01 data warehousing mit sap bi grundlagen (2/16)

Data-Warehousing mit SAP-BI

Prof. Dr. Norbert Ketterer

Organisatorisches

Data-Warehouse / SAP-BI

Architektur eines DW/ SAP BI

DATA-WAREHOUSE I

Architektur eines DW/ SAP BI

Grundlagen von OLAP

DW-Strukturen I

Prof. Dr. Norbert Ketterer - HS Fulda2

Organisatorisches


Inhalte

� Grundlagen Data Warehousing und SAP BI� Reporting und Analyse� Querydefinition/ Webreporting/ spezifische Visualisierungen� Querydefinition/ Webreporting/ spezifische Visualisierungen� Datenstrukturen des Datawarehouse� Modellierung von Datenstrukturen des DW� Grundlagen der Datenbeschaffung/ Datenextraktion� Datenladen aus SAP-ECC und Flat-Files� Stagingszenarien/ ETL� Business Content� Lebenszyklus eines Data Warehouse� Data Warehouse Projektplanung� Weiterverarbeitung der Daten des Data-Warehouse (Data-Mining, SEM)

4 Prof. Dr. Norbert Ketterer - HS Fulda

Literatur

� SAP-Online Hilfe: http://help.sap.com/saphelp_nw70ehp1/helpdata/de/e3/e60138fede083de10000009b38f8cf/frameset.htmhier speziell der Abschnitt zum Data-Warehousing

� [HA04] Michael Hahne: SAP Business Information Warehouse: Mehrdimensionale Datenmodellierung, Springer, 2004

– Bemerkung: Zu diesem Buch existiert auch eine Neuauflage vom 12.August.2010– Bemerkung: Zu diesem Buch existiert auch eine Neuauflage vom 12.August.2010

� [ME08] Christian Mehrwald: Datawarehousing mit SAP BW 7 - BI in SAP NetWeaver 2004s. Architektur, Konzeption, Implementierung, Dpunkt Verlag, 2008

– Bemerkung: Es existiert eine 4. und 5. Auflage zu diesem Buch in der Bibliothek – beide sind gleichwertig für uns

� [JUE10] Stefan Jüttner: Leitfaden SAP® BW 7 : Data Warehousing mit BW 7 ; SAP BEx-& BO-Reporting ; BW integrierte Planung, Dpunkt Verlag, 2010

– Dieses Buch kann als eine „Kurzversion“ des Buches von Mehrwald gesehen werden; zusätzlich bietet es einige

Information zu Reporting

– Schwerpunkt eher auf SAP-BI statt auf DW

� [GOM06] Jorge Marx Gomez: Einführung in SAP Business Information Warehouse, Springer, 2006

– Dieses Buch ist in der Bib auch als PDF verfügbar – der Data-Warehouse-Anteil ist recht knapp

� [JON08] Peter Jones: SAP Business Information Warehouse Reporting: Building Better BI with SAP BI 7.0, Mcgraw-Hill Professional, 2008

– Gutes Buch zum Thema Reporting


Voraussetzungen/Projekt/ Klausur

� Voraussetzungen

– Vorteilhaft: Erfolgreicher Besuch einer ERP-Veranstaltung

– Notwendig: Datenbanken

� Projekt/ Klausur/ Projekt & Klausur

– Kleine Gruppe (die vernünftig mitarbeitet) -> Projekt (Bewertung über Laborberichte)

– Große Gruppe -> Klausur

� Ergebnisse

– Werden Ergebnisse von mir gefordert, senden Sie sie bitte an mich

– Subject ist: BscXX – DW – Name – Titel

� Beispiel eines guten Ergebnisses

– System2Teach


Die GUI für SAP-BI

Mandant = 800

User = W_BWI_G_NN

Passwort = durch mich vergeben

Bitte beachten Sie auch in die „BI-Richtlinie“:

www.system2teach.de/hfg/biblio/download.do?virtua


www.system2teach.de/hfg/biblio/download.do?virtua

lPathId=3371

Die SAP-GUI können Sie von hier downloaden:http://wi-labor.informatik.hs-fulda.de/sap

Bitte installieren Sie „SetupAll.exe“ – unter

Markierung beider „BW“-Optionen.

Apple-Usern empfehle ich die Verwendung eines

Windows-Emulators (Java-Gui reicht nicht aus).

Bemerkung: Ehemalige Besucher meiner

Veranstaltung zu ERP, die die GUI noch auf dem

PC besitzen, müssen die GUI auch innerhalb der

nächsten Wochen aktualisieren, da

Zusatzprogramme installiert werden müssen.

