& Kundenmanagement, Supply Chain Management und Performance. Online Analytical Processing (OLAP)

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1 1 1 Einführung Der Begriff Data Warehouse bezeichnet ein System zur zentralen Bereitstellung von Informationen für Kontroll- und Entscheidungsprozesse. Dies bringt technische und funktionale Besonderheiten mit sich, durch die sich ein Data-Warehouse-System von anderen Systemen unterscheidet. Zur Charakterisierung von Data-Warehouse-Systemen kann die Menge aller Anwendungssysteme in zwei Kategorien unterteilt werden: betriebswirtschaftlich administrative Systeme entscheidungsunterstützende Systeme. Die Kategorie der betriebswirtschaftlich administrativen Systeme (auch als operative Systeme bezeichnet), stellt Funktionen zur Verfügung, mit deren Hilfe die geschäftlichen Transaktionen eines Unternehmens verwaltet und durchgeführt werden können. Typische Aufgaben für administrativ betriebswirtschaftliche Systeme liegen in der Auftragserfassung, Rechnungsstellung, Lagerverwaltung, Personalverwaltung, Lohnbuchhaltung etc. Im Falle der so genannten Enterprise- Ressource-Planning-Systeme (ERP) unterstützen diese Systeme nicht nur einzelne Bereiche, sondern alle Funktionen der betriebswirtschaftlichen Wertschöpfungskette. Als ERP-Systeme gelten zum Beispiel SAP R/3 und Oracle Applications. Da sich betriebswirtschaftlich administrative Systeme aus technischer Sicht vor allen dadurch charakterisieren, dass ihre Funktionen auf einzelnen Transaktionen (Aufträge, Buchungssätze etc.) basieren, werden sie auch als OnLine-Transaction-Processing-Systeme (OLTP- Systeme) bezeichnet. Administrativ betriebswirtschaftliche Systeme sind aufgrund ihrer Ausrichtung auf einzelne Transaktionen nicht dafür geeignet, um als Grundlage komplexer betriebswirtschaftlicher Entscheidungen eingesetzt zu werden. Aus diesem Grund existieren als Gegenpart die ent- Betriebswirtschaftlich administrative Systeme Entscheidungsunterstützende Systeme

2 2 1 Einführung scheidungsunterstützenden Systeme (Decision-Support-Systeme, DSS), deren Funktionen und deren Datenmodell explizit für die Analyse großer Datenmengen konzipiert wurde. Die zu analysierenden Inhalte werden im Regelfall den OLTP-Systemen entnommen, da die DSS selbst keine betriebswirtschaftlichen Funktionen wahrnehmen, die als Grundlage von Analysen dienen können. Als DSS gelten das klassische Berichtswesen, die interaktive Datenanalyse (Online-Analytical-Processing) sowie Systeme zur Suche nach komplexen Zusammenhängen und unbekannten Datenmustern (Data Mining). Abb. 1 1 Entscheidungsunterstützende Systeme Finanzen & Controlling Marketing & Kundenmanagement Supply Chain Management Performance Measurement Statistische Analyse / Data Mining Online Analytical Processing (OLAP) Online Transaction Processing (OLTP) (SAP, Oracle, JDS, Baan etc.) Data-Warehouse-Systeme Neben diesen Tools, die allgemeine Funktionen zur Datenanalyse bereitstellen, existieren prozessorientierte Tools, die auf die Analyse bestimmter Prozessdaten spezialisiert sind. Typische Einsatzgebiete dieser Tools liegen in den Bereichen Finanzen & Controlling, Marketing & Kundenmanagement, Supply Chain Management und Performance Measurement (siehe Abb. 1 1). Alle entscheidungsunterstützenden Systeme benötigen eine Datenbasis als Grundlage ihrer analytischen Funktionen. Da OLTP-Systeme aufgrund ihrer Funktionen und insbesondere aufgrund ihres Datenmodels als Datenbasis nicht geeignet sind, werden Data-Warehouse-Systeme als gemeinsame Datenbasis aller Decision-Support-Systeme eingesetzt. Diese sind vor allem durch ihr Datenmanagement charakterisiert, das die analytische Betrachtung des Datenbestandes besonders unterstützt. Der Datenbestand eines Data Warehouse wird aus den Daten der OLTP-Systeme übernommen und redundant vorgehalten. Dadurch werden die Daten in Datenmodelle überführt, die für die Datenanalyse optimiert sind, und die operativen Systeme werden von Analysen entlastet.

