Entwickeln Sie Ihr individuelles SQL Data Warehouse!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 SQL Data Warehouse erfahren Sie anhand zahlreicher Beispiele, wie Sie vorgehen sollten. Auch die Anbindung an SAP Data Warehouse Cloud erläutert das erfahrene Autorenteam Ihnen.Agile Entwicklung eines SAP-HANA-basierten Data WarehouseArchitektur, Datenmodellierung und DatenbeschaffungIntegration mit SAP Data Intelligence und SAP Data Warehouse CloudAus 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

Vorwort
Flexibles Datenmanagement mit SQL

Autorentext
Matthias Füsting ist als Technologie-Berater bei der ISR tätig. Er hat langjährige Erfahrung in der Umsetzung von modernen Data-Warehouse-Architekturen im SAP-Umfeld. Die Erstellung von Architekturen und Entwicklungsansätze für Applikationen auf der SAP Business Technology Plattform ist ein weiterer Schwerpunkt seiner Beratungstätigkeit. Dabei reicht seine Expertise von rein nativen Entwicklungen auf der HANA SQL Database bis zur Umsetzung von cloud-nativen Anwendungen in der SAP Cloud Platform.

Klappentext

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 Business 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 Vergleich
• Einsatzgebiete von SQL Data Warehousing
• Architektur- und Datenmodellierungskonzepte
• DevOps-Ansatz
• Physisches, logisches und Business-Datenmodell
• Entwicklung auf der SAP-HANA-Plattform
• Datenspeicherung und -analyse
• Datenbeschaffung und Betrieb

• Werkzeuge der SAP HANA Data Warehousing Foundation

  Inhalt

  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