FIVE1 GmbH & Co. KG SAP Partner Port Altrottstraße Walldorf T: FIVE1 GmbH & Co. KG essence of quality

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1 6. Juni 2012 FIVE1 GmbH & Co. KG SAP Partner Port Altrottstraße Walldorf T:

2 FIVE1 GmbH & Co. KG Walldorf FIVE1 GmbH & Co. KG Altrottstraße Walldorf T: M: Silber Sponsor beim 1. In-Memory Congress in Düsseldorf vom 4. bis

3 on-top side-by-side System-Architektur Heute und in Zukunft ERP operational data marts BW agile data marts ERP ERP BOBJ / Excel BOBJ / Excel BOBJ / Excel X DB X DB real time HANA 1.0 X DB BW BWA X DB BW BWA ETL HANA 1.0 OLTP + operational analytics ERP ERP BOBJ / Excel BOBJ / Excel BW EDW + architected data marts BW BOBJ / Excel X DB HANA 2.0 X DB BWA HANA SP3

4 FIVE1 Kundenprojekt Ausgangssituation Vorbereitung ETL, Datenmodell im SAP BW Migration auf HANA SP3 Nacharbeiten und Optimierung Schritt 1 Schritt 2 Schritt 3 Schritt 4

5 FIVE1 Kundenprojekt - Ausgangslage 720 GB Daten im BW Stark ansteigendes Datenvolumen SAP BW 7.0 EDW Layerarchitektur 500 GB HANA Lizenz

6 FIVE1 Kundenprojekt - Roadmap Migration auf BW 7.3 Vorbereitung ETL, Datenmodell im SAP BW Migration auf HANA SP3 Nacharbeiten und Optimierung Schritt 1 Schritt 2 Schritt 3 Schritt 4

7 Umsetzungs-Beispiel Vor Projektbeginn Übergangsphase Nach Projektende InfoCube InfoCube DSO DSO DSO DSO

8 FIVE1 Kundenprojekt - Roadmap Migration auf BW 7.3 Vorbereitung ETL, Datenmodell im SAP BW Migration auf HANA SP3 Nacharbeiten und Optimierung Schritt 1 Schritt 2 Schritt 3 Schritt 4

9 Ablauf der Systemumstellung (1) Situation vor Projektbeginn SAP PJ1 SAP PB1 4.0 SAP BW 7.3 PA1 Oracle Transport SAP QJ1 SAP QB1 4.0 SAP BW 7.3 QA1 Oracle Transport SAP DJ1 SAP DB1 4.0 SAP BW 7.3 DA1 Oracle

10 Ablauf der Systemumstellung (2) Systemkopie SAP PJ1 SAP PB1 4.0 SAP BW 7.3 PA1 Oracle SAP PJ2 SAP PB2 4.0 SAP BW 7.3 PA2 Oracle Transport SAP QJ1 SAP QB1 4.0 SAP BW 7.3 QA1 Oracle Transport SAP DJ1 SAP DB1 4.0 SAP BW 7.3 DA1 Oracle

11 Ablauf der Systemumstellung (3) Datenbankmigration SAP PJ1 SAP PB1 4.0 SAP BW 7.3 PA1 Oracle SAP PJ2 SAP PB2 4.0 SAP BW 7.3 PA2 HANA Transport SAP QJ1 SAP QB1 4.0 SAP BW 7.3 QA1 Oracle Transport SAP DJ1 SAP DB1 4.0 SAP BW 7.3 DA1 Oracle

12 Ablauf der Systemumstellung (4) Projektweise Umstellung SAP BW auf Oracle DB KPI Reporting Spend Analysis Dashboarding Besondere Herausforderungen Identifikation von Abhängigkeiten Minimierung der temporären Beziehungen über Systemgrenzen hinweg Sonderfälle wie Frontend-Fileupload, Kommentare, Dokumente etc. Financial Reporting Sales Reporting

13 Ablauf der Systemumstellung (4) Projektweise Umstellung SAP BW auf Oracle DB SAP BW auf HANA DB KPI Reporting Dashboarding Spend Analysis Financial Reporting Sales Reporting Identifikation von Abhängigkeiten Minimierung der temporären Beziehungen über Systemgrenzen hinweg

14 Ablauf der Systemumstellung (4) Projektweise Umstellung SAP BW auf Oracle DB SAP BW auf HANA DB KPI Reporting Dashboarding Spend Analysis Financial Reporting Sales Reporting Identifikation von Abhängigkeiten Minimierung der temporären Beziehungen über Systemgrenzen hinweg

