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SAP HCC Kundenschulung zum
SAP® Business Information Warehouse
SAP BWEinführungsschulung
Grundlagen und Reporting,
Modellierung und Datenbeschaffung
Matthias Mohr, SAP HCC TU München
Hamburg, 28.02.05-04.03.05
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
1
Copyright 2005 SAP HCC TU München
Alle Rechte vorbehalten

Weitergabe und Vervielfältigung dieser Publikation oder von Teilen daraus sind, zu welchem Zweck und in welcher
Form auch immer, ohne die ausdrückliche schriftliche Genehmigung durch SAP HCC TU München nicht gestattet. In
dieser Publikation enthaltene Informationen können ohne vorherige Ankündigung geändert werden.
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Die von SAP AG oder deren Vertriebsfirmen angebotenen Softwareprodukte können Softwarekomponenten auch
anderer Softwarehersteller enthalten.
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Microsoft®, WINDOWS®, NT®, EXCEL®, Word®, PowerPoint® und SQL Server® sind eingetragene Marken der
Microsoft Corporation.
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IBM®, DB2®, DB2 Universal Database, OS/2®, Parallel Sysplex®, MVS/ESA®, AIX®, S/390®, AS/400®, OS/390®
und OS/400®, iSeries, pSeries, zSeries, z/OS, AFP, Intelligent Miner, WebSphere®, Netfinity®, Tivoli®, Informix®
und Informix® Dynamic ServerTM sind eingetragene Marken der IBM Corporation in den USA und anderen Ländern.

ORACLE® ist eine eingetragene Marke der ORACLE Corporation.

UNIX®, X/Open®, OSF/1® und Motif® sind eingetragene Marken der Open Group.

Citrix®, das Citrix-Logo, ICA®, Program Neighborhood®, MetaFrame®, WinFrame®, VideoFrame®, MultiWin® und
andere hier erwähnte Namen von Citrix-Produkten sind Marken von Citrix Systems, Inc.

HTML, DHTML, XML, XHTML sind Marken oder eingetragene Marken des W3C®, World Wide Web Consortium,
Massachusetts Institute of Technology.
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JAVA® ist eine eingetragene Marke der Sun Microsystems, Inc.

JAVASCRIPT® ist eine eingetragene Marke der Sun Microsystems, Inc., verwendet unter der Lizenz der von
Netscape entwickelten und implementierten Technologie.

MarketSet und Enterprise Buyer sind gemeinsame Marken von SAP AG und Commerce One.

SAP, R/3, mySAP, mySAP.com, xApps, xApp, SAP NetWeaver und weiter im Text erwähnte SAP-Produkte und –
Dienstleistungen sowie die entsprechenden Logos sind Marken oder eingetragene Marken der SAP AG in
Deutschland und anderen Ländern. Alle anderen Namen von Produkten und Dienstleistungen sind Marken der
jeweiligen Firmen.
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2
Inhaltsübersicht
Ordner II
Ordner I
1.
2.
3.
4.
Einleitung
Data Warehousing
Crashkurs Reporting
Lebenszyklus und
Projektplanung
5. OLAP und OLTP
6. Data Warehouse Produkte
7. Business Content
8. Querydefinition
9. Semantische Modellierung
10. Logische Modellierung
11. InfoObjects
12. InfoCubes
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
Staging von Stammdaten
Staging von Bewegungsdaten
Cube Copy
InfoSpokes
Transformationen
Geovisualisierung
Factless Fact Tables
Webreporting
R/3®-Extraktion
R/3®-Deltadatenextraktion
Generische R/3®-Extraktion
Projektabschluss
Anhang
Im Schulungsordner enthalten:
- Folien aus der Schulung
- Übungsaufgaben samt Lösungen
- Hinweisblatt für den Dozenten
- Evtl. Zusatzmaterialien
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3
Kursüberblick
Zielsetzung dieser Schulung ist es, eine Einführung in die Funktionalitäten des SAP Business Information Warehouse
zu geben. Die Teilnehmer erlernen die Grundlagen des Reportings und erwerben einen Überblick über
Datenmodellierung und –laden. Neben der Besprechung der Regelungen für die BW-Nutzung im HCC-Umfeld werden
Anregungen zu möglichen Einsatzszenarien des SAP Business Information Warehouse in der Lehre gegeben.
Dauer:
5 Tage
Zielgruppe:
Dozenten, die an einem Einsatz von SAP BW in der Lehre interessiert sind
Nutzer von SAP BW in der Lehre mit geringen Vorkenntnissen
Termin:
28.02.05-04.03.05
Voraussetzung:
Grundkenntnisse im Data Warehousing
Releasestand:
SAP BW 3.10
Schulungsinhalte:
Regelungen für die BW-Nutzung im HCC-Umfeld
Grundlagen des Data Warehousing
Architektur und Werkzeuge des BW
Reporting & Webreporting
Datenmodellierung
Datenfluss & Datenextraktion
Administration
Anregungen zum Einsatz des SAP BW in der Lehre
Diese Schulung ersetzt nicht die Teilnahme an weiterführenden SAP BW-Schulungen der SAP.
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4
Zeitplan
Mo.
Di.
Mi.
Do.
Fr.
10:00
09:00
09:00
09:00
09:00
–
–
–
–
–
16:00 Uhr
16:00 Uhr
16:00 Uhr
16:00 Uhr
15:00 Uhr
• Mittagessen: Gutscheine nicht vergessen
• Kleine Pausen mit Kaffee und
Erfrischungsgetränken
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5
Einloggen leicht gemacht
• SAPLogon
G11 – SAP BW 3.10
• Mandant
800
• User
AUSER_5_XX
mit XX = PlatzNr.
von 01 bis 25 und TR
• Initialkennwort
init
• Beim ersten
Anmelden bitte das
Kennwort ändern und
merken !
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6
Einleitung
BW0001
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7
Navigation im SAP BW
• SAP Easy Access
Menü
• Favoriten
• Transaktionscodes
– Herausfinden
– Eingeben
– Kombination mit /o
und /n
– Technische Namen
einschalten
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8
Hilfe zum SAP BW
• Feldhilfe (F1)
• Wertehilfe (F4)
• Hilfe zu Fehlermeldungen
• SAP-Bibliothek
• Glossar
• http://help.sap.com,
Bereich SAP NetWeaver™
• http://service.sap.com/bw
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9
Das KISS-Prinzip
• KISS = keep it simple, stupid
• Keine unnötig komplizierten Fallstudien
• Prinzipien werden anhand einfacher
Beispiele verdeutlicht
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10
Das Konzept des Data Warehousing
BW0002
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11
Google-Suchergebnisse im Zeitverlauf
Anzahl Suchergebnisse
09/2002
03/2003
07/2003
02/2004
07/2004
02/2005
„data
warehouse“
451.000
574.000
650.000
1.780.000
1.840.000
4.450.000
„data
warehousing“
352.000
443.000
490.000
1.060.000
963.000
2.650.000
„business
intelligence“
850.000
1.160.000
1.140.000
2.960.000
3.330.000
8.820.000
Quelle: www.google.de
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12
Unterstützungsniveau
Vom MIS zum Data Warehouse
FIS / EIS
BI & Data
Warehousing
EUS / DSS
MIS
1960
1970
1980
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1990
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2000
13
Definitionen für Data Warehouses
1. A data warehouse is a central repository
for all or significant parts of the data that an
enterprise's various business systems collect.
2. A data warehouse is a copy of transaction
data specifically structured for querying and
reporting
3. A collection of data designed to support
management decision making. Data
warehouses contain a wide variety of data that
present a coherent picture of business
conditions at a single point in time.
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14
Inmon-Definition: Data Warehouse
Themenausrichtung
an Sachverhalten
des Unternehmens
Dauerhafte
Sammlung von
Informationen
„A data warehouse is a
subject-oriented,
integrated, nonvolatile,
time-variant collection
of data in support of
management’s
decision”.
Zeitraumbezug als
Bestandteil der Daten
unternehmensweite
Integration von
Daten
(Bill Inmon)
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15
Reflexion der Inmonschen Definition
subject-oriented
Warum auf Kunden, Lieferanten, Produkte
usw. beschränken ?
 kann entfallen
integrated
Schemaintegration (Metadaten) und
Datenintegration sind unverzichtbar.
 beibehalten
„Schnappschussansicht“ historischer Daten
berücksichtigt nicht:
- zeitnahe Daten (z.B. Aktien)
- konstante Daten (Stammdaten)
 Zeitabhängigkeit als eine
Möglichkeit unter vielen
nonvolatile
Wenn Konsistenz gewährleistet bleibt,
kann das Aktualisierungsverbot entfallen
 kann entfallen
collection of data
klar…
 beibehalten
in support of
management‘s
decision
Data Warehouses nur für Manager ?
 kann entfallen
time-variant
Ein Data Warehouse ist ein physischer
Datenbestand, der eine integrierte Sicht auf die
zugrunde liegenden Datenquellen ermöglicht.
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Zeh, T. (2003). Data
Warehousing als
Organisationskonzept des
Datenmanagements. Eine
kritische Betrachtung der
Data-Warehouse-Definition
von Inmon. Informatik Forschung und
Entwicklung, 18(1), 32-38.
16
Data Warehouse: erweiterte Definition
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17
Dreistufiges DW-Konzept
Informationsanalyse
Datenhaltung
Datenbereitstellung
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18
Informationsanalyse
BEx Analyzer, Web
Reporting
Aufbau des SAP BW
Grafikerstellung
Tabellenkalkulation
Datenhaltung
BW-Server
OLAP-Prozessor
Stammdaten
MetadatenRepository
ODS
Datenbereitstellung
Quellsysteme
Staging Engine
Flatfiles
R/3
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Fremdsysteme
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19
Aufbau des SAP BW
© SAP AG
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20
Nutzenpotentiale
Technischer Nutzen
• Verbesserte
Datenintegration
• Keine dezentralen
Datenprüfungen mehr
notwendig
• Schnelle Abfragen
möglich
• Entlastung operativer
Anwendungen
• Flexible
Zugriffsmöglichkeiten
Betriebswirtschaftlicher
Nutzen
• Verbesserte
Informationsbereitstellung
• Frühzeitiges Erkennen
von Trends
• Zügige Reaktion auf
Umweltveränderungen
• Verbesserung der
Kundenzufriedenheit
• Harmonisierung von
Begriffen
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21
Crashkurs Reporting
BW0003
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22
Werkzeuge des SAP BW
Die wichtigsten Werkzeuge:
Administrator
Workbench (AWB)
Administration
des Systems
Web Application Designer
Erstellung von Web Applications
BEx Analyzer
Aufbereitung und
Präsentation von Reports
BEx Query Designer
Definition von Reports
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BEx Browser
Verwaltung und
Ausführen von Reports,
Portalfunktion
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23
Business Explorer (BEx)
© SAP AG
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24
Multidimensionale Datenstrukturen
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25
Multidimensionalität
Matrixelement mit
Kennzahl(en)
Umsatz:
2 Mio.
Dimension / Merkmal
Zeit
Weitere Dimensionen sind
nicht darstellbar:
• VkOrg
• Material
• Auftraggeber
Vertriebsweg
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26
Merkmal oder Dimension ?
Matrixelement mit Kennzahl(en)
Makro
510B
510C
510H
tu
d
5
Note:
2,3
Makro
(510B)
57
SAP
(510H)
43
3
Dimension Lehrstuhl
InfoCube mit Dimensionen (klassisch)
Entwurf
(510H)
SS 01
Di
m
en
s
3
510A
94
io
nS
43
SAP
en
t
5
77
Dimension
Veranstaltung
mit den Merkmalen
Veranstaltung und
Lehrstuhl
WS
01/02
SS 02
WS
02/03
Dimension Zeit mit dem
Merkmal Semester
94
7
m Di
it
de men
m si
M on
er St
km u
al den
St t
ud
en
t
Note:
2,3
Entwurf
Dimension
Veranstaltung
Matrixelement mit Kennzahl(en)
5
InfoCube mit Merkmalen in Dimensionen (SAP BW)
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27
Was bedeutet Multidimensionalität ?
• Multidimensionalität ist ein
Hauptcharakteristikum von
Daten in DWs
• Keine tabellenartige
Darstellung
• Beliebig viele analyserelevante
Kriterien (Dimensionen /
Merkmale)
• Möglichst genaue, detaillierte
Beschreibung der Daten
• Veranschaulichung oft durch
einen Datenwürfel
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28
Analysetechniken
• Für detaillierte Fragestellungen des Anwenders
stehen im multidimensionalen Datenmodell
verschiedenartige Operationen zur Manipulation
des Datenwürfels zur Verfügung.
• Hierbei handelt es sich überwiegend um einen
Wechsel von Dimensionen und
Verdichtungsstufen, d.h. um eine Navigation im
Datenraum.
• Diese Analysemöglichkeiten werden im BEx
Analyzer z.B. über das Kontextmenü im
Ergebnisbereich angeboten, an den OLAPProzessor weitergegeben und von diesem
interpretiert und auf den Datenbestand
angewendet.
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29
Slicing, Dicing & Co.
• Pivoting bedeutet Drehen des Datenwürfels
• Slicing (engl. slice = Scheibe) ist das Setzen von Filtern;
dadurch wird eine „Datenscheibe“ erzeugt
• Dicing ist das Erzeugen eines „kleineren“ Datenwürfels
durch Slicing auf ein Intervall
• Drill down bedeutet allgemein das Hinzufügen
zusätzlicher Informationen zu einem Report
• Roll up = Gegenteil von Drill down
• Als einen Drill Across bezeichnet man das Austauschen
der X- und Y-Achsen
• Einige Data Warehouse Systeme bieten die Möglichkeit,
auch auf Daten zu reporten, die gar nicht im Warehouse
selbst, sondern nur in den OLTP-Systemen gespeichert
sind. Ein Beispiel hierfür könnten einzelne BuchhaltungsBelege sein. Diese Fähigkeit wird Drill Through
genannt.
In Anlehnung an http://miss.wu-wien.ac.at/~info1/stud/dw/main.html
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30
Bereiche einer Query
© SAP AG
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31
Lebenszyklus eines Data Warehouse
BW0004
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32
Dimensional
Modeling
Physical
Design
End-user
Application
Specification
Data Staging
Design &
Development
End-user
Application
Development
Replacement
Product
Selection &
Installation
Management & Growth
Technical
Architecture
Design
Deployment
Business Requirements
Definition
Project Planning
The Business Dimensional Life Cycle
as Course Structure
Project Management
time
management
oriented lessons
technically
oriented lessons
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by R. Kimball, modified
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33
Project Planning & Management
Dimensional Modeling
Physical Design
End-user Application
Specification
Data Staging Design
& Development
End-user Application
Development
Replacement
Product Selection &
Installation
Management & Growth
Technical Architecture
Design
Deployment
Business Requirements
Definition
Project Planning
• Project definition and scoping
• Development of Project Plan
• Parties involved
Project Management
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34
Business Requirements Definition
Dimensional Modeling
Physical Design
End-user Application
Specification
Data Staging Design
& Development
End-user Application
Development
Replacement
Product Selection &
Installation
Management & Growth
Technical Architecture
Design
Deployment
Business Requirements
Definition
Project Planning
• Gathering requirements
• Define Terminology
Project Management
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35
Technical Architecture Design
Dimensional Modeling
Physical Design
End-user Application
Specification
Data Staging Design
& Development
End-user Application
Development
Replacement
Product Selection &
Installation
Management & Growth
Technical Architecture
Design
Deployment
Business Requirements
Definition
Introducing Architecture
Back Room Technical Architecture
Architecture for the Front Room
Infrastructure and Metadata
Project Planning
•
•
•
•
Project Management
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36
Product Selection & Installation
Dimensional Modeling
Physical Design
End-user Application
Specification
Data Staging Design
& Development
End-user Application
Development
Replacement
Product Selection &
Installation
Management & Growth
Technical Architecture
Design
Deployment
Business Requirements
Definition
Evaluating products
Choosing a product
Features of SAP BW
Installation Procedure
Project Planning
•
•
•
•
Project Management
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37
Dimensional Modeling
Dimensional Modeling
Physical Design
End-user Application
Specification
Data Staging Design
& Development
End-user Application
Development
Replacement
Product Selection &
Installation
Management & Growth
Technical Architecture
Design
Deployment
Business Requirements
Definition
Designing dimensional models
Semantic, logical and physical data models
Fact table grain
Special fact types (non/semi additive)
Specialities in modeling
Project Planning
•
•
•
•
•
Project Management
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Physical Design
Dimensional Modeling
Physical Design
End-user Application
Specification
Data Staging Design
& Development
End-user Application
Development
Replacement
Product Selection &
Installation
Management & Growth
Technical Architecture
Design
Deployment
Business Requirements
Definition
Project Planning
• Physical structures necessary to
support logical database design
• Naming standards
• Physical file locations
• Setting up database environment
• Indexing
• Partitioning
Project Management
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Data Staging Design and Development
Dimensional Modeling
Physical Design
End-user Application
Specification
Data Staging Design
& Development
End-user Application
Development
Replacement
Product Selection &
Installation
Management & Growth
Technical Architecture
Design
Deployment
Business Requirements
Definition
Project Planning
• Extraction, Transformation
and Loading
• Data Quality
• Initial population load
• Regular, incremental loads
Project Management
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40
End-User Application Specification &
Development
Dimensional Modeling
Physical Design
End-user Application
Specification
Data Staging Design
& Development
End-user Application
Development
Replacement
Product Selection &
Installation
Management & Growth
Technical Architecture
Design
Deployment
Business Requirements
Definition
Project Planning
• Standard vs. userdefined reports
• Geovisualization
• Web Reporting
Project Management
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41
Deployment, Management & Growth,
Replacement
Dimensional Modeling
Physical Design
End-user Application
Specification
Data Staging Design
& Development
End-user Application
Development
Replacement
Product Selection &
Installation
Management & Growth
Technical Architecture
Design
Deployment
Business Requirements
Definition
User support structures
Training measures
Performance metrics
Replacement
considerations
Project Planning
•
•
•
•
Project Management
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42
Example Course
Technical Architecture
Design
Product Selection &
Installation
Dimensional Modeling
Physical Design
End-user Application
Specification
ETL (Flatfiles,
R/3), ABAP™
Data Staging Design
& Development
End-user Application
Development
Replacement
Strengths and
weaknesses of Data
Warehouse products
Management & Growth
Business Requirements
Definition
Project Planning
Interviews,
questionnaires
End users, Work
places, Key words,
Training concepts
Deployment
Client server
Architecture,
SAP Web AS
Project team
Role Play
Project Management
Extended Star schema,
Snowflaking, Factless
fact tables, Galaxy
Investment
appraisal,
License costs
Formulas, Web
reporting, Maps
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43
Data Warehouse Projektplanung
BW0005
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44
Vorbereitung des Unternehmens
•
•
•
•
•
Sponsor finden
Fachliche Rechtfertigung suchen
Machbarkeitsstudie anfertigen
Verhältnis zwischen Fachabteilung und IT
Analytische Arbeitsweise verstehen
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45
Projektumfang
• Welche Inhalte sollen berücksichtigt
werden ?
• Welche organisatorischen Einheiten sind
involviert ?
• Art der Daten
• Zeitrahmen
• Budget
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46
Funktionen
Projektumfang
Regionen
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47
Rechtfertigung
•
•
•
•
DW-Projekt ist kein Selbstzweck
Kosten-Nutzen-Analyse
Messung der Kosten ?
Messung des Nutzens ?
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48
Projektteam
• Einbeziehung vieler
Organisationseinheiten
• Unterschiedliche fachliche Disziplinen
• Rollenverteilung
• Verfügbarkeit der Projektmitglieder
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49
Projektteam: Typische Rollen
Fachabteilung
Benutzer: frühes
Einbeziehen der
Benutzer führt zu
höherer Akzeptanz
Sponsor: Fürsprecher
des Projekts
IT-Abteilung
Systemanalytiker:
Übersetzer der fachlichen
Anforderungen in die IT-Welt
Projektmanager:
kommuniziert mit
Fachabteilungen und
Technikern
Support: oft ein
Anwendungsentwickler:
Mitarbeiter, der auch
entwickelt und supportet
einer anderen Rolle
EndbenutzerDatenmodellierer:
zugewiesen ist
anwendungen
setzt Anforderungen in
logische Modelle um
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50
Projektplan







