Typische Einsatzszenarien für SAP Datasphere

SAP Datasphere ist die strategische Ziellösung von SAP für alle Data-Warehouse- und Data-Management-Anwendungsfälle in der Public Cloud. Aufgrund der vielfältigen Funktionalitäten rund um Datenintegration, Datenkatalogisierung, semantische Modellierung, Data Warehousing, Datenföderation und Datenvirtualisierung eignet sich SAP Datasphere für eine Vielzahl von Einsatzszenarien. Wir stellen drei ausgewählte Anwendungsfälle vor, in denen SAP Datasphere ihre spezifischen Stärken ausspielt.

Wie Sie als SAP BW-Kunde zu SAP Datasphere kommen

Szenario #1: Self-Service BI

SAP Datasphere legt einen starken Fokus auf Self-Service-Funktionalitäten. Der Business Builder stellt eine Business-Sicht auf die Objekte des Data Layer her und ist auf eine semantische Modellierung ausgelegt. Dahinter steht das Ziel, die Fachbereiche stärker in die Datenmodellierung einzubinden, um die IT zu entlasten und Anforderungen schneller umzusetzen.

Damit Self-Service BI funktioniert, müssen die Datenqualität sowie die Verfügbarkeit und die Performance des Systems stimmen. Die Aufgabe, die passenden Rahmenbedingungen für die Datenmodellierung bereitzustellen, liegt bei der IT. Es gilt unter anderem, die Daten zu harmonisieren und aufzubereiten. Darüber hinaus werden in den Fachbereichen ausgebildete Key User benötigt, die das erforderliche Know-how mitbringen, um die Daten korrekt zu interpretieren und aussagekräftige Analysen zu erstellen. Die Key User fungieren als Bindeglied zwischen Fachbereich und IT.

Indem SAP Datasphere separate Modellierungsbereiche (Spaces) für IT und Fachbereiche bereitstellt, ermöglicht die Lösung eine strikte Aufteilung zwischen den Abteilungen. Die IT fokussiert sich auf die technischen Kernthemen: Sie kümmert sich um die Bereinigung und Aufbereitung der Daten aus verschiedenen Quellen, implementiert die generellen Geschäftslogiken, sorgt für eine hohe Verfügbarkeit und Performance der Views und Tabellen und regelt die Datenzugriffskontrolle, indem sie die Berechtigungen verwaltet.

Das Space-Konzept von SAP Datasphere ermöglicht umfangreiche Self-Service-Funktionalitäten für den Fachbereich.

Der IT-Space teilt die Objekte mit den Spaces der Fachbereiche, sodass die Fachbereiche auf die vorbereiteten Inhalte zugreifen können. So werden Datenredundanzen verhindert. Die Fachbereiche modellieren mit dem Business Builder oder mit dem Data Builder auf Basis der aufbereiteten Datenmodelle. Zudem haben sie die Möglichkeit, die Datenmodelle mit CSV-Uploads anzureichern und zu ergänzen.

Szenario #2: Hybride Modellierung zur Erweiterung einer SAP BW-Lösung

Bisher sieht eine typische Reporting-Architektur häufig so aus: SAP BW/4HANA bekommt Daten aus einem ERP-System wie SAP S/4HANA – unter Verwendung eines klassischen Datenflusses mit Bewegungs- und Stammdaten sowie einer implementierten Geschäftslogik. Ein künftiges Zielbild könnte sein, dass die Datenmodellierung in SAP Datasphere mit Daten aus dem SAP BW-System stattfindet. Dabei sollen die zugrundeliegenden Datenmodelle in SAP Datasphere weiterverwendet werden und die Fachbereiche die Möglichkeit erhalten, die Modelle mithilfe von Self-Service-Funktionalitäten anzureichern. Für die Umsetzung dieser Anforderungen gibt es zwei Optionen: den SAP BW/4HANA Model Transfer (wenn SAP BW/4HANA im Einsatz ist) oder die Verwendung der SAP BW Bridge.

Bei der SAP BW Bridge handelt es sich um eine Erweiterung von SAP Datasphere mit SAP BW-Funktionalität, die es ermöglicht, Datenflüsse aus On-Premise-Systemen in die Cloud zu migrieren. Sie ist gewissermaßen eine inhaltlich-funktional reduzierte Version von SAP BW/4HANA 2021. Die SAP BW Bridge stellt keine OLAP-Engine bereit, weshalb Queries nicht dargestellt oder verarbeitet werden können. Grundlage für die SAP BW Bridge ist der auf SAP HANA Cloud verfügbare ABAP-Server (Steampunk). Dank ihm können auch die ABAP-Funktionalitäten verwendet werden, während SAP Datasphere SQL-basiert arbeitet. Die Bereitstellung der SAP BW Bridge-Modelle in SAP Datasphere erfolgt über einen speziellen Space. Die Datenmodelle können entweder als Remote-Tabellen oder per Model Transfer importiert werden.

