SAP HANA ist schnell erklärt. TOBA Trainerwochenende vom Mai 2013 in Prag

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1 SAP HANA ist schnell erklärt TOBA Trainerwochenende vom Mai 2013 in Prag

2 Ihr Referent Steckbrief Name: Miroslav Antolovic Jahrgang: 1975 Stationen: SAP, Walldorf Realtech, Walldorf Seeburger, Bretten bsc solutions, Reilingen Seit 2010 Gesucht wegen: Technologie und Entwicklung ABAP, ABAP Objects, Webdynpro, FPM, SAP UI5, SAP Basis, SAP HANA, SAP Solution Manager

3 Inhalt Überblick Ein Blick unter die Haube Testdrive, HANA in der Praxis Und weiter geht die gute Fahrt Ziele: Bei SAP HANA mitreden können Funktionsweise Nutzen Notwendige Schritte im Projekt

4 Überblick Unter der Haube HANA in der Praxis Und weiter

5 Überblick Key facts SAP HANA (ehemals: High Performance Analytic Appliance) ist eine in memory Datenbank- Technologie wird oft als Appliance bezeichnet ist schnell ( real time )

6 Überblick Key facts Speichern, analysieren, optimieren, Transaktionen durchführen und mobilisieren ohne Systembeschränkungen Umfasst unterschiedliche Datenformate und Prozessmodelle Einfache Modellierungen, integrierte Entwicklungsumgebung, geteilte System - Management - Infrastruktur und Einsatz unabhängiger Lösungen Zuverlässige und einheitliche Datenumgebung

7 Überblick Warum SAP HANA

8 Überblick Warum Sie? Welches Potenzial sehen Sie für Ihr Unternehmen in der In-Memory-Technologie? Umfrage Computerwoche

9 Überblick Einsatzszenarien Standalone <APP> on HANA sidecar AnyDB

10 Summary Sie wissen nun Was SAP HANA ist Warum SAP HANA notwendig ist Wie SAP HANA eingesetzt werden kann

11 Überblick Unter der Haube HANA in der Praxis Und weiter

12 Closer HANA Plattform

13 Ladeprozesse Flat file upload Trigger based Extraction Transformation Load (ETL) based Transaction Log based

14 Ladeprozesse Trigger based

15 Ladeprozesse ETL based

16 Ladeprozesse Transaction Log based

17 HANA Plattform

18 Closer Datenablage Row vs. Column Data Storage

19 Closer Datenablage Row vs. Column Data Storage

20 Closer Datenablage Spaltenbasiert ermöglicht parallele Verarbeitung Spalte Spalte 2 12,4 19,3 23,1 15,9 Spalte

21 Closer Datenablage Zeilenbasiert wenn Sie über die ganze Zeile reporten wollen Spaltenbasiert wenn Sie über einzelne Spalten Reporten (z.b. Summen) möchten Faustformel : Stammdaten primär zeilenbasiert Bewegungsdaten primär spaltenbasiert

22 Closer Datenablage Delta Merge Lesen / Schreiben findet asynchron in zwei verschiedenen Engines statt

23 Closer HANA Plattform

24 Closer Engines Calculation Views Calc Engine Analytic Views OLAP Engine Join Engine Attribute Views

25 Closer Analytic View Ein Analytic View ist ein OLAP (Online Analytical Processing ) Cube, ein n-dimensionaler array von Daten Sales Org US CH AU DE DB RWE 76 IBM SAP Ship-to Party OLAP Cubes organisieren in Geschäftsanwendungen wirtschaftliche Kennzahlen gegen eine Kategorie Material Sales Org DE shipped Material 4713 to Ship-to Party IBM at value 400 EUR.

26 Closer Analytic View II Klassische data warehouse Systeme (z.b. SAP BW) kopieren die Daten in einem dreistufigen Prozess in OLAP Cubes: Extract- Transform-Load (ETL). Fact Table Primary Key Fact 1 Fact 2 Fact... Facts Dimension 1 Dimension Key Attribute 1 Attribute 2 Attribute... Dim Report Data Warehouse, e.g. SAP Business Warehouse OLAP Cube, also: Info Cube Dimension 2 Dimension Key Attribute 1 Attribute 2 3. Load Attribute... Dim Dim Dimension... Dimension Key Attribute 1 Attribute 2 Attribute Transform Table Table Table Table 1 Primary Key Field 1 Field 2 Field Extract ERP Table 2 Primary Key Field 1 Field 2 Field... Table... Primary Key Field 1 Field 2 Field...

27 Closer Analytic View III HANA reported direkt aus den physikalischen Tabellen. Die Daten werden on the fly transformiert, d.h. es findet keine physikalische Ablage des Transformationsergebnisses statt. Ein Analytic View ist keine transformierte Kopie, sondern ein Ausführungsplan, wie die Transformation durchzuführen ist. Table 1 Primary Key Field 1 Field 2 Field... Report Analytic View Transform Table 2 Primary Key Field 1 Field 2 Field... ERP Table... Primary Key Field 1 Field 2 Field...

28 Closer Engines Calculation Views Calc Engine Analytic Views OLAP Engine Join Engine Attribute Views

29 Closer Attribute View Verwendung um bei Stammdaten einen Kontext herzustellen z.b. lesen der Materialbezeichnung zur Materialnummer, sämtliche Texttabellen- Beziehungen

30 Closer Engines Calculation Views Calc Engine Analytic Views OLAP Engine Join Engine Attribute Views

31 Closer Calculation View Definiert die Ausgabe für den Client

32

33 Reporting

34 Reporting

35 Summary Sie wissen nun Wie die Daten in SAP HANA kommen Was der Unterschied zwischen spalten- und zeilenbasierter Ablage ist Wozu die einzelnen Views benötigt werden: Analytic View: Transformationsplan Attribute View: Datenanreicherung (Texte) Calculation View: Datenaufbereitung für Client Wie Sie über die Daten Reporten können

36 Überblick Unter der Haube HANA in der Praxis Und weiter

37 Beispiele Charite Berlin DNA Analyse in real time Porsche Echtzeit- Simulation von Windkanal-Tests

38 HANA Projekt

39 HANA Projekt Workshops mit dem Fachbereich Systemanalyse Organisationss truktur Requirement Engineering

40 HANA Projekt Workshops mit dem Fachbereich Systemanalyse Organisationss truktur Requirement Engineering Hardware- Sizing HANA Model design Replikationsda ten Berechtigungs konzept

41 HANA Projekt Workshops mit dem Fachbereich Systemanalyse Organisationss truktur Requirement Engineering Hardware- Sizing HANA Model design Replikationsda ten Berechtigungs konzept Datenbankmigration Data Interfaces Ladeprozesse HANA Views

42 HANA Projekt Workshops mit dem Fachbereich Systemanalyse Organisationss truktur Requirement Engineering Hardware- Sizing HANA Model design Replikationsda ten Berechtigungs konzept Datenbankmigration Data Interfaces Ladeprozesse HANA Views Go-Live After go-live Support Backup- Stategie

43 Summary Sie wissen nun Was zu tun ist

44 Überblick Unter der Haube HANA in der Praxis Und weiter

45 Weiterführende Informationen Dokumentationen Doku und kostenloser SAP HANA Zugang (Cloud) Messe am in Frankfurt Unter dem Pfad Studium > Online Vorlesungen > Archiv weiterführende (technische) Informationen

46 Vielen Dank und tschüss (VROOOM ) bsc solutions GmbH & Co. KG Breslauer Str Reilingen Deutschland Telefon +49 (0) Telefax +49 (0) info@bsc-solutions.net