SAP Datasphere - Alles was Sie wissen müssen (2024)

• 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 (Softwareasa Service) handelt es sich um eine HANA-basierte End-to-End-Lösung für Data Warehousing, die Datenmanagement-Prozesse mitAdvancedAnalytics kombiniert.
• 08.03.2023: Renaming DWC zu SAP Datasphere und Etablierung als cloudbasiertes Datenökosystem.

Der Data Builder bietet im Datenmodellierungsprozess diverse Möglichkeiten für das Integrieren, Transformieren (syntaktisch wie semantisch) und anschliessende Verknüpfen von Daten. 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. On-Prem-HANA-Datenbank) angebunden oder in der Datasphere 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, 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 Beziehungen zwischen den Tabellen automatisch zu setzen.

Im Business Builder kann der fachliche Bezug zu den Daten über betriebswirtschaftliche Entitäten, wie Artikel oder Kunde, sowie Faktentabellen, welche Kennzahlen enthalten, hergestellt werden. Der daraus resultierende Business-Layer ist von der Datenschicht entkoppelt, sodass ein Top-Down als Modellierungsansatz ermöglicht wird, womit der Fachbereich unabhängig von Änderungen in der Datenschicht ist.

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

Der Data Integration Monitor stellt alle Informationen zur Verfügung, die für die Integration der externen Datenquellen, wie Microsoft Azure oder Google BigQuery relevant sind. Dazu zählt das Monitoring & Scheduling von Data und Replication Flows oder eine Übersicht der persistierten Tabellen.

Der Repository Explorer bietet eine sehr intuitive und schnelle Möglichkeit bestehende Modelle, wie Dimensionen- und Fakten-Modelle zu finden. Die zugehörigen Metadaten (Changed On, Semantic Usage, Status, Type etc.) können einfach gefiltertund für die Suche verwendet werden.

Spaces sind virtuelle und gesicherte Arbeitsumgebungen, die einer bestimmten Anwendergruppe jeweils Datenmodellierung, Datenintegration und das Erstellen von Story-Dashboards ermöglichen. Interessant hierbei sind die sogenannten Open-SQL-Schemas, mit denen eine offene Schnittstelle zur Datenspeicherung in einem Datasphere-Space zur Verfügung gestellt wird.

In dem Bereich Security lassen sich Benutzer verwalten, Berechtigungen und Rollen zuweisen, sowie Aktivitäten tracken. Neben dem technischen Berechtigungs- und Rollenkonzept bietet Data Access Control die Möglichkeit den fachlichen Datenzugriff auf Zeilenebene für die Anwender zu definieren.

Der Data Catalog ist ein Feature im Zuge des Rebrandings zur Datasphere. Es ermöglicht Usern das Suchen und Organisieren von Datenprodukten und erleichtert Unternehmen die Implementierung von Data Quality und Data Governance Standards. Außerdem wird eine Data Lineage des jeweiligen Datenproduktes bereitgestellt, sodass der Benutzer nachvollziehen kann, woher die Daten stammen und ob diese vertrauenswürdig sind.

Der Data Marketplace dient zum effizienten Austausch von Datenprodukten, intern als auch mit externen Datenprovidern. Benutzer können die Datenprodukte anderer User in Echtzeit in ihre Modelle integrieren. Eine Verbindung zu anderen Quellsystemen wird nicht benötigt, was die Barriere zum erfolgreichen Datenaustausch reduziert und einen Kollaborationsmechanismus darstellt. Über die Funktionen im Content Network lassen sich Beispiele von Geschäftsszenarien zur Datenmodellierung importieren. Zudem können eigene Szenarien mit anderen Systemen geteilt werden.

Die SAP bietet unterschiedliche Lösungen im Bereich Data Warehousing an. Bisher war das BW/4HANA das Steckenpferd im Bereich Data Warehousing. Seit 2019 gibt es mit der SAP Datasphere eine innovative Erweiterung des SAP-Portfolios.

Die strategische Ausrichtung von SAP hat sich u.a. mit der Datasphere in den letzten Jahren Richtung Public Cloud-Produkte verschoben. Die Positionierung der Datasphere durch die SAP erfolgt als eine zentrale Komponente der SAP-Datenstrategie, die darauf abzielt, die nahtlose Vernetzung und Integration von Daten über verschiedene Quellen, Systeme und Cloud-Plattformen hinweg zu ermöglichen.

Wie sich die SAP Datasphere im Vergleich zu SAP BW/4HANA genau positioniert und wie sich die jeweiligen Anwendungsbereiche, Zielgruppen und Hauptfunktionen unterscheiden, können diesem weiterführenden Beitrag entnommen werden.

Die SAP Datasphere ist DAS Warehousing-Produkt der Zukunft von der SAP. Aber was ist dieDatasphereüberhaupt und was muss ich bei einer erfolgreichen Implemtierung beachten? Dies und vieles mehr beantwortet unser Video.

1. Was ist die SAP Datasphere?
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?

• Wir bieten auch regelmässige Schulungen in Kleingruppen zum Thema SAP Dataspherean.
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