15 Ablauf der Systemumstellung (4) Projektweise Umstellung Lessons Learned SAP BW auf HANA DB Single Sign On Manuelle File-Uploads APD-Berechnung KPI Reporting Spend Analysis Dashboarding Financial Reporting Sales Reporting

16 Ablauf der Systemumstellung (5) Nach vollständiger Umstellung SAP PJ2 SAP PB2 4.0 SAP BW 7.3 PA2 HANA SAP QJ1 SAP QB1 4.0 SAP BW 7.3 QA1 HANA Transport SAP DJ1 SAP DB1 4.0 SAP BW 7.3 DA1 HANA

17 Projektbeispiel: RI Reporting mit formatierten Kommentaren

18 FIVE1 Kundenprojekt - Roadmap Migration auf BW 7.3 Vorbereitung ETL, Datenmodell im SAP BW Migration auf HANA SP3 Nacharbeiten und Optimierung Schritt 1 Schritt 2 Schritt 3 Schritt 4

19 FIVE1 Kundenprojekt - Erfolge Datenvolumen SAP BW Mit Oracle DB (Ausgangslage) Nach Optimierung im SAP BW: Nach Umstellung auf HANA: 720 GB 450 GB 180 GB Längster ETL Ladezyklus Mit Oracle DB (Ausgangslage): Nach Umstellung auf HANA: Nach Optimierung im SAP BW: 16 Stunden 8 Stunden 3 Stunden

20 FIVE1 Kundenprojekt - Erfolge Längste Query-Laufzeit Mit Oracle DB (Ausgangslage): Nach Umstellung auf HANA: 25 Minuten 3 Minuten Remodellierung Die Umstellung auf SAP HANA wurde zum Redesign einzelner Projekte genutzt Reduzierung der Komplexität Reduzierung von redundanten Layern Optimierung der Performance

21 Umdenken Traditionelle Datenbank SAP HANA Code Applikations Layer Applikations Layer Engpass Nur Ergebnisse Datenbank Layer Datenbank Layer Code

22 Modellierung in HANA - Views Attribute View Stammdatenobjekte werden als Attribute view modelliert Analytical View Cube ähnlicher View durch JOIN von Attribute views Erstellen einer Datengrundlage für Bewegungsdaten Calculation View Immer dann wenn mehrere Faktentabellen benötigt werden, oder JOINS nicht mehr ausreichen View auf eine Kombination anderer Views Kann SQL Script enthalten SQLScript ist das für HANA entwickelte SQL Grafischer- & Script- Editor

23 Reporting direkt auf HANA mit Transient Provider

24 HANA Custom development direkt in der Datenbank SQLScript SQLScript ist eine SQL-Erweiterung, die es Entwicklern erlaubt datenintensive Logik in die Datenbank zu verschieben. So wird das Kopieren großer Datenmengen auf den Anwendungsserver vermieden. Durch ausgefeilte Strategien zur parallelen Ausführung des SQLScripts wird die Ausführung auf der Datenbank weiter optimiert. BFL (Business Function Library) BFL ist eine Bibliothek aus unterschiedlichen Berechnungen die Anwendungen auf der SAP HANA-Datenbank nutzen können. Die Business-Funktionen sind in C++ geschrieben und werden direkt in der Datenbank-Engine ausgeführt. PAL (Predictive Analysis Library) ist eine Klasse innerhalb der BFL die Data Mining Funktionen zur Verfügung stellt Fuzzy ist eine Klasse innerhalb der BFL die Funktionen zur unscharfen Suche bereitstellt R R ist eine freie Programmiersprache für statistisches Rechnen und statistische Grafiken. R ist Teil des GNU-Projekts und gilt zunehmend als die statistische Standardsprache sowohl im kommerziellen als auch im wissenschaftlichen Bereich.

25 PAL in SQL Script eingebettet (seit SP03) Mit SP3 umfasst die Predictive Analysis Library die folgenden sieben Algorithmen: Clustering (K-Means) KNN Algorithmus Regression Assoziationsanalyse (Apriori) Entscheidungsbäume (C4.5) ABC Klassifizierung Gewichtete Trendtabellen

26 R In SQL Skript eingebettet (ab SP04) Durch die R-Integration in SAP HANA haben Entwickler Zugriff auf über 3000 externe Bibliotheken und damit auf eine breite Palette von Funktionen zum Data Mining und für statistischen Analysen.

