SAP Data Warehouse Cloud (DWC): Die Zukunft des Data Warehousings

Was sind die Besonderheiten der SAP Data Warehouse Cloud (DWC)? Können mit der DWC Berichte und Datenmodelle gebaut werden? Kann die DWC ausprobiert werden? Diese und weitere Fragen werden hier beantwortet.

 SAP Data Warehouse Cloud (DWC) – Die Zukunft des Data Warehousing

Die innovative, cloudbasierte Data-Warehousing-Lösung der SAP für Fachbereichs- und IT-Benutzer ermöglicht im Self-Service Datenmodellierung und vermeidet Schatten-IT-Lösungen. Die Wiederverwendbarkeit und Möglichkeit der Verknüpfung von zentralen und eigenen Datenquellen schafft eine hervorragende Basis für Storytelling oder Advanced Analytics-Use-Cases. 

Alle coolen Data Warehouse (DWH) Features werden zuerst in der DWC released

Die SAP bezeichnet selbst die DWC ist das "strategische Produkt" der Datawarehouse-Lösung. Dies bedeutet: Neue Features (wie z. B. der Data Marketplace) werden in Zukunft nur noch in der DWC released. Andere Data Warehousing Produkte (wie SAP BW on /4 HANA) werden noch maintained, aber nicht weiterentwickelt.

Managed Self Service

Fachbereiche werden befähigt eigene Datenmodelle zu bauen oder zentrale Modelle zu erweitern.  Dies führt zu einer Beschleunigung und schnelleren Verfügbarkeit von Berichten .

Cloud-basiert

Keine Investitionen in On-Premise-Hardware notwendig und schnelle Verfügbarkeit.

Connect to all

Integration mit anderen (SAP)-Analytics Tools:  Daten Remote-Zugriff sowie übersichtliche Darstellung aller Daten – auch mit nicht SAP Produkte. BW4 und S/4 HANA Integrationen sind weiterhin möglich. 

 

Screenshot DWC
Analyst working with Business Analytics and Data Management Syst

Was ist die DWC?

  • 2019 wurde die Data Warehouse Cloud (DWC) von SAP veröffentlicht. Beim Release der DWC gab es zwei wichtige Milestones: (1) Release der Beta-Version Anfang 2019 und (2) die generelle Verfügbarkeit im November 2019.
  • Der erste Kunde weltweit, der die DWC als Data Warehouse einführte, war die Idorsia (Schweizer Biotech Unternehmen). Die s-peers AG war als SAP-Partner bei der DWC-Implementierung massgeblich beteiligt und darf deshalb auf eine langjährige Erfahrung bei DWC-Implementierung zurückgreifen.
  • Die DWC ist eine DWH-Cloud-Lösung, mit der die jeweiligen Benutzergruppen eigene Analyseanwendungen selbst, schnell und agil erstellen können. Im Verbund mit der bereits länger am Markt etablierten SAP Analytics Cloud (SAC) bildet die SAP Data Warehouse Cloud (DWC) 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. 

Komponenten und Features in der SAP Data Warehouse Cloud (DWC)

Spaces

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 geht’s zum Artikel. 

Data Builder

  • In puncto Datenmodellierungsprozess bietet der Data Builder diverse Möglichkeiten für das Integrieren, Transformieren (syntaktisch wie semantisch) und anschliessende Verknüpfen von Daten (Abbildung 1). 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.  
  • Für anspruchsvolle Datentransformationen oder Replikationsdienste bietet der sogenannte Data Flow neben grafischen Transformationswerkzeugen auch die Möglichkeit die Programmiersprache Python zu nutzen.    
  • Möglich ist zudem die Definition von Entity-Relationship-Modellen (ERM), die die semantische Schicht darstellen. Hierbei können ER–Modelle helfen, um die Beziehungen zwischen verschiedenen Datensätzen zu visualisieren und besser zu verstehen. Zudem erfolgt damit im Data Builder die Aktivierung der Funktion „Join Recommendation“, die bei einer grafischen View genutzt wird, um bei einem Join die beschriebenen Beziehungen zwischen den Tabellen automatisch zu setzen.  

