Eckhard Schulze, Martin Peitz, Frederik Niemeyer

SQL Data Warehousing mit SAP HANA

Flexibles Datenmanagement mit SQL

• Gebundenes Buch

Produktbeschreibung

Die Standardlösung SAP BW/4HANA passt nicht für Ihr Unternehmen? Dieses umfassende Handbuch zeigt Ihnen, wie Sie ein SQL Data Warehouse auf SAP HANA aufbauen. Von der Entwicklung einer geeigneten Architektur über die Datenmodellierung bis hin zur Beladung des Data Warehouse erfahren Sie anhand zahlreicher Beispiele, wie Sie vorgehen sollten. Auch die Anbindung an SAP Data Warehouse Cloud erläutert das erfahrene Autorenteam Ihnen.

Aus dem Inhalt:

Data-Warehousing-Ansätze von SAP im VergleichEinsatzgebiete von SQL Data WarehousingArchitektur- und DatenmodellierungskonzepteDevOps-AnsatzPhysisches, logisches und konzeptionelles DatenmodellEntwicklung auf der SAP-HANA-PlattformDatenspeicherung und -analyseDatenbeschaffung und BetriebWerkzeuge der SAP HANA Data Warehousing Foundation

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Produktdetails

• SAP PRESS
• Verlag: Rheinwerk Verlag / SAP PRESS
• Artikelnr. des Verlages: 459/07817
• Seitenzahl: 560
• Erscheinungstermin: 30. Juni 2021
• Deutsch
• Abmessung: 246mm x 177mm x 35mm
• Gewicht: 1158g
• ISBN-13: 9783836278171
• ISBN-10: 3836278170
• Artikelnr.: 61382483

Autorenporträt

Eckhard Schulze ist Unternehmensberater der ISR Information Products AG im Bereich SAP Information Management mit den Schwerpunkten Data-Warehouse-Architektur, Datenmodellierung und HANA Data Warehousing. Seine Kenntnisse konnte er sowohl in Best-of-Breed- als auch in Best-of-Suite-Architekturen einsetzen und erweitern. Im Unternehmen dient Eckhard Schulze als fachlicher Experte im Bereich HANA SQL Data Warehousing und verantwortet die technische BI-Systemlandschaft (Cloud und on premise). Zusätzlich ist er Kurstrainer und Systemarchitekt der SAP HANA Data Warehousing Schulung (HDW410) bei SAP.

Inhaltsangabe

Einleitung ... 17

TEIL I. Einführung ... 23

1. Ziele und Einsatzgebiete von Data Warehousing ... 25

1.1 ... Neue Anforderungen an das Data Warehousing ... 27

1.2 ... Data-Warehousing-Ansätze von SAP im Vergleich ... 33

1.3 ... Warum SAP SQL Data Warehousing? ... 47

1.4 ... Zusammenfassung ... 53

2. Einführung in SAP HANA als Plattform ... 55

2.1 ... Architektur der SAP-HANA-Plattform ... 55

2.2 ... Die Funktionen der SAP-HANA-Plattform ... 63

2.3 ... Werkzeuge der SAP-HANA-Plattform ... 77

2.4 ... Zusammenfassung ... 83

TEIL II. Architektur- und Datenmodellierungskonzepte eines SQL Data Warehouse ... 85

