Inhalt: Entdecken Sie die vielfältigen Anwendungsgebiete der SAP Datasphere in unserem bevorstehenden Webinar. Erfahren Sie mehr über die drei Hauptanwendungsszenarien: Self-Service-Datenanalyse, hybride Data Warehouse Landschaft mit BW/Bridge und Echtzeit-Reporting mit S/4HANA. Unsere Experten präsentieren praxisnahe Einblicke und Best Practices für die Integration dieser Szenarien in Ihre Geschäftsprozesse. Melden Sie sich an, um Ihre Kenntnisse zu erweitern und wertvolle Einblicke in die Möglichkeiten der SAP Datasphere zu gewinnen. Zielgruppe: - BW-Entwickler - IT-Mitarbeiter - Datenarchitekten - Data Analyst - BI Analyst Agenda: - Übersicht: Verschiedene Einsatzmöglichkeiten mit SAP Datasphere - Szenario 1: Self-Service-Ansätze - Szenario 2: Hybride Modellierung zur Erweiterung einer SAP-BW-Lösung - Szenario 3: Realtime-Datenanalyse und Reporting - Demo Mehr über uns: Website: https://www.ibsolution.com/ Karriereportal: https://ibsolution.de/karriere/ Webinare: https://www.ibsolution.com/academy/webinare YouTube: https://www.youtube.com/user/IBSolution LinkedIn: https://de.linkedin.com/company/ibsolution-gmbh Xing: https://www.xing.com/companies/ibsolutiongmbh Facebook: https://de-de.facebook.com/IBsolutionGmbH/ Instagram: https://www.instagram.com/ibsolution/?hl=de

1. Entdecken Sie SAP Datasphere:
Einsatzmöglichkeiten im Überblick

2. Agenda
1. Übersicht: Verschiedene
Einsatzmöglichkeiten mit der SAP
Datasphere
2. Szenario 1: Self-Service-Ansätze
3. Szenario 2: Hybride Modellierung zur
Erweiterung einer SAP-BW-Lösung
4. Szenario 3: Realtime-Datenanalyse und
Reporting
5. Demo

3. Verschiedene Einsatzmöglichkeiten in der SAP Datasphere
Self Service Realtime Datenanalyse und
Reporting
Hybride Modellierung
▪ Migration
▪ BW-Bridge
▪ BW-Modellierung
▪ Einbindung Fachbereich ▪ Echtzeit Reports
▪ Delta-Extraktion mit CDS-
Views
© 2023 - IBsolution GmbH 3

4. # Self Service BI

5. © 2023 - IBsolution GmbH 5
▪ SAP Datasphere betont Self Service Business Intelligence (SSBI) stärker
▪ Einbindung des Fachbereichs in die Datenmodellierung
▪ Entlastung der IT
▪ Schnellere Umsetzung der Anforderung aus dem Fachbereich
▪ Vermeidung einer „Schatten-IT“
▪ Voraussetzungen
▪ Datenqualität, Systemverfügbarkeit, Systemperformance – muss von der IT vorbereitet werden
▪ Ausgebildete Key User aus den Fachbereich
Self-Service

6. © 2023 - IBsolution GmbH 6
▪ Strikte Aufteilung zwischen IT und Fachbereich durch Spaces
▪ IT fokussiert sich auf die technischen Kernthemen
▪ Berechtigungen werden in den IT-Spaces verwaltet
▪ IT teilt Views mit den Spaces von Fachbereich -> Wiederverwendbarkeit
▪ Fachbereich reicht bzw. ergänzt die Datenmodelle mit CSV-Uploads an
Self Service
Best Practices

7. © 2023 - IBsolution GmbH 7
Space Management: Self-Service
Konzept
SAP Datasphere
Space B (Fachbereich) Space A (IT)
teilt
Zentrale Inhalte:
▪ Bereinigte, harmonisierte Daten
▪ Generelle Geschäftslogiken
▪ Hochverfügbar und performant
▪ Datenzugriffskontrolle
Modellierung:
▪ Business Builder
▪ Data Builder
.csv Upload SAP und Non-SAP Quellen
SAP Analytics Cloud

8. © 2023 - IBsolution GmbH 8
Space Management: Self-Service
Beispiel Sales Data
SAP Datasphere
Space „Vertrieb“
(Fachbereich)
Space „Sales Data“ (IT)
Business
Partners
Aufträge: Kopf
Aufträge:
Position
Business
Partners
Aufträge: Kopf
& Position
Join
Business
Partners
Aufträge: Kopf
& Position
teilt
teilt
Tabelle
View
View

9. © 2023 - IBsolution GmbH 9
Space Management: Self-Service
Beispiel Sales Data
SAP Datasphere
Data
Builder
Business
Partners
geteilt
Aufträge: Kopf
& Position
geteilt
Kundenstamm
Zusatzdaten
Upload
SAP Analytics Cloud
Analyse Modell:
Verkaufsbelege
Busines
s
Builder
Kundenstamm
Zusatzdaten
Aufträge: Kopf
& Position
Business
Partners
Verbrauchsmodell/Perspektiven
Space
„Vertrieb“
(Fachbereich)

