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6 pasos para datos JD Edwards con Power BI en AWS

Posted by Neteris on 22 junio 2023
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En el contexto empresarial actual, es fundamental contar con una visión clara y precisa de los datos para la toma de decisiones estratégicas.

Combinando JD Edwards (ERP que ofrece una amplia gama de funcionalidades para administrar de manera efectiva los procesos empresariales críticos) con Power BI (destacada plataforma de inteligencia empresarial), se pueden obtener valiosos e impactantes insights que impulsarán el crecimiento y el éxito de su empresa.

En este artículo, exploraremos cómo aprovechar JD Edwards y Power BI en el entorno de la nube de Amazon Web Services, haciendo uso de herramientas ETL como AWS Glue y Amazon Athena.

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Pasos clave para explotar JD Edwards con Power BI

1. Utilización de AWS Database Migration Service (DMS) para el volcado diario de datos

AWS S3 logo grisEl primer paso fundamental para implementar JD Edwards con Power BI es establecer la conexión entre JD Edwards y AWS.

Con el servicio AWS Database Migration Service (DMS), puede configurar una tarea de replicación que realiza un volcado diario de la información de JD Edwards en tiempo real y lo carga en Amazon S3.

Esto garantiza que sus datos estén siempre actualizados y listos para su análisis en Power BI.

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2. Conexión de los archivos de datos de JD Edwards en Amazon S3 con AWS Glue

AWS S3 logo gris (1)El siguiente paso es establecer una conexión entre los archivos de datos de JD Edwards almacenados en Amazon S3 y AWS Glue.

AWS Glue es un servicio de extracción, transformación y carga (ETL) de datos completamente administrados, que simplifica y agiliza la preparación y transformación de los datos. Con AWS Glue, podrá extraer los archivos de datos de JD Edwards almacenados en Amazon S3 y adaptarlos a un formato adecuado para su posterior análisis en Power BI.

Esta conexión entre los archivos de datos de JD Edwards y AWS Glue garantizará una integración fluida y eficiente de los datos en todo el proceso de análisis y visualización en Power BI.

3. Creación de un catálogo de datos con AWS Glue

AWS GLUE logo grisUna vez que hayas conectado los datos de JD Edwards con AWS Glue, podrás aprovechar la capacidad de este servicio para reconocer automáticamente la estructura de tus datos de JD Edwards y construir un catálogo de datos.

Este catálogo de datos servirá como un repositorio centralizado que almacenará la información sobre los datos disponibles en tu organización, facilitando así su consulta y análisis posterior.

4. Uso de Amazon Athena para consultar los datos

Una vez que hayas creado el catálogo de datos utilizando AWS Glue, podrás aprovechar Amazon Athena para consultar los datos de JD Edwards.

Amazon Athena es un servicio interactivo de consultas que te permite analizar grandes conjuntos de datos almacenados en Amazon S3 mediante el uso de consultas SQL estándar. Estas consultas SQL estandar, te permitirán extraer datos específicos de JD Edwards y obtener los resultados en un formato que se pueda visualizar en Power BI.

5. Conexión de Power BI con Amazon Athena

AWS Athena LOGO GRISDespués de haber consultado sus datos de JD Edwards utilizando Amazon Athena, podrá establecer una conexión entre Power BI y Amazon Athena para visualizar y analizar los datos de forma interactiva.

Power BI cuenta con conectividad nativa a Amazon Athena, lo que le permitirá importar directamente los datos consultados a Power BI y comenzar a crear informes y paneles personalizados.

6. Creación de informes y dashboard en Power BI

Una vez que disponga de sus datos de JD Edwards en Power BI, podrá iniciar la creación de informes y dashboard personalizados. Power BI ofrece una amplia variedad de herramientas de visualización y análisis para comprender y analizar mejor sus datos.

Podrá seleccionar las métricas clave, como ingresos, costos, inventario y otros KPI relevantes para su negocio, y utilizar las capacidades de modelado de datos de Power BI para realizar un análisis en profundidad.

Beneficios de conectar JD Edwards a Power BI con AWS

Al conectar JD Edwards a Power BI utilizando las herramientas ETL de AWS, podrá obtener una visión más clara y completa de sus datos, lo que le brindará una comprensión más detallada de su negocio. La combinación de estas herramientas le permitirá conectar, transformar, consultar y visualizar sus datos de JD Edwards de manera eficiente y eficaz.

Grafico JDE Power BI AWS

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Topics: Data Intelligence, Amazon Web Services