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SAP HCC Kundenschulung zumSAP® Business Information Warehouse
SAP BW-EinführungsschulungGrundlagen und Reporting,Modellierung und Datenbeschaffung
Matthias Mohr, SAP HCC TU München
Hamburg, 28.02.05-04.03.05
Ordner I
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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.
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Inhaltsübersicht
Ordner I
1. Einleitung2. Data Warehousing3. Crashkurs Reporting4. Lebenszyklus und
Projektplanung5. OLAP und OLTP6. Data Warehouse Produkte7. Business Content8. Querydefinition9. Semantische Modellierung10. Logische Modellierung11. InfoObjects12. InfoCubes
Ordner II
1. Staging von Stammdaten2. Staging von Bewegungsdaten3. Cube Copy4. InfoSpokes5. Transformationen6. Geovisualisierung7. Factless Fact Tables8. Webreporting9. R/3®-Extraktion10. R/3®-Deltadatenextraktion11. Generische R/3®-Extraktion12. Projektabschluss13. Anhang
Im Schulungsordner enthalten:- Folien aus der Schulung- Übungsaufgaben samt Lösungen- Hinweisblatt für den Dozenten- Evtl. Zusatzmaterialien
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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 sindNutzer 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-UmfeldGrundlagen des Data WarehousingArchitektur und Werkzeuge des BWReporting & WebreportingDatenmodellierungDatenfluss & DatenextraktionAdministrationAnregungen 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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Zeitplan
Mo. 10:00 – 16:00 UhrDi. 09:00 – 16:00 UhrMi. 09:00 – 16:00 UhrDo. 09:00 – 16:00 UhrFr. 09:00 – 15:00 Uhr
• Mittagessen: Gutscheine nicht vergessen• Kleine Pausen mit Kaffee und
Erfrischungsgetränken
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Einloggen leicht gemacht
• SAPLogonG11 – SAP BW 3.10
• Mandant800
• UserAUSER_5_XXmit XX = PlatzNr.von 01 bis 25 und TR
• Initialkennwortinit
• Beim ersten Anmelden bitte das Kennwort ändern und merken !
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Einleitung
BW0001
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8
Navigation im SAP BW
• SAP Easy Access Menü
• Favoriten• Transaktionscodes
– Herausfinden– Eingeben– Kombination mit /o
und /n– Technische Namen
einschalten
© SAP AG
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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
© SAP AG
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Das KISS-Prinzip
• KISS = keep it simple, stupid• Keine unnötig komplizierten Fallstudien• Prinzipien werden anhand einfacher
Beispiele verdeutlicht
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Das Konzept des Data Warehousing
BW0002
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Google-Suchergebnisse im Zeitverlauf
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
Anzahl Suchergebnisse
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Vom MIS zum Data Warehouse
MIS
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erst
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ngsn
ivea
u
1960 1970 1980 1990 2000
EUS / DSSFIS / EIS
BI & DataWarehousing
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Definitionen für Data Warehouses
1. A data warehouse is a central repositoryfor 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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Inmon-Definition: Data Warehouse
„A data warehouse is a subject-oriented, integrated, nonvolatile, time-variant collection of data in support of management’s decision”.
(Bill Inmon)
DauerhafteSammlung von Informationen
unternehmensweite Integration vonDaten
Zeitraumbezug als Bestandteil der Daten
Themenausrichtung an Sachverhaltendes Unternehmens
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Reflexion der Inmonschen Definition
subject-oriented Warum auf Kunden, Lieferanten, Produkte usw. beschränken ?
integrated Schemaintegration (Metadaten) und Datenintegration sind unverzichtbar.
time-variant „Schnappschussansicht“ historischer Daten berücksichtigt nicht:- zeitnahe Daten (z.B. Aktien)- konstante Daten (Stammdaten)
kann entfallen
beibehalten
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
Ein Data Warehouse ist ein physischer Datenbestand, der eine integrierte Sicht auf die zugrunde liegenden Datenquellen ermöglicht.
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.
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Data Warehouse: erweiterte DefinitionD
W im
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nne
Bericht-erstellung
Grafik-erstellung
Tabellen-kalkulation
Analyse-methoden
externeDatenexterne
Daten
operativeDaten
operativeDaten
DW
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Data Warehouse
Datensammlung1. themenorientiert2. integriert3. dauerhaft4. zeitbezogen
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Dreistufiges DW-Konzept
Datenbereitstellung
Datenhaltung
Informationsanalyse
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Aufbau des SAP BW
Stamm-daten
Dat
enha
ltung
BW-S
erve
rD
aten
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llung
Que
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form
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Web
Repo
rting
R/3Flatfiles
Fremdsysteme
Grafik-erstellung
Tabellen-kalkulation
ODS
Meta-daten-
Repository
OLAP-Prozessor
Staging Engine
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Aufbau des SAP BW
© SAP AG
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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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Crashkurs Reporting
BW0003
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Werkzeuge des SAP BW
AdministratorWorkbench (AWB)Administrationdes Systems
BEx AnalyzerAufbereitung undPräsentation von Reports
BEx BrowserVerwaltung undAusführen von Reports,Portalfunktion
Die wichtigsten Werkzeuge:
BEx Query DesignerDefinition von Reports
Web Application DesignerErstellung von Web Applications
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Business Explorer (BEx)
© SAP AG
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Multidimensionale Datenstrukturen
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Multidimensionalität
Vertriebsweg
Zeit
Sparte
Weitere Dimensionen sindnicht darstellbar:
• VkOrg• Material• Auftraggeber
Umsatz:2 Mio.
Matrixelement mitKennzahl(en)
Dimension / Merkmal
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Merkmal oder Dimension ?
Dimension Lehrstuhl
DimensionVeranstaltung
Note:2,3
Matrixelement mit Kennzahl(en)
510A 510B 510C 510H
39443
5577
Entwurf
Makro
SAP
InfoCube mit Dimensionen (klassisch)
Dimension Zeit mit demMerkmal Semester
DimensionVeranstaltung
mit den MerkmalenVeranstaltung und
Lehrstuhl
Note:2,3
Matrixelement mit Kennzahl(en)
SS 01 WS01/02 SS 02 WS
02/03
394435
577
Entwurf(510H)
Makro(510B)
SAP(510H)
InfoCube mit Merkmalen in Dimensionen (SAP BW)
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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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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 OLAP-Prozessor weitergegeben und von diesem interpretiert und auf den Datenbestand angewendet.