10. # Hybride Modellierung
zur Erweiterung einer
SAP-BW-Lösung

11. 11
SAP BW/4HANA
SAP Analytics Cloud
SAP S/4HANA
DataSource
Rechnungs-
daten
Rechnungs-
daten
Stamm-
daten
Klassifizie-
rungsdaten
Virtueller InfoProvider
DataSource
Fachbereich
Datei
ODP-Extraktor
ODP-Extraktor
Gesch äf t s l o g ik
Virtuelle Schicht
Propargationschicht
Eingangsschicht
© 2023 - IBsolution GmbH
Hybride Modellierung zur Erweiterung einer SAP-BW-Lösung
Ist-Zustand: BW/4HANA

12. © 2023 - IBsolution GmbH 12
▪ Ist-Zustand: BW-Reporting auf z.B. S/4HANA.
▪ Soll-Zustand: Datenmodellierung in Datasphere mit Daten aus BW
➢Datenmodelle sollen in der SAP Datasphere weiterverwendet werden
➢Fachbereiche sollen mit Self-Service Datenmodelle anreichern können
▪ Möglichkeiten:
▪ BW/4HANA Model Transfer
▪ BW-Bridge
Hybride Data Warehouse Landschaft mit BW/Bridge

13. SAP BW Bridge
▪ Erweiterung der SAP Datasphere mit BW-Funktionalität
▪ Inhaltlich funktional reduzierte SAP BW/4HANA-2021-Version
▪ In die SAP Bridge geladene Daten liegen physisch in den gleichen Datenzentren wie die SAP
Datasphere
▪ Grundlage: SAP HANA Cloud verfügbare ABAP-Server (Steampunk)
▪ Bereitstellung der BW-Bridge Modelle für die SAP Datasphere erfolgt über einen speziellen Space.
▪ Modelle können entweder als Remote Tabellen oder per Model Transfer importiert werden
© 2023 - IBsolution GmbH 13

14. SAP BW Bridge
Was ist möglich?
▪ ODP einschließlich Delta
▪ Erweiterte Stammdatenpflege
▪ Start- und Endroutinen in ABAP, Feldroutinen
▪ Währungsumwandlungs- und Einheitenumrechungstypen
▪ APIs, um in ein aDSO der Eingangsschicht per Push-
Mechanismen zu schreiben
▪ Datenschutz und Data Protection Workbench
▪ DTIS-Fehler-Stack, Zwischenspeicher
© 2023 - IBsolution GmbH 14
Was ist nicht möglich?
▪ Virtuelle InfoObjects
▪ Integration native Modelle von SAP HANA über
TransientProvider / CompositeProvider
▪ Integration von Tabellen via Open-ODS-Views
▪ Native Storage Extensions
▪ BW-Querys und Query-Elemente, beispielsweise Variablen,
eingeschränkte Kennzahlen (Key Figures) und Calculated Key
Figures (Hierzu steht eine Importfunktion in der Roadmap
zur Verfügung.)

15. © 2023 - IBsolution GmbH 15
Es existieren verschiedene Ansätze für eine Konvertierung:
▪ Greenfield-Ansatz
▪ Kompletter Neustart in der Cloud
▪ Geeignet für bisherige Nicht -SAP BW Nutzer oder "wild" gewachsene Systeme
▪ Shell Conversion
▪ Modelle übernommen, keine Daten
▪ Remote Conversion
▪ Objektdefinitionen, Daten und Datenflüsse übernommen
▪ Stabile Ladeprozesse behalten, Auswertungsebene erneuern
Konvertierung von SAP BW zu SAP Datasphere, SAP BW Bridge

16. © 2023 - IBsolution GmbH 16
Von SAP BW zu SAP Datasphere, SAP BW Bridge
SAP Datasphere
SAP BW (7.3 oder höher)
ABAP
BEx Web
BW Integrated
Planning
SAP HANA Any-DB
S A P B W 3 . 5 -
O b j e k t e
S A P B W 7 . x -
O b j e k t e
C u s t o m e r
e x t e n s i o n s
Q u e r y
D a t a s t o r e o b j e c t s
T r a n s f o r m a t i o n e n
C o d e
( A B A P )
SAP BW Bridge
SAP HANA Cloud
ABAP
SAP Datasphere - Core
SAP HANA Cloud
B W / 4
O b j e k t e
C u s t o m e r
e x t e n s i o n s
Q u e r y
D a t a s t o r e o b j e c t s
T r a n s f o r m a t i o n e n
C o d e
( A B A P )
N a t i v e A r t e f a k t e
SQL, Python
B u s i n e s s
m o d e l l i n g
C u s t o m e r e x t e n s i o n s
D a t e n f l u s s
Node.js Datenfluss
A n a l y t i c a l
m o d e l l i n g
V e r b i n d u n g e n
D a t e n m o d e l l e
R e m o t e - T a b e l l e n
T r a n s f o r m a t i o n e n
SAP Analytics Cloud
M i g r a t i o n , K o n v e r t i e r u n g
M i g r a t i o n
T r a n s f e r
SAP Analytics Cloud