Business Builder

Im Business Builder kann der fachliche Bezug zu den Daten über betriebswirtschaftliche Entitäten, beispielsweise Artikel oder Kundesowie Faktentabellen, welche Kennzahlen enthalten, erzeugt werden. Der daraus entstehende Business-Layer ist dabei von der Datenschicht entkoppeltsodass Top-Down als Modellierungsansatz ermöglicht wird, womit der Fachbereich unabhängig von Änderungen in der Datenschicht ist.     

Explorer

Der Explorer 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 komfortabel über verschiedene Filtermöglichkeiten gesucht und gefunden werden. 

Story Builder

Der Story Builder verbindet die DWC mit der integrierten SAC. In dieser werden diverse Funktionen für die Berichterstellung und somit für die Visualisierung von Kennzahlen zur Verfügung gestellt. Falls eine dedizierte SAC bereits vorhanden ist, kann auch diese alternativ genutzt werden.  

Weiter Informationen zur SAC finden sie hier. (LINK ZUR SAC EINFÜGEN)

Connections

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.  

Security

In diesem Bereich lassen sich u. a. Benutzer verwalten, Berechtigungen und Rollen erstellen/zuweisen und Aktivitäten tracken. 

Data Access Control

Neben dem technischen Berechtigungs,- und Rollenkonzept bietet Data Access Control die Möglichkeit den fachlichen Datenzugriff auf Zeilenebene für die Anwender zu definieren.  

Data Integration Monitor

Bei der Nutzung von Daten-Replikationen aus anderen Quellen, bietet der Data Integration Monitor die Möglichkeit für Einstellungen der Ladehäufigkeiten sowie zum Überwachen. 

Content Network

Über die Funktionen im Content Network lassen sich Beispiele von Geschäftsszenarien zur Datenmodellierung importieren. Zudem können Sie eigene Szenarien mit anderen Systemen teilen.  

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Screenshot-Whitepaper-SAP-Data-Warehouse-Guideline

Die DWC im Vergleich zu den anderen BW ON|4 HANA Data Warehousing Lösungen

Die DWC ist eine End-To-End-Lösung, die alle Bereiche von der Datenverwaltung über die Modellierung bis hin zur Analyse abdeckt. Mit der DWC bekommt sowohl der Fachbereich als auch die IT eine Umgebung bereitgestellt, in der sie all ihre notwendigen Aktivitäten wie das Transformieren, Modellieren oder Visualisieren von Daten ausführen können. Während sich BW-Anwendungen primär an IT-Mitarbeiter richten, werden mit der DWC Fachanwender befähigt, eigenständig Datenmodelle zu erstellen und Quellen anzubinden. Mit der DWC dagegen liegt vor allem der kollaborative Aspekt im Vordergrund, um den eingeschränkten Datenzugriff zwischen dem Fachbereich und der IT aufzulösen. Ziel ist es einerseits der IT eine Anwendung bereitzustellen, in der sie ihre Daten verwalten kann und andererseits dem Fachbereich die Möglichkeit zu bieten diese Daten zu verwenden und mit eigenen lokalen Daten anzureichern. Die Fachabteilungen bekommen hierfür eigene Spaces zur Verfügung gestellt, in denen sie ihre Daten eigenständig auswählen und Verbindungen zu anderen Datenquellen herstellen. So können die Fachanwender in den Spaces ihre Daten modellieren und transformieren, ohne die Gefahr einzugehen, fachbereichsfremde Berichte zu verändern oder gar zu löschen. Zusätzlich bieten die Spaces den Anwender einen Überblick darüber, wie viele Speicher- und Rechenressourcen verbraucht werden. 