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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 Buchhaltungs-Belege 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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Bereiche einer Query
© SAP AG
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Lebenszyklus eines Data Warehouse
BW0004
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The Business Dimensional Life Cycleas Course Structure
time
by R. Kimball, modified
Bus
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Pro
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Pla
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Technical Architecture
Design
Product Selection & Installation
Dimensional Modeling
Physical Design
Data Staging Design &
Development
End-user Application
Specification
End-user Application
Development
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Project Management
technically oriented lessons
management oriented lessons
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Project Planning & Management
• Project definition and scoping• Development of Project Plan• Parties involved
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Technical Architecture Design
Product Selection & Installation
Dimensional Modeling Physical Design Data Staging Design & Development
End-user Application Specification
End-user Application Development
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Project Management
Pro
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Business Requirements Definition
• Gathering requirements• Define Terminology
Pro
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Technical Architecture Design
Product Selection & Installation
Dimensional Modeling Physical Design Data Staging Design & Development
End-user Application Specification
End-user Application Development
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Project Management
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Technical Architecture Design
• Introducing Architecture• Back Room Technical Architecture• Architecture for the Front Room• Infrastructure and Metadata
Pro
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Product Selection & Installation
Dimensional Modeling Physical Design Data Staging Design & Development
End-user Application Specification
End-user Application Development
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Project Management
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Technical Architecture Design
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Product Selection & Installation
• Evaluating products• Choosing a product• Features of SAP BW• Installation Procedure
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Dimensional Modeling Physical Design Data Staging Design & Development
End-user Application Specification
End-user Application Development
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Project Management
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Technical Architecture Design
Product Selection & Installation
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Dimensional Modeling
• Designing dimensional models• Semantic, logical and physical data models• Fact table grain• Special fact types (non/semi additive)• Specialities in modeling
Pro
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Technical Architecture Design
Product Selection & Installation
Physical Design Data Staging Design & Development
End-user Application Specification
End-user Application Development
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Project Management
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Dimensional Modeling
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Physical Design
• Physical structures necessary tosupport logical database design
• Naming standards• Physical file locations• Setting up database environment• Indexing• Partitioning
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Technical Architecture Design
Product Selection & Installation
Data Staging Design & Development
End-user Application Specification
End-user Application Development
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Project Management
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Dimensional Modeling Physical Design
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Data Staging Design and Development
• Extraction, Transformation and Loading
• Data Quality• Initial population load• Regular, incremental loads
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Product Selection & Installation
End-user Application Specification
End-user Application Development
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Project Management
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Dimensional Modeling Physical Design Data Staging Design & Development
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End-User Application Specification & Development
• Standard vs. user-defined reports
• Geovisualization• Web Reporting
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Product Selection & Installation
End-user Application Specification
End-user Application Development
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Project Management
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Dimensional Modeling Physical Design Data Staging Design & Development
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Deployment, Management & Growth, Replacement
• User support structures• Training measures• Performance metrics• Replacement
considerations
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Technical Architecture Design
Product Selection & Installation
End-user Application Specification
End-user Application Development
Project Management
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Dimensional Modeling Physical Design Data Staging Design & Development
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Pro
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Technical Architecture Design
Product Selection & Installation
End-user Application Specification
End-user Application Development
Project Management
Bus
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Dimensional Modeling Physical Design Data Staging Design & Development
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Rep
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men
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Example Course
Strengths and weaknesses of Data Warehouse products
ETL (Flatfiles, R/3), ABAP™
Formulas, Web reporting, Maps
Extended Star schema, Snowflaking, Factless
fact tables, Galaxy
Project team Role Play
Interviews, questionnaires
End users, Work places, Key words, Training concepts
Investment appraisal,
License costs
Client server Architecture,SAP Web AS
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Data Warehouse Projektplanung
BW0005
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Vorbereitung des Unternehmens
• Sponsor finden• Fachliche Rechtfertigung suchen• Machbarkeitsstudie anfertigen• Verhältnis zwischen Fachabteilung und IT• Analytische Arbeitsweise verstehen
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Projektumfang
• Welche Inhalte sollen berücksichtigt werden ?
• Welche organisatorischen Einheiten sind involviert ?
• Art der Daten• Zeitrahmen• Budget
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Projektumfang
Regionen
Funk
tione
n
Abteilu
ngen
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Rechtfertigung
• DW-Projekt ist kein Selbstzweck• Kosten-Nutzen-Analyse• Messung der Kosten ?• Messung des Nutzens ?
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Projektteam
• Einbeziehung vieler Organisationseinheiten
• Unterschiedliche fachliche Disziplinen• Rollenverteilung• Verfügbarkeit der Projektmitglieder
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Projektteam: Typische Rollen
IT-AbteilungFachabteilungSystemanalytiker:
Übersetzer der fachlichenAnforderungen in die IT-Welt
Benutzer: frühesEinbeziehen der
Benutzer führt zuhöherer Akzeptanz
Sponsor: Fürsprecherdes Projekts
Projektmanager:kommuniziert mit
Fachabteilungen undTechnikern
Datenmodellierer:setzt Anforderungen inlogische Modelle um
Anwendungsentwickler:entwickelt und supportet
Endbenutzer-anwendungen
Support: oft einMitarbeiter, der aucheiner anderen Rolle
zugewiesen ist
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Projektplan
• Planung• Steuerung• Kontrolle Fans Front Office Coaches Regular Line-Up Special Teams
Project Task Bus
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Dat
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ard
DW
QA
Ana
lyst
PROJECT MANAGEMENT AND REQUIREMENTSPROJECT DEFINITION
1 Assess Data Warehousing Readiness 2 Develop Preliminary Project Scope 3 Build Business Justification
PROJECT PLANNING & MANAGEMENT1 Establish Project Identity 2 Identify Project Resources 3 Prepare Draft Project Plan 4 Conduct Project Team Kick-Off & Planning 5 Revise Project Plan 6 Develop Project Communication Plan 7 Develop Program to Measure Success 8 Develop Process to Manage Scope 9 Ongoing Project Management
USER REQUIREMENT DEFINITION1 Identify and Prepare Interview Team 2 Select Interviewees 3 Schedule Interviews
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OLTP und OLAP Systeme
BW0006
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OLTP-Systeme
Operative Systeme
Data Warehouse ...
Reservie-rungs-system
Auftrags-verarbeitung ...
Reservie-rungs-system
Auftrags-verarbeitung
Personal-ver-
waltung
Personal-ver-
waltung
Quelle: In Anlehnung an http://www.educeth.ch/informatik/vortraege/olap/docs/olap.ppt
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Unterschiede zwischen transaktions-orientierten und analyseorientierten Systemen
Transaktionsorientierte SystemeOperative Systeme
Auswertungsorientierte Systeme
Weniger häufige, komplexe Anfragen
Grosse Datenmengen je Anfrage
Häufige, einfache Anfragen
Kleine Datenmengen je Anfrage
Schnelle Kalkulation wichtigSchneller Update wichtig
Paralleles Ausführung von OLAP-Anfragen auf operationalen Datenbe-ständen könnte Leistungsfähigkeit der OLTP-Anwendungen beeinträchtigen
Operieren auf aktuellen und historischen Daten
Operieren hauptsächlich auf aktuellen Daten
Datenbanksystem kann nicht gleichzeitig für OLTP- und für OLAP-Anwendungen optimiert werden
OLTP(Online Transaction Processing)
OLAP(Online Analytical Processing)
Quelle: In Anlehnung an http://www.educeth.ch/informatik/vortraege/olap/docs/olap.ppt
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OLTP vs. OLAP
OLTP OLAP Ziel Effizienz durch Automation Wettbewerbsvorteile durch
Wissensgenerierung Inhalt der Daten Anwendungsbezogen,
funktionsbezogen Themenbezogen
Art der Daten Transaktionsdaten Aggregierte Daten Alter der Daten Aktuell, zeitnah: 30-60 Tage Historisch (oft 8-10 Jahre alt),
aktuell, zukünftig Datenvolumen Klein Sehr umfangreich Hauptfunktionalität Häufige Änderungen Zeitabhängige Auswertungen Datenintegration Wenig mit anderen
Anwendungen integriert Integrierte Daten aus einer Menge von Anwendungen
State of the Art beim Datenbanksystem
Relationale Datenbanken Relationale und multi-dimensionale Datenbanken
Datenmodell Normalisiert (häufig 3. Normalform)
Denormalisiertes Datenmodell
Modellierungsmethode Entity relationship Modell Multidimensionales Datenmodell
Erlaubte Operationen auf den Datenbestand
Einfügen, Aktualisieren, Löschen, Lesen
Lesen
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Data Warehouse Produkte
BW0007
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DW-Lösungen und Anbieter
http://www.barc.de
Hersteller Produkt Version Ascential DataStage 6.0
Business Objects Data Integrator 6.0
Cognos DecisionStream 7.1
Hummingbird ETL 5
IBM DB2 Warehouse Manager 8.1
Informatica PowerCenter 6
Microsoft SQL Server 2000
MicroStrategy 7i 7i
NCR Teradata V2 R5.0
Oracle 9i 9i R2
Sagent Solution 4.5
Sand Analytic Server 3.0
SAP Business Information Warehouse 3.1 C
SAS System 8
Sybase IQ 12.4.3
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OLAP-Anbieter und -Produkte
1. Hyperion Solutions (Essbase, Wired)
2. Oracle (Express)3. Cognos (PowerPlay)4. MicroStrategy
(MicroStrategy)5. Microsoft (OLAP-Server)6. Business Objects
(Business Objects)* Quelle: The OLAP Report
(www.olapreport.com)
Die 6 OLAP-Anbieter mit dem grössten Marktanteil in 1999 *:
Weitere OLAP-Server:• IBM (DB2 OLAP Server)• Applix (iTM1)• ...