17. © 2023 - IBsolution GmbH 17
▪ Modelle auf Basis von analytischen Querys können in SAP Datasphere mit übertragen
werden
▪ Die Modellübertragung ermöglicht die Übernahme von Metadaten und Daten, ohne
manuelle Neuerstellung
▪ Erforderliche Objekte (Views, Tabellen) in SAP Datasphere (Data Builder und Business
Builder) werden automatisch generiert
▪ Einschränkungen bei der Nutzung der SAP-BW/4HANA-Modellübertragung sind in SAP-
Hinweis 2932647 dokumentiert
BW/4HANA Modelltransfer

18. © 2023 - IBsolution GmbH 18
Hybride Modellierung zur Erweiterung einer SAP-BW-Lösung
SAP S/4HANA
SAP BW
Bridge
SAP Datasphere
SAP Analytics Cloud
Fachbereich
DataSource
Rechnungsdaten
Rechnungsdaten
ODP-Extraktor
Gesch äf t s l o g ik
Propargation
Inbound
CDS-View CDS-View
Space
der IT
Rechnungsdaten Kosten Stammdaten
Space des
Fachbereichs
Rechnungsdaten Kosten Stammdaten Klassifizierungsdaten
Gewinne
Assoziation
Analyse Modell
Inbound
Harmonization
Propargation
Reporting
Join

19. © 2023 - IBsolution GmbH 19
BW/4HANA
▪ Datenföderation mit Model Transfer
SAP BW-Bridge wenn
▪ Komplette Datenflüsse übernommen werden
sollen
▪ S/4 Extraktoren angebunden werden sollen
▪ Performance Problemen bei Föderation
auftreten
BW 7.5
▪ Model Transfer wird nicht unterstützt
▪ Deshalb Quellsystemverbindung über
SDA/SDI
▪ Conversion nach BW/4 für erweiterte
Funktionen mit Modeltransfer oder
Migration in die SAP BW-Bridge
Best practices

20. # Realtime Reporting mit
S/4HANA

21. © 2023 - IBsolution GmbH 21
▪ Daten direkt aus S/4 über Echtzeit-Replikation
▪ Echtzeit = Daten werden mit Echtzeit werden zeitnah aktualisiert (Minuten, Stunden).
▪ Nur Bewegungsdaten und kritische Stammdaten
▪ Datenverkehr und Abfrageintensität in der Schnittstelle zwischen SAP S/4HANA und SAP Datapshere
soll minimal gehalten werden
Realtime Reporting mit S/4HANA

22. © 2023 - IBsolution GmbH 22
Echtzeit Reporting mit S/4HANA
SAP S/4HANA
SAP Analytics Cloud
CDS-View (Stammdaten)
CDS-View (Bewegungsdaten)
SAP Datasphere
Verbindungen
Space
Data Builder
View
(Bewegungsdaten)
View
(Bewegungsdaten)
View
(Bewegungsdaten)
View
(Stammdaten)
Analyse Modell
A
s
s
o
z
i
a
t
i
o
n
S/4HANA On -Premise / ABAP Adapter
Inbound
Propargation
Harmonization
Reporting Business Builder

23. © 2023 - IBsolution GmbH 23
▪ Daten sollen im Echtzeitszenario aktuell gehalten werden.
▪ Change Data Capture (CDC) ermöglicht deltafähiges Laden von CDS -Views.
▪ Nur CDC-fähige CDS-Views unterstützen Echtzeitreplikation
CDC-fähige CDS-Extraktionen

24. © 2023 - IBsolution GmbH 24
CDC-fähige CDS-Extraktionen
▪ Übersicht von Extraktions- und
CDC-fähigen CDS-Views:
I_DataExtractionEnabledView

25. © 2023 - IBsolution GmbH 25
Best Practices
▪ CDS Views für die Extraktion verwenden anstatt
direkt auf Tabellen zuzugreifen
▪ Abfragen reduzieren mit Snapshots
▪ Snapshots einplanen z.B. täglich, wöchentlich
▪ Für die Performance: nur kritische Daten in
Echtzeit replizieren z.B. Produktstammdaten,
Kundenstammdaten, Bewegungsdaten

26. # Demo: Hybride
Modellierung mit Self-
Service

27. © 2023 - IBsolution GmbH 27
Synergie

28. © 2023 - IBsolution GmbH 28
Quellen
▪ SAP Data Warehouse Cloud – Das umfassende Handbuch, Kästner et.
Al., Rheinwerk Verlag, 2023
▪ SAP Data Warehouse Cloud First Guidance: Development Guidelines
and Naming Conventions