Business Sponsor









DW QA Analyst














Data Steward














Data Staging Programmer
Data Staging Designer













Tech Support Specialist
DW DBA







Tech/Security Architect
Data Modeler








Special Teams
E/U Appl'n Developer
Business Sys. Analyst


Business Project Lead


Business Driver



IS Sponsor






Business End Users
Project Task
Regular Line-Up
Project Manager
Fans Front Office Coaches
DW Educator
• Planung
• Steuerung
• Kontrolle
















PROJECT MANAGEMENT AND REQUIREMENTS
PROJECT DEFINITION
1 Assess Data Warehousing Readiness
2 Develop Preliminary Project Scope
3 Build Business Justification
1
2
3
4
5
6
7
8
9
PROJECT PLANNING & MANAGEMENT
Establish Project Identity
Identify Project Resources
Prepare Draft Project Plan
Conduct Project Team Kick-Off & Planning
Revise Project Plan
Develop Project Communication Plan
Develop Program to Measure Success
Develop Process to Manage Scope
Ongoing Project Management
USER REQUIREMENT DEFINITION
1 Identify and Prepare Interview Team
2 Select Interviewees
3 Schedule Interviews
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













51
OLTP und OLAP Systeme
BW0006
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52
OLTP-Systeme
Operative
Systeme
Reservierungssystem
Auftragsverarbeitung
Personalverwaltung
...
Reservie- Auftrags- Personalrungs- verarbeitung
versystem
waltung
Data
Warehouse
...
Quelle: In Anlehnung an http://www.educeth.ch/informatik/vortraege/olap/docs/olap.ppt
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53
Unterschiede zwischen transaktionsorientierten und analyseorientierten Systemen
Transaktionsorientierte Systeme
Operative Systeme
Auswertungsorientierte Systeme
OLTP
(Online Transaction Processing)
OLAP
(Online Analytical Processing)
Häufige, einfache Anfragen
Weniger häufige, komplexe Anfragen
Kleine Datenmengen je Anfrage
Grosse Datenmengen je Anfrage
Operieren hauptsächlich auf aktuellen
Daten
Operieren auf aktuellen und
historischen Daten
Schneller Update wichtig
Schnelle Kalkulation wichtig
 Datenbanksystem kann nicht gleichzeitig für OLTP- und für OLAPAnwendungen optimiert werden
Paralleles Ausführung von OLAP-Anfragen auf operationalen Datenbeständen könnte Leistungsfähigkeit der OLTP-Anwendungen beeinträchtigen
Quelle: In Anlehnung an http://www.educeth.ch/informatik/vortraege/olap/docs/olap.ppt
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54
OLTP vs. OLAP
Ziel
Inhalt der Daten
Art der Daten
Alter der Daten
Datenvolumen
Hauptfunktionalität
Datenintegration
State of the Art beim
Datenbanksystem
Datenmodell
OLTP
Effizienz durch Automation
Anwendungsbezogen,
funktionsbezogen
Transaktionsdaten
Aktuell, zeitnah: 30-60 Tage
Klein
Häufige Änderungen
Wenig mit anderen
Anwendungen integriert
Relationale Datenbanken
Normalisiert (häufig 3.
Normalform)
Modellierungsmethode Entity relationship Modell
Erlaubte Operationen
auf den Datenbestand
Einfügen, Aktualisieren,
Löschen, Lesen
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OLAP
Wettbewerbsvorteile durch
Wissensgenerierung
Themenbezogen
Aggregierte Daten
Historisch (oft 8-10 Jahre alt),
aktuell, zukünftig
Sehr umfangreich
Zeitabhängige Auswertungen
Integrierte Daten aus einer
Menge von Anwendungen
Relationale und multidimensionale Datenbanken
Denormalisiertes Datenmodell
Multidimensionales
Datenmodell
Lesen
SAP BW-Schulung
55
Data Warehouse Produkte
BW0007
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SAP BW-Schulung
56
DW-Lösungen und Anbieter
Hersteller
Produkt
Version
Ascential
DataStage
6.0
Business Objects
Data Integrator
6.0
Cognos
DecisionStream
7.1
Hummingbird
ETL
IBM
DB2 Warehouse Manager
Informatica
PowerCenter
Microsoft
SQL Server
MicroStrategy
7i
NCR
Teradata
Oracle
9i
Sagent
Solution
4.5
Sand
Analytic Server
3.0
SAP
Business Information Warehouse
SAS
System
Sybase
IQ
5
8.1
6
2000
7i
V2 R5.0
9i R2
3.1 C
8
12.4.3
http://www.barc.de
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57
OLAP-Anbieter und -Produkte
Die 6 OLAP-Anbieter mit dem
grössten Marktanteil in 1999 *:
1. Hyperion Solutions
(Essbase, Wired)
2. Oracle (Express)
3. Cognos (PowerPlay)
4. MicroStrategy
(MicroStrategy)
5. Microsoft (OLAP-Server)
6. Business Objects
(Business Objects)
Weitere OLAP-Server:
• IBM (DB2 OLAP Server)
• Applix (iTM1)
• ...
Weitere OLAP-Frontends:
• Temtec (Executive Viewer)
• ...
Weitere OLAP-Anbieter:
• Brio Technology
• Pilot Software
• SAS Institute
• ...
* Quelle: The OLAP Report
(www.olapreport.com)
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58
„Stimmen“ zum SAP BW
• Besonders geeignet zur
Analyse und Darstellung
der im DW gespeicherten
Daten
• Gute Werkzeuge zur
Erstellung individueller
Anwendungen
(BEx Analyzer,
Webreporting)
• Vordefinierte
Informationsmodelle
(Business Content)
• Theoretisch nicht von R/3
abhängig
• Die Strukturen basieren
teilweise auf R/3Geschäftsprozessen
• Business Content ist auf
R/3-Strukturen
ausgerichtet
• Optimale Leistung in
Zusammenarbeit mit R/3
(spezielle Extraktoren
usw.)
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59
Business Content
BW0008
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
60
Warum vorkonfigurierte Informationsmodelle ?
• Modellierung anforderungsgerechter Datenmodelle ist
eine langwierige und teilweise hoch komplexe
Angelegenheit
• Der Aufwand ist umso höher, je individueller die
Anforderungen sind und je weniger die Entwickler auf
bereits existierende Vorlagen zurückgreifen können.
• Unternehmen modellieren in vielen Fällen immer
dieselben Sachverhalte
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61
Inhalt des Business Content
© SAP AG
© SAP AG, Marianne Kollmann, Product Management BI
© SAP HCC 2005
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62
Inhalt des Business Content
© SAP AG
© SAP AG, Marianne Kollmann, Product Management BI
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
63
Def. Business Content
• Business Content sind umfassend vorgefertigte
Informationsmodelle für die Analyse von
Geschäftsprozessen.
• Komponenten dieser Modelle sind:
– Extraktoren im SAP R/3
– Elemente des Datenmodells (wie Kennzahlen,
Merkmale, InfoCubes und ODS-Objekte)
– Komponenten für den Datenladeprozess (wie
InfoSources und Fortschreibungsregeln)
– Reportingkomponenten (wie Queries, Web Templates
und Arbeitsmappen)
– Basiskomponenten (wie Rollen und
Währungsumrechnungsarten)
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64
Numbers of SAP BW Business Content Objects
BI Content 3.2 Add-On