Weitere OLAP-Frontends:• Temtec (Executive Viewer)• ...
Weitere OLAP-Anbieter:• Brio Technology• Pilot Software• SAS Institute• ...
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„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/3-Geschäftsprozessen
• Business Content ist auf R/3-Strukturen ausgerichtet
• Optimale Leistung in Zusammenarbeit mit R/3 (spezielle Extraktoren usw.)
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Business Content
BW0008
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61
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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Inhalt des Business Content
© SAP AG
© SAP AG, Marianne Kollmann, Product Management BI
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63
Inhalt des Business Content
© SAP AG
© SAP AG, Marianne Kollmann, Product Management BI
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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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Numbers of SAP BW Business Content Objects
BI Content 3.2 Add-On
InfoObjects 11.772 ODS objects 349 InfoCubes 605 MultiCubes 121 Roles 861 Queries 3.299 Workbooks 1.979
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Arbeiten mit dem Business Content
BusinessContent
OhneAnpassungverwenden
Verfeinerungoder
Vergröberung
Vorlage füreigenen
Business Content
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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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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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Werkzeuge des SAP BW
AdministratorWorkbench (AWB)Administrationdes Systems
BEx AnalyzerAufbereitung undPräsentation von Reports
BEx BrowserVerwaltung undAusführen von Reports,Portalfunktion
Die wichtigsten Werkzeuge:
BEx Query DesignerDefinition von Reports
Web Application DesignerErstellung von Web Applications
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Administrator Workbench
© SAP AG
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Metadaten
Daten über Daten
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Was sind Metadaten ?
• Informationen über die Datenstrukturen und ihre Beziehungen sind „Daten über Daten“ und werden als Metadaten bezeichnet
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Technische und fachliche Metadaten• Technische Metadaten
beinhalten Informationen über das Data Warehouse, die von DW-Administratoren 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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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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Common Warehouse Metamodel (CWM™)
„The CWM™ is a specification that describes metadata interchange among data warehousing, business intelligence, knowledge management and portal technologies.“
Aus: www.omg.org/cwm
• Object Management Group (OMG)http://www.omg.org
• Common Warehouse Metamodelhttp://www.omg.org/cwm– Spezifikation– Artikel und Links
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Querydefinition
BW0009
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Metaobjekte: Query
InfoProviderQuerydefinition liefertDaten 0,n1,1Arbeitsmappe
(xls-Datei)
einge-betteteQuery
0,n0,m
alsView
speich-ern
View
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InfoProvider als Report-Grundlage I
InfoCube ODS Merkmal mit Stammdaten InfoSet Virtueller Cube MultiProvider
InfoCube ODS Merkmal mit Stammdaten
InfoProvider DataTargets
Reporting
Datenladen
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InfoProvider als Report-Grundlage II
© SAP AG
No
Dat
a
With
Dat
a
Master Data
Basic InfoCube
MultiProvider
InfoSet
InfoProvider InterfaceODS Object
OLAP Engine
BusinessExplorer
Virtual InfoCube
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80
BEx Symbolleiste
© SAP AG
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81
Symbolleiste des Query Designers
© SAP AG
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82
Querydefinition per Drag & Drop
© SAP AG
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83
Definition einer Formel
© SAP AG
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Einige wichtige Elemente einer Querydefinition
• Merkmale einfügen• Kennzahlen einfügen• Freie Merkmale• Filtermerkmale• Eigenschaften von
Merkmalen• Formel-Kennzahlen
© SAP AG
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Zusammenfassung: Ablauf Querydefinition
Sie definieren Queries, indem Sie:
1. einen InfoProvider auswählen, zu dem die Query definiert wird2. wiederverwendbare Strukturen auswählen, die bereits Merkmals- oder Kennzahlkombinationen
enthalten (z.B. Deckungsbeitragsschema)3. Merkmale aus dem InfoProvider auswählen4. ausgewählte Merkmale auf Merkmalswerte, Merkmalswertintervalle oder Hierarchieknoten einschränken5. Variablen für Merkmalswerte, Hierarchien, Hierarchieknoten, Formeln und Texte verwenden bzw. bei
Bedarf neue Variablen definieren6. Kennzahlen aus dem InfoProvider auswählen7. berechnete Kennzahlen formulieren8. Kennzahlen durch die Kombination mit Merkmalen einschränken9. Ausnahmezellen definieren10. 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 dieQuerydaten 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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Exception Reporting
BW0029
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87
Exception Reporting: Prozess
© SAP AG
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88
Schritt für Schritt
1. Exception definieren2. Output: Farbliche Hervorhebungen im
Query-Arbeitsblatt3. Reporting Agent Einstellungen definieren4. Einplanen5. Output: Alert Monitor und Nachrichten
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Datenmodellierungfür Data Warehouses
BW0010
„At its current state of development, dimensional modelling is still more of an art than a science.“
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ARIS-Modell
Quelle: Scheer, Wirtschaftsinformatik
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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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Ausgewählte Entwurfsmethoden
Entwurfsebene Entwurfsmethoden Konzeptueller (semantischer) Entwurf
Semantisches Data Warehouse Modell Multidimensionales ERM Dimensional Fact Modeling Application Design for Analytical Processing Technologies
Logischer Entwurf Starschema Erweitertes SAP-Starschema Fact/Constellation Schema Galaxy Schema Snowflake Schema Partial Snowflake Schema
Physischer Entwurf Speicherungsstrukturen Zugriffsmechanismen Datenbanktuning usw.
