Data Warehouse Cloud – Einstieg in die Datenmodellierung

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SAP Data Warehouse Cloud ist jetzt SAP Datasphere

IST DIE DATA WAREHOUSE CLOUD DER NACHFOLGER VON SAP BUSINESS WAREHOUSE?

Seit März 2023 steht fest: Die SAP Datasphere ist die nächste Generation der SAP Data Warehouse Cloud. Was dies konkret bedeutet, erläutern wir in unserem Blogbeitrag.

Die Data Warehouse Cloud

Die Data Warehouse Cloud (DWC) ist das neueste Data-Warehouse-Produkt von SAP. Als Software-as-a-Service-Lösung basiert es auf den neuen HANA-Cloud-Services. Dabei soll die DWC über, kurz oder lang, in der Lage sein neben einem Self-Service-Data-Preparation-Use-Case auch ein vollwertiges Enterprise Data Warehouse abzubilden (siehe auch DWC – Überblick). Als Data-Warehouse-Lösung muss die DWC möglichst viele Quellen integrieren können. In diesem Beitrag möchten wir einen ersten Einblick geben in die Datenmodellierung der DWC anhand eines einfachen Beispiels.

Unser Szenario

In unserem sehr einfachen Szenario haben wir zwei Tabellen mit Bewegungsdaten, welche Umsätze und Kosten je Retailgebiet (in diesem Fall einfach Stadt) beinhalten. Das Retail-Team möchte eine übersichtliche Darstellung haben wie viel Gewinn pro Zeitperiode in einer bestimmen Stadt erwirtschaftet wird. Wir verwenden der Einfachheit halber CSV-Dateien als Datenquelle mit folgender Struktur:

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung

Aufbau eines Datenmodells in der Data Warehouse Cloud

Um auf die Benutzeroberfläche zu gelangen auf der die View gebaut werden soll, muss zunächst auf den Data Builder navigiert werden.

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung

Space auswählen in dem weitergearbeitet wird.

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung

Hier können die benötigten CSV Dateien sehr einfach in die DWC importiert werden. Aus den CSV Dateien werden unmittelbar Tabellen erzeugt. 

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung

Für die Anforderung des Retailteams benötigen wir eine konsolidierte Sicht auf unsere Tabellen. Ein View muss erstellt werden. Dabei besteht die Möglichkeit die Viewdefinition per SQL Skript oder per grafischer Benutzeroberfläche zu erstellen, in diesem Fall wird die grafische Benutzeroberfläche genutzt.

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung

Die Tabellen „Umsatz“ und „Kosten“ auswählen und einfach per Drag and Drop zu dem View hinzufügen. Es wird ein einfacher Join der Tabellen hinzugefügt.

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung

Da aktuell nur der Umsatz und die Kosten vorliegen, erstellen wir eine „Calculated Column“ in dem der Gewinn pro Zeitperiode berechnet wird.

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung

Dazu legen wir im ersten Schritt die neue Spalte an.

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung

Die für die Berechnungen benötigten Felder und Operatoren hinzufügen.

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung

Nach Fertigstellung die Daten zur Kontrolle anzeigen lassen.

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung

Da durch die Abkürzung der Stadt Namen in den Tabellen eine einfache Auswertung erschwert wird, hat das Retail Team eine CSV, in der die Stadtnamen zu den Abkürzung hinterlegt sind. Die DWC bietet uns die Möglichkeit zu bestehenden Graphical Views beliebig viele neue Tabellen hinzuzufügen. In diesem Fall fügt das Retail Team die Tabelle mit den Stadtnamen der View hinzu.

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung

Spalten die für die weitere Auswertung nicht benötigt werden können hier gegebenenfalls ausgeblendet werden.

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung

Achtung: Um die Graphical View in Storys verwenden zu können, muss diese als Analytical Data Set deployed werden.

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung

Voila. Fertig ist unser – zugegebenermaßen einfaches – Datenmodell. Das sehr einfache Beispiel zeigt, wie einfach und schnell es möglich ist, einfache Datenmodelle aufzubauen und zu erweitern.

Visualisierung der Daten mit der Data Warehouse Cloud

In die DWC ist eine SAP Analytics Cloud (SAC) „light“ integriert. Der Storybuilder der SAC ist nativ in die Oberfläche der DWC integriert. Die Visualisierung der Analytical Data Sets aus der DWC ist dadurch schnell, einfach und komfortabel. 

Data Warehouse Cloud: Einstieg in die Datenmodellierung
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Stefan Kahle
Senior Executive Manager
SAP Information Management
stefan.kahle@isr.de
+49 151 42205 430

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Die ISR Information Products AG ist Ihr Experte für Analytics, Prozess-Digitalisierung und Application Management. Mit Blick auf die Bedürfnisse namhafter Kunden konzipieren, modernisieren, implementieren und betreuen unsere ca. 200 Mitarbeiter an sechs Standorten IT-Architekturen, Software-Lösungen und IT-Infrastrukturen. Das Ziel: Ihnen die wirtschaftliche Nutzung von Daten zu ermöglichen.

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