InfoObjects
ODS objects
InfoCubes
MultiCubes
Roles
Queries
Workbooks
11.772
349
605
121
861
3.299
1.979
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65
Arbeiten mit dem Business Content
Business
Content
Ohne
Anpassung
verwenden
Verfeinerung
oder
Vergröberung
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Vorlage für
eigenen
Business Content
SAP BW-Schulung
66
Business Content Versionen
• Im BW werden 3 Objektversionen des BC
unterschieden:
– D-Version: SAP-Auslieferungsversion
– A-Version: aktive Version
– M-Version: überarbeitete Version
• Um mit den Objekten des BC arbeiten zu
können, müssen diese in die aktive
Version (A-Version) überführt werden.
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67
Auf der Suche nach dem richtigen Business Content
1. Business Content kann im Metadata
Repository durchsucht werden.
2. Das Metadata Repository ist in der AWB
integriert.
Fragen:
• Was sind Metadaten ?
• Was ist die AWB ?
• Was ist das Metadata Repository ?
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68
Werkzeuge des SAP BW
Die wichtigsten Werkzeuge:
Administrator
Workbench (AWB)
Administration
des Systems
Web Application Designer
Erstellung von Web Applications
BEx Analyzer
Aufbereitung und
Präsentation von Reports
BEx Query Designer
Definition von Reports
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BEx Browser
Verwaltung und
Ausführen von Reports,
Portalfunktion
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69
Administrator Workbench
© SAP AG
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70
Metadaten
Daten über Daten
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71
Was sind Metadaten ?
• Informationen über
die Datenstrukturen
und ihre Beziehungen
sind „Daten über
Daten“ und werden
als Metadaten
bezeichnet
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72
Technische und fachliche Metadaten
•
Technische Metadaten
beinhalten Informationen über das
Data Warehouse, die von DWAdministratoren und Designern
benötigt werden, um das Data
Warehouse zu entwickeln und zu
betreiben. Darunter fallen
beispielsweise Datenbankfelder, spalten, -tabellen, Speicherbedarf
der Datenbank, Datenmodelle,
Mappings.
•
Fachliche Metadaten enthalten
dagegen solche Informationen, die
dem Fachanwender eine
geschäftliche Sicht auf das Data
Warehouse ermöglichen. Darunter
fallen z.B. Mappings, Details über
Auswertungen, Fachbegriffe usw.
Fachliche Metadaten weisen
Daten aus dem DW dem
multidimensionalen
Geschäftsmodell und dem
Frontendtool des Endanwenders
zu und beinhalten üblicherweise
geschäftsinterne Bezeichnungen
und Hierarchien.
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73
Metadatenbanksystem
• „Hilfesystem“ für den Benutzer
• BW Metadata Repository: zentrale
Verwaltung aller Metadaten
• BW Metadata Repository Browser:
komfortabler Zugriff auf alle Metadaten
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SAP BW-Schulung
74
Common Warehouse Metamodel (CWM™)
„The CWM™ is a
specification that describes
metadata interchange
among data warehousing,
business intelligence,
knowledge management
and portal technologies.“
• Object Management
Group (OMG)
http://www.omg.org
• Common Warehouse
Metamodel
http://www.omg.org/cwm
– Spezifikation
– Artikel und Links
Aus: www.omg.org/cwm
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75
Querydefinition
BW0009
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
76
Metaobjekte: Query
Arbeitsmappe
(xls-Datei)
0,m
eingebettete
Query
0,n
als
View
speichern
Querydefinition
1,1
liefert
Daten
0,n
InfoProvider
View
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SAP BW-Schulung
77
InfoProvider als Report-Grundlage I
InfoCube ODS Merkmal mit Stammdaten InfoSet
Virtueller Cube MultiProvider
InfoCube ODS Merkmal mit Stammdaten
Reporting
InfoProvider
DataTargets
Datenladen
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78
InfoProvider als Report-Grundlage II
Business
Explorer
Master Data
MultiProvider
No Data
ODS Object
InfoProvider Interface
With Data
Basic
InfoCube
OLAP
Engine
Virtual
InfoCube
InfoSet
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
79
BEx Symbolleiste
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
80
Symbolleiste des Query Designers
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
81
Querydefinition per Drag & Drop
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
82
Definition einer Formel
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
83
Einige wichtige Elemente einer Querydefinition
•
•
•
•
•
Merkmale einfügen
Kennzahlen einfügen
Freie Merkmale
Filtermerkmale
Eigenschaften von
Merkmalen
• Formel-Kennzahlen
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
84
Zusammenfassung: Ablauf Querydefinition
Sie definieren Queries, indem Sie:
1.
2.
einen InfoProvider auswählen, zu dem die Query definiert wird
wiederverwendbare Strukturen auswählen, die bereits Merkmals- oder Kennzahlkombinationen
enthalten (z.B. Deckungsbeitragsschema)
3. Merkmale aus dem InfoProvider auswählen
4. ausgewählte Merkmale auf Merkmalswerte, Merkmalswertintervalle oder Hierarchieknoten
einschränken
5. Variablen für Merkmalswerte, Hierarchien, Hierarchieknoten, Formeln und Texte verwenden bzw.
bei Bedarf neue Variablen definieren
6. Kennzahlen aus dem InfoProvider auswählen
7. berechnete Kennzahlen formulieren
8. Kennzahlen durch die Kombination mit Merkmalen einschränken
9. Ausnahmezellen definieren
10. die Anordnung der Merkmale und Kennzahlen in Zeilen oder Spalten vornehmen und
dadurch eine Startsicht für die Queryanalyse festlegen
Die nicht fett gedruckten Schritte sind optional.
Sie können die Query in Ihren Favoriten oder in Ihrer Rolle sichern. Anschließend können Sie die
Querydaten im Business Explorer analysieren. Sie können
•
die Query mit einem Klick im Web in einer Standardsicht anzeigen lassen
•
die Query als Data Provider für Web Items verwenden und die Querydaten in einer individuell
gestalteten Web Application analysieren
•
oder die Query in eine Arbeitsmappe einfügen und im BEx Analyzer (MS Excel-basiert)
analysieren.
Quelle: SAP BW Functions in Detail, Version 1.0
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85
Exception Reporting
BW0029
© SAP HCC 2005
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86
Exception Reporting: Prozess
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
87
Schritt für Schritt
1. Exception definieren
2. Output: Farbliche Hervorhebungen im
Query-Arbeitsblatt
3. Reporting Agent Einstellungen definieren
4. Einplanen
5. Output: Alert Monitor und Nachrichten
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SAP BW-Schulung
88
Datenmodellierung
für Data Warehouses
„At its current state of development,
dimensional modelling is still more of an art
than a science.“
BW0010
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SAP BW-Schulung
89
ARIS-Modell
Quelle: Scheer, Wirtschaftsinformatik
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
90
OLTP vs. OLAP
Datenmodellierungsmethoden
für transaktionsorientierte
Datenbanken (OLTP)
• semantische Ebene: ERM
• logische Ebene:
Relationenmodell
• physische Ebene:
Beschreibung relationaler
Datenbanksysteme
Datenmodellierungsmethoden
für Data Warehouses (OLAP)
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SAP BW-Schulung
91
Ausgewählte Entwurfsmethoden
Entwurfsebene
Konzeptueller
(semantischer)
Entwurf
Logischer Entwurf
Physischer Entwurf
Entwurfsmethoden
 Semantisches Data Warehouse Modell
 Multidimensionales ERM
 Dimensional Fact Modeling
 Application Design for Analytical Processing Technologies
 Starschema
 Erweitertes SAP-Starschema
 Fact/Constellation Schema
 Galaxy Schema
 Snowflake Schema
 Partial Snowflake Schema
 Speicherungsstrukturen
 Zugriffsmechanismen
 Datenbanktuning
 usw.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
92
Multidimensionales ERM (MERM)
• abgeleitet aus ERM
• neu: Faktenrelation, Dimensionsfeld,
hierarchische Beziehung
• Prinzip der Minimalität
• daher nur 5 Metaobjekte:
Name
Zentrale
Faktenrelation
Name
Name
Dimensionsfeld
Variable oder
Attribut
© SAP HCC 2005
Hierarchische
Beziehung
SAP BW-Schulung
Beziehung
93
Vom ERM zum MDM
Transaktionale Strukturen
in analytische abbilden
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
94
3 Schritte-Methode
Schritt
1
Bezeichnung
Geschäftsprozesse identifizieren
2
Faktenrelation erzeugen
3
Dimensionen bilden
Beschreibung
Aufspaltung eines ERM in einen oder
mehrere Geschäftsprozesse
n-m-Beziehungen zwischen starken Entitäten
ergeben die Faktenrelation, die numerischen
Attribute sind Kandidaten für Kennzahlen
Inhaltliche Zusammenfassung der verbleibenden Entitäten zu Gruppen, die von starken
Entitäten dominiert werden
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SAP BW-Schulung
95
1. Geschäftsprozesse identifizieren
Land
1,n
Fachbereich
liegt in
Fachbereich,
Bezeichnung
0,n
Land,
Bezeichnung
1,1
Bundesland
0,m
Zeitabh.
Länderdaten
0,n
Semester
Land, Semester,
Fachbereich, #Diplomarbeiten,
#Studenten, #Promotionen,
Landesmittel, Drittmittel
Bundesland,
Bezeichnung
Semester,
Beginn, Ende
Prozess „universitäres Geschehen“
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SAP BW-Schulung
96
2. Überschneidungsentitäten suchen
Land
1,n
Fachbereich
liegt in
Fachbereich,
Bezeichnung
0,n
Land,
Bezeichnung
1,1
Bundesland
0,m
Zeitabh.
Länderdaten
0,n
Semester
Land, Semester,
Fachbereich, #Diplomarbeiten,
#Studenten, #Promotionen,
Landesmittel, Drittmittel
Bundesland,
Bezeichnung
Semester,
Beginn, Ende
zentrale
Überscheidungsentität
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
97
Beispiel für eine Überschneidungsentität
Material group
Customer
Customer no
Customer name
City
Region
Sales Department
Sales dep. no
Sales dep. location
.......
Material group no
Material group name
....
Sales Person
Material
Material no
Material name
Material type
 color
 price
Sales pers. no
Sales pers. name
.......
Sales Transaction
Date
Customer no
Material no
Sales pers no
Amount
Quantity
Currency
© SAP HCC 2005
© SAP AG
SAP BW-Schulung
98
3. Dimensionen bilden
Dimension
„Fachbereich“
Land
1,n
Fachbereich
liegt in
Fachbereich,
Bezeichnung
0,n
Land,
Bezeichnung
1,1
Bundesland
0,m
Zeitabh.
Länderdaten
0,n
Semester
Land, Semester,
Fachbereich, #Diplomarbeiten,
#Studenten, #Promotionen,
Landesmittel, Drittmittel
Bundesland,
Bezeichnung
Semester,
Beginn, Ende
Dimension „Region“
Dimension „Zeit“
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
99
Bildung von Dimensionen
Material Group
Sales Dept. Loc.
Region
City
Color
Material Type
Sales Person
Material
Customer
Sales Dept.
Price
Sales order
Sales Rep ID
Material ID
LastName
SalesDep
Material Name
Material Type
Material Group
Sales Org Dimension
Customer ID
Customer Name
City
Region
Office Name
Material ID
Sales Rep ID
Time Code ID
Customer ID
Sales Amount
Quantity
Unit Price
FACT
© SAP AG
Material Dimension
Time Code ID
Year
Fiscal Year
Quater
Mounth
Day of the Week
?
Customer Dimension
Time Dimension
© SAP HCC 2005
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100
MERM
Fachbereich,
Bezeichnung
Land
Fachbereich
#Diplomarbeiten, #Studenten,
#Promotionen, Landesmittel,
Drittmittel
Land,
Bezeichnung
Bundesland
Länderdaten
Semester
Semester,
Beginn, Ende
Bundesland,
Bezeichnung
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
101
Granularität
Wie detailliert sind die Daten ?
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
102
Granularität
• = „Detail“ einer Datenstruktur
• hohe Granularität: die Daten werden von
vielen Merkmalen beschrieben
• niedrige Granularität: die Daten werden
von wenigen Merkmalen beschrieben
• Positive Auswirkung auf Möglichkeiten in
der Query
• Negative Auswirkungen auf Performance
der Abfragen und Ladezeit
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
103
Relativ hohe Granularität
Land
#Diplomarbeiten, #Studenten,
#Promotionen, Landesmittel,
Drittmittel
Land,
Bezeichnung
Bundesland
Länderdaten
Bundesland,
Bezeichnung
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
104
Relativ niedrige Granularität
Land
#Diplomarbeiten, #Studenten,
#Promotionen, Landesmittel,
Drittmittel
Land,
Bezeichnung
Länderdaten
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
105
Logische Datenmodellierung
BW0011
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
106
Ausgewählte Entwurfsmethoden
Entwurfsebene
Konzeptueller
(semantischer)
Entwurf
Logischer Entwurf
Physischer Entwurf
Entwurfsmethoden
 Semantisches Data Warehouse Modell
 Multidimensionales ERM
 Dimensional Fact Modeling
 Application Design for Analytical Processing Technologies
 Starschema
 Erweitertes SAP-Starschema
 Fact/Constellation Schema
 Galaxy Schema
 Snowflake Schema
 Partial Snowflake Schema
 Speicherungsstrukturen
 Zugriffsmechanismen
 Datenbanktuning
 usw.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
107
Physische Umsetzung im Data Warehouse System
Physisch multidimensionale
Data Warehouse Systeme
• Datenbank- und Speicherstrukturen sind
multidimensional
• Bislang existiert noch kein
anerkannter Standard
• Große Datenbestände sind
problematisch
• Beispiele: Express (Oracle),
Holos (Seagate), Essbase
(Applix)
Physisch relationale Data
Warehouse Systeme
• Klassifikation von Daten in
Fakten- und Dimensionstabellen
• Verbindung über Schlüssel
• Beispiel: SAP BW
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
108
Klassisches Starschema
• Auf das Starschema sind sehr effektive
Abfragen möglich
• Es ist sehr einfach zu verstehen
• Flexibilität ?
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
109
Vom MDM zum Starschema
Faktentabelle
• Zentrale Faktenrelation 
Faktentabelle mit Kennzahlen
• numerische Attribute der
Faktenrelation werden zu
Kennzahlen
• Der Primärschlüssel setzt sich
aus den Dimensions-IDs
zusammen
Dimensionstabellen
• Dimensionen 
Dimensionstabellen
• Attribute der Dimensionsentitäten werden zu Feldern
der Dimensionstabellen
• Jeder Datensatz der
Dimensionstabelle bekommt
eine eindeutige Dimensions-ID
zugewiesen
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
110
Starschema
Dimension 2
Dimensionsattribute
Dimension 1
Dimensionsattribute
Faktentabelle
Dimension 3
Kennzahlen
Dimensionsattribute
Dimension 4
Dimensionsattribute
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
111
Probleme beim klassischen Starschema
• keine Unterstützung der Mehrsprachigkeit
• Alphanumerische Fremdschlüssel
• keine Unterstützung von zeitabhängigen
Stammdaten
• Hierarchiebeziehungen müssen als
Attribute einer Dimensionstabelle
modelliert werden
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
112
Das erweiterte Starschema der SAP AG
• Faktentabelle bleibt
unverändert
• Die Merkmale der
Dimensionen werden in
Segmente aufgeteilt
– Attribute
– Texte
– Hierarchien
• Attribute und Texte
können zeitabhängig
definiert werden
• Segmente müssen nicht
angelegt werden, sie sind
optional
• Einführung von SID
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
113
Erweitertes Starschema
© Michael Hahne 2003
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
114
Lösungsabhängige und –unabhängige Daten
• Lösungsunabhängige Daten:
Merkmale
Material
Dimension
Material_Dimension_ID
Material Number
Material Dimension Table
Material Master Table
Material Number
Material Number
Material Type
Material Text Table
Material Number
Material Number
Language Code
Language Code
Material Name
Material Hierarchy Table
Vertriebsorganisation
Region1
Region2
Region3
Bezirk2
Bezirk3
Bezirk4
Bezirk5
Material
Group
Bezirk1
Gebiet1 Gebiet2 Gebiet3 Gebiet3a Gebiet4 Gebiet5 Gebiet6 Gebiet7 Gebiet8
• Lösungsabhängige Daten:
Fakten- und Dimensionstabellen
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
115
Surrogat ID (SID)
• Künstlicher Primärschlüssel
• 4-Byte-Ganzzahl
• technische Verknüpfung zwischen
InfoCube und Merkmal
• technische Verknüpfung zwischen
Merkmal und zugehörigen Attributs-, Textund Hierarchietabellen
• technischer Schlüssel statt
Produktivschlüssel
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
116
SID-Tabellen
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
117
SID-Tabellen
SID Tables and
InfoCube Access
5
5
5
5
5
2
4
2
5
5
1
3
(1) Fact Table
(2) Dimension Tables
(3) time-independent-SID
(4) time-dependent-SID
(5) ‘traditional‘ SID
2
5
3
5
5
5
3
2
3
4
5
3
5
5
5
5
© SAP HCC 2005
© SAP AG
5
SAP BW-Schulung
118
InfoObjects
BW0012
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
119
Namenskonventionen
selbst definierte Objekte werden nach dem Muster
AYXX… benannt
• A
TU München
• Y=3
Kursnummer SAP BW-Schulung
• XX
Platz-Nr. / Team-Nr.
• Beispiel: A303Cube01 oder A304Cube01
 Richtlinien zum Umgang mit dem SAP BW
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
120
InfoAreas für InfoObjects und InfoCubes
© SAP AG
© SAP HCC 2005
© SAP AG
SAP BW-Schulung
121
Anwendungskomponente für InfoSources
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
122
InfoObjects
Merkmal-InfoObject
• z.B. Kunde, Produkt
Kennzahl-InfoObject
• z.B. Umsatz, Kosten
• möglichst numerisch
und additiv
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
123
Vom Starschema zum InfoObject
• Jedes Feld einer
Dimension wird zu
einem Merkmal
– Ausnahme wg.
Erweitertem
Starschema: Texte,
Attribute, Hierarchien
werden in eigenen
Segmenten abgelegt
• Jede Kennzahl der
Faktentabelle wird zu
einer Kennzahl
© SAP HCC 2005
Texte
Attribute
Hierarchien
Dimension 2
Dimensionsattribute
Dimension 1
Dimensionsattribute
Faktentabelle
Dimension 3
Kennzahlen
Dimensionsattribute
Dimension 4
Dimensionsattribute
SAP BW-Schulung
124
Wichtige Eigenschaften von Merkmalen
•
•
•
•
Bezeichnung
Datentyp
Länge
Stammdaten
– Texte
– Attribute
– Hierarchien
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
125
Kennzahlen: Datentypen
Aus: http://www.dpunkt.de/leseproben/3-89864-179-1/Kapitel_6.pdf
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
126
Merkmale: Datentypen
Aus: http://www.dpunkt.de/leseproben/3-89864-179-1/Kapitel_6.pdf
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
127
Texte und Attribute: Felder
Texte
• Kurz: 0TXTSH
• Mittel: 0TXTMD
• Lang: 0TXTLN
Attribute
• Jedes Attribut zu
einem MerkmalsInfoObject ist selbst
ein InfoObject
(Merkmal oder
Kennzahl)
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
128
Ablauf beim Anlegen von InfoObjects
1. InfoObject anlegen
2. Prüfen: InfoObject wird auf syntaktische
Korrektheit geprüft
3. Sichern: Definition wird gesichert
4. Aktivieren: Datenbanktabellen werden
generiert
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
129
InfoCubes
BW0013
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
130
InfoCubes
• zentrale Datenspeicher im SAP BW
• aufgebaut aus Merkmalen und
Kennzahlen
• maximal 233 Kennzahlen
• ca. 3.224 Merkmale möglich
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
131
Metaobjekte: InfoProvider
Arbeitsmappe
(xls-Datei)
0,m
eingebettete
Query
0,n
als
View
speichern
Querydefinition
1,1
liefert
Daten
0,n
InfoProvider
View
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
132
Aufbau eines InfoCube
Matrixelement mit Kennzahl(en)
Makro
510A
510B
510C
510H
tu
d
Dimension Lehrstuhl
InfoCube mit Dimensionen (klassisch)
Entwurf
(510H)
Note:
2,3
Makro
(510B)
57
SAP
(510H)
4
4
39
SS 01
Di
m
en
s
4
39
io
nS
4
SAP
35
en
t
7
57
Dimension
Veranstaltung
mit den Merkmalen
Veranstaltung und
Lehrstuhl
WS
01/02
SS 02
WS
02/03
Dimension Zeit mit dem
Merkmal Semester
7
m Di
it
de men
m si
M on
er St
km u
al den
St t
ud
en
t
Note:
2,3
Entwurf
Dimension
Veranstaltung
Matrixelement mit Kennzahl(en)
35
InfoCube mit Merkmalen in Dimensionen (SAP BW)
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
133
Schritt für Schritt zum InfoCube
1.
2.
3.
4.
5.
6.
InfoCube erstellen
Kennzahlen hinzufügen
Merkmale hinzufügen
Dimensionen erzeugen
Merkmale in Dimensionen einordnen
Prüfen, sichern, aktivieren
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
134
Line Item und Hohe Kardinalität
Hohe Kardinalität:
Sehr viele Einträge in dieser
Dimension (min. 20 % der Anzahl
Datensätze der Faktentabelle)
 Andere Indizierung
Line Item:
Sehr wenige Ausprägungen des
InfoObjects, z.B. Auftragsnummer
in einem Auftrags(detail)cube
 Keine Dimensionstabelle,
direkte Integration des InfoObjects
in den InfoCube
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
135
Objektdokumentation
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
136
Was kann dokumentiert werden ?
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
137
Dokumentationen
• Mögliche Formate
– Text (.TXT)
– HTML
– MS Word (.DOC)
– MS Power Point (.PPT)
– MS Excel (.XLS)
– GIF
– JPG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
138
SAP HCC Kundenschulung zum
SAP® Business Information Warehouse
SAP BWEinführungsschulung
Grundlagen und Reporting,
Modellierung und Datenbeschaffung
Matthias Mohr, SAP HCC TU München
Hamburg, 28.02.05-04.03.05
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
139
Copyright 2005 SAP HCC TU München
Alle Rechte vorbehalten