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Multidimensionales ERM (MERM)
• abgeleitet aus ERM• neu: Faktenrelation, Dimensionsfeld,
hierarchische Beziehung• Prinzip der Minimalität• daher nur 5 Metaobjekte:
Name
ZentraleFaktenrelation
Name
Dimensions-feld
Name
Variable oderAttribut
HierarchischeBeziehung Beziehung
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Vom ERM zum MDM
Transaktionale Strukturenin analytische abbilden
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95
3 Schritte-Methode
Schritt Bezeichnung Beschreibung 1 Geschäftsprozesse identifizieren Aufspaltung eines ERM in einen oder
mehrere Geschäftsprozesse 2 Faktenrelation erzeugen n-m-Beziehungen zwischen starken Entitäten
ergeben die Faktenrelation, die numerischen Attribute sind Kandidaten für Kennzahlen
3 Dimensionen bilden Inhaltliche Zusammenfassung der verbleib-enden Entitäten zu Gruppen, die von starken Entitäten dominiert werden
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1. Geschäftsprozesse identifizieren
0,m
Bundesland,Bezeichnung
Semester,Beginn, Ende
BundeslandZeitabh.Länder-daten
Semester0,n
Land, Semester,Fachbereich, #Diplomarbeiten,
#Studenten, #Promotionen,Landesmittel, Drittmittel
Fachbereich
0,nFachbereich,Bezeichnung
Land liegt in
1,1
1,n
Land,Bezeichnung
Prozess „universitäres Geschehen“
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97
2. Überschneidungsentitäten suchen
0,m
Bundesland,Bezeichnung
Semester,Beginn, Ende
BundeslandZeitabh.Länder-daten
Semester0,n
Land, Semester,Fachbereich, #Diplomarbeiten,
#Studenten, #Promotionen,Landesmittel, Drittmittel
Fachbereich
0,nFachbereich,Bezeichnung
Land liegt in
1,1
1,n
Land,Bezeichnung
zentraleÜberscheidungsentität
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98
Beispiel für eine Überschneidungsentität
Customer
Material Sales Person
Material group Sales Department
Customer noCustomer nameCityRegion
Material noMaterial nameMaterial type color price
Material group noMaterial group name....
Sales TransactionDateCustomer noMaterial noSales pers noAmountQuantityCurrency
Sales pers. noSales pers. name.......
Sales dep. noSales dep. location.......
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3. Dimensionen bilden
0,m
Bundesland,Bezeichnung
Semester,Beginn, Ende
BundeslandZeitabh.Länder-
datenSemester0,n
Land, Semester,Fachbereich, #Diplomarbeiten,
#Studenten, #Promotionen,Landesmittel, Drittmittel
Fachbereich
0,nFachbereich,Bezeichnung
Land liegt in
1,1
1,n
Land,Bezeichnung
Dimension „Region“
Dimension„Fachbereich“
Dimension „Zeit“
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100
Bildung von Dimensionen
Sales Rep ID
LastNameSalesDep
Material ID
Material NameMaterial TypeMaterial Group
Customer ID
Customer NameCityRegionOffice Name
Time Code ID
YearFiscal YearQuaterMounthDay of the Week
Material IDSales Rep IDTime Code IDCustomer IDSales AmountQuantityUnit Price
Time DimensionCustomer Dimension
Sales Org DimensionMaterial Dimension
FACT??
Customer
City
Region
Material Group
Sales order
Price
Sales Person
Sales Dept.
Sales Dept. Loc.
Material
Material TypeColor
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101
MERM
Bundesland,Bezeichnung
Semester,Beginn, Ende
#Diplomarbeiten, #Studenten,#Promotionen, Landesmittel,
Drittmittel
Fachbereich
Fachbereich,Bezeichnung
Land
Land,Bezeichnung
SemesterBundesland Länder-daten
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102
Granularität
Wie detailliert sind die Daten ?
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103
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
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104
Relativ hohe Granularität
Bundesland,Bezeichnung
#Diplomarbeiten, #Studenten,#Promotionen, Landesmittel,
Drittmittel
Land
Land,Bezeichnung
Bundesland Länder-daten
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105
Relativ niedrige Granularität
#Diplomarbeiten, #Studenten,#Promotionen, Landesmittel,
Drittmittel
Land
Land,Bezeichnung
Länder-daten
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106
Logische Datenmodellierung
BW0011
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107
Ausgewählte Entwurfsmethoden
Entwurfsebene Entwurfsmethoden Konzeptueller (semantischer) Entwurf
Semantisches Data Warehouse Modell Multidimensionales ERM Dimensional Fact Modeling Application Design for Analytical Processing Technologies
Logischer Entwurf Starschema Erweitertes SAP-Starschema Fact/Constellation Schema Galaxy Schema Snowflake Schema Partial Snowflake Schema
Physischer Entwurf Speicherungsstrukturen Zugriffsmechanismen Datenbanktuning usw.
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108
Physische Umsetzung im Data Warehouse System
Physisch multidimensionale Data Warehouse Systeme
• Datenbank- und Speicher-strukturen 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 Dimensions-tabellen
• Verbindung über Schlüssel• Beispiel: SAP BW
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109
Klassisches Starschema
• Auf das Starschema sind sehr effektive Abfragen möglich
• Es ist sehr einfach zu verstehen• Flexibilität ?
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110
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 Dimensions-
entitäten werden zu Feldern der Dimensionstabellen
• Jeder Datensatz der Dimensionstabelle bekommt eine eindeutige Dimensions-ID zugewiesen
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111
Starschema
Kennzahlen
Faktentabelle
Dimensions-attribute
Dimension 2
Dimensions-attribute
Dimension 1
Dimensions-attribute
Dimension 3
Dimensions-attribute
Dimension 4
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112
Probleme beim klassischen Starschema
• keine Unterstützung der Mehrsprachigkeit• Alphanumerische Fremdschlüssel• keine Unterstützung von zeitabhängigen
Stammdaten• Hierarchiebeziehungen müssen als
Attribute einer Dimensionstabelle modelliert werden
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113
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
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114
Erweitertes Starschema
© Michael Hahne 2003
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115
• Lösungsabhängige Daten:Fakten- und Dimensionstabellen
Lösungsabhängige und –unabhängige Daten
• Lösungsunabhängige Daten:Merkmale
G e biet 1 G eb iet 2 G eb ie t 3
B ezir k 1
G e biet 3 a
B ez irk 2
Reg ion 1
G eb iet 4 G e b iet 5
B ez ir k 3
R eg ion 2
G e b iet 6
B ez ir k 4
G e b iet 7 G e biet 8
B ez irk 5
R eg ion 3
V ertrieb s org an is at io n
M a t e r i a l G r o u p
M a t e r i a l H i e r a r c h y T a b l e
M a t e r i a l N u m b e rL a n g u a g e C o d e
M a t e r i a l N u m b e rL a n g u a g e C o d e
M a t e r i a l N a m e
M a t e r i a l T e x t T a b l eM a t e r i a l _ D i m e n s i o n _ I D
M a t e r i a l N u m b e r
M a t e r i a l D i m e n s i o n T a b l e
M a t e r i a l M a s t e r T a b l e
M a t e r i a l N u m b e rM a t e r i a l N u m b e r
M a t e r i a l T y p e
M a t e r i a lM a t e r i a l D i m e n s i o n D i m e n s i o n
© SAP AG
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116
Surrogat ID (SID)
• Künstlicher Primärschlüssel• 4-Byte-Ganzzahl• technische Verknüpfung zwischen
InfoCube und Merkmal• technische Verknüpfung zwischen
Merkmal und zugehörigen Attributs-, Text- und Hierarchietabellen
• technischer Schlüssel statt Produktivschlüssel
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117
SID-Tabellen
Text
SID Tables
Master
Hierarchies
Hierarchies
Master
SID Tables
Text
Hierarchies
Master
SID Tables
Text
Hierarchies
Master
SID Tables
Text
Hierarchies
Master
SID Tables
Text
Hierarchies
Master
SID Tables
Text
Text
SID Tables
Master
Hierarchies
Text
SID Tables
Master
Hierarchies
Text
SID Tables
Master
Hierarchies
DimensionTable
Text
SID Tables
Master
Hierarchies
DimensionTable
DimensionTable
DimensionTable
DimensionTable
Hierarchies
Master
SID Tables
Text
FACT
© SAP AG
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118
SID-Tabellen
SID Tables andInfoCube Access
(1) Fact Table(1) Fact Table
(2) Dimension Tables(2) Dimension Tables
(3) time-independent-SID(3) time-independent-SID(4)(4) time-dependent-SIDtime-dependent-SID(5) ‘traditional‘ SID (5) ‘traditional‘ SID
11
22
22
22
22 3 355
4 4
3 3
5555
5555
55
55
55
55
3 3 3 35555
5555
4 4
3 3
5555
5555
© SAP AG
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119
InfoObjects
BW0012
