SAP Data Warehouse Cloud (DWC) : l'avenir de l'entreposage de données

Quelles sont les particularités de SAP Data Warehouse Cloud (DWC) ? Est-il possible de construire des rapports et des modèles de données avec le DWC ? Peut-on essayer le DWC ? Nous répondons ici à ces questions et à d'autres.

 SAP Data Warehouse Cloud (DWC) - L'avenir de l'entreposage de données

La solution innovante d'entreposage de données basée sur le cloud de SAP pour les utilisateurs des services spécialisés et informatiques permet de modéliser les données en libre-service et d'éviter les solutions informatiques parallèles. La réutilisabilité et la possibilité de relier des sources de données centrales et propres créent une excellente base pour le storytelling ou les cas d'utilisation de l'analyse avancée. 

Toutes les fonctionnalités cool de l'entrepôt de données (DWH) sont d'abord publiées dans le DWC.

SAP désigne lui-même la DWC comme le "produit stratégique" de la solution Datawarehouse. Cela signifie que les nouvelles fonctionnalités (comme le Data Marketplace) ne seront à l'avenir disponibles que dans le DWC. D'autres produits de data warehousing (comme SAP BW on /4 HANA) seront encore maintenus, mais ne seront pas développés.

Libre-service géré

Les services spécialisés sont en mesure de créer leurs propres modèles de données de construire des ou d'étendre les modèles centraux.Cela permet de accélération et de l'accélération desn Disponibilité des rapports.

Basé sur le cloud

Kune Investir dans des matériel sur site nécessaire et disponibilité rapide.

Se connecter à tous

Intégration avec d'autres outils d'analyse (SAP) :Accès aux données à distance et présentation claire de toutes les données, même avec des produits non SAP. Les intégrations BW4 et S/4 HANA sont toujours possibles.

 

Capture d'écran DWC
Analyste travaillant avec des systèmes d'analyse d'entreprise et de gestion des données

Qu'est-ce que la CFA ?

  • En 2019, le Data Warehouse Cloud (DWC) de SAP a été publié. Lors de la sortie du DWC, deux étapes importantes ont été franchies : (1) la sortie de la version bêta début 2019 et (2) la disponibilité générale en novembre 2019.
  • Le premier client au monde à avoir introduit le DWC comme entrepôt de données a été Idorsia (entreprise suisse de biotechnologie). En tant que partenaire SAP, s-peers AG a joué un rôle déterminant dans la mise en œuvre du DWC et peut donc se prévaloir d'une longue expérience en la matière.
  • Le DWC est une solution DWH Cloud qui permet aux groupes d'utilisateurs respectifs de créer eux-mêmes leurs propres applications d'analyse, rapidement et avec agilité. Associé à SAP Analytics Cloud (SAC), établi depuis plus longtemps sur le marché, SAP Data Warehouse Cloud (DWC) constitue le cœur de la gamme de produits "SAP HANA Cloud Services".
  • Le produit en modèle SaaS (Software as a Service) est une solution de bout en bout basée sur HANA pour le data warehousing, qui combine les processus de gestion des données avec l'analyse avancée.

Composants et fonctionnalités dans SAP Data Warehouse Cloud (DWC)

Espaces

Les espaces sont des Environnements de travailespaces de travailqui sont à un groupe d'utilisateurs donné. la modélisation des données, l'intégration des données et la création de des tableaux de bord d'histoires permettent. Très intéressant salutà l'adresse sont les soi-disant OpS enQL-Schemas, avec lesquels une ouvert interface pour le stockage de données dans un siteem SAP Donnéesa-Warehouse-Cloud-Space est mis à disposition. Une multitude d'autres détails sur cet aspect dans l'article détaillé de Sven Knöpfler (Head de Technology chez s-peers). Cliquez ici pour lire l'article. 

