Schnelleinstieg in SAP - Business Warehouse (BW)

Die Einsatzmöglichkeiten von Business Intelligence nehmen von Jahr zu Jahr zu. Nicht umsonst wird von einem Multi-Milliardenmarkt gesprochen. Doch wo soll man als Neuling in diesem Gebiet einsteigen?

Schnelleinstieg in SAP  - Business Warehouse (BW)

Dieses Buch richtet sich an Neueinsteiger in oder Umsteiger von einer anderen Plattform auf SAP Business Warehouse (BW). Sie sollten allerdings mit der aktuellen Version der SAP GUI for Windows vertraut sein und wissen, wie Sie sich am SAP BW-System in Ihrer SAP-Systemlandschaft anmelden müssen.

Business Intelligence

Amazon hat es erfolgreich in seinem Geschäftsmodell eingesetzt: das sogenannte Cross- und Upselling aus Sicht des Marketings und Vertriebs. Gemeint ist mit Cross-Selling Folgendes: Registrieren Sie sich auf der Internetseite von Amazon als Benutzer und stöbern Sie nach interessanten Büchern, so speichert Amazon die Treffer Ihrer Suche. Sobald Sie das nächste Mal auf die Seite gehen, schlägt Ihnen Amazon weitere Titel vor, die zu Ihren Interessen passen.

Unter Upselling ist dagegen zu verstehen, dass Ihnen während Ihrer Suche ein teurerer Artikel oder ein Set, das den gewünschten Artikel enthält, vorgeschlagen werden. Die Frage ist: Wie bringe ich als Unternehmen meine Kunden dazu, beim nächsten Besuch nicht nur den gewünschten, sondern eventuell weitere Artikel zu kaufen? Amazon hatte hier die entscheidende Idee: Wenn es gelingt, die Suchanfrage der Benutzer zu speichern, über einen Algorithmus verwandte Ergebnisse zu finden und sie dem Interessenten vorzuschlagen, kauft der Kunde eventuell mehr als nur einen Artikel.

Die Umsetzung erfolgt mittels einer sogenannten Recommendation Engine bzw. eines Empfehlungsdienstes . Im Hintergrund werden dabei Methoden des Data-Minings aufgerufen, die verwandte oder ergänzende Produkte ermitteln. Data-Mining und Recommendation Engines sind die bekanntesten Beispiele für den Einsatz von Business Intelligence.

Data Warehouse

Die Daten aus den operativen Systemen werden in mehreren Schritten verdichtet, vereinheitlicht und geordnet, bis sie für das Berichtswesen im Management den geforde rten Aggregierungsgrad haben. Viele Unternehmen betreiben daher in der Praxis ein mehrschichtiges Data Warehouse, wie in Abbildung 1.1 dargestellt.

Die unterste Ebene enthält sehr detailliert operative Daten aus den angeschlossenen Vorsystemen. Meist finden sich hier die einzelnen Belege wie Bestellungen, Kundenaufträge oder auch Buchungsbelege aus der Finanzbuchhaltung. In der Ebene »Business Transformation« werden die operativen Daten interpretiert, harmonisiert und auf eine höhere Stufe aggregiert. So könnte das etwa bedeuten, dass nicht mehr der einzelne Buchhaltungsbeleg betrachtet, sondern z. B. ein Kontensaldo ermittelt wird. Auf dieser Ebene sind zusätzliche Ableitungs oder Zuordnungsregeln gepflegt, nach denen die Daten gegliedert werden.

Hier kann hinter legt werden, welche Konten einer Tochtergesellschaft welchen Konten des Konzerns zugeordnet sind. Nach der Business  Transformation werden die Daten an die Reporting-Ebene weitergeleitet. Dort stehen sie für das Berichtswesen zur Verfügung. Meist werden die Daten auf der obersten Ebene weiter verdichtet, um ein leistungsstarkes Berichtswesen zu ermöglichen. Hier können letztlich die konsolidierte Bilanz des Konzerns sowie, bei Bedarf, die Bilanzen der Tochtergesellschaft abgerufen werden.

Aus dieser Übersicht wird deutlich, dass die Daten in einem Data Warehouse oft redundant gespeichert werden, was einen hohen zu sätzlichen Speicherbedarf erfordert. Andererseits bietet sich durch den Einsatz eines Data Warehouses die Möglichkeit, auf vereinheitlichten und hoch aggregierten Daten zu berichten. Dies entlastet die operativen Systeme.

SAP Business Warehouse

In der ersten Hälfte des Jahres 1997 ging das SAP Business Information Warehouse 1.2A für wenige ausgewählte Kunden an den Start. Bill Inmon hatte mit seiner CIF dazu architektonisch die Vorarbeit geleistet. SAP griff seine Idee auf und nutzte sie für die generelle Strukturierung und Modellierung des eigenen Business Warehouse. Die Prozessierung der Daten über Extraktion aus den angeschlossenen Quellsystemen bis hin zum Bereitstellen in Data Marts heißt Staging.

Die Eingangsebene der Daten bildet die Persistent Staging Area (PSA). Dies sind flache Tabellen, in denen die Daten aus dem Vorsystem unverändert abgelegt und im nächsten Schritt aus der PSA über Methoden der Extraktion, Transformation und des Ladens (ETL) an das Enterprise Data Warehouse übertragen werden.

Die Begriffsbildung des Enterprise Data Warehouses im Zusammenhang mit SAP Business Warehouse hat sich allerdings erst in den letzten Jahren etabliert und meint eine mehrstufige Schichtenarchitektur zur Modellierung und Speicherung der Daten. Kleinstes Element der Modellierung stellt das sogenannte InfoObject dar. InfoObjects können wiederum in Merkmale und Kennzahlen unterschieden werden.