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120
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
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121
InfoAreas für InfoObjects und InfoCubes
© SAP AG © SAP AG
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122
Anwendungskomponente für InfoSources
© SAP AG
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123
InfoObjects
Merkmal-InfoObject• z.B. Kunde, Produkt
Kennzahl-InfoObject• z.B. Umsatz, Kosten• möglichst numerisch
und additiv
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124
Kennzahlen
Faktentabelle
Dimensions-attribute
Dimension 2
Dimensions-attribute
Dimension 1
Dimensions-attribute
Dimension 3
Dimensions-attribute
Dimension 4
Vom Starschema zum InfoObject
TexteAttribute
Hierarchien
• 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
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125
Wichtige Eigenschaften von Merkmalen
• Bezeichnung• Datentyp• Länge• Stammdaten
– Texte– Attribute– Hierarchien
© SAP AG
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126
Kennzahlen: Datentypen
Aus: http://www.dpunkt.de/leseproben/3-89864-179-1/Kapitel_6.pdf
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127
Merkmale: Datentypen
Aus: http://www.dpunkt.de/leseproben/3-89864-179-1/Kapitel_6.pdf
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128
Texte und Attribute: Felder
Texte• Kurz: 0TXTSH• Mittel: 0TXTMD• Lang: 0TXTLN
Attribute• Jedes Attribut zu
einem Merkmals-InfoObject ist selbst ein InfoObject (Merkmal oder Kennzahl)
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129
Ablauf beim Anlegen von InfoObjects
1. InfoObject anlegen2. Prüfen: InfoObject wird auf syntaktische
Korrektheit geprüft3. Sichern: Definition wird gesichert4. Aktivieren: Datenbanktabellen werden
generiert
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130
InfoCubes
BW0013
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131
InfoCubes
• zentrale Datenspeicher im SAP BW• aufgebaut aus Merkmalen und
Kennzahlen• maximal 233 Kennzahlen• ca. 3.224 Merkmale möglich
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132
Metaobjekte: InfoProvider
InfoProviderQuerydefinition liefertDaten 0,n1,1Arbeitsmappe
(xls-Datei)
einge-betteteQuery
0,n0,m
alsView
speich-ern
View
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133
Aufbau eines InfoCube
Dimension Lehrstuhl
DimensionVeranstaltung
Dimen
sion S
tude
nt
Note:2,3
Matrixelement mit Kennzahl(en)
510A 510B 510C 510H
394435
577
Entwurf
Makro
SAP
InfoCube mit Dimensionen (klassisch)
Dimension Zeit mit demMerkmal Semester
DimensionVeranstaltung
mit den MerkmalenVeranstaltung und
Lehrstuhl
Dimen
sion S
tude
nt
mit dem
Merk
mal St
uden
t
Note:2,3
Matrixelement mit Kennzahl(en)
SS 01 WS01/02 SS 02 WS
02/03
394435
577
Entwurf(510H)
Makro(510B)
SAP(510H)
InfoCube mit Merkmalen in Dimensionen (SAP BW)
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134
Schritt für Schritt zum InfoCube
1. InfoCube erstellen2. Kennzahlen hinzufügen3. Merkmale hinzufügen4. Dimensionen erzeugen5. Merkmale in Dimensionen einordnen6. Prüfen, sichern, aktivieren
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135
Line Item und Hohe Kardinalität
Line Item:Sehr wenige Ausprägungen des InfoObjects, z.B. Auftragsnummer in einem Auftrags(detail)cube Keine Dimensionstabelle, direkte Integration des InfoObjects in den InfoCube
Hohe Kardinalität:Sehr viele Einträge in dieser Dimension (min. 20 % der Anzahl Datensätze der Faktentabelle) Andere Indizierung
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136
Objektdokumentation
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137
Was kann dokumentiert werden ?
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138
Dokumentationen
• Mögliche Formate– Text (.TXT) – HTML – MS Word (.DOC) – MS Power Point (.PPT) – MS Excel (.XLS) – GIF – JPG
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139
SAP HCC Kundenschulung zumSAP® Business Information Warehouse
SAP BW-EinführungsschulungGrundlagen und Reporting,Modellierung und Datenbeschaffung
Matthias Mohr, SAP HCC TU München
Hamburg, 28.02.05-04.03.05
Ordner II
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140
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.
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Inhaltsübersicht
Ordner I
1. Einleitung2. Data Warehousing3. Crashkurs Reporting4. Lebenszyklus und Projektplanung5. OLAP und OLTP6. Data Warehouse Produkte7. Business Content8. Querydefinition9. Semantische Modellierung10. Logische Modellierung11. InfoObjects12. InfoCubes
Ordner II
1. Staging von Stammdaten2. Staging von Bewegungsdaten3. Cube Copy4. InfoSpokes5. Transformationen6. Geovisualisierung7. Factless Fact Tables8. Webreporting9. R/3®-Extraktion10. R/3®-Deltadatenextraktion11. Generische R/3®-Extraktion12. Projektabschluss13. Anhang
Im Schulungsordner enthalten:- Folien aus der Schulung- Übungsaufgaben samt Lösungen- Hinweisblatt für den Dozenten- Evtl. Zusatzmaterialien
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142
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 sindNutzer 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-UmfeldGrundlagen des Data WarehousingArchitektur und Werkzeuge des BWReporting & WebreportingDatenmodellierungDatenfluss & DatenextraktionAdministrationAnregungen 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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Zeitplan
Mo. 10:00 – 16:00 UhrDi. 09:00 – 16:00 UhrMi. 09:00 – 16:00 UhrDo. 09:00 – 16:00 UhrFr. 09:00 – 15:00 Uhr
• Mittagessen: Gutscheine nicht vergessen• Kleine Pausen mit Kaffee und
Erfrischungsgetränken
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Einloggen leicht gemacht
• SAPLogonG11 – SAP BW 3.10
• Mandant800
• UserAUSER_5_XXmit XX = PlatzNr.von 01 bis 25 und TR
• Initialkennwortinit
• Beim ersten Anmelden bitte das Kennwort ändern und merken !
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Stagingszenarien
BW0014
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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
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Stagingszenarien: Überblick
ohne persistenteDatenablage
mit persistenterDatenablage
InfoCube/ODS RemoteCube
Quellsystem RemoteCube
Quellsystem PSA InfoCube ODS InfoCube
Quellsystem PSA ODS
InfoCube
InfoCube InfoCube
Quellsystem PSA ODS
Stagingszenarien
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Nicht persistente Stagingszenarien mit RemoteCubes
© SAP AG
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Persistentes Stagingszenario
Quell-system
PSA
InfoCube
InfoObjects(Merkmale)
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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
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Laden von Stammdaten:Flexibles Master Data Staging
BW0015
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Daten im SAP BW
Daten im BW
MetadatenAnwendungs-daten
fachlicheMetadaten
technischeMetadaten
Bewegungs-daten Stammdaten
Attribute Texte Hierarchien
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Anforderungen an dasFlatfile-Quellsystem
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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: JJJJMMDDZeitangaben: hhmmss
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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 …
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Struktur der Attribute-Flatfiles
Schlüssel Klammerung Datumvon
Datumbis
Attribut 1 Attribut 2 ...
optional optional optional
Für Fallstudie relevante Felder
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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
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Struktur der Texte-Flatfiles
Schlüssel Klammer-ung
Datumvon
Datumbis
Kurz-text
optional optional optional
Mittel-text
Lang-text
Sprache
Für Fallstudie relevante Felder
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Vorgehensweise
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Fortschreibungsarten
Flexible Fortschreibung• Bewegungsdaten• Stammdaten
= mit Fortschreibungsregeln
(= Bewegungsdaten-InfoSources in BW-Release 2.X)
Direkte Fortschreibung• Nur Stammdaten
= ohne Fortschreibungs-regeln
(= Stammdaten-InfoSources in BW-Release 2.X)
Einfacher, daher vorzuziehen, wenn keine Transformationen in den Fortschreibungsregeln benötigt werden.