27 Predictive Analysis Designer Grafische Oberfläche Daten für predictive analysis wählen Datenquellen sind CSV Dateien, Datenbanktabellen, Universen. Daten verstehen und zur Analyse vorbereiten Vielfältige Datenaufebreitungsmethoden: Beispiel, Filter, Merge, Append, Formel. Visualisieren der Daten Die Analyse mit Hilfe von Vorhersagealgorithmen durchführen und Ergebnisse visualisieren Das Modell definieren Klassifizierungsanalysen, Zeitreihenanalyse, Assoziationsanalyse, Segmentierungsanalyse Das Modell trainieren, testen, visualisieren z.b. als Entscheidungsbaum, Cluster Viewer. Ergebnisse und Modell sichern Ergebnisse als CSV, in Datenbanktabelle, Universen abspeichern Das erzeugte trainierte Modell im Repository speichern Das erzeugte Modell für weiterführende Analysen verwenden Das Modell mit Echtzeitdaten verwenden Das erstellte Modell als Infustrie-Standard Modell speichern um es in SAP Business Applications wiederverwenden zu können Der Predictive Analysis Process Designer

28 SAP BI Portfolio for predictive analysis Der Predictive Analysis Process Designer kann als Data Sources BOE 3.x und 4.x Universen verwenden Grafiken die mit dem Predictive Analysis Process Designer erstellt wurden können in WebI, BO Explorer, Analysis Edition für OLAP und SAP StreamWork eingebettet werden.

29 Das Spektrum der BI - Technologie Komplexität Vorhersage Was wird geschehen? Prognosen, Simulationen Monitoring Was passiert gerade? Dashboards, Scorecards, KPIs Analyse Warum ist es passiert? OLAP und andere Analysetools Reporting Was ist passiert? BEx, Crystal Reports Mehrwert TDWI ( The DataWarehouse Institute ) Deutschland: Vorhersagen bieten den höchsten Mehrwert

30 Fuzzy-Suche Beispiel aus der Praxis Was ist Fuzzy-Suche Die Fuzzy-Suche umfasst String-Matching-Algorithmen, die eine bestimmte Zeichenkette (engl. string ) in einer längeren Zeichenkette oder einem Text suchen bzw. finden sollen. Die Software wird in der Praxis zum Beispiel zum Erkennen und Vermeiden von Mehrfacheinträgen, Identifizieren von Konzernverflechtungen oder zum Auffinden von Haushaltsdubletten eingesetzt.

31 Side-by-side Vollintegrierte Lösung Fuzzy-Suche Heute und in Zukunft Heutige OLTP-Systeme mit z.b. Fuzzy Double OLTP-Systeme mit SAP HANA ERP Fuzzy API F! Daten ERP SQLScript via Secondary DB connection X DB X DB real time HANA 1.0 SAP BW mit integrierter Fuzzy-Suche OLTP mit integrierter Fuzzy-Suche SAP BW on HANA ERP (ABAP optimiert HANA) ABAP Programme mit SQLScript HANA 1.0 SP3 HANA 2.0

32 HANA Datenbank als zweite Datenbank read write ERP System SAP HANA ABAP Programme Accelerated read Kopie der Datenbanktabelle traditionelle DB z.b. Kundendaten SLT Replication Szenarien: Bisherige Lösungen der SAP wie z.b. RDS CO-PA Accelerator basieren auf der Secondary Database Connection

33 FAZIT Als SAP Kunde wird an HANA kein Weg vorbeiführen! Trotzdem: Verfallen Sie nicht dem Geschwindigkeitsrausch Mit HANA allein betreiben Sie nur Kosmetik, beseitigen aber nicht die Wurzel der Probleme Auch in Zukunft müssen Daten harmonisiert und semantisch partitioniert werden Nur weil HANA Terrabyte an Daten halten kann heißt das nicht automatisch, dass es immer sinnvoll ist dies auch zu tun Erst durch manuelle Optimierungen entfaltet HANA sein volles Potential Aber: Bereits heute sollten Kunden die HANA-Anforderungen im Blick haben und neue Projekte HANA-ready implementieren.

34 Vielen Dank! Kontakt FIVE1 GmbH & Co. KG Altrottstraße 31 D Walldorf T: F: Sven Zech Solution Architect Marcel Salein Solution Architect Mehr erfahren Sie im FIVE1 Blog unter

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