SAP Datasphere (ehem. 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 SAP Datasphere released
Die SAP bezeichnet die SAP Datasphere als das "strategische Produkt" der Datawarehouse-Lösung. Dies bedeutet: Neue Features (wie z. B. der Data Marketplace) werden in Zukunft nur noch in der Datasphere 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.


Was ist die SAP Datasphere (ehem. 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.
- 08.03.2023: Renaming DWC zu SAP Datasphere
Komponenten und Features in der SAP Datasphere
Spaces
Spaces sind virtuelle Arbeitsumgebungen, die einer bestimmten Anwendergruppe jeweils Datenmodellierung, Datenintegration und das Erstellen von Story-Dashboards ermöglichen. Sehr 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 wird. Eine 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 Kunde, sowie Faktentabellen, welche Kennzahlen enthalten, erzeugt werden. Der daraus entstehende Business-Layer ist dabei von der Datenschicht entkoppelt, sodass 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 Datasphere (ehem. 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)
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Die SAP Datasphere (ehem. DWC) im Vergleich zu den anderen BW ON|4 HANA Data Warehousing Lösungen
Die SAP Datasphere (ehem. DWC) ist eine End-To-End-Lösung, die alle Bereiche von der Datenverwaltung über die Modellierung bis hin zur Analyse abdeckt. Mit der Datasphere 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 Datasphere Fachanwender befähigt, eigenständig Datenmodelle zu erstellen und Quellen anzubinden. Mit der Datasphere 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 Datasphere 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 Datasphere nicht nur zentral in der IT angesiedelt, wie es bei einem DW üblich ist, sondern auch Teil des Fachbereichs.
Da es sich bei der Datasphere um eine SaaS-Lösung handelt, profitiert diese natürlich auch von den Vorteilen einer Cloud-Lösung. Mit der Datasphere 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.
“Seit 2019 gibt es die Data Warehouse Cloud (DWC), die seit 2023 als SAP Datasphere weiterentwickelt wurde. Wir bei s-peers durften die SAP DWC seit Beginn für unsere Kunden einführen und das gilt jetzt auch für die SAP Datasphere. Es ist toll, mit der SAP dieses innovative Produkt weiterentwickeln zu dürfen.”
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:
Zielsetzung
Anforderungen
Ist-Analyse
Konzeption
Umsetzung
Coaching
SAP Datasphere: 5 Tipps für die erfolgreiche Implementierung
Die SAP Datasphere ist DAS Warehousing-Produkt der Zukunft von der SAP. Aber was ist die Datasphere überhaupt und was muss ich bei einer erfolgreichen Implemtierung beachten? Dies und vieles mehr beantwortet unser Video.
- Was ist die SAP Datasphere?
- Was sind die konkreten Vorteile für den Kunden?
- Was ist der Unterschied zu anderen Data Warehousing Solutions der SAP?
- Wie ist der Ablauf der Implementierung?
- Gibt es Erfolgsgeschichten aus der Praxis?

SAP Datasphere
- Wir bieten auch regelmässige Schulungen in Kleingruppen zum Thema SAP Datasphere 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

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