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Datenfluss bei flexibler Fortschreibung
© SAP
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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.
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Schritt für Schritt Stammdaten laden
1. Merkmal als Datenziel einfügen2. InfoSource für Stammdaten definieren3. Quellsystem und DataSource(s)
zuweisen4. Transferstruktur und Übertragungsregeln
pflegen5. Fortschreibungsregel anlegen6. InfoPackage anlegen und einplanen
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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.
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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.
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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.
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Übertragungsregeln
Übertragungs-regeln
Feld in Feldschreiben konstanten Wert
zuweisenABAP-Routine
Formel
© SAP AG
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Datenfluss
1
2
3
4
5
© SAP AG
6
7
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InfoPackage anlegen und einplanen
• Datenanforderung• beinhaltet diverse Parameter für den
Upload• können per Jobverwaltung eingeplant und
terminiert werden
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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. © SAP AG
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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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Laden von Bewegungsdaten
BW0016
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Daten im SAP BW
Daten im BW
MetadatenAnwendungs-daten
fachlicheMetadaten
technischeMetadaten
Bewegungs-daten Stammdaten
Attribute Texte Hierarchien
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Struktur der Bewegungsdaten-Flatfiles
Merk-mal 1
Merk-mal 2
Merk-mal n...
Kenn-zahl 1
Kenn-zahl 2
Kenn-zahl n...
Merkmale Kennzahlen
• Reihenfolge ist konsequent einzuhalten• Möglichst keine Überschriften• Datumsangaben im Format JJJJMMDD
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Datenfluss
Extraktstruktur
Dat
aSou
rce
Que
llsys
tem
Selektion von Feldern
Transferstruktur
Flatfile mitBewegungs-
daten
Extraktstruktur
Selektion von Feldern
Transferstruktur
Kommunikations-struktur
Übertragungsregeln Übertragungsregeln
Info
Sour
ce
Fortschreibungsregeln
Dat
enzi
el In
foC
ube
PSA PSA
keine Modifikationkeine Modifikation
PSA
Flatfile mitStammdaten
Extraktstruktur
Selektion von Feldern
Transferstruktur
Kommunikations-struktur
Übertragungsregeln
PSA
keine Modifikation
Mer
kmal
Flatfile mitBewegungs-
daten
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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.
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Schritt für Schritt Bewegungsdaten laden
1. InfoSource für Bewegungsdaten definieren (flexible Fortschreibung)
2. DataSource(s) zuweisen3. Transferstruktur und Übertragungsregeln
pflegen4. Fortschreibungsregel pflegen5. InfoPackage anlegen und einplanen
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Cube Copy
BW0017
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Cubestruktur kopieren
Daten kopieren
Cube Copy: Konzept
Cube A
Export-DataSource
InfoSource Fortschreibungsregel
Cube B
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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_EKFExport-InfoSource: 8AYXX_EKF
Quelle: http://help.sap.com/saphelp_bw31/helpdata/de/ad/6b023b6069d22ee10000000a11402f/frameset.htm
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181
InfoSpokes und Open Hub Service
BW0018
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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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183
Transformationen beim Datenladen
BW0020
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184
Transformationen in den Übertragungsregeln
1. Feld 1:1
2. Konstante
3. ABAP-Routine
4. Formel
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185
Konstante
Evtl. mit Wertehilfe
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186
Formel
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187
ABAP-Routine
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188
Geovisualisierung
BW0019
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Bilder sagen mehr ...
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... als tausend Worte
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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.
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192
Schritt für Schritt Landkarten erzeugen
1. Merkmal als georelevant kennzeichnen2. Geodaten ins BW laden3. BEx Map in Query einfügen
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Schritt 1: Geomerkmal kennzeichnen
• Zuerst werden die georelevanten Merkmale (z.B. Region) in der InfoObject-Pflege als Geomerkmal gekennzeichnet.
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194
Statische und dynamische Geomerkmale
• Statisches GeomerkmalEin 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 GeomerkmalEin 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.
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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 Sozial struktur, 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.
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196
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
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197
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
010203...
BavariaBremenHamburg...
Region: *.dbf
...
...
...
...
BerlinHamburgBavaria...
050301...
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198
Vom Shapefile zur Landkarte
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199
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.
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200
Factless Fact Tables
BW0021
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201
Universitäre Wahlen
• Ein Kunde hat• in einem Jahr• in einem Land• eine Niederlassung (oder nicht).
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202
Merkmale & Kennzahlen
Merkmale1. Kunde2. Land3. Jahr
Kennzahlen• ?
Fakten
-
Kunde
Kunde Land
Land
Zeit
Jahr
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203
Abbildung von Factless Fact Tables
Theoretisch• Faktentabelle enthält
keine Kennzahlen• Faktentabelle besteht
lediglich aus Fremd-schlüsseln (auf die Dimensionstabellen)
SAP BW• Faktentabelle muss
mindestens eine Kennzahl enthalten
• Integration einer Dummy-Kennzahl (=1)
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204
Vorgehensweise
1. Eine numerische, ganzzahlige Dummy-Kennzahl 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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205
Webreporting
BW0022
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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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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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208
Grundlagen und Architektur
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209
Web Application Server Architecture
WEB Browser
HTTP
ITS Web Serv.
ITS• Mainly used for web-enabling of existing SAP applications
• Dynpro-based
• SAP BW used ITS only as a gateway (WEBRFC)
• ITS Flow Logic was only used in special cases
mySAP WAS• Enhanced scalability, performance, and robustness
• Generation of charts and maps on Internet Graphic Server (IGS)
• Support of background processing
• BEx Mobile Intelligence
• Easy administration
SAP BW 3.0 with mySAP Web
AS technology
IGS
SAP BW 2.0
© SAP AG
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210
Web Application Designer: Overall Architecture
SAP BW Server (using mySAP Web
App Server Technology)
HTMLTemplatesData
Base SAP BW Charting Engine
Any Web Design Tool
OLAP Processor
Portal/ Web Browser
http
• Save HTML Templates in Web Content Management
• Generate URL automatically
BEx Web Application
Designer
SAP BW Web Service
BEx Query Designer
(excel based, windows
based, web based)
createQueries /
Views
© SAP AG
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211
Web Application DesignerAvailable
Web itemsMultiple documents Web item
propertiesDrag&Drop
© SAP AG
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Abhängigkeiten
Der Funktionsumfang der Analyse in Web Applications ist abhängig davon, welchen Web Browser Siebenutzen.
Anforderungen für einen uneingeschränkten FunktionsumfangDer volle Funktionsumfang mit Kontextmenüs, Snippet-Operationen und der erweiterten Geo-Funktionsleiste 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 1.0unterstützen. Die Referenz-Web-Browser sind der Microsoft Internet Explorer (MS IE) und derNetscape 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 sichabweichend verhalten.
Minimal-AnforderungenSie können Web Applications auf Web Browsern verwenden, die dem HTML 3.2-Standard genügenund elementare Funktionen von CSS 1.0 unterstützen.
