SAP Data Warehouse Cloud

Das vorliegende Buch adressiert Benutzer in unterschiedlichen Arbeitsbereichen der Fachabteilungen und der Informationstechnologie (IT). Im zuletzt genannten Umfeld sind das zumeist SAP-Berater und -Administratoren, aber auch Datenmodellierer und BI-Spezialisten, während es in der Fachabteilung typischerweise auf Power-User und Anwender zielt, die es gewohnt sind, Daten aus unterschiedlichen Bereichen selbstständig zu verknüpfen.

Vorkenntnisse zu den Themen »Analytics« und »Business Intelligence« sind für ein besseres Verständnis hilfreich; insbesondere, wie ein Data Warehouse funktioniert, warum Daten modelliert und wie Daten zwischen Systemen bewegt und transformiert werden.

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1.1 Anforderungen an moderne Systeme

Data Warehouse Cloud wurde von der SAP im November 2019 auf den Markt gebracht, ist also noch ein junges Produkt mit viel Entwicklungspotenzial. Die Lösung will Benutzern aus den Fachabteilungen und der IT ermöglichen, gemeinsam ein skalierbares analytisches Informationssystem aufzubauen, welches die Anforderungen an moderne, zukunftsfähige Lösungen erfüllt.

Die häufigsten Systemanforderungen vonseiten der IT der Kunden sind Elastizität und Skalierbarkeit, Investitionsschutz in Bezug auf bestehende Lösungen und angrenzende Systeme, Einfachheit bezüglich Aufbau, Weiterentwicklung und Betrieb sowie nicht zuletzt Kosteneffizienz. Dabei muss die korrekte Harmonisierung, Integration und Konsolidierung von Stamm- und Bewegungsdaten sichergestellt sein.

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2 Datenmanagement mit Spaces

Eine der Kernaufgaben im Rahmen eines Data Warehouses ist das Datenmanagement. Bei SAP Data Warehouse Cloud sind die bereits angesprochenen »Spaces« für die Verwaltung von virtuellen und persistenten Daten im System verantwortlich. In diesem Kapitel lernen Sie, was Spaces sind und wie Sie diese nutzen können.

Es gibt vielfältige Aspekte, die einen Space ausmachen und im Space Management eine Rolle spielen:

• Virtueller Arbeitsbereich
• Governance und Elastizität
• Zuordnung von Benutzern
• Quellsysteme
• Schnittstellen für externe Systeme
• Auditierung
• Monitoring

Auf den folgenden Seiten werde ich einzeln auf diese Punkte eingehen. Doch zunächst einmal soll es um die Kernfrage gehen:

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4.2.1 Entitäten erstellen

Ob Dimension Data-Warehouse oder analytisches Datenset Data-Warehouse: Spätestens an dieser Stelle müssen Sie sich entscheiden, welchen Entitätstyp Sie anlegen möchten. Der Erstellprozess wird anhand einer Dimension beschrieben, da die Definition fast deckungsgleich ist, sie also gleichermaßen für ein analytisches Datenset gilt.

Im ersten Schritt wählen Sie ein Quellobjekt (View oder Tabelle) aus, das Sie zuvor im Data Builder erstellt haben (siehe Abbildung 4.3) oder das von einem anderen Space für Sie freigegeben wurde. Im Beispiel wird der dimensionale View Product Master Data verwendet.

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6.6 Integration mit SAP Analytics Cloud

Für Data Warehouse Cloud wird standardmäßig ein voll funktionsfähiges Analytics-Cloud-System auf demselben Tenant bereitgestellt. Damit können Sie vollintegriert Analysen und Dashboards erstellen. Der Datenzugriff aus Analytics Cloud wird automatisch so konfiguriert, dass Analytics Cloud in einem spacesensiblen Modus verwendet wird (integrierte Nutzung). Zusätzlich können beide Systeme auch über eine Live-Verbindung gekoppelt werden.

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