Mithilfe der SAP BW Bridge oder des SAP BW/4HANA Model Transfer kann die Datenmodellierung in SAP Datasphere mit Daten aus dem SAP BW-System stattfinden.

Bei einer vorhandenen SAP BW 7.5- oder SAP BW/4HANA-Landschaft gibt es zwei Möglichkeiten, um die Datenflüsse in die SAP BW Bridge zu migrieren. Während bei der Shell Conversion lediglich die Metadaten übernommen werden, erfolgt bei der Remote Conversion eine Übernahme von Metadaten, Objektdefinitionen und Daten. SAP BW 7.x-Objekte werden in die SAP BW Bridge geladen und in SAP BW/4HANA-Objekte konvertiert.

Der SAP BW/4HANA Model Transfer bietet die Möglichkeit, Datenmodelle auf der Basis von analytischen Queries nach SAP Datasphere zu bringen. Ohne manuelle Neuerstellung lassen sich die Metadaten und Daten übertragen. Erforderliche Objekte wie Views oder Tabellen werden automatisch im Data Builder oder im Business Builder von SAP Datasphere generiert. Der SAP BW/4HANA Model Transfer funktioniert nicht mit älteren Releases wie SAP BW 7.5. Für diese Systeme besteht die Option, SAP BW als Datenquelle über SDI/SDA in SAP Datasphere zu verwenden.

Die generelle Empfehlung lautet: Ist ein SAP BW/4HANA-System vorhanden, sollten die Daten über den SAP BW/4HANA Model Transfer föderiert werden, um die Queries zu importieren. Der Einsatz der SAP BW Bridge ist immer dann zu empfehlen, wenn komplette Datenflüsse übernommen oder SAP S/4HANA-Extraktoren angebunden werden sollen oder wenn Performance-Probleme bei der Datenföderation auftreten.

Szenario #3: Echtzeit-Reporting mit SAP S/4HANA

Beim Echtzeit-Reporting werden Daten direkt aus SAP S/4HANA gezogen, in Echtzeit in SAP Datasphere verarbeitet und im Reporting ausgegeben. Echtzeit bedeutet in diesem Fall, dass die Daten zeitnah – innerhalb von Minuten oder Stunden – aktualisiert werden. Voraussetzung für das Echtzeit-Reporting ist, dass die Daten über die Echtzeit-Replikation geladen werden. Um die Abfrageintensität gering zu halten, sollten nur kritische Daten wie Produkt- und Kundenstammdaten sowie Bewegungsdaten in Echtzeit repliziert werden, damit sich die Echtzeit-Replikation nicht negativ auf die Performance auswirkt. Die Daten werden über CDS Views aus SAP S/4HANA extrahiert. Change Data Capture (CDC) ermöglicht das deltafähige Laden von CDS Views. So werden nur die Daten aktualisiert, die verändert worden sind.

SAP Datasphere ermöglicht Echtzeit-Reporting mit SAP S/4HANA.

Die Vorgehensweise, CDS Views für die Extraktion zu verwenden anstatt direkt auf Tabellen zuzugreifen, erweist sich als deutlich performanter. Die Häufigkeit der Abfragen sollte mithilfe von Snapshots reduziert werden. Je nach Bedarf lassen sich die Snapshots beispielsweise täglich oder wöchentlich einplanen.

Fazit: SAP Datasphere fördert den Unternehmenserfolg

Von Self-Services über hybride Datenmodellierung bis hin zum Echtzeit-Reporting – die vielfältigen Funktionalitäten und Einsatzmöglichkeiten von SAP Datasphere zahlen direkt auf den Unternehmenserfolg ein. Dank fortschrittlicher Self-Service-Funktionen sind Anwender aus den Fachbereichen in der Lage, auf die benötigten Daten zuzugreifen und diese zu analysieren, ohne auf die IT angewiesen zu sein. Das beschleunigt die Entscheidungsfindung und steigert die Business-Performance. Das Echtzeit-Reporting sorgt dafür, dass immer die aktuellsten Daten verfügbar sind. So werden Unternehmen befähigt, fundierte Entscheidungen zu treffen und proaktive Maßnahmen zu ergreifen, um vorhandene Herausforderungen anzugehen oder sich eröffnende Chancen zu nutzen.