Weitergabe und Vervielfältigung dieser Publikation oder von Teilen daraus sind, zu welchem Zweck und in welcher
Form auch immer, ohne die ausdrückliche schriftliche Genehmigung durch SAP HCC TU München nicht gestattet. In
dieser Publikation enthaltene Informationen können ohne vorherige Ankündigung geändert werden.

Die von SAP AG oder deren Vertriebsfirmen angebotenen Softwareprodukte können Softwarekomponenten auch
anderer Softwarehersteller enthalten.

Microsoft®, WINDOWS®, NT®, EXCEL®, Word®, PowerPoint® und SQL Server® sind eingetragene Marken der
Microsoft Corporation.

IBM®, DB2®, DB2 Universal Database, OS/2®, Parallel Sysplex®, MVS/ESA®, AIX®, S/390®, AS/400®, OS/390®
und OS/400®, iSeries, pSeries, zSeries, z/OS, AFP, Intelligent Miner, WebSphere®, Netfinity®, Tivoli®, Informix®
und Informix® Dynamic ServerTM sind eingetragene Marken der IBM Corporation in den USA und anderen Ländern.

ORACLE® ist eine eingetragene Marke der ORACLE Corporation.

UNIX®, X/Open®, OSF/1® und Motif® sind eingetragene Marken der Open Group.

Citrix®, das Citrix-Logo, ICA®, Program Neighborhood®, MetaFrame®, WinFrame®, VideoFrame®, MultiWin® und
andere hier erwähnte Namen von Citrix-Produkten sind Marken von Citrix Systems, Inc.

HTML, DHTML, XML, XHTML sind Marken oder eingetragene Marken des W3C®, World Wide Web Consortium,
Massachusetts Institute of Technology.

JAVA® ist eine eingetragene Marke der Sun Microsystems, Inc.

JAVASCRIPT® ist eine eingetragene Marke der Sun Microsystems, Inc., verwendet unter der Lizenz der von
Netscape entwickelten und implementierten Technologie.