3 1.1 SAP Business Information Warehouse 3 Ein Data Warehouse stellt damit nicht per se ein vollständiges Decision-Support-System dar, sondern ist lediglich die Grundlage eines solchen. In der Regel werden Data-Warehouse-Systeme bereits durch den Hersteller zumindest mit einem OLAP-Tool gekoppelt. Aus dieser Gewohnheit heraus werden Data-Warehouse-Systeme oftmals auch als OLAP-Systeme bezeichnet, was jedoch nicht richtig ist, sondern lediglich die Verkaufgewohnheiten der Anbieter beschreibt. Die Beschreibung der in einem Data Warehouse verwendeten Datenmodelle, Datenflüsse, Analysemodelle etc. werden im so genannten Metadaten-Repository abgelegt. Dieses Repository bietet einen zentralen Einstiegspunkt für die Ansicht und Pflege der Metadaten, welche die Arbeitsweise eines Data-Warehouse-Systems definieren. Metadaten 1.1 SAP Business Information Warehouse Beim SAP BW handelt es sich um ein Data-Warehouse-System, das Funktionen zum Datenmanagement (Data Manager), zur Behandlung von Abfragen (OLAP-Prozessor) und zur Definition, Steuerung und Überwachung von Datenflüssen (Staging Engine) bereitstellt. Die Definition dieser Funktionen wird in einem eigenen Metadaten-Repository abgelegt, so dass eine zentrale Verwaltung der entsprechenden Funktionen möglich ist. Einstiegspunkt für alle Entwicklungen im BW ist das Easy-Access- Menü, welches unmittelbar nach der Anmeldung an der Client-Software 1 des BW-Systems aufgerufen wird (siehe Abb. 1 2). Abb. 1 2 SAP Easy-Access-Menü SAP AG

4 4 1 Einführung Administrator Workbench In der Regel beziehen sich alle in diesem Buch angeführten Beispiele auf das Easy-Access-Menü und werden durch eine Transaktion (zum Beispiel RSA1) angegeben. Wie in Abb. 1 2 dargestellt werden Transaktionen über das entsprechende Eingabefeld (oben links) eingegeben und verzweigen direkt zu der entsprechenden Funktion. Der zentrale Dreh- und Angelpunkt des BW ist die Administrator Workbench (AWB), die aus dem Easy-Access-Menü (alternativ durch die Transaktion RSA1) zu erreichen ist. In der Administrator Workbench werden Metadaten definiert, Prozesse gesteuert, das Monitoring des BW im Regelbetrieb durchgeführt und vieles mehr (siehe Abb. 1 3). Abb. 1 3 Administrator Workbench SAP AG Business Explorer Der überwiegende Teil aller Erläuterungen in diesem Buch bezieht sich auf Einstellungen, die in der Administrator Workbench vorgenommen werden. Ebenso wie die meisten anderen Data-Warehouse-Systeme bietet das BW eine Reihe allgemeiner OLAP-Tools, die unter der Bezeichnung Business Explorer (BEx) zusammengefasst werden. Dazu gehören: Der BEx-Browser, der ein Reporting-Menü (ähnlich einem Portal) darstellt, von dem aus Endanwender Analysen der anderen Business- Explorer-Tools aufrufen können (da diese Tools auch direkt aufgerufen werden können, ist der Einsatz des BEx-Browser optional). 1. Bei der Client-Software handelt es sich um das SAP Graphical User Interface (SAPGUI).

5 1.1 SAP Business Information Warehouse 5 Der BEx-Analyzer (ein Add-In für MS Excel), mit dessen Hilfe Abfragen (Queries) angelegt, gepflegt und interaktiv ausgeführt werden können. Das formatierte Reporting, mit dessen Hilfe basierend auf den im BEx-Analyzer definierten Queries formatierte Drucklayouts erstellt werden können. Hinter dem formatierten Reporting stehen die Crystal Reports von Crystal Decisions, die speziell in die Version 3 des BW integriert wurden. Der Web Application Designer, mit dessen Hilfe Queries und HTML-Dokumente für die Veröffentlichung im Intranet oder Internet erstellt werden können. Neben den Tools des Business Explorer besteht auch die Möglichkeit, die DSS-Tools von Drittherstellern an das BW anzuschließen, um spezielle Reportinglösungen dieser Anbieter nutzen zu können. Im weiteren Sinn sind auch die SAP-Produkte SEM, SCM, CRM und APO als DSS für das BW aufzuführen. Bei diesen Produkten handelt es sich um eigenständige Systeme und nicht um reine DSS-Tools. Jedoch basieren diese Produkte ebenfalls auf einem BW, das für die speziellen Aufgaben der Produkte angepasst ist, so dass sie gewissermaßen als DSS angesehen werden können, die sehr stark an das BW gebunden sind. Über die Data-Warehouse-Funktionen und die DSS-Tools hinaus bietet das BW leistungsfähige Tools zur Extraktion (so genannte Extraktoren) von Daten aus SAP-R/3-Systemen an. Des Weiteren können Dateien gelesen werden und die Daten von Extraktionstools von Drittherstellern empfangen werden. Eine Besonderheit, die das BW von anderen Data-Warehouse-Systemen unterscheidet, liegt im so genannten Business Content. Dabei handelt es sich um umfassend vorgefertigte Szenarios für die Analyse von Geschäftsprozessen (zum Beispiel für die Analyse von Vertriebsdaten). Bestandteile dieser Szenarios sind die Definition des gesamten Datenflusses, Programme zur Datenextraktion aus SAP-R/3-Systemen und Templates für die Datenanalyse. Extraktion Business Content BW Version 3.0 Das BW hat mit der Version 3 zahlreiche Neuerungen erfahren, die teilweise in Details zu finden sind, in vielen Bereichen aber auch konzeptionelle Neuerungen darstellen. Nachfolgend werden die wichtigsten Neuerungen zusammengefasst. Zusätzlich wird im Verlauf des Buches bei der Beschreibung der einzelnen Themen auf Neuerungen hingewiesen.