Datenflussdiagramm

Wie können Sie mit BW 7.3 ein Datenflussdiagramm zur Lösung für das Fallbeispiel anlegen? Dafür wird zunächst eine Namenskonvention eingeführt, die das Anlegen und Auffinden der BW-Objekte erleichtert. Zusätzlich sind ein paar vorbereitende Arbeiten in der Data Warehousing Workbench vorzunehmen, wie das Einrichten von InfoAreas und Applikationskomponenten, die wir für die weitere Modellierung in den folgenden Kapiteln benötigen.

Namenskonvention

Für die Neuanlage von Objekten im SAP Business Warehouse hat sich die Einhaltung einer Namenskonvention bewährt, die festlegt, nach welchen Regeln der technische Name eines Objekts anzugeben ist. In der Mehrschichtenarchitektur des SAP BW hilft die Angabe der Ebene im technischen Namen, die Objekte schneller wiederzufinden, ohne quer über alle Ebenen nach dem Objekt suchen zu müssen.

Anlegen der InfoAreas

Das Anlegen der InfoAreas erfolgt durch Aufruf der Transaktion RSA1, also der Data Warehousing Workbench. Im SAP-Standard gelangen Sie mit Aufrufen der Transaktion in die InfoProvider-Ansicht.

Datenmodellierung

Schritt für Schritt und in der richtigen Reihenfolge nun die verschiedenen Objekte unseres Beispiels in einer Mehrschichtenarchitektur anzulegen, soll im Mittelpunkt der folgenden Ausführungen stehen. Zur Vereinfachung der Massenanlage für die zahlreichen Kennzahlen finden Sie eine praxiserprobte ABAP-Lösung.

Extraktion, Transformation und Laden (ETL)

Wir werden in diesem Kapitel anschauen, wie Sie die Daten aus Excel-Dateien in das BW laden können. Des Weiteren legen wir alle Transformationen an, um den Musterfall zu lösen. Zuletzt zeige ich, wie Sie die Daten im BW von den DataStore-Objekten im Propagation Layer bis zu den InfoCubes im Reporting Layer automatisiert über Prozessketten fortschreiben können, sodass sie für die Auswertung im BEx Analyzer zur Verfügung stehen.

Begriffserklärung ETL-Prozess

Wikipedia definiert den ETL-Prozess als einen Prozess, »bei dem Daten aus mehreren ggf. unterschiedlich strukturierten Datenquellen in einer Zieldatenbank vereinigt werden.

• Extraktion« beschreibt den Vorgang, wie die Daten aus einem oder mehreren Quellsystemen an das Data Warehouse übertragen werden.
• Daran schließt sich der Schritt der »Transformation« an. Die Daten müssen aus der Logik des Quellsystems in die Logik der jeweiligen Warehouse-Applikation übersetzt oder eben transformiert werden.
• Mit »Laden« ist der gesamte Prozess gemeint, bei dem die Daten per Extraktion und anschließender Transformation in das Warehouse geladen werden.

SAP BW unterstützt verschiedene Arten von Extraktoren. Sollen Daten aus einem SAP ERP-System in das BW geladen werden, werden die folgenden Extraktoren unterstützt:

• View oder Tabellenextraktor,
• Funktionsbausteinextraktor,
• Extraktor über eine SAP-Query.

Reporting

In diesem Kapitel beschreibe ich zum einen, wie Sie über Navigationsattribute auf einfache Weise zusätzliche Daten für das Reporting zur Verfügung stellen. Zum anderen zeige ich, wie Sie die Daten in den InfoProvidern mithilfe der BEx Suite ausgeben können. Sie werden erfahren, wie Sie eine Query erstellen und die Ergebnisse der Query in Excel ausgeben.

BEx Query Designer

SAP stellt zur Auswertung der Daten im SAP BW die sogenannte BEx Suite zur Verfügung, die mit der SAP GUI-Installation lokal auf Ihrem Rechner installiert wird.

Die BEx Suite ist das Standard-Tool, mit dem ein Reporting von Daten aus einem SAP BW möglich ist. Die Suite umfasst je ein Tool

• zur Query-Erstellung (BEx Query Designer),
• zur Ausgabe der Query-Ergebnisse in Excel (BEx Analyzer),
• zur Ausgabe in einem Portal (Web Application Designer ),
• zur formatierten Ausgabe im Portal (Report Designer)

BEx Analyzer

Bei dem Business Explorer Analyzer handelt es sich um ein Excel Add-in. Sie starten Excel und finden unter dem Reiter Add-Ins den Analyzer mit seinem Excel-Menü (siehe Abbildung 6.20).

Trouble-Shooting

Abschließend möchte ich Ihnen noch beschreiben, wie Sie InfoObjects aus dem Business Content aktivieren und die häufigsten Fehler, die beim Laden der Daten in unserem Beispielszenario auftreten können, beheben.

InfoObject im Business Content aktivieren

Der Business Content ist über die Data Warehousing Workbench erreichbar. Klicken Sie darin auf den Button BI Content. Sie erhalten die in Abbildung 7.1 gezeigte Sicht:

 

Fazit

Nach der Lektüre dieses Buches sind Sie in der Lage, ein einfaches SAP Business Warehouse-Datenmodell zu entwerfen, es mit Daten aus einer Excel-Datei zu beladen und die Ergebnisse mit dem BEx Analyzer in Excel anzuzeigen.

Mit SAP BW 7.3 und der Business Explorer Suite liegt ein umfassendes Software-Paket zur Datensammlung aus verschiedenen Quellsystemen, der anschließenden Transformation dieser Daten sowie deren Auswertungen in Excel oder im Internet-Browser für Fragestellungen aus dem Bereich Business Intelligence vor.