Zusatzprogramme für SAP-BI

� Wenn Sie beide „BW-Optionen“ beim Installieren markiert haben, wurden auch

Zusatzprogramme speziell für SAP-BI installiert:

– Analyzer -> dies ist ein Plug-In für Excel

– Query-Designer -> zum Erstellen von Queries– Query-Designer -> zum Erstellen von Queries

– Report-Designer -> zum Erstellen formatierter Berichte, die Abfragen in BI beinhalten

– WEB-Application-Designer -> zum Erstellen von WEB-Anwendungen, die das BI

ansprechen

� Es sollte nach der Installation auf dem PC etwa wie folgt aussehen:


.. diese Applikationen sind wichtig für diesen Kurs

… diese Applikationen bitte nicht verwenden

Transaktionen relevant für SAP-BI

� Im Gegensatz zu ERP, benötigt das Arbeiten in SAP-BI kaum Kenntnisse von Transaktionscodes

� Die folgende Liste ist ausreichend für uns (für den gesamten Kurs)


BI-Management

DW- Workbench:

RSA1

Data-Sources:RSA6

BI-Modelle und Prozesse:

RSANWB, RSDMWB

DB-Management

AnzeigenTabelleninhalte:

SE16

ABAP-Dictionary:SE11

Sonstige Admin

Prozessübersicht:SM50

ECC: Erzeugen Data-Source: RSO2

Einordnung DW/ SAP BI


Referenzarchitektur Unternehmenssoftware


(Gadatsch)

Ein Data-Warehouse integriert die Datenbestände der Business-Applikationen und bildet die Basis für Analyse-Tools

Einordnung von Data Warehouse-Systemen

� Einordnung der Data Warehouse-Systeme in

das Umfeld existierender Technologien

[GOM06]:[GOM06]:

– Unterteilung betrieblicher Anwendungssysteme in zwei Kategorien:

� betriebswirtschaftlich administrative Systeme

� entscheidungsunterstützende Systeme


Kategorien betrieblicher Anwendungssysteme

� Betriebswirtschaftlich administrative Systeme

– Aufgaben und Begriffe:

� Unterstützung des Anwenders bei der Erfassung, Verwaltung und Verarbeitung sämtlicher Daten, die während der Durchführung von geschäftlichen sämtlicher Daten, die während der Durchführung von geschäftlichen Transaktionen in einem Unternehmen anfallen.

– Typische Beispiele: Systeme für Lagerverwaltung, Auftragserfassung und

Personalverwaltung

– Systeme, die diesem Bereich zuzuordnen sind: ERP-, SCM, CRM Systeme

� Sammelbegriff für diese Systeme: Online-Transaction-Processing-Systeme (OLTP-Systeme)

– Dieser Begriff hebt das Charakteristikum hervor, dass die Funktionen von

solchen Systemen meist auf einzelnen Transaktionen (etwa Aufträgen,

Buchungssätzen etc.) basieren

� Wir werden hier i.d.R. diese Systeme als „OLTP-Systeme“ bezeichnen


Kategorien betrieblicher Anwendungssysteme

� Entscheidungsunterstützende Systeme

– Aufgaben und Begriffe:

� Relevant sind hier nicht die einzelnen Transaktionen, sondern die Möglichkeit der

Unterstützung von komplexen betriebswirtschaftlichen Entscheidungen in einem

Unternehmen. Unternehmen.

– Typische Beispiele: Das klassische Berichtswesen, die interaktive Datenanalyse (Online-Analytical Processing) und Systeme zur Suche nach unbekannten Mustern oder Beziehungen im Datenbestand (Data Mining).

� Diese Systeme verfügen oftmals über keine eigene Datenhaltung – eine andere

Datenbasis (<> der Datenbasis der OLTP-Systeme) unterstützt diese Systeme.

� Ein Data-Warehouse besitzt eine Datenbasis, die OLAP und darauf aufbauend das

Data-Mining unterstützt

� Frage: Warum kann ich nicht direkt die Daten aus dem OLTP-System zur Entscheidungsunterstützung verwenden ???


Typisches Entscheidungsunterstützendes System

Ein Data Warehouse gilt nicht als ein

Prozesse, die

Entscheidungsunterstützung

benötigen – Ablauf dieser Prozesse in

OLTP!!


[nach GOM06]

Ein Data Warehouse gilt nicht als ein

vollständiges entscheidungsunterstützendesSystem, sondern liefert lediglich die Grundlage für ein solches System und stellt die erforderlichen Schnittstellen zur Verfügung – in diesem Bild wäre das DW innerhalb des Blocks „OLAP“ zu suchen – wir untergliedern diesen Block später weiter.