MarketSet und Enterprise Buyer sind gemeinsame Marken von SAP AG und Commerce One.

SAP, R/3, mySAP, mySAP.com, xApps, xApp, SAP NetWeaver und weiter im Text erwähnte SAP-Produkte und –
Dienstleistungen sowie die entsprechenden Logos sind Marken oder eingetragene Marken der SAP AG in
Deutschland und anderen Ländern. Alle anderen Namen von Produkten und Dienstleistungen sind Marken der
jeweiligen Firmen.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
140
Inhaltsübersicht
Ordner I
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
Ordner II
Einleitung
Data Warehousing
Crashkurs Reporting
Lebenszyklus und Projektplanung
OLAP und OLTP
Data Warehouse Produkte
Business Content
Querydefinition
Semantische Modellierung
Logische Modellierung
InfoObjects
InfoCubes
Im Schulungsordner enthalten:
- Folien aus der Schulung
- Übungsaufgaben samt Lösungen
- Hinweisblatt für den Dozenten
- Evtl. Zusatzmaterialien
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.
10.
11.
12.
13.
© SAP HCC 2005
Staging von Stammdaten
Staging von Bewegungsdaten
Cube Copy
InfoSpokes
Transformationen
Geovisualisierung
Factless Fact Tables
Webreporting
R/3®-Extraktion
R/3®-Deltadatenextraktion
Generische R/3®-Extraktion
Projektabschluss
Anhang
SAP BW-Schulung
141
Kursüberblick
Zielsetzung dieser Schulung ist es, eine Einführung in die Funktionalitäten des SAP Business Information Warehouse
zu geben. Die Teilnehmer erlernen die Grundlagen des Reportings und erwerben einen Überblick über
Datenmodellierung und –laden. Neben der Besprechung der Regelungen für die BW-Nutzung im HCC-Umfeld werden
Anregungen zu möglichen Einsatzszenarien des SAP Business Information Warehouse in der Lehre gegeben.
Dauer:
5 Tage
Zielgruppe:
Dozenten, die an einem Einsatz von SAP BW in der Lehre interessiert sind
Nutzer von SAP BW in der Lehre mit geringen Vorkenntnissen
Termin:
28.02.05-04.03.05
Voraussetzung:
Grundkenntnisse im Data Warehousing
Releasestand:
SAP BW 3.10
Schulungsinhalte:
Regelungen für die BW-Nutzung im HCC-Umfeld
Grundlagen des Data Warehousing
Architektur und Werkzeuge des BW
Reporting & Webreporting
Datenmodellierung
Datenfluss & Datenextraktion
Administration
Anregungen zum Einsatz des SAP BW in der Lehre
Diese Schulung ersetzt nicht die Teilnahme an weiterführenden SAP BW-Schulungen der SAP.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
142
Zeitplan
Mo.
Di.
Mi.
Do.
Fr.
10:00
09:00
09:00
09:00
09:00
–
–
–
–
–
16:00 Uhr
16:00 Uhr
16:00 Uhr
16:00 Uhr
15:00 Uhr
• Mittagessen: Gutscheine nicht vergessen
• Kleine Pausen mit Kaffee und
Erfrischungsgetränken
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
143
Einloggen leicht gemacht
• SAPLogon
G11 – SAP BW 3.10
• Mandant
800
• User
AUSER_5_XX
mit XX = PlatzNr.
von 01 bis 25 und TR
• Initialkennwort
init
• Beim ersten
Anmelden bitte das
Kennwort ändern und
merken !
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
144
Stagingszenarien
BW0014
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
145
Staging-Szenarien
• Stagingszenarien mit
nicht persistenter
Datenablage
• Daten werden immer
wieder neu beschafft
und nur für die Dauer
einer Transaktion im
BW-System gehalten.
• Stagingszenarien mit
persistenter
Datenablage
• Die aus dem
Quellsystem ins SAP
BW-System
geladenen Daten
werden über die
Dauer einer
Transaktion hinaus
gespeichert
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
146
Stagingszenarien: Überblick
Stagingszenarien
ohne persistente
Datenablage
InfoCube/ODS 
RemoteCube
Quellsystem 
RemoteCube
mit persistenter
Datenablage
Quellsystem 
PSA  ODS
Quellsystem 
PSA  ODS 
InfoCube
© SAP HCC 2005
Quellsystem 
PSA  InfoCube
ODS  InfoCube
SAP BW-Schulung
InfoCube 
InfoCube
147
Nicht persistente Stagingszenarien mit RemoteCubes
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
148
Persistentes Stagingszenario
InfoCube
Quellsystem
PSA
InfoObjects
(Merkmale)
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
149
Flatfiles als Quellsystem
• Als Quellsystem werden alle Systeme
bezeichnet, die Daten für das SAP Business
Information Warehouse bereitstellen. Dies
können sein:
– SAP Systeme ab Release 3.0D
– SAP Business Information Warehouse-Systeme
– Flache Dateien (Flatfiles), bei denen die Metadaten
manuell gepflegt werden und die Daten über eine
Dateischnittstelle an das BW übertragen werden
– Datenbanksystem, in das Daten ohne Hilfe eines
externen Extraktionsprogrammes aus einer von SAP
unterstützten Datenbank geladen werden
– Fremdsysteme, bei denen der Daten- und
Metadatentransfer über Staging BAPIs erfolgt
aus: BW-Online-Doku
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
150
Laden von Stammdaten:
Flexibles Master Data Staging
BW0015
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
151
Daten im SAP BW
Daten im BW
Anwendungsdaten
Metadaten
Bewegungsdaten
Stammdaten
fachliche
Metadaten
Attribute
Texte
Hierarchien
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technische
Metadaten
SAP BW-Schulung
152
Anforderungen an das
Flatfile-Quellsystem
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
153
Hinweise für das Laden aus Flatfiles
• Möglichst keine Überschriften.
Dennoch können beim Ladeprozess Kopfzeilen
ignoriert werden.
• Die Reihenfolge der Felder in der Datei muss
unbedingt mit der Reihenfolge der InfoObjects in
der Transferstruktur der DataSource
übereinstimmen.
• Datumsangaben: JJJJMMDD
Zeitangaben: hhmmss
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
154
Struktur der Attribute-Flatfiles
/BIC/<ZYYYYY>
Schlüssel des geklammerten Merkmals
(falls Merkmal vorhanden)
/BIC/<ZXXXXX>
Merkmalsschlüssel
DATETO
CHAR 8
gültig bis – Datum (nur bei zeitabhängigen
Stammdaten)
DATEFROM
CHAR 8
gültig ab – Datum (nur bei zeitabhängigen
Stammdaten)
Attribut 1
Attribut …
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
155
Struktur der Attribute-Flatfiles
Schlüssel Klammerung
optional
Datum
von
Datum Attribut 1 Attribut 2 ...
bis
optional optional
Für Fallstudie relevante Felder
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
156
Struktur der Texte-Flatfiles
LANGU
CHAR 1
Sprachschlüssel (D für Deutsch, E für
Englisch)
/BIC/<ZYYYYY>
Schlüssel des geklammerten Merkmals
(falls Merkmal vorhanden)
/BIC/<ZXXXXX>
Merkmalsschlüssel
DATETO
CHAR 8
gültig bis – Datum (nur bei zeitabhängigen
Stammdaten)
DATEFROM
CHAR 8
gültig ab – Datum (nur bei zeitabhängigen
Stammdaten)
TXTSH
CHAR 20
Kurztext
TXTMD
CHAR 40
mittlerer Text
TXTLG
CHAR 60
Langtext
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
157
Struktur der Texte-Flatfiles
Sprache Schlüssel Klammer- Datum
ung
von
optional
Datum Kurz- Mittelbis
text
text
Langtext
optional optional
Für Fallstudie relevante Felder
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
158
Vorgehensweise
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
159
Fortschreibungsarten
Flexible Fortschreibung
• Bewegungsdaten
• Stammdaten
Direkte Fortschreibung
• Nur Stammdaten
= mit Fortschreibungsregeln
= ohne Fortschreibungsregeln
(= Bewegungsdaten-InfoSources in
BW-Release 2.X)
(= Stammdaten-InfoSources in BWRelease 2.X)
 Einfacher, daher vorzuziehen,
wenn keine Transformationen in
den Fortschreibungsregeln
benötigt werden.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
160
Datenfluss bei flexibler Fortschreibung
© SAP
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
161
Fortschreibungsregeln
•
•
•
Fortschreibungsregeln spezifizieren, wie die Daten
(Kennzahlen, Zeitmerkmale, Merkmale) aus der
Kommunikationsstruktur einer InfoSource in die
Datenziele fortgeschrieben werden.
Sie verbinden also eine InfoSource mit einem
InfoCube, Merkmal oder ODS-Objekt.
Bei InfoCubes gibt es zwei verschiedene
Möglichkeiten, die Fortschreibungsregel für eine
Kennzahl zu definieren: Keine Fortschreibung oder
Addition, Minimum oder Maximum. Zudem können
Merkmale in externen Tabellen, z.B. einer
Stammdatentabelle, nachgeschlagen werden.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
162
Schritt für Schritt Stammdaten laden
1. Merkmal als Datenziel einfügen
2. InfoSource für Stammdaten definieren
3. Quellsystem und DataSource(s)
zuweisen
4. Transferstruktur und Übertragungsregeln
pflegen
5. Fortschreibungsregel anlegen
6. InfoPackage anlegen und einplanen
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
163
InfoSource definieren
• Eine InfoSource beschreibt die Menge aller
verfügbaren Daten zu einem Geschäftsvorfall
oder einer Art von Geschäftsvorfällen. Eine
InfoSource ist eine Einheit von logisch
zusammengehörigen Informationen, d.h. von
InfoObjects und kann unter Verwendung von
Übertragungsregeln Daten aus einer oder
mehreren DataSources beziehen. Die Struktur
der InfoSource heißt Kommunikationsstruktur.
Sie ist im Gegensatz zur Transferstruktur der
DataSource unabhängig von den
Quellsystemen.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
164
DataSource(s) zuweisen
• Im Quellsystem liegen logisch
zusammengehörige Daten in Form von
DataSources vor. DataSources sind also
quellsystembezogen. Sie umfassen eine Menge
von Feldern, die in einer flachen Struktur
(Extraktstruktur) zur Datenübertragung ins BW
angeboten werden. In Form einer Auswahl an
Feldern der Extraktstruktur, der Transferstruktur,
werden die Daten vom Quellsystem in das BW
übertragen.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
165
Übertragungsregeln
• Die Übertragungsregeln bestimmen,
welche Felder der quellsystemabhängigen
Transferstruktur in welche Felder der
quellsystemunabhängigen
Kommunikationsstruktur auf welche Weise
übertragen werden. Dazu können
detaillierte Transformationsregeln erzeugt
werden.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
166
Übertragungsregeln
Übertragungsregeln
Feld in Feld
schreiben
konstanten Wert
zuweisen
Formel
ABAP-Routine
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
167
Datenfluss
1
2
3
4
5
6
7
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
168
InfoPackage anlegen und einplanen
• Datenanforderung
• beinhaltet diverse Parameter für den
Upload
• können per Jobverwaltung eingeplant und
terminiert werden
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SAP BW-Schulung
169
Monitor
• Der Monitor ist das
Überwachungswerkzeug der
Administrator Workbench.
• Mit Hilfe des Monitors können
Sie die Datenanforderung
(Request) und
Datenverarbeitung der
Administrator Workbench
überwachen. In den
verschiedenen Ebenen der
Detailanzeige wird Ihnen der
Status der Datenverarbeitung
angezeigt.
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© SAP AG
SAP BW-Schulung
170
PSA
•
Die Persistent Staging Area (PSA)
stellt innerhalb des SAP BW die
Eingangsablage von
angeforderten Daten aus
verschiedenen Quellsystemen dar.
Die angeforderten Daten werden
unverändert in Form der
Transferstruktur in transparenten,
relationalen Datenbanktabellen
abgelegt und können somit auch
fehlerhaft sein, wenn sie schon im
Quellsystem fehlerhaft sind. Die
logischen Datenpakete (Requests)
können nun auf Qualität und
Sinnhaftigkeit, Reihenfolge und
Vollständigkeit überprüft werden.
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© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
171
Laden von Bewegungsdaten
BW0016
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
172
Daten im SAP BW
Daten im BW
Anwendungsdaten
Metadaten
Bewegungsdaten
Stammdaten
fachliche
Metadaten
Attribute
Texte
Hierarchien
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technische
Metadaten
SAP BW-Schulung
173
Struktur der Bewegungsdaten-Flatfiles
Merk- Merkmal 1 mal 2
Merk... mal n
Kenn- Kennzahl 1 zahl 2
Merkmale
Kenn... zahl n
Kennzahlen
• Reihenfolge ist konsequent einzuhalten
• Möglichst keine Überschriften
• Datumsangaben im Format JJJJMMDD
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
174
Fortschreibungsregeln
Übertragungsregeln
PSA
PSA
PSA
keine Modifikation
