tarda en cargar. Estos problemas de rendimiento se pueden solucionar mediante el almacenamiento de las Data Entities por fuera, en su propia base de datos (BYOD).

2. Es caro y requiere mucho tiempo

A pesar de que Microsoft proporciona más de 2000 Data Entities listas para su uso, la mayoría de los clientes invierten una cantidad significativa de tiempo y dinero en la personalización de sus Data Entities. Esto requiere un conjunto de habilidades técnicas nuevas para las cuales probablemente deberá contratar personal nuevo o consultores externos.

3. Acceso a los datos actualizados

Si almacena sus Data Entities en un BYOD, tendrá problemas con las actualizaciones incrementales. Dentro de Azure, crea una vista que puede ser actualizada con los datos activos de D365FO al instante. En una base de datos independiente, sus datos simplemente permanecen ahí y deben ser actualizados. Si tiene que reconstruir una entidad para volver a cargarla con datos precisos, puede tardar desde 20 minutos hasta una hora, lo cual supone un enorme problema de puntualidad.

4. Fusionar múltiples orígenes de datos en un conjunto de datos controlado

La mezcla de datos históricos de Dynamics AX y activos de D365FO supone una gran inversión de tiempo y es muy complicada. La solución es hacer que los datos de AX estén disponibles en la web para su publicación; sin embargo, esto requiere una gran habilidad técnica en el desarrollo de datos, lo que suma mucho más tiempo al proceso de creación de informes.

Qué ofrece Jet Analytics

En Jet Global, proporcionar un acceso a los datos completo es lo que se nos da bien. Por este motivo, hemos adaptado nuestra solución Jet Analytics a D365FO y hemos empezado a mejorar la forma en la que los clientes generan informes. Las Data Entities han añadido una capa adicional de complejidad a la creación de informes de autoservicio. Para reducir el impacto sobre su personal de TI, ofrecemos un enfoque distinto cuyo objetivo es reducir los costes y el tiempo de manera significativa.

Jet Analytics para D365FO utiliza Microsoft Data Extract Apps para crear Data Entities de una en una con las tablas principales de D365FO. De este modo, se abaratan los costes, ya que se reduce el tiempo y los recursos necesarios para poner en uso nuevos datos. También ofrece soporte a las actualizaciones incrementales para mantener esta información actualizada. Con Jet Analytics, proporcionamos con nuestra solución un conjunto de Data Entities predeterminadas y fáciles de configurar.

También obtiene un data warehouse preconfigurado y cubos (tabulares u OLAP) que utilizan estas Data Entities para eliminar la normalización de las tablas y mantener los datos gestionados en un único lugar. Esto es completamente compatible con la carga incremental, por lo que sus datos siempre son exactos y están actualizados.

En Jet Analytics, todas sus Data Entities se almacenarán en un BYOD independiente, lo que elimina por completo los problemas de rendimiento de OData. Al no tener que revisar las más de 2000 Data Entities ni tener que buscar en docenas de ubicaciones, los datos se simplifican y es más fácil para su personal acceder a la información que necesita.

Para obtener más información acerca de cómo Jet Analytics puede simplificar sus necesidades de creación de informes y análisis de D365, póngase en contacto con nuestro personal experto. Mientras tanto, descárguese nuestro último White Paper, donde encontrará información detallada sobre las funciones predeterminadas de creación de informes y análisis en D365FO.

La guía completa de creación de informes y análisis en Dynamics 365 Finance & Operations

DESCARGAR AHORA