Web Browser und FunktionsumfangDer volle Funktionsumfang des Kontextmenüs und des Ad-hoc Query Designers sowie eineflimmerfreie Navigation ist mit dem Internet Explorer 6.x und 5.x sowie dem Netscape Navigator 6.xmöglich.Mit dem Internet Explorer 4.x und dem Netscape Navigator 4.x gibt es eine Einschränkung beim WebItem 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 keinKontextmenü, sondern nur eine eingeschränkte Navigation über Symbole.Weitere Informationen zu den Web Browser-Abhängigkeiten finden Sie auch im SAP ServiceMarketplace alias SAP BW unter Services & Implementation Frequently Asked Questions SAP BW & WebApplication Server.
Quelle: SAP BW Functions in Detail, Version 1.0 SAP BW 3.0B
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213
Web Applications erstellen
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214
Metaobjekte: Webreporting (SAP BW 2.X)
Querydefinition
Mappe
einge-betteteQuery
alsView
speich-ern
View ItemliefertDaten
Template enthältspeich-ern in
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Metaobjekte: Webreporting (SAP BW 3.X)
Querydefinition
Mappe
einge-betteteQuery
alsView
speich-ern
View ItemliefertDaten
Template enthält
liefertDaten
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216
Objects used in the Design Process
ExcelWorkbookExcelWorkbook
HTMLTemplates
ExcelWorkbookExcelWorkbook
Items(Charts, Tables, News Tickers ..)
ExcelWorkbook
ExcelWorkbook
SAP BW Queries
ExcelWorkbookExcelWorkbookQuery Views
is derived from
can be stored with
is used in
supplies data to
ExcelWorkbookExcelWorkbookLibraries
ExcelWorkbook
ExcelWorkbook
SAP BW Workbooks
is embedded in
supplies data to
= stored in roles
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217
View
• = Datenbasis für die Items• definieren eine Gruppe von Daten• spezifizieren Arbeitsmappen-Filter,
Aufrisse, Exceptions usw.• werden von einer Query abgeleitet,
beinhalten aber auch Arbeitsmappen-Filter/-Navigation
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218
Items
Beispielsweise:• Tabelle (Ergebnisbereich)• Navigationsblock• Diagramm• Filter• Alert-Monitor• Exceptions• Bedingungen
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Neue Web Items
– Ad-Hoc Query Designer– News Ticker– checkboxes for filter values– Hierarchical dropdown boxes– Single documents and
document list– Menu
New Items
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220
Struktur und Modifikationen
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221
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-TabelleUm Web Items neben- und untereinander anzuordnen, können Sie sich eine HTML-Tabelle zunutzemachen. Dieses Raster können Sie sich nach Ihren Anforderungen zurecht legen und verschiedeneWeb Items in die einzelnen Zellen der Tabelle ziehen, je nachdem, ob Sie Ihre Web Items horizontaloder vertikal anordnen wollen.
Web Template um Texte erweiternNeben dem Einfügen und Arrangieren von Web Items können Sie das Web Template um Texteerweitern und diese formatieren.
Web Templates um Bilder erweiternZusätzlich 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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222
URL
• Allgemein:http://server/sap/bw/BEx?sap-language=Sprache&cmd=ldoc&TEMPLATE_ID=Template (&weitere Parameter)
• Beispiel:http://hcc2b12.informatik.tu-muenchen.de:8001/sap/bw/BEx?sap-language=DE&cmd=ldoc&TEMPLATE_ID=A200_APPL1
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223
User und Passwort beim Webreporting
Angabe von User und Passwort in der URL
• &sap-user=xxx&sap-password=yyy
Anonymes Logon• Siehe Hinweis 498936
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224
Integration in den HTML-Code
<html>
<body>
<object> SAP BW Object </object>
</body>
</html>
SAP BW Objects• Data Provider (View)• Item
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225
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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226
Der Datenfluss im BW
BW0025
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227
Inhalte
1. Datenfluss im SAP BW2. Quellsysteme3. Technische Voraussetzungen
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228
Übung
Kapitel 1• Aufgabe 1:
Data Warehouse• Aufgabe 2:
Farben ändern
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229
Data Warehouse- und BW-Architektur
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230
Übung
Zusatzaufgabe• Beschreiben Sie den
Datenfluss im BW.
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231
Datenfluss: Übersicht
Quell-system
Fortschr.-regel RolleArbeits-
mappe
Query
Merkmalmit Stammdaten
Infosource(Komm.-Struktur)
Übertragungs-regeln
PSAData-Source(Transfer-Struktur)
Quell-system
BW
InfoCube(Infoprovider)
xls
Daten
Transformation
InfoPackage
View
xls
Web Template
HTMLStrukturen / Definitionen
1
2
3
DS-Replikation
45+6
7
8
Reporting
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232
Quellsystemtypen und ihre Schnittstellen
BW Service API
Web Service
RDBMSFlache Datei
ExtractorExterne
DB
RFC
Ser
ver
RFC
Clie
nt
ExtraktorFremd-
Systeme
SAP Quellsystem(R/3, CRM, SEM, BW, APO)
DateiSchnitt-stelle
XMLSchnitt-stelle
DBConnect
StagingBAPI
InfoSource
Datenziele
Übertragungsregeln
Fortschreibungsregeln
BW1
RFC-Verbindung (sm59)
mit Hintergrund-benutzern
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233
DataSource
• 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
2 0CO_OM_CCA_9: Kostenstellen-Istkosten Einzelposten (Delta)
Funktionsbaustein View Query
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234
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.
HRFICO
Extraktor Extraktor Extraktor
Extraktor Extraktor
DB-ViewSAP QueryFunktionsbaustein
R/3 System
…
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235
DataSource-Replikation
3
© SAP AG
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236
InfoSource
• Enthält Metadaten zu einem betriebswirtschaft-lichen Prozess
• Funktionen– Metadatenabgleich mit
den DataSources– Versorgung der
Datenziele• Typen
– direkte Fortschreibung– flexible Fortschreibung
4
© SAP AG
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237
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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238
Datenziele (Data Targets)
1. Basis-InfoCube2. ODS-Objekt3. Stammdatentragendes Merkmal
Data Target = enthält physisch DatenInfoProvider = Reportinggrundlage
7
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239
Fortschreibungsregeln
• Verbindet flexibel fortgeschriebene InfoSources mit Datenzielen
• Verschiedene Fortschreibungs-methoden
8
© SAP AG
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240
Datenflussmodellierung im BW
Kommunikationsstruktur
DataSource
InfoSource
Kommunikationsstruktur
InfoSource
DataSource DataSource
Anwendungs-spez.
Extraktor: FI
Anwendungs-spez.
Extraktor: CO
GenerischerExtraktor
Aus Tabelle
Fortschreibungsregeln
ÜbertragungsregelnHomogenisierung: Daten in strukturiertes und einheitliches Format transformieren
Integration der Daten in anwendungsspezifische Modelle
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241
Übung
Kapitel 1• Aufgabe 3: Datenfluss
DozentKapitel 1• Aufgabe 4:
Quellsystem testen
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242
Datenextraktion ausSAP® R/3®-Systemen
BW0023
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243
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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244
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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245
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.
HRFICO
Extraktor Extraktor Extraktor
Extraktor Extraktor
DB-ViewSAP QueryFunktionsbaustein
R/3 System
…
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246
Datenfluss
Extraktstruktur
Transferstruktur
DataSource
DataSource
Fortschreibungsregeln
SAP BW
SAP R/3
Selektion von Feldern
Selektion von Feldern
Replikation
Kommunikationsstruktur
Übertragungsregeln
Extraktstruktur
ExtraktorExtraktor
Extraktstruktur
Extraktor
• 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.