6 6 1 Einführung Datenmodell Staging Engine Regelbetrieb Eine konzeptionelle Veränderung stellt die Betrachtung aller reportingfähigen Objekte als so genannte InfoProvider dar. War im BW 2 ausschließlich das Reporting auf InfoCubes und ODS-Objekten möglich, so können im BW 3 auch InfoObjekte und InfoSets für das Reporting genutzt werden. Über den so genannten MultiProvider (ehemals MultiCube) können nun entsprechend auch alle InfoProvider (also auch ODS-Objekte, InfoObjekte, InfoSets) im Reporting zusammengefügt werden. Vervollständigt wird dieses neue Konzept des InfoProviders mit zwei neuen InfoProvidern, dem RemoteCube mit Services und den transaktionalen ODS-Objekten, die vornehmlich für Realtime- Reporting und Anforderungen des SAP SEM 2 konzipiert wurden. Auch Aggregate wurden um zahlreiche neue Funktionen erweitert. So kann die Administration von Daten erheblich durch die Definition Request-erhaltender Aggregate erleichtert werden. Auch stichtagsbezogene Aggregate sind in der Version 3 nun möglich. Weitere Performance-Verbesserungen sind durch die engere Integration der Microsoft-Analysis-Services möglich, deren MOLAP-Server durch das BW direkt beliefert und ausgelesen werden kann. Auf Seite der Staging Engine wurden zahlreiche Erweiterungen eingebaut, um die Definition des Datenflusses flexibler und einfacher gestalten zu können. Auch Verbesserungen hinsichtlich der Performance wurden vorgenommen. So ist durch eine Veränderung der Datenstruktur die parallele Fortschreibung bei ODS-Objekten möglich. Master Data können mit Hilfe von Fortschreibungsregeln gefüllt werden (auch über ODS- Objekte), während in der Version 2 nur Übertragungsregeln für Master Data definiert werden könnten. Darüber hinaus existieren eine Reihe von Detailverbesserungen, wie zum Beispiel die Behandlung doppelter Datensätze bei Stammdaten oder ein Formeleditor zur Definition von Zuordnungsregeln im Staging. Für die Implementierung und Überwachung des Regelbetriebes wurden die so genannten Prozessketten eingeführt. Mit deren Hilfe lässt sich die Abfolge der Lade- und Nachverarbeitungsprozesse grafisch modellieren und überwachen. Zusätzlich werden mit den Prozessketten auch Möglichkeiten angeboten, Prozesse systemübergreifend zu gestalten. 2. SAP SEM (Strategic Enterprise Management) ist ein System der SAP AG, das zur strategischen Unternehmensführung eingesetzt wird und mit dem Datenbestand eines BW-Systems arbeitet.

7 1.1 SAP Business Information Warehouse 7 Vollständig neu ist in der Version 3 die Archivierung. Damit lassen sich die Daten aus BasisCubes und ODS-Objekte über die Standard- Archivschnittstelle archivieren und wiederherstellen. Stark erweitert wurde das Internet-Reporting, das durch den Einsatz des Basis-Systems 6.10 direkt durch das BW unterstützt wird (bisher war dies nur durch den zusätzlichen Einsatz eines ITS-Servers möglich). Damit einher geht ein Tool zur Gestaltung des Web-Reporting, das inzwischen genauso einfach zu nutzen ist, wie das bisheriger bei der Analyse über den Business Explorer Analyzer der Fall war. Ferner bekommt der Reporting Agent Unterstützung durch eine Integration der Crystal Reports, mit denen in der Version 3 auch formatierte Druckausgaben möglich sind, die automatisiert im Hintergrund erstellt werden können. Des Weiteren wurde der Business Content ausgebaut, der sich nicht mehr länger auf die prozessorientierte Abbildung von Daten beschränkt, sondern mit den Analytical Applications auch vordefinierte Analysemodelle bereitstellt. Darunter fallen zum Beispiel Modelle für die e-site-analyse (Analyse von Web-Logfiles) oder Data- Mining- und Scoring-Modelle für die Analyse von Kundenverhalten. Eine neue konzeptionelle Erweiterung hat das BW in Bezug auf die Öffnung des Systems erfahren. So können die Daten des Metadaten- Repository als XML-Modell bereitgestellt beziehungsweise importiert werden. Auch die Daten von ODS-Objekten können durch Drittsysteme über offen gelegte APIs gelesen und verändert werden. Archivierung Datenanalyse Business Content Offenheit

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