SAP BW Modul - SAP Business Warehouse

SAP BW (Business Warehouse)

Parallel zur Entwicklung der ersten Data Warehouses stiegen, bedingt durch den Siegeszug von SAP R/3 zur unternehmensweiten Ressourcenplanung, die Anforderungen im unternehmensinternen Berichtswesen. Mithilfe des herkömmlichen ERP-Systems waren diese Anforderungen nur schwer zu erfüllen. In der ersten Hälfte des Jahres 1997 ging das SAP Business Information Warehouse 1.2A für wenige ausgewählte Kunden an den Start. Bill Inmon hatte mit seiner CIF dazu architektonisch die Vorarbeit geleistet.

SAP griff seine Idee auf und nutzte sie für die generelle Strukturierung und Modellierung des eigenen Business Warehouse. Die Prozessierung der Daten über Extraktion aus den angeschlossenen Quellsystemen bis hin zum Bereitstellen in Data Marts heißt Staging. Die Eingangsebene der Daten bildet die Persistent Staging Area (PSA). Dies sind flache Tabellen, in denen die Daten aus dem Vorsystem unverändert abgelegt und im nächsten Schritt aus der PSA über Methoden der Extraktion, Transformation und des Ladens (ETL) an das Enterprise Data Warehouse übertragen werden. Die Begriffsbildung des Enterprise Data Warehouses im Zusammenhang mit SAP BW hat sich allerdings erst in den letzten Jahren etabliert und meint eine mehrstufige Schichtenarchitektur zur Modellierung und Speicherung der Daten. Kleinstes Element der Modellierung stellt das sogenannte InfoObject dar. InfoObjects können wiederum in Merkmale und Kennzahlen unterschieden werden. Als Methoden der Datenverarbeitung stehen im SAP Business Warehouse Übertragungs- und Fortschreibungsregeln oder Transformationen zur Verfügung. Als Lademethoden dienen das sogenannte Infopackage sowie der Datentransferprozess.

Datenziele einer Transformation heißen im SAP Business Warehouse allgemein InfoProvider. Die beiden wichtigsten Typen der InfoProvider sind die Data Store Objects und sogenannte InfoCubes. Data Store Objects sind im Wesentlichen flache Tabellen. InfoCubes sind in einer für die mehrdimensionale Analyse optimierten Datenstruktur auf der Datenbank gespeichert. Für die mehrdimensionale Analyse hat sich das »Snowflake-« oder Sternschema durchgesetzt.

Im Zentrum des Sternschemas steht die Faktentabelle. Sie enthält alle Kennzahlen, wie beispielsweise Brutto-Umsatz, Netto-Umsatz oder Verkaufsmenge in Stückzahl. Um die Faktentabelle sind Dimensionstabellen gereiht. Innerhalb der Faktentabelle ist mit einem eindeutigen Schlüssel auf die Dimensionstabellen verwiesen. In SAP Business Warehouse sind drei Dimensionen fest und maximal 13 Dimensionen frei wählbar. Die drei festen Dimensionen sind Zeit, Paket und Einheiten:

• In der Dimension Zeit können Zeitmerkmale wie Tag, Monat oder Jahr hinterlegt werden.
• In der Dimension Paket steht ein eindeutiger Schlüssel zum Ladevorgang.
• In der Dimension Einheit sind die zu den Kennzahlen hinterlegten Einheiten wie Währung bei Bruttoumsatz oder Basismengeneinheit bei der Verkaufsmenge vermerkt.

In jeder Dimensionstabelle stehen ein oder mehrere Merkmale, wie beispielsweise Kunde, Material oder Werk. Im SAP BW wird das erweiterte Sternschema verwendet. Das Sternchen-Modell wird dabei um zusätzliche Tabellen erweitert. Die zusätzlichen Tabellen ergeben sich durch die Eigenschaften von Merkmalen. Jedes Merkmal kann zusätzliche Attribute, wie etwa Farbe, Form oder Größe bezogen auf das Material sowie als weitere Eigenschaft Texte im Kurz-, Mittel- oder Langformat tragen. Als Letztes besteht die Möglichkeit, auf Merkmalen Hierarchien zu definieren, wie beispielsweise eine Kostenstellenhierarchie. Daher sind bis zu drei weitere Tabellenarten für Attribute, Texte und Hierarchien zu den jeweiligen Merkmalen mit den Dimensionstabellen verknüpft. Der Name »erweitertes Sternschema« leitet sich aus den drei SAP-spezifischen Tabellen für Attribute, Texte und Hierarchien von Merkmalen ab, die zusätzlich an die Dimensionstabellen angehängt werden.

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