Générateur de données

  • En ce qui concerne le processus de modélisation des données, le Data Builder offre diverses possibilités pour l'intégration, la transformation (syntaxique et sémantique) et la mise en relation des données (figure 1). L'intégration des données peut se faire via un import CSV, une vue graphique ou une vue basée sur SQL.Les deux dernières possibilités permettent un accès confortable à toutes les tables qui sont soit connectées via une connexion en direct (par exemple à une base de données HANA sur site), soit stockées dans le Data Warehouse Cloud.
  • Pour les transformations de données ou les services de réplication exigeants, le soi-disant Data Flow offre, outre des outils de transformation graphiques, la possibilité d'utiliser le langage de programmation Python.
  • Il est également possible de définir des modèles entité-relation (ERM) qui représentent la couche sémantique.Les modèles ER peuvent aider à visualiser et à mieux comprendre les relations entre différents ensembles de données.En outre, cela permet d'activer dans le Data Builder la fonction "Join Recommendation", qui est utilisée dans une vue graphique pour définir automatiquement les relations décrites entre les tables lors d'une jointure.

Créateur d'entreprise

Sur le site Business Builder il est possible de définir le référence aux données par le biais de des données de gestion Entités, par exemple des articles ou Client, ainsi que des tableaux de faits, qui contiennent contiennent des indicateurs, sont créés peuvent être créés. DLa couche de données qui en résulte couche de gestion qui en résulte est alors découplée de la couche de données, de sorteque Top-Down comme approche de modélisation ce qui permet au domaine spécialisé indépendant des modifications de la couche de données est indépendante.

Explorer

L'explorateur offre une possibilité très intuitive et rapide de trouver des modèles existants, tels que des modèles de données dimensionnels et factuels. Il est ainsi possible de les gérer avec des métadonnées (but, équipes/personnes responsables, tags) et ainsi komfortablement via différents filtrespossibilités de filtrage et de les trouver.

Constructeur d'histoires

Le Story Builder relie la DWC à la SAC intégrée. Celui-ci met à disposition diverses fonctions pour la création de rapports et donc pour la visualisation d'indicateurs. Si un SAC dédié est déjà disponible, il peut également être utilisé comme alternative.

Pour plus d'informations sur le CAS, cliquez ici. (INSÉRER LE LIEN VERS LE SAC)

Connections

Le composant Connections offre la possibilité de connecter le DWC à des sources de données externes (par exemple un SAP HANA exploité en local) et de vérifier également cette connexion.

Sécurité

Dans ce domaine, il est possible degérer les utilisateurs, les droits d'accès et leset des rôles créer/attribuer des droits et suivre les activités.

Contrôle de l'accès aux données

Outre le technique d'autorisationet de rôles offre la possibilité de Data Access Control permet de d'attribuer aux spécialisél'accès aux données au niveau de niveau de la ligne pour les utilisateurs.

Moniteur d'intégration des données

Lors de la Utilisation de Données-Réplicationen d'autres sources, leData Integration Monitor permet de possibilité de consulter pour Réglageen des fréquences de chargement ainsi que de surveiller.

Réseau de contenu

Sur leses fonctionnalités du Content Netrk, il est possible de exemples de scénarios d'entreprise pour la modélisation des données de la société. En outre, vous pouvez vous pouvez vos propres scénarios partager avec d'autres systèmes.

Télécharger gratuitement votre guide "SAP Data Warehouse Guideline".

Screenshot-Whitepaper-SAP-Data-Warehouse-Guideline

La DWC comparée aux autres solutions d'entreposage de données BW ON|4 HANA

La DWC est une solution de bout en bout qui couvre tous les domaines, de la gestion des données à l'analyse en passant par la modélisation. Avec la DWC, tant le service spécialisé que le service informatique disposent d'un environnement dans lequel ils peuvent effectuer toutes leurs activités nécessaires, comme la transformation, la modélisation ou la visualisation des données. Alors que les applications BW s'adressent en premier lieu aux collaborateurs IT, le DWC permet aux utilisateurs spécialisés de créer des modèles de données et de relier des sources de manière autonome. Avec le DWC, en revanche, c'est surtout l'aspect collaboratif qui est au premier plan, afin de supprimer l'accès limité aux données entre le domaine spécialisé et l'informatique. L'objectif est d'une part de mettre à la disposition de l'IT une application dans laquelle elle peut gérer ses données et d'autre part d'offrir au service spécialisé la possibilité d'utiliser ces données et de les enrichir avec ses propres données locales. Les départements spécialisés disposent pour cela de leurs propres espaces dans lesquels ils sélectionnent leurs données de manière autonome et établissent des connexions avec d'autres sources de données. Les utilisateurs spécialisés peuvent ainsi modéliser et transformer leurs données dans les espaces sans risquer de modifier ou même de supprimer des rapports non spécialisés. En outre, les espaces offrent aux utilisateurs un aperçu de la quantité de ressources de stockage et de calcul consommée.