• 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.
• 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.
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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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248
Extraktionsszenarien
Business ContentDataSources
KundendefinierteDataSources
GenerischeDataSources
Anwendungsspez.Extraktoren
GenerischeExtraktoren
Anw
endu
ngs-
spez
ifisc
h(C
O, F
I, H
R, e
tc.)
Kun
den-
defin
iert
(Tab
elle
n, V
iew
s,
Que
ries)
Extraktoren
Dat
enha
ltung
im R
/3
-
Extraktions-prozess
Appli-kationen
Extraktoren
Mögliche Schwerpunkte in
der Lehre
Legende:
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249
Übungsszenario
ZYXX_KUVZYCO_OM_CCA_IK0CO_OM_CCA_90CO_OM_CCA_9
R/3 BW
DataSource DataSource InfoSource
InfoCube
0CCA_C11
Vorlage
replizieren
0CO_OM_CCA_9
Vorlage
FR
InfoPackage 3
1
2
zuordnen
45
6
Monitoring7
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250
R/3®-Deltadatenextraktion
BW0026
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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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252
Übungsszenario: Buchungen im OLTP
Materialverbrauchfür Kostenstelle
Lieferantenrechnung
InnerbetrieblicheLeistungsverrechnung
MM
FI
CO
Buchung von Kosten in Anw.-Tabelle COVP
Extraktor:FunktionsbausteinBWOMD_GET_CTRCSTA1
DataSource0CO_OM_CCA_9
BW
Buchungen im OLTP-System nach Durchführen eines Full-Updates
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253
Übung
DozentKapitel 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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254
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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255
Deltaübertragung ins BW
Fortschreibungsmodi ins BW
© SAP AG
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256
Wie identifiziert man Deltas ?
Delta-Queue
• Erfassung der Schlüssel-Werte 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.
Timestamp
• Verbuchung der Zeitstempel in externer Tabelle.
• Abweichung zwischen Zeitstempel und Verbuchungszeitpunkt.
• Daher Vorgabe einer Sicherheitszeit.
• Keine Historisierung der Änderungen möglich.
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DB
Dynpro 1 Dynpro 2 Dynpro 3
... COMMIT WORK.
SAVE
Verbuchungsteil
DB-COMMIT
Protokolltabelle Applikationstabellen
DB-COMMIT DB-COMMIT DB-COMMIT
DB-LUW 1Zeit
Dialogteil
DB-COMMIT
SAP-LUW
DB-LUW 2 DB-LUW 3 DB-LUW 4 DB-LUW 4
SAP-LUW
SAP LUW vs. DB LUW
© SAP AG
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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
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259
Delta Verfahren der DataSources
• Die verwendeten Delta-Modi in einer DataSource definieren ein bestimmtes Delta-Verfahren.
• 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.
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260
Deltafähigkeit einer DataSource
deltafähig
© SAP AG
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261
Delta-Extraktion am Bsp. Kostenstellen
0CO_OM_CCA_9Kostenstellen:
Istkosten-Einzelposten(Delta)
DataSource
Daten Herkunfts-tabellen R/3
Datensätze:-Before Img.-After Img.
TimestampTabelle
BW
Definieren Delta-Verfahren
ADD
Delta-VerfahrenADD: 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.
Unterstützte Fortschreibungsmodi:• Delta-Init (Ermittlung des Anfangbestandes)• Delta Update (Ermittlung und Laden des Delta Datenbestandes)• Full Update (Ermittlung und Laden des Gesamt-Datenbestandes)
R/3
Die DataSource 0CO_OM_CCA_9 liefert Informationen zu den Istkosten, dieauf Kostenstellen gebucht wurden.
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262
Fazit: Einsatzmöglichkeiten „BW-Extraktion“
1. Lediglich „Füllen von InfoCubes“
2. Datenbankorientiertes Thema
3. Deltamanagement als anspruchsvolles SAP-Thema
4. Systemübergreifende Fallstudien
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
Chancen Herausforderungen
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Generische DataSources für dieR/3®-Extraktion
BW0027
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264
Extraktionsszenarien
Business ContentDataSources
KundendefinierteDataSources
GenerischeDataSources
Anwendungsspez.Extraktoren
GenerischeExtraktoren
Anw
endu
ngs-
spez
ifisc
h(C
O, F
I, H
R, e
tc.)
Kun
den-
defin
iert
(Tab
elle
n, V
iew
s,
Que
ries)
Extraktoren
Dat
enha
ltung
im R
/3
-
Extraktions-prozess
Appli-kationen
Extraktoren
Mögliche Schwerpunkte in
der Lehre
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265
R/3-Quellsystem
Szenario: Generische Extraktion
USR01
USREFUS
R/3-Applikationstabellen(Benutzerverwaltung)
Z_YXX_Userdaten
Extraktor (View)
Z_YXX_Userdaten_DS
GenerischeDataSource
BW-System
Z_YXX_Userdaten_DS
GenerischeDataSource(Replikat)
AYXX_US_IS
InfoSource
Z_YXX_Userdaten
Z_YXX_Userdaten_DS
Z_YXX_Userdaten_DS AYXX_US_IS
AYXX_US
Merkmal (mitStammdaten)
AYXX_US
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Projektabschluss
BW0024
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267
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 sensibelsteFaktor in einem DW-Projekt !
neuesDataWare-
house !!!
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268
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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Abschaffung / Ersatz eines DW
• Bestimmung des Zeitpunkts der Totalabschaffung oder des Ersatzes
• Umstellungskosten• remanente Lizenzkosten
Investitionsrechnung Lebenszyklusbetrachtung Folgeprojekt !
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270
Quell-System
Fortschr.-regel RolleArbeits-
mappe
Query
Merkmalmit Stammdaten
Infosource(Komm.-Struktur)
Übertragung-regeln
PSAData-Source(Transfer-Struktur)
Quelle BW
InfoCube(Infoprovider)
xls
Quelle: BW-Schulung, TUM 31.03.04
Daten
Transformation
InfoPackage
View
xls
Web Template
HTML
Strukturen / Definitionen
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Aktuelle BW-Schulungen der SAP AG
BW0095
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Schulungen zum SAP BW: Überblick
Quelle: www.sap.de (Online-Kurskatalog),zugegriffen am 18.02.2005
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Schulungen zum SAP BW: Schwerpunkt Reporting
• Ausrichtung auf Analysenund Auswertungen
• Vorwiegend BEx Analyzer• „ab InfoProvider“
Quelle: www.sap.de (Online-Kurskatalog),zugegriffen am 18.02.2005
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274
Schulungen zum SAP BW: Schwerpunkt Data Warehousing
• Technisch orientiert• Vorwiegend AWB• „bis InfoProvider“
Quelle: www.sap.de(Online-Kurskatalog),zugegriffen am 18.02.2005
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275
Schulungen zum SAP BW: Schwerpunkt Administration
• Für HCC-Kunden nichtunbedingt notwendig
• Aufgabe der HCCs Quelle: www.sap.de (Online-Kurskatalog),zugegriffen am 18.02.2005
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276
Schulungen zum SAP BW: Schwerpunkt Planung (SEM)
Quelle: www.sap.de (Online-Kurskatalog),zugegriffen am 18.02.2005
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277
Aktuelle Trends im Data Warehousing
BW0100
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278
Aktuelle Trends: Ebenen im DW
Quelle: BARC, aus Computerwoche 21/04
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279
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)