3. Referenzarchitektur eines modernen Data Warehouse ... 87

3.1 ... Data-Warehouse-Architektur ... 87

3.2 ... Zweck der Referenzarchitektur ... 96

3.3 ... Konzeption und Vorteile der Referenzarchitektur ... 97

3.4 ... Bestandteile der Referenzarchitektur ... 98

3.5 ... Business-Intelligence-Tools ... 108

3.6 ... Zusammenfassung ... 109

4. Entwicklungsansatz für das SAP SQL DWH ... 111

4.1 ... Unterschiedliche Entwicklungsansätze im Vergleich ... 111

4.2 ... DevOps-Ansatz für SAP SQL Data Warehousing ... 126

4.3 ... Zusammenfassung ... 139

5. Methodische Grundlagen für das Data Warehousing ... 141

5.1 ... Modellierungsprozess ... 142

5.2 ... Modellierungsarten ... 154

5.3 ... Prozessorganisation ... 178

5.4 ... Teamarbeit und Prozessautomatisierung ... 181

5.5 ... Zusammenfassung ... 187

6. Technische Grundlagen ... 189

6.1 ... Infrastruktur ... 190

6.2 ... Core Data Services ... 201

6.3 ... Persistenztypen ... 211

6.4 ... Datenzugriff ... 214

6.5 ... Datentransformation und Orchestrierung ... 236

6.6 ... Analyseobjekte ... 245

6.7 ... Sonstige Datenbankobjekte ... 255

6.8 ... Zusammenfassung ... 258

TEIL III. Modellierung und Implementierung eines SQL Data Warehouse ... 259

7. Modellierung des konzeptionellen Datenmodells ... 261

7.1 ... Issue Tracking ... 262

7.2 ... Anforderungsaufnahme ... 266

7.3 ... Zusammenfassung ... 279

8. Modellierung der physischen Datenmodelle ... 281

8.1 ... Erstellen des Datenmodells der Quellsysteme ... 283

8.2 ... Erstellen des quellgetriebenen Datenmodells ... 292

8.3 ... Erstellen des Core-Datenmodells ... 303

8.4 ... Erstellen der analytischen Datenmodelle ... 321

8.5 ... Export der Datenmodelle ... 331

8.6 ... Zusammenfassung ... 334

9. Entwicklung des SQL Data Warehouse ... 337

9.1 ... Initialisierung von Git und SAP Web IDE ... 338

9.2 ... Import der SAP-PowerDesigner-Datenmodelle ... 342

9.3 ... Datenzugriff ... 346

9.4 ... Datentransformation ... 357

9.5 ... Implementierung von Calculation Views im Virtual Analytical Layer ... 378

9.6 ... Implementierung von Calculation Views in Data Marts ... 387

9.7 ... Berechtigungskonzept für analytische Sichten ... 391

9.8 ... Zusammenfassung ... 393

10. Deployment des SAP SQL Data Warehouse ... 395

10.1 ... Manuelles Deployment ... 396

10.2 ... Automatisches Deployment ... 400

10.3 ... Testautomation ... 404

10.4 ... Zusammenfassung ... 408

11. Beladung und Betrieb des SQL Data Warehouse ... 409

11.1 ... Beladung und Orchestrierung ... 410

11.2 ... Data Lifecycle Manager ... 415

11.3 ... Data Distribution Optimizer ... 419

11.4 ... Data Warehouse Monitoring ... 425

11.5 ... Zusammenfassung ... 426

TEIL IV. Ergänzende Werkzeuge ... 429

12. SAP Analytics Cloud ... 431

12.1 ... SAP Analytics Cloud im Überblick ... 432

12.2 ... Anbinden von Datenquellen ... 436

12.3 ... Datenmodellierung ... 441

12.4 ... Erstellen von Storys ... 446

12.5 ... Zusammenfassung ... 452

13. SAP Data Warehouse Cloud ... 453

13.1 ... SAP Data Warehouse Cloud im Überblick ... 454

13.2 ... SAP Data Warehouse Cloud und SAP SQL DWH ... 474

13.3 ... Zusammenfassung ... 483

14. SAP Data Intelligence ... 485

14.1 ... Architektur von SAP Data Intelligence ... 486

14.2 ... Datenmanagement und Datenorchestrierung ... 494

14.3 ... Machine Learning ... 504

14.4 ... Anwendungsbeispiel für SAP Data Intelligence ... 514

14.5 ... SAP Data Intelligence und SAP SQL DWH ... 532

14.6 ... Zusammenfassung ... 540

Abkürzungsverzeichnis ... 543

Literaturverzeichnis ... 549

Die Autoren ... 553

Index ... 555