SAP Data Warehouse Cloud – Die Zukunft des Data Warehousing

Als neues Mitglied ihrer Plattform-Familie für Business Intelligence (BI) hat die SAP eine cloudbasierte Data-Warehousing-Lösung eingeführt. Im Verbund mit der bereits länger am Markt etablierten SAP Analytics Cloud (SAC) bildet die SAP Data Warehouse Cloud (bislang inoffiziell auch SAP DWC genannt) den Kern der Produktpalette „SAP HANA Cloud Services“. Bei dem Produkt im SaaS-Modell (Software as a Service) handelt es sich um eine HANA-basierte End-to-End-Lösung für Data Warehousing, die Datenmanagement-Prozesse mit Advanced Analytics kombiniert.

Im Rahmen des Beta-Programms der SAP war die s-peers AG unter den ersten exklusiven Intensiv-Testern der neuen SAP Data Warehouse Cloud. Diese wurde dabei von uns über verschiedene Proof of Concepts (POCs) bis ins Detail geprüft – inklusive Verbesserungsvorschlägen und Fehlerhinweisen, die als direktes Feedback an die SAP zurückgingen.

Beispielhaft erfolgte zu diesem Zweck die Erstellung eines Datenmodells und eines Story-Dashboards im Finance-Bereich. Dabei wurden alle erforderlichen Schritte (Integration, Harmonisierung, Datenaufbereitung und schliesslich die Visualisierung des Reports) präzise berücksichtigt.

Die bereits generell verfügbare SAP Data Warehouse Cloud bietet dazu folgende Komponenten:

Spaces sind virtuelle Arbeitsumgebungen, die einer bestimmten Anwendergruppe jeweils Datenmodellierung, Datenintegration und das Erstellen von Story-Dashboards ermöglichenSehr interessant hierbei sind die sogenannten Open-SQL-Schemas, mit denen eine offene Schnittstelle zur Datenspeicherung in einem SAP Data-Warehouse-Cloud-Space zur Verfügung gestellt wirdEine Vielzahl weiterer Details zu diesem Aspekt nennt der umfassende Fachartikel von Sven Knöpfler (Head of Technology bei s-peers). Hier der Link dazu: https://www.linkedin.com/pulse/predictive-controlling-creating-forecast-data-r-writing-sven-kn%C3%B6pfler/ 

In puncto Datenmodellierungsprozess bietet der Data Builder diverse Möglichkeiten für das IntegrierenTransformieren (syntaktisch wie semantisch) und anschliessende Verknüpfen von Daten. Die Datenintegration lässt sich über einen CSV-Import, eine grafische View oder eine SQL-basierte View vornehmen. Bei den letzten beiden Möglichkeiten besteht komfortabler Zugriff auf alle Tabellen, die entweder über eine Live-Connection (z.B. zu einer On-Prem-HANA-Datenbank) angebunden oder in der Data Warehouse Cloud abgelegt sind. 

Möglich ist zudem die Definition von Entity-Relationship-Modellen (ERM), die die semantische Schicht darstellen. Hierbei können ERModelle helfen, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen zu visualisieren und besser zu verstehen. Zudem erfolgt damit im Data Builder die Aktivierung der Funktion „Join Recommendationdie bei einer grafischen View genutzt wird, um bei einem Join die beschriebenen Beziehungen zwischen den Tabellen automatisch zu setzen. 

Wie im bereits bekannten Fall der SAC umfasst der Story Builder diverse Funktionen für die Berichterstellung und somit für die Visualisierung von KennzahlenMomentan bietet der Story Builder der DWC noch nicht das volle Funktionsspektrum der SAC. Dennoch werden sich alle User mit SAC-Erfahrung hier schnell zurechtfinden und laut Roadmap der SAP Data Warehouse Cloud sollten die fehlenden Funktionalitäten sukzessive adaptiert werden.

Die Komponente Business Catalog bietet eine sehr intuitive und schnelle Möglichkeit vorhandene Modelle, wie Dimensionen- und Fakten-Datenmodelle zu finden. So lassen sich diese mit Metadaten pflegen (Zweck, verantwortliche Teams/Personen, Tags) und können so einfach gesucht und gefunden werden.

Die Komponente Connections bietet die Möglichkeit, die DWC mit externen Datenquellen (z. B. einer lokal betriebenen SAP HANA) zu verbinden und diese Verbindung auch zu prüfen. Momentan stehen dabei die Verbindungstypen SAP HANA, SAP ABAP und OData zur Verfügung. 

Diese Komponente war in der Beta-Phase noch nicht vollumfänglich verfügbar. Jedoch lassen sich hier nun u. a. Benutzer verwalten, Berechtigungen erstellen/zuweisen und Aktivitäten tracken.

In einem POC haben wir virtuelle Datenbank-Tabellen aus einer On-Prem-HANA (Journalbuchungs-Fakten sowie Kostenstellen- und Konten-Stammdaten aus SAP Business One) im Data Builder der SAP DWC per Join verbunden und in einer grafischen View zusammengeführt. Zusätzlich wurden diverse Spalten für die Kennzahlenberechnungen erzeugt und redundante Spalten eliminiert.

Bei der grafischen Modellierung wird der Datenfluss dann recht einfach mit einigen Mausklicks erstellt und im Kontextmenü der einzelnen Funktionen (an den blau ausgefüllten Knoten zu erkennen) konfiguriert. Anschliessend kann die erstellte View im integrierten Story Builder als Datenmodell genutzt werden. Aufbauend auf dem Datenmodell ist folgendes Dashboard entstanden:

Data Warehousing der Zukunft

Die aufgeführten Beispiele demonstrieren: Die SAP Data Warehouse Cloud besitzt eine moderne und ansprechende Benutzeroberfläche, die starke Ähnlichkeiten zum Design der SAC aufweist. Im Bereich des Data Warehousing bietet die SAP Data Warehouse Cloud eine fürs 21. Jahrhundert angemessene Lösung und schliesst damit die vormalige Lücke im Backend-Bereich der BI-Cloud-Familie.

Gerne verweisen wir auch auf unseren Kunden idorsia, der die DWC produktiv nutzt und damit beweist, dass wir über weitaus mehr sprechen als über Theorie.

Sie möchten tiefer in dieses Thema einsteigen? Dann freuen wir uns, Ihnen alle Funktionen und Vorteile der SAP Data Warehouse Cloud persönlich zu präsentieren – sehr gerne auch kombiniert mit Details zur SAP Analytics Cloud. Nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf!

Autoren: Eugen Gering, Paul Vatter