keine Modifikation
keine Modifikation
Transferstruktur
Transferstruktur
Transferstruktur
Selektion von Feldern
Selektion von Feldern
Selektion von Feldern
Extraktstruktur
Extraktstruktur
Extraktstruktur
Flatfile mit
Bewegungsdaten
Flatfile mit
Bewegungsdaten
Flatfile mit
Stammdaten
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
PSA
Übertragungsregeln
DataSource
Übertragungsregeln
Kommunikationsstruktur
Quellsystem
Kommunikationsstruktur
InfoSource
Merkmal
Datenziel InfoCube
Datenfluss
175
Fortschreibungsregeln
•
•
•
Fortschreibungsregeln spezifizieren, wie die Daten
(Kennzahlen, Zeitmerkmale, Merkmale) aus der
Kommunikationsstruktur einer InfoSource in die
InfoCubes fortgeschrieben werden.
Sie verbinden also eine InfoSource mit einem
InfoCube.
Bei InfoCubes gibt es zwei verschiedene
Möglichkeiten, die Fortschreibungsregel für eine
Kennzahl zu definieren: Keine Fortschreibung oder
Addition, Minimum oder Maximum. Zudem können
Merkmale in externen Tabellen, z.B. einer
Stammdatentabelle, nachgeschlagen werden.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
176
Schritt für Schritt Bewegungsdaten laden
1. InfoSource für Bewegungsdaten
definieren (flexible Fortschreibung)
2. DataSource(s) zuweisen
3. Transferstruktur und Übertragungsregeln
pflegen
4. Fortschreibungsregel pflegen
5. InfoPackage anlegen und einplanen
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
177
Cube Copy
BW0017
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
178
Cube Copy: Konzept
Cubestruktur kopieren
Cube B
Cube A
Export-DataSource
InfoSource
Fortschreibungsregel
Daten kopieren
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
179
Export-DataSources
Die Export-DataSource wird zur Datenübertragung aus einem Quell-BW in ein
Ziel-BW benötigt.
Der ausgewählte InfoProvider steht Ihnen als InfoSource für ein anderes
System zur Verfügung. Die zugehörige Export-DataSource wird nicht im
InfoSource-Baum des Quell-BW angezeigt.
Die Metadaten einer Export-DataSource, wie sie im Quell-BW bestehen,
werden generiert. Dies schließt auch die Vorgehensweise bei
Fremdsystemen ein.
Vorgehen:
Siehe Dokument BW_Richtlinie03_Kopieren.doc
Der technische Name der Export-DataSource setzt sich aus der Zahl 8 und
dem Namen des Datenziels zusammen. Beispiel:
InfoCube: AYXX_EKF
Export-InfoSource: 8AYXX_EKF
Quelle: http://help.sap.com/saphelp_bw31/helpdata/de/ad/6b023b6069d22ee10000000a11402f/frameset.htm
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SAP BW-Schulung
180
InfoSpokes und Open Hub Service
BW0018
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SAP BW-Schulung
181
Open Hub Service
Der Open Hub Service ermöglicht es, Daten aus einem SAP BW
System in nicht-SAP Data Marts, Analytical Applications und anderen
Anwendungen zu verteilen. Damit wird die kontrollierte Verteilung über
mehrere Systeme hinweg gewährleistet. Das zentrale Objekt für den
Datenexport ist die InfoSpoke. Durch sie wird definiert, aus welchem
Objekt welche Daten bezogen werden und in welches Ziel sie
weitergeleitet werden.
Quelle: http://help.sap.com/saphelp_bw31/helpdata/DE/a8/6b023b6069d22ee10000000a11402f/frameset.htm
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182
Transformationen beim Datenladen
BW0020
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SAP BW-Schulung
183
Transformationen in den Übertragungsregeln
1. Feld 1:1
2. Konstante
3. ABAP-Routine
4. Formel
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SAP BW-Schulung
184
Konstante
Evtl. mit Wertehilfe
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
185
Formel
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
186
ABAP-Routine
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
187
Geovisualisierung
BW0019
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SAP BW-Schulung
188
Bilder sagen mehr ...
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SAP BW-Schulung
189
... als tausend Worte
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SAP BW-Schulung
190
Geomerkmale
• Zahlreiche Merkmale des Business Information
Warehouse besitzen auch geographische
Bedeutung, z.B. Kunde, Verkaufsregion,
Bundesland, Land.
• Die geographische Information kann in der BEx
Map zusammen mit den betriebswirtschaftlich
relevanten Kennzahlen ausgewertet werden.
• Die BEx Map ist das in den Business Explorer
integrierte geographische Informationssystem
(GIS) des BW.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
191
Schritt für Schritt Landkarten erzeugen
1. Merkmal als georelevant kennzeichnen
2. Geodaten ins BW laden
3. BEx Map in Query einfügen
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
192
Schritt 1: Geomerkmal kennzeichnen
• Zuerst werden die georelevanten
Merkmale (z.B. Region) in der InfoObjectPflege als Geomerkmal gekennzeichnet.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
193
Statische und dynamische Geomerkmale
• Statisches Geomerkmal
Ein statisches Geomerkmal ist ein Merkmal, das eine
Fläche (Polygon) beschreibt und bei dem sich die
geographischen Koordinaten nicht oft ändern. Land oder
Region sind Beispiele für statische Geomerkmale.
• Dynamisches Geomerkmal
Ein dynamisches Geomerkmal ist ein Merkmal, das
einen Ort beschreibt (punktförmige Information), dessen
geographische Koordinaten sich häufiger ändern
können. Kunde oder Werk sind Beispiele für dynamische
Geomerkmale, da sie an einem geographischen "Punkt"
angesiedelt sind, der sich durch eine Adresse
beschreiben lässt und sich die Adressdaten dieser
Merkmale häufiger ändern können.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
194
Schritt 2: Geodaten ins BW laden
• Daraufhin werden die Landkarten ins BW-System
geladen, die in Form von Shapefiles vorliegen, welche
danach dem betreffenden Merkmal zugeordnet werden.
• Shapefile ist ein gängiger Standard zur Beschreibung
von Geodaten, der bei vielen Geoinformationssystemen
zum Einsatz kommt. Während detaillierte Shapefiles, die
auch demographische Angaben wie Sozialstruktur,
Altersstruktur usw. enthalten können, unter Umständen
sehr teuer sind, werden im Internet einfache Shapefiles
oft kostenlos zum Download angeboten. Für die in dieser
Arbeit konzipierte Lehrveranstaltung wird ein einfaches
Shapefile mit der Struktur der deutschen Bundesländer
bereitgestellt.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
195
Schritt 2: Geodaten ins BW laden
1. „Geodaten“ downloaden: lädt die Stammdaten des
Merkmals herunter. Wichtig: SAPBWKey
2. Dbf-Datei der Geodaten öffnen und SAPBWKey
einfügen
3. Modifizierte Shapefiles uploaden
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
196
Die Struktur des Shapefiles
•
•
•
Die Landkarte, auf der Sie die statischen Geo-Merkmale anzeigen
lassen können, wird Ihnen in Form eines sogenannten Shapefiles zur
Verfügung gestellt.
Das Shapefile besteht aus drei Dateien in verschiedenen Formaten, die
zusammen gehören:
 *.shp enthält die eigentlichen Geo-Daten, die die Landkarte bilden.
 *.shx enthält einen Index, der die Zugriffszeit auf die Karte
verbessert.
 *.dbf enthält die Attribute für die einzelnen Geo-Elemente wie
Länder, Regionen etc.
In die dbf-Datei des Shapefiles übertragen Sie den SAPBWKEY aus
der Geo-Daten-Datei Ihres InfoObjects.
Stammdaten OREGION
01
02
03
...
Region: *.dbf
Bavaria
Bremen
Hamburg
...
...
...
...
...
© SAP HCC 2005
Berlin
Hamburg
Bavaria
...
05
03
01
...
SAP BW-Schulung
197
Vom Shapefile zur Landkarte
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
198
Schritt 3: BEx Map
• Schließlich wird eine Query mit
Geomerkmalen definiert und in eine
Arbeitsmappe eingefügt. Nachdem eine
Landkarte angebunden wurde, werden
Querydaten mit geographischer Relevanz
auf dieser dargestellt. Es ist möglich, auf
der Landkarte zu navigieren, um die
georelevanten Daten weiter auszuwerten.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
199
Factless Fact Tables
BW0021
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
200
Universitäre Wahlen
•
•
•
•
Ein Kunde hat
in einem Jahr
in einem Land
eine Niederlassung (oder nicht).
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SAP BW-Schulung
201
Merkmale & Kennzahlen
Merkmale
1. Kunde
2. Land
3. Jahr
Kunde
Kunde
Land
Fakten
Land
-
Kennzahlen
• ?
Zeit
Jahr
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SAP BW-Schulung
202
Abbildung von Factless Fact Tables
Theoretisch
• Faktentabelle enthält
keine Kennzahlen
• Faktentabelle besteht
lediglich aus Fremdschlüsseln (auf die
Dimensionstabellen)
SAP BW
• Faktentabelle muss
mindestens eine
Kennzahl enthalten
• Integration einer
Dummy-Kennzahl
(=1)
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
203
Vorgehensweise
1. Eine numerische, ganzzahlige DummyKennzahl Dummy wird definiert.
2. Man integriert die Kennzahl Dummy in einen
bislang faktenlosen InfoCube.
3. Beim Laden der Bewegungsdaten in den
InfoCube wird der Kennzahl Dummy der
konstante Wert „1“ zugewiesen.
4. Bei Auswertungen auf den InfoCube kann der
Dummy dazu verwendet werden, die Anzahl
der Ereignisse, hier der Wahlbesuche,
darzustellen.
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SAP BW-Schulung
204
Webreporting
BW0022
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SAP BW-Schulung
205
Vorteile des Webreporting
• ständige Verfügbarkeit
• Zugang zu Informationen im Intranet und
Internet
• keine umfangreichen
Softwareinstallationen notwendig
• intuitive Bedienung
• viele Anwender haben Erfahrung im
Umgang mit Webbrowsern
• robuste Navigation in Webbrowsern
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SAP BW-Schulung
206
Ansätze beim Webreporting
1. Offline-Ansatz
– Abfrage der Berichtsdaten in bestimmten zeitlichen Abständen
– Ablegen der Daten als statische HTML-Dokumente auf dem
Webserver
–  SAP BW: Reporting Agent
2. Dynamische Generierung
– Webseiten werden erst auf Anfrage des Anwenders generiert
–  SAP BW: Items in Web Applications einbetten
3. Applets
– Java oder ActiveX Applets erlauben Programmierung und
Generierung anspruchsvoller Oberflächen
–  SAP BW: JavaScript
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207
Grundlagen und Architektur
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208
Web Application Server Architecture
ITS
SAP BW 2.0
• Mainly used for web-enabling
of existing SAP applications
• Dynpro-based
Web
Serv. ITS
• SAP BW used ITS only as a
gateway (WEBRFC)
• ITS Flow Logic was only used
in special cases
WEB
Browse
r
mySAP WAS
HTTP
SAP BW 3.0 with
mySAP Web
AS technology
• Enhanced scalability,
performance, and robustness
• Generation of charts and maps
on Internet Graphic Server (IGS)
• Support of background
processing
IGS
• BEx Mobile Intelligence
• Easy administration
© SAP AG
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SAP BW-Schulung
209
Web Application Designer: Overall Architecture
Any Web
Design Tool
BEx Web
Application
Designer
Portal/
Web
Browser
BEx Query
Designer
(excel based,
windows based,
web based)
http
create
Queries /
Views
OLAP Processor
Data
Base
• Save HTML Templates in
Web Content Management
• Generate URL automatically
SAP BW Web
Service
SAP BW Charting Engine
HTML
Templates
SAP BW Server
(using mySAP Web
App Server
Technology)
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
210
Web Application Designer
Available
Web items
Drag&Drop
Multiple documents
Web item
properties
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
211
Abhängigkeiten
Der Funktionsumfang der Analyse in Web Applications ist abhängig davon, welchen Web Browser Sie
benutzen.
Anforderungen für einen uneingeschränkten Funktionsumfang
Der volle Funktionsumfang mit Kontextmenüs, Snippet-Operationen und der erweiterten GeoFunktionsleiste bei Karten kann nur mit aktuellen Web Browsern erreicht werden, die DOM Level 2
(mit dynamischer Generierung von DOM-Objekten), ECMA-262 Script, HTML 4.0 und CSS 1.0