Basis eines Data Warehouse

� Wesentliche Eigenschaft/ Komponente eines DW: geeignete zugrunde liegende Datenbasis [HA04]

� Wir verstehen ein Data-Warehouse wie folgt [HA04]:� Wir verstehen ein Data-Warehouse wie folgt [HA04]:

„Ein unternehmensweites Konzept, dessen Ziel es ist, eine logisch

zentrale, einheitliche und konsistente Datenbasis für die

Anwendungen zur Unterstützung der analytischen Aufgaben von Führungskräften aufzubauen, die losgelöst von den operativen Datenbanken beschrieben wird“

� Diskussion über die „fetten“ Punkte: Warum macht dies Sinn?


Data-Warehousing in SAP-Architektur

� Data Warehousing im BI bedeutet Integration,

Transformation, Konsolidierung, Bereinigung und

Ablage von Daten sowie die Bereitstellung der Daten zur

Analyse und Interpretation.

� Der Data-Warehousing-Prozess umfasst das Modellieren

der Daten, die Datenbereitstellung sowie die

Verwaltung der Data-Warehouse-Management-


(SAP)

Verwaltung der Data-Warehouse-Management-

Prozesse.

� Die Business Intelligence Platform bietet die

technologische Infrastruktur wie auch verschiedene

analytische Technologien und Funktionen. Dazu zählt die

Analytics Engine, das Metadata Repository, Business

Planning and Simulation und spezielle Analyseprozesse

wie Data Mining.

� Der Business Explorer (BEx) ist die Business

Intelligence Suite des SAP NetWeaver, die flexible

Reporting- und Analysewerkzeuge zur strategischen

Analyse, zum operationalen Reporting und zur

Entscheidungsunterstützung im Unternehmen zur

Verfügung stellt. Zu diesen Werkzeugen gehören Query-,

Reporting- und Analyse-Funktionen.

Wesentliche Eigenschaften eines DW

� „Pioniere“ im Bereich DW sind Inmon und

Kimball – Inmon definiert die wesentlichen

Eigenschaften wie folgt [HA04]:Eigenschaften wie folgt [HA04]:

– Themenorientierung

– Vereinheitlichung

– Zeitorientierung

– Beständigkeit


Eigenschaften eines DW: Themenorientierung und Vereinheitlichung

� Themenorientierung: Das Data-Warehouse ist nach betriebswirtschaftlichen Themen organisiert. Wir finden etwa einen eigenen Bereich, der Vertriebsdaten beinhaltet.der Vertriebsdaten beinhaltet.

� Vereinheitlichung: Die Inhalte des Data-Warehouse müssen konsistent vorliegen – dies wird durch eine Vereinheitlichung erreicht. Die Vereinheitlichung betrifft die Formate, die Strukturen (die Daten sind in den Business-Applikationen eher nach Performance-Gesichtspunkten organisiert) und auch die Quellen („single point of truth“).


Eigenschaften eines DW: Zeitorientierung und Beständigkeit

� Zeitorientierung: Analysen besitzen oft eine Zeitdimension – etwa um Trends analysieren zu können (Z.B.: „wie hat sich mein Marktanteil im Laufe der Jahre verändert ?“) - das Data-Warehouse muss die Entwicklung in einer Zeitdimensionrepräsentieren können.Eine Zeitdimension wird durch beständige (etwa periodische) Extraktion von betriebswirtschaftlich relevanten Daten aus den Quellsystemen etabliert – die vorher bereits extrahierten Daten müssen dabei auch weiter verfügbar bleiben.bleiben.

� Beständigkeit (auch „nicht Volatilität“): Ein Datum wird in der Regel nur einmal geladen und bleibt dann (nach eventuellen Konvertierungen) so im Data-Warehouse bestehen. Ein Datenzugriff in ein Warehouse erfolgt aus diesem Grund im Allgemeinen nur lesend.Einmal erstellte Auswertungen bleiben bestehen – sie sind in der gleichen Form auch später wieder generierbar.

� Diskussion: Unter der Voraussetzung, dass das Data-Warehouse letztlich auf irgendwelchen DB-Tabellen „implementiert“ wird, was erwarten wir für:

– a) die Schlüsselstruktur der Tabellen, die eine zeitorientierte Speicherung durchführen

– b) den Umfang der Datenbank – speziell der Tabellen, die den „beständigen“ Teil des DW abbildet.

– c) die Komplexität von Auswertungen, die auf diesem „beständigen“ Teil des DW ablaufen.

– d) was erwarten wir generell für Auswertungen, wenn wir die Daten für Managementfragen verdichten wollen, glauben

Sie, dass relationale Datenbanken hierfür geeignet sind?


01 data warehousing mit sap bi grundlagen (2/16)

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