 

Contrairement aux applications BW précédentes, la DWC adopte une approche top-down pour la modélisation des données. Les modèles de données sont construits du haut (couche sémantique) vers le bas (couche de données). Dans la couche sémantique, tous les utilisateurs spécialisés parlent le même langage en ce qui concerne les dimensions, les indicateurs et les métadonnées. Les utilisateurs spécialisés n'ont plus à se préoccuper des désignations techniques, car toutes les dimensions et les indicateurs sont décrits en langage naturel. L'utilisateur professionnel n'a pas besoin de connaître les modèles de données sous-jacents. L'approche descendante sert avant tout à ce que l'IT ne doive plus filtrer les informations pertinentes pour l'entreprise pour chaque domaine spécialisé, mais que le domaine spécialisé puisse le faire de manière autonome et les adapter à ses propres besoins. les adapter à ses besoins. Ainsi, le DWC n'est pas seulement centralisé au sein de l'IT, comme c'est généralement le cas pour un DW, mais fait également partie du domaine spécialisé.

Étant donné que la DWC est une solution SaaS, elle bénéficie naturellement des avantages d'une solution cloud. Avec DWC, il est nettement plus facile de développer un prototype par rapport aux applications BW précédentes, car aucune configuration ou installation n'est nécessaire au départ. SAP se charge à ce stade des mises à jour et de la maintenance. En ce qui concerne l'élasticité, les ressources informatiques sont également réparties de manière à s'adapter aux exigences respectives et à pouvoir évoluer vers le haut ou vers le bas si nécessaire.

Possibilité de test

La CFA peut-elle être essayée ?

"Oui, il existe des comptes de démonstration gratuits. Description des conditions : 30 jours d'essai gratuit. Volontiers accompagné par nous. "
Paul Vatter
Responsable de l'atelier de données

 

"La DWC existe depuis 2019. Chez s-peers, nous avons pu introduire la DWC pour nos clients depuis le début . C'est formidable depouvoir continuer à développer ce produit innovant avec SAP ."

Paul Vatter, responsable de l'atelier de données

Paul Vatter Directeur du centre de compétences Data Warehousing chez s-peers AG
Paul Vatter
Responsable de l'atelier de données

Combien de temps dure le processus de mise en œuvre et quelles en sont les différentes étapes ?

Le processus de mise en œuvre dépend de différents facteurs et dure en général 4 à 8 semaines. Il se compose des étapes suivantes :

1ère étape

Objectif

2ème étape

Exigences

3e étape

Analyse de la situation actuelle

4e étape

Conception

5e étape

Mise en œuvre

6e étape

Coaching

DWC : 5 conseils pour une mise en œuvre réussie

Le Data Warehouse Cloud (DWC) est LE produit d'entreposage de l'avenir de SAP. Mais qu'est-ce que le DWC et à quoi dois-je faire attention pour une implémentation réussie ? Notre vidéo répond à ces questions et à bien d'autres.

  1. Qu'est-ce que le SAP Data Warehouse Cloud (DWC) ?
  2. Quels sont les avantages concrets pour le client ?
  3. Quelle est la différence avec les autres solutions d'entreposage de données de SAP ?
  4. Quel est le déroulement de la mise en œuvre ?
  5. Existe-t-il des exemples de réussite dans la pratique ?
Entrepôt de données Cloud 5 conseils
Play Video about Entrepôt de données Cloud 5 conseils

Formation DWC

  • Nous proposons également des formations régulières en petits groupes sur le thème du Data Warehouse Cloud.
  • Durée de la formation d'introduction: 1 jour
  • Durée de la formation continue: 1 jour
  • Nous sommes partenaires de formation SAP, ce qui vous permet d'obtenir un certificat reconnu dans le monde entier.
  • Possible sur place ou en ligne
 
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Personne de contact pour les formations DWC
BI en libre-service : image montrant deux personnes devant un tableau de bord du Data Warehouse Cloud

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