unterstützen. Die Referenz-Web-Browser sind der Microsoft Internet Explorer (MS IE) und der
Netscape Navigator (NS) in den aktuellen Windows-Implementierungen (MS IE 6.x und NS 6.x).
Instanzen dieser Web Browser auf anderen Systemen, z.B. Apple Macintosh oder Linux können sich
abweichend verhalten.
Minimal-Anforderungen
Sie können Web Applications auf Web Browsern verwenden, die dem HTML 3.2-Standard genügen
und elementare Funktionen von CSS 1.0 unterstützen.
Web Browser und Funktionsumfang
Der volle Funktionsumfang des Kontextmenüs und des Ad-hoc Query Designers sowie eine
flimmerfreie Navigation ist mit dem Internet Explorer 6.x und 5.x sowie dem Netscape Navigator 6.x
möglich.
Mit dem Internet Explorer 4.x und dem Netscape Navigator 4.x gibt es eine Einschränkung beim Web
Item Hierarchisches Kontextmenü: das dynamische Nachladen von Hierarchieästen ist nicht möglich.
Web Browser wie der Internet Explorer 3.0 oder Netscape 3 erlauben in BEx Web Applications kein
Kontextmenü, sondern nur eine eingeschränkte Navigation über Symbole.
Weitere Informationen zu den Web Browser-Abhängigkeiten finden Sie auch im SAP Service
Marketplace alias SAP BW unter Services & Implementation  Frequently Asked Questions  SAP BW & Web
Application Server.
Quelle: SAP BW Functions in Detail, Version 1.0 SAP BW 3.0B
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SAP BW-Schulung
212
Web Applications erstellen
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
213
Metaobjekte: Webreporting (SAP BW 2.X)
speichern in
Mappe
eingebettete
Query
Querydefinition
Template
enthält
liefert
Daten
Item
als
View
speichern
View
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
214
Metaobjekte: Webreporting (SAP BW 3.X)
Mappe
eingebettete
Query
Querydefinition
Template
enthält
liefert
Daten
Item
als
View
speichern
View
liefert
Daten
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
215
Objects used in the Design Process
= stored in roles
Excel
Excel
SAP
BW
Workbook
Workbook
Workbooks
Excel
Excel
Workbook
Libraries
Workbook
is embedded
in
Excel
Excel
SAP
BW
Workbook
Workbook
Queries
supplies
data to
can be
stored
with
Excel
Excel
Items
Workbook
(Charts, Tables,
Workbook
is derived
from
News Tickers ..)
Excel
Excel
Workbook
Query
Views
Workbook
is used in
Excel
Excel
HTML
Workbook
Workbook
Templates
supplies
data to
© SAP AG
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SAP BW-Schulung
216
View
• = Datenbasis für die Items
• definieren eine Gruppe von Daten
• spezifizieren Arbeitsmappen-Filter,
Aufrisse, Exceptions usw.
• werden von einer Query abgeleitet,
beinhalten aber auch ArbeitsmappenFilter/-Navigation
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217
Items
Beispielsweise:
• Tabelle (Ergebnisbereich)
• Navigationsblock
• Diagramm
• Filter
• Alert-Monitor
• Exceptions
• Bedingungen
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218
Neue Web Items
New Items
–
–
–
–
–
Ad-Hoc Query Designer
News Ticker
checkboxes for filter values
Hierarchical dropdown boxes
Single documents and
document list
– Menu
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219
Struktur und Modifikationen
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220
Layoutgestaltung
Sie können Ihr Web Template – die HTML-Seite mit SAP BW-spezifischen Inhalten – im Layout
verändern, wie Sie es von HTML-Editoren gewohnt sind.
Web Items auf der Seite anordnen
•
Sie können die Größe der Platzhalter verändern.
•
Sie können die Web Items horizontal ausrichten.
•
Sie können die Web Items per Drag und Drop an die gewünschte Position ziehen, um die Web
Items innerhalb des Web Templates umzugruppieren.
Web Items anordnen mit Hilfe einer HTML-Tabelle
Um Web Items neben- und untereinander anzuordnen, können Sie sich eine HTML-Tabelle zunutze
machen. Dieses Raster können Sie sich nach Ihren Anforderungen zurecht legen und verschiedene
Web Items in die einzelnen Zellen der Tabelle ziehen, je nachdem, ob Sie Ihre Web Items horizontal
oder vertikal anordnen wollen.
Web Template um Texte erweitern
Neben dem Einfügen und Arrangieren von Web Items können Sie das Web Template um Texte
erweitern und diese formatieren.
Web Templates um Bilder erweitern
Zusätzlich haben Sie die Möglichkeit, Bilder wie z.B. Firmenlogos in Ihre Web Templates einzubinden,
die im MIME Repository des SAP BW Servers abgelegt sind. Das System unterstützt die Bildformate
GIF, JPG und BMP.
Quelle: SAP BW Functions in Detail, Version 1.0 SAP BW 3.0B
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221
URL
• Allgemein:
http://server/sap/bw/BEx?saplanguage=Sprache&cmd=ldoc&TEMPLAT
E_ID=Template (&weitere Parameter)
• Beispiel:
http://hcc2b12.informatik.tumuenchen.de:8001/sap/bw/BEx?saplanguage=DE&cmd=ldoc&TEMPLATE_ID
=A200_APPL1
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222
User und Passwort beim Webreporting
Angabe von User und
Passwort in der URL
• &sap-user=xxx&sappassword=yyy
Anonymes Logon
• Siehe Hinweis 498936
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SAP BW-Schulung
223
Integration in den HTML-Code
<html>
<body>
<object>
SAP BW Object
</object>
SAP BW Objects
• Data Provider (View)
• Item
</body>
</html>
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SAP BW-Schulung
224
Weiterbearbeitung des HTML-Codes
Um die HTML Source eines Web Templates zu
bearbeiten, haben Sie folgende Möglichkeiten:
1. Sie können das Web Template direkt in der
HTML-Sicht des Web Application Designers
editieren. Wählen Sie dazu im unteren Bereich
des Fensters Template des Web Application
Designers die Registerkarte HTML.
2. Sie können das Web Template auch mit einem
externen HTML-Editor bearbeiten.
Quelle: SAP BW Functions in Detail, Version 1.0 SAP BW 3.0B
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225
Der Datenfluss im BW
BW0025
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226
Inhalte
1. Datenfluss im SAP BW
2. Quellsysteme
3. Technische Voraussetzungen
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227
Übung
Kapitel 1
• Aufgabe 1:
Data Warehouse
• Aufgabe 2:
Farben ändern
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228
Data Warehouse- und BW-Architektur
© SAP AG
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229
Übung
Zusatzaufgabe
• Beschreiben Sie den
Datenfluss im BW.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
230
Datenfluss: Übersicht
Quellsystem
1
BW
7
Quellsystem
4
8
5+6
3
xls
Fortschr.regel
InfoCube
(Infoprovider)
DataSource
(TransferStruktur)
2
Query
Arbeitsmappe
Rolle
InfoPackage
DSPSA
Replikation
xls
ÜbertragungsInfosource
regeln
(Komm.-Struktur)
View
Merkmal
mit Stammdaten
HTML
Strukturen / Definitionen
Daten
Web Template
Transformation
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Reporting
SAP BW-Schulung
231
Quellsystemtypen und ihre Schnittstellen
1
BW
Datenziele
Fortschreibungsregeln
InfoSource
Übertragungsregeln
RFCVerbindung
(sm59)
mit
Hintergrundbenutzern
Flache
Datei
Web
Service
BW Service API
DB
Connect
RDBMS
Externe
DB
Extraktor
Staging
BAPI
RFC
Client
XML
Schnittstelle
RFC
Server
Datei
Schnittstelle
Extractor
FremdSysteme
SAP Quellsystem
(R/3, CRM, SEM, BW, APO)
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SAP BW-Schulung
232
DataSource
2•
•
•
•
•
•
•
Metadaten zu einem
betriebswirtschaftlichen
Prozess oder Einheit
Typen: Bewegungsdaten,
Stammdaten (Attribute, Texte,
Hierarchien)
Quellsystembezogen
1 DataSource (DS) besitzt
genau 1 Extraktstruktur (ES)
ES wird durch einen Extraktor
gefüllt
Metadatentabelle:
ROOSOURCE
DS wird vom Quell- ins
Zielsystem repliziert
0CO_OM_CCA_9:
Kostenstellen-Istkosten
Einzelposten (Delta)
Funktionsbaustein
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View
SAP BW-Schulung
Query
233
Extraktoren
• Für die Extraktion von Daten aus SAP-R/3
Systemen sind so genannte Extraktoren
zuständig.
• Plug-ins ermöglichen die technische
Realisierung der Extraktion und bieten
vorgefertigte Extraktionsszenarien für die
unterschiedlichen Module an.
Extraktor
Extraktor
CO
Extraktor
FI
Extraktor
Extraktor
…
HR
DB-View
SAP Query
Funktionsbaustein
R/3 System
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234
DataSource-Replikation
3
© SAP AG
© SAP HCC 2005
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235
InfoSource
4
• Enthält Metadaten zu
einem
betriebswirtschaftlichen Prozess
• Funktionen
– Metadatenabgleich mit
den DataSources
– Versorgung der
Datenziele
• Typen
© SAP AG
– direkte Fortschreibung
– flexible Fortschreibung
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236
DS-IS-Zuweisung und Übertragungsregeln
5+6
Transferstruktur-Felder werden
InfoObjects zugeordnet
Übertragungsregeln:
- 1:1
- Konstante
- ABAP-Routine
- Formel
© SAP AG
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237
Datenziele (Data Targets)
7
1. Basis-InfoCube
2. ODS-Objekt
3. Stammdatentragendes Merkmal
Data Target = enthält physisch Daten
InfoProvider = Reportinggrundlage
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238
Fortschreibungsregeln
8
• Verbindet flexibel
fortgeschriebene
InfoSources mit
Datenzielen
• Verschiedene
Fortschreibungsmethoden
© SAP AG
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239
Datenflussmodellierung im BW
Integration der Daten in
anwendungsspezifische
Modelle
Fortschreibungsregeln
InfoSource
InfoSource
Kommunikationsstruktur
Kommunikationsstruktur
Homogenisierung: Daten in
strukturiertes und einheitliches
Format transformieren
Übertragungsregeln
DataSource
DataSource
DataSource
Anwendungsspez.
Extraktor: FI
Anwendungsspez.
Extraktor: CO
Generischer
Extraktor
Aus Tabelle
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240
Übung
Kapitel 1
• Aufgabe 3: Datenfluss
Dozent
Kapitel 1
• Aufgabe 4:
Quellsystem testen
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241
Datenextraktion aus
SAP® R/3®-Systemen
BW0023
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242
R/3®-Extraktion: Hinweise zum Einsatz in der Lehre
1.
Systemübergreifende Aktivitäten
 2 Systeme müssen beherrscht werden
2.
BW ist nicht mandantenfähig:
mehrere Kunden auf einem BW-System
 Regeln und Rücksichtnahme
3.
Evtl. werden große Datenmengen bewegt
 Dauer der Transaktionen
4.
Keine einheitliche Vorgehensweise verfügbar,
da Extraktion stark applikationsabhängig ist
 hoher Einarbeitungsaufwand
5.
Arbeit mit zentralen Objekten des Data Dictionary
 hohe Anforderungen an das Design von Fallstudien
 viele Aktionen müssen vom Dozenten vorgeführt werden
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243
Voraussetzungen zur Datenextraktion aus R/3
• Installation der notwendigen Plug-Ins und Patches.
• Einrichtung eines R/3 Systems als Quellsystem im BW. (wird auf
Anfrage vom HCC durchgeführt)
• Eindeutige Identifikation der Systeme: logischer Name.
• Einstellungen für RFC und ALE
• ALE bietet Monitoring und Fehlerbehandlung bei der
Datenübertragung
• Anforderungen und Quittierungen über IDocs gesendet
R/3
BW
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244
Datenextraktion aus SAP-R/3 Systemen
• Für die Extraktion von Daten aus SAP-R/3
Systemen sind so genannte Extraktoren als
Plug-ins vorgesehen.
• Diese Plug-ins ermöglichen die technische
Realisierung der Extraktion und bieten
vorgefertigte Extraktionsszenarien für die
unterschiedlichen Module an.
Extraktor
Extraktor
CO
Extraktor
FI
Extraktor
Extraktor
…
HR
DB-View
SAP Query
Funktionsbaustein
R/3 System
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245
Datenfluss
SAP BW
•
•
Fortschreibungsregeln
Kommunikationsstruktur
•
Übertragungsregeln
•
•
•
Eine DataSource umfasst
eine Menge von Feldern,
die zur Datenübertragung
ins BW angeboten werden.
Technisch basiert sie auf
den Feldern der
Extraktstruktur.
Die Felder können sowohl
erweitert wie auch gefiltert
werden.
Transferstruktur
Selektion von Feldern
DataSource
•
Replikation
•
DataSource