 

Anders als in den bisherigen BW-Anwendungen, verfolgt die DWC für die Datenmodellierung den Top-Down-Ansatz. Datenmodelle werden von oben (semantische Schicht) nach unten (Datenschicht) aufgebaut. In der semantischen Schicht sprechen alle Fachanwender dieselbe Sprache im Hinblick auf Dimensionen, Kennzahlen und Metadaten. Die Fachanwender müssen sich nicht mehr mit technischen Bezeichnungen auseinandersetzen, da alle Dimensionen und Kennzahlen in natürlicher Sprache beschrieben werden. Der Fachanwender benötigt keine Kenntnisse über die zugrunde liegenden Datenmodelle. Der Top-Down-Ansatz dient vor allem dazu, dass die IT nicht mehr die geschäftsrelevanten Informationen für jeden Fachbereich filtern muss, sondern der Fachbereich das eigenständig tun kann und diese auf die eigenen Bedürfnisse abstimmt. Somit ist die DWC nicht nur zentral in der IT angesiedelt, wie es bei einem DW üblich ist, sondern auch Teil des Fachbereichs. 

Da es sich bei der DWC um eine SaaS-Lösung handelt, profitiert diese natürlich auch von den Vorteilen einer Cloud-Lösung. Mit der DWC ist es im Vergleich zu den bisherigen BW-Anwendungen deutlich einfacher ein Prototyp zu entwickeln, da zu Beginn keine Einrichtung oder Installation notwendig ist. SAP übernimmt an dieser Stelle die Updates und Wartungen. Auch in puncto Elastizität werden Rechenressourcen so verteilt, dass sie sich entsprechend den jeweiligen Anforderungen anpassen und bei Bedarf nach oben oder unten skaliert werden können. 

Test-Möglichkeit

Kann die DWC ausprobiert werden?

"Ja, es gibt kostenlose Demo Accounts. Beschreibung der Konditionen: 30 Tage kostenloser Trial. Gerne begleitet von uns. "
Paul Vatter
Leiter Datenwerkstatt

 

Seit 2019 gibt es die DWC. Wir bei s-peers durften seit Beginn die DWC für unsere Kunden einführenEs ist toll, mit der SAP dieses innovative Produkt weiterentwickeln zu dürfen.

Paul Vatter, Leiter Datenwerkstatt

Paul Vatter Leiter Kompetenzzentrum Data Warehousing bei der s-peers AG
Paul Vatter
Leiter Datenwerkstatt

Wie lange dauert der Implementierungsprozess und was sind die einzelnen Schritte?​

Der Implementierungsprozess hängt von verschiedenen Faktoren ab und dauert in der Regel 4 – 8 Wochen. Er setzt sich aus folgenden Schritten zusammen:

1. Schritt

Zielsetzung

2. Schritt

Anforderungen

3. Schritt

Ist-Analyse

4. Schritt

Konzeption

5. Schritt

Umsetzung

6. Schritt

Coaching

DWC: 5 Tipps für die erfolgreiche Implementierung

Die Data Warehouse Cloud (DWC) ist DAS Warehousing-Produkt der Zukunft von der SAP. Aber was ist die DWC überhaupt und was muss ich bei einer erfolgreichen Implemtierung beachten? Dies und vieles mehr beantwortet unser Video.

  1. Was ist die SAP Data Warehouse Cloud (DWC)?
  2. Was sind die konkreten Vorteile für den Kunden?
  3. Was ist der Unterschied zu anderen Data Warehousing Solutions der SAP? 
  4. Wie ist der Ablauf der Implementierung?
  5. Gibt es Erfolgsgeschichten aus der Praxis?
Data Warehouse Cloud 5 Tipps
Play Video about Data Warehouse Cloud 5 Tipps

DWC Schulungen

  • Wir bieten auch regelmässige Schulungen in Kleingruppen zum Thema Data Warehouse Cloud an.
  • Dauer der Einführungsschulung: 1 Tag
  • Dauer der weiterführende Schulung: 1 Tag
  • Wir sind SAP Trainingspartner – somit bekommen Sie auch ein weltweit anerkanntes Zertifikat ausgestellt.
  • Vor Ort oder auch Online möglich
 
KONTAKT
Ansprechpartnerin für DWC Schulungen
Self Service BI: Bild zeigt zwei Personen vor einem Dashboard der Data Warehouse Cloud

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