Selektion von Feldern
Extraktstruktur
Extraktstruktur
Extraktstruktur
Extraktor
Extraktor
Extraktor
SAP R/3
© SAP HCC 2005
•
In der Transferstruktur,
werden Daten vom
Quellsystem in das BW
übertragen.
Sie stellt eine Auswahl der
Felder einer DataSource
des Quellsystems dar.
Eine Transferstruktur
bezieht sich immer auf
eine DataSource aus
einem Quellsystem und auf
eine InfoSource im BW.
In der Extraktstruktur werden
Daten einer DataSource im
Quellsystem bereitgestellt.
Sie enthält die Menge der
Felder, die von einem Extraktor
im Quellsystem für den
Datenladeprozess angeboten
werden.
Extraktstrukturen von
DataSources werden im
Quellsystem bearbeitet.
SAP BW-Schulung
246
Prozess des R/3-Uploads
• Durch einen Metadaten-Upload wird die
Datasource ins BW repliziert. Dort steht sie zur
Zuordnung zu einer InfoSource zur Verfügung.
• Dort werden die Felder der DataSource zur
Zuordnung zu InfoObjects im BW angeboten.
• Nachdem der Datenfluss durch die Pflege der
Übertragungsregeln festgelegt ist, kann ein
InfoPackage eingeplant werden.
• Der Datenladeprozess wird dann durch ein
Anforderungs-IDoc an das Quellsystem
ausgelöst.
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SAP BW-Schulung
247
Extraktionsszenarien
Extraktoren
Anwendungsspezifisch
(CO, FI, HR, etc.)
Kundendefiniert
(Tabellen, Views,
Queries)
Datenhaltung im R/3
Extraktionsprozess
Anwendungsspez.
Extraktoren
Generische
Extraktoren
Business Content
DataSources
Kundendefinierte
DataSources
-
Generische
DataSources
Applikationen
Extraktoren
Legende:
Mögliche
Schwerpunkte in
der Lehre
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248
Übungsszenario
R/3
1
BW
replizieren
4
5
zuordnen
0CO_OM_CCA_9
0CO_OM_CCA_9
ZYCO_OM_CCA_IK
DataSource
DataSource
InfoSource
FR
ZYXX_KUV
InfoCube
InfoPackage
3
6
Monitoring
7
2
0CO_OM_CCA_9
Vorlage
0CCA_C11
Vorlage
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249
R/3®-Deltadatenextraktion
BW0026
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250
Full vs. Delta Upload
Es existieren zwei Formen der Extraktion:
– Full Upload: Extraktion des gesamten
Datenbestandes
– Delta Upload: Nur die Daten, die sich seit der
letzten Extraktion geändert haben, werden ins
BW geladen.
Erhebliche Verbesserung der Performanz
im Vergleich zur Extraktion des
Gesamtdatenbestandes.
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251
Übungsszenario: Buchungen im OLTP
Buchungen im OLTP-System nach
Durchführen eines Full-Updates
MM
Materialverbrauch
für Kostenstelle
FI
Lieferantenrechnung
Buchung von Kosten
in Anw.-Tabelle COVP
CO
Innerbetriebliche
Leistungsverrechnung
Extraktor:
Funktionsbaustein
BWOMD_GET_CTRCSTA1
DataSource
0CO_OM_CCA_9
BW
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252
Übung
Dozent
Kapitel 3
• Aufgabe 1:
Deltainitialisierung
Kapitel 3
• Aufgabe 2-4
Buchungen in R/3
durchführen
Kapitel 3
• Aufgabe 5-7
Delta-Ladeprozess
vervollständigen
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SAP BW-Schulung
253
Deltaübertragung ins BW
Im Scheduler des BW stehen folgende
Fortschreibungsmodi zur Verfügung:
– Full Update
Fordert alle Daten an, die den im Scheduler
festgelegten Selektionskriterien entsprechen.
– Delta-Update:
Fordert nur die Daten, die seit dem letzten
Ladegang im Quellsystem angefallen sind.
– Initialisierung des Delta-Verfahrens:
Voraussetzung für Delta-Verfahren.
Selektionen der Initialisierung werden für das
Laden der Delta-Sätze übernommen.
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254
Deltaübertragung ins BW
Fortschreibungsmodi
ins BW
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
255
Wie identifiziert man Deltas ?
Delta-Queue
Timestamp
• Erfassung der SchlüsselWerte von geänderten
oder neuen Sätzen in
einer Tabelle.
• SAP speichert in der
Delta-Queue before- und
after- images jedes
geänderten Datensatzes.
• Ähnlicher Ansatz wie die
Logs eines DBMS.
• Verbuchung der
Zeitstempel in externer
Tabelle.
• Abweichung zwischen
Zeitstempel und
Verbuchungszeitpunkt.
• Daher Vorgabe einer
Sicherheitszeit.
• Keine Historisierung der
Änderungen möglich.
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SAP BW-Schulung
256
SAP LUW vs. DB LUW
Dynpro 1
Dynpro 2
Dynpro 3
SAVE
... COMMIT
WORK.
Dialogteil
Verbuchungsteil
SAP-LUW
DB-COMMIT
DB-COMMIT
DB-COMMIT
DB-COMMIT
DB-COMMIT
DB
Applikationstabellen
Protokolltabelle
SAP-LUW
DB-LUW 1
DB-LUW 2
DB-LUW 3
DB-LUW 4
DB-LUW 4
© SAP AG
Zeit
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
257
Sicherheitszeit
Da das SAP-R/3-System zur Verbuchung von Einzelposten eine bestimmte
Verbuchungszeit benötigt und den Zeitstempel bereits zum Beginn der
Verbuchung eines Einzelpostens setzt, kann eine Abweichung zwischen
Verbuchungszeitpunkt und Zeitstempel entstehen. Die Einzelposten, die im
Zeitraum dieser Abweichung liegen, also noch nicht auf der Datenbank
verbucht wurden, können bei der Erstellung eines Delta-Datenbestandes nicht
selektiert und somit nicht ins BW geladen werden.
Durch die Vorgabe einer Sicherheitszeit (die Zeit, in der Einzelposten sicher
verbucht werden) wird sichergestellt, daß Einzelposten trotz der Abweichung
zwischen Zeitstempel und Verbuchungszeitpunkt extrahiert und ins BW
geladen werden.
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
258
Delta Verfahren der DataSources
• Die verwendeten Delta-Modi in einer
DataSource definieren ein bestimmtes DeltaVerfahren.
• Delta-Verfahren ist Eigenschaft des Extraktors.
• Als Attribut der DataSource gibt es an, wie die
Daten dem Datenziel übermittelt werden.
• Daraus wird abgeleitet für welche Datenziele
eine DataSource geeignet ist, wie
fortzuschreiben ist und auf welche Weise
serialisiert wird.
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
259
Deltafähigkeit einer DataSource
deltafähig
© SAP AG
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
260
Delta-Extraktion am Bsp. Kostenstellen
Die DataSource 0CO_OM_CCA_9 liefert Informationen zu den Istkosten, die
auf Kostenstellen gebucht wurden.
BW
R/3
Unterstützte Fortschreibungsmodi:
• Delta-Init (Ermittlung des Anfangbestandes)
• Delta Update (Ermittlung und Laden des
Delta Datenbestandes)
• Full Update (Ermittlung und Laden des
Gesamt-Datenbestandes)
DataSource
0CO_OM_CCA_9
Kostenstellen:
Istkosten-Einzelposten
(Delta)
ADD
Definieren Delta-Verfahren
Datensätze:
-Before Img.
-After Img.
Daten Herkunftstabellen R/3
Delta-Verfahren
ADD: Additive Extraktion über Extraktor
• Der Extraktor erlaubt nur das Addieren
von Feldern.
• Fortschreibung in InfoCube und ODS
möglich.
• Request Serialisierung.
Wegen Verbuchung von Einzelposten:
• Abweichung zwischen Zeitstempel und
Verbuchungszeitpunkt.
• Vorgabe einer Sicherheitszeit.
Timestamp
Tabelle
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SAP BW-Schulung
261
Fazit: Einsatzmöglichkeiten „BW-Extraktion“
Chancen
Herausforderungen
1.
Lediglich „Füllen von InfoCubes“
1.
Systemübergreifende Aktivitäten
 2 Systeme müssen beherrscht werden
2.
Datenbankorientiertes Thema
2.
3.
Deltamanagement als anspruchsvolles
SAP-Thema
BW ist nicht mandantenfähig: mehrere
Kunden auf einem BW-System
 Regeln und Rücksichtnahme
3.
Evtl. werden große Datenmengen
bewegt
 Dauer der Transaktionen
4.
Keine einheitliche Vorgehensweise
verfügbar, da Extraktion stark
applikationsabhängig ist
 hoher Einarbeitungsaufwand
5.
Arbeit mit zentralen Objekten des Data
Dictionary
 hohe Anforderungen an das Design
von Fallstudien
 viele Aktionen müssen vom Dozenten
vorgeführt werden
4.
Systemübergreifende Fallstudien
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SAP BW-Schulung
262
Generische DataSources für die
R/3®-Extraktion
BW0027
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
263
Extraktionsszenarien
Extraktoren
Anwendungsspezifisch
(CO, FI, HR, etc.)
Kundendefiniert
(Tabellen, Views,
Queries)
Datenhaltung im R/3
Extraktionsprozess
Anwendungsspez.
Extraktoren
Generische
Extraktoren
Business Content
DataSources
Kundendefinierte
DataSources
-
Generische
DataSources
Applikationen
Extraktoren
Mögliche
Schwerpunkte in
der Lehre
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
264
Szenario: Generische Extraktion
R/3-Quellsystem
BW-System
Z_YXX_
Userdaten
Z_YXX_
Userdaten_DS
Z_YXX_
Userdaten_DS
AYXX_US_IS
AYXX_US
Z_YXX_
Userdaten
Z_YXX_
Userdaten_DS
Z_YXX_
Userdaten_DS
AYXX_US_IS
AYXX_US
Generische
DataSource
Generische
DataSource
(Replikat)
USR01
USREFUS
R/3-Applikationstabellen
(Benutzerverwaltung)
Extraktor (View)
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InfoSource
SAP BW-Schulung
Merkmal (mit
Stammdaten)
265
Projektabschluss
BW0024
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
266
Verteilung eines Data Warehouse
•
•
•
•
•
•
Produkt bei den Anwendern bekanntmachen
Marketing: Newsletter, Webseite
Community
Technische Ausstattung der Arbeitsplätze
Anwenderschulung
Aufbau einer Supportstruktur
Die Anwender sind der sensibelste
Faktor in einem DW-Projekt !
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SAP BW-Schulung
267
Wartung des Data Warehouse
• Anwenderbezogene „Wartung“
– Ständiger Kontakt zu den Anwendern
– Fortführender Support
– Weiterführende und wiederholende
Schulungsangebote
• Technische Wartung
– Vermeidung von Systemausfällen
– Pflege der Infrastruktur
– Performance gewährleisten und verbessern
• Wachstum managen
– System für Wachstum rüsten
– Wachstum ist ein Zeichen für Akzeptanz des DW
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SAP BW-Schulung
268
Abschaffung / Ersatz eines DW
• Bestimmung des Zeitpunkts der
Totalabschaffung oder des Ersatzes
• Umstellungskosten
• remanente Lizenzkosten
 Investitionsrechnung
 Lebenszyklusbetrachtung
 Folgeprojekt !
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
269
Quelle
BW
xls
Fortschr.regel
InfoCube
(Infoprovider)
Query
Arbeitsmappe
Rolle
InfoPackage
QuellSystem
DataSource
(TransferStruktur)
PSA
xls
ÜbertragungInfosource
regeln
(Komm.-Struktur)
View
Merkmal
mit Stammdaten
HTML
Web Template
Strukturen / Definitionen
Daten
Transformation
Quelle: BW-Schulung, TUM 31.03.04
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SAP BW-Schulung
270
Aktuelle BW-Schulungen der SAP AG
BW0095
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
271
Schulungen zum SAP BW: Überblick
Quelle: www.sap.de (Online-Kurskatalog),
zugegriffen am 18.02.2005
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
272
Schulungen zum SAP BW: Schwerpunkt Reporting
• Ausrichtung auf Analysen
und Auswertungen
• Vorwiegend BEx Analyzer
• „ab InfoProvider“
Quelle: www.sap.de (Online-Kurskatalog),
zugegriffen am 18.02.2005
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SAP BW-Schulung
273
Schulungen zum SAP BW: Schwerpunkt Data Warehousing
Quelle: www.sap.de
(Online-Kurskatalog),
zugegriffen am 18.02.2005
• Technisch orientiert
• Vorwiegend AWB
• „bis InfoProvider“
© SAP HCC 2005
SAP BW-Schulung
274
Schulungen zum SAP BW: Schwerpunkt Administration
• Für HCC-Kunden nicht
unbedingt notwendig
• Aufgabe der HCCs 
© SAP HCC 2005
Quelle: www.sap.de (Online-Kurskatalog),
zugegriffen am 18.02.2005
SAP BW-Schulung
275
Schulungen zum SAP BW: Schwerpunkt Planung (SEM)
Quelle: www.sap.de (Online-Kurskatalog),
zugegriffen am 18.02.2005
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276
Aktuelle Trends im Data Warehousing
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277
Aktuelle Trends: Ebenen im DW
Quelle: BARC, aus Computerwoche 21/04
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278
Trends im Data Warehousing: Überblick
• Real-Time Data Warehousing
• Datenqualität: Profiling, Cleansing
• Anforderungen an Performance bei wachsenden
Datenmengen
• Lifecycle Management für Data Warehouses
• Metadatenmanagement (CWM™)
• Unstrukturierte Informationen (Text, Ton, Bild)
• Alerting: Information Broadcasting ( BW 3.5)
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