Migration SAP BW 7.3 auf SAP HANA

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Ingeborg Straub
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5 IT Landschaft

6 Two Vendor Strategie Windows Server 2003 / 2008 Office 2010 ISA 2006 Exchange Server 2010 Biz Talk 2010 SCOM 2012 Lync SCCM 2012 SQL Server 2005 / 2008 / 2012 MOSS 2012 SAP ERP ECC 6.0 SCM 7.0 APO SAP Netweaver BW 7.3 SAP MII Enterprise Portal 7.0 SAP BO Analysis SAP BO Crystal Reports Solution Manager 7.1 SAP PI 7.10 Adobe IAF SAP ESS SAP BO Webi SAP BO Dashboards SAP BO Explorer 2011 SAP AG. All rights reserved. 6

7 Rechenzentrum - virtualisiert 13 Dell Nehalem Server 2014 GB Hauptspeicher Vmware vsphere 4 (161 virtuelle Server) Storage EMC CX TB gespiegelt HP EVA TB (Archiv Open Text) Blade Center BWA - 48 GB RAM DELL M610 Blade BOE - 48 GB RAM DELL M610 Blade BWA - 3 x 12 GB RAM IBM HS22 Blade BOE - 1 x 24 GB RAM IBM HS22 Blade Sicherungserver 2 x Dell R710 (15 TB lokal) CommVault Software HANA 128 GB RAM 2 x Dell Power Edge R SAP AG. All rights reserved. 7

9 Entscheidung BWA SAP HANA o KIS (Eigenentwicklung Koehler) o Neuausrichtung Reporting o Strategie: Lösungen von Microsoft und SAP o SAP BW 7.0 als Datawarehouse o Tools für Visualisierung waren noch offen o SAP World Tour 2009 in Mannheim 2011 SAP AG. All rights reserved. 9

11 Information Lifecycle Management (ILM) Informationen werden anhand ihrer Zugriffshäufigkeit und Relevanz klassifiziert und auf Basis unterschiedlicher Service Levels verwaltet. Kostenoptimale Speicherung der BI-Daten, wobei Technologien wie In-Memory, Spaltenorientierung, Solid State Disks, Nearline-Storage und Cross-Media- Management zum Einsatz kommen. Datenbereiche im Data Warehouse, die permanent im Rahmen aktueller Analysen und Berichte verfügbar sein müssen, werden hochperformant oftmals auf Basis von In-Memory Komponenten sowie in spaltenorientierter Form abgelegt. Weniger kritische, aber dennoch analyserelevante Data Warehouse Daten stehen für Abfragen und Datenbewirtschaftung ebenfalls zur Verfügung; allerdings erfolgt deren Speicherung mit Technologien, die weniger Kosten verursachen. Je wichtiger Daten für Analyse und Reporting sind, umso weiter reichende und kostenintensivere SLAs Literatur: Hahne, M. (2007): Information Lifecycle Management Neue Architektur für das Data Warehouse, in: Gluchowski, Peter et al. (Hrsg.): Schlaglichter der Wirtschaftsinformatik, Chemnitz 2007, S SAP AG. All rights reserved. 11

14 Ziele Data-Warehouse Standardisierte di i t Darstellung Unternehmensinformationen ti Integration ti in IT-Landschaft Einfacher Zugriff (Self-BI) Schnelle kostengünstige Einführung Performante Umgebung Entlastung ERP-Systeme 2011 SAP AG. All rights reserved. 14

15 SAP HANA (InMemory)

16 InMemory Technologie Multicore im Gegensatz zu Taktrate t erhöhen. Große Anzahl an Cores massive Parellskalierung Grosser Hauptspeicher 64 Bit Adressierung Starker Preisverfall Datenhaltung im RAM (kein CPU-Leerlauf aufgrund fehlender Daten) Sofortiges Antwortzeitverhalten 2011 SAP AG. All rights reserved. 16

19 SAP BW Migration on SAP HANA

22 Reporting mit SAP HANA

23 Reporting Plattform SAP Dashboard Web SBO Intelligence Web SAP Crystal Report Ad-Hoc-Berichte Enterprise Reporting Dashboards/ Visualisierung: Intelligence Ad Hoc Analyse SBO Explorer Ad Hoc Reporting SBO Analysis OLAP-Analyse (Bex) SAP BusinessObjects Intelligence Plattform SAP HANA SAP NetWeaver BW Non SAP Daten SAP ECC 6.0 SAP SCM SAP GTS SAP PI SAP A I-Forms SAP Solman B u s i n e s s P r o c e s s Pl a t t f o r m 2011 SAP AG. All rights reserved. 23

25 Mehrwert mit SAP HANA

32 Mehrwert mit SAP HANA Schnelles Antwortzeitverhalten (ergonomisch) Neue Erkenntnisse durch umfassende Analysen Steigerung der Produktivität im Business (Self BI) Standardisierung - (Business Content, RDP) Optimierung Effizienz in der IT Zukunftsweisende Technologie Kostengünstig 2011 SAP AG. All rights reserved. 32

33 Erfolgsfaktoren Integration der Fachabteilungen The Business is the Owner of Information BI competence Team mit klar umrissenen Vorstellungen und Zielen Think big, start small Quick Wins Zentrale Definitionen der KPI s und Merkmale Single Point of Truth --- Enterprise Data Warehouse Top Level Executive Sponsor Datenqualität im Quellsystem Garbage In, Garbage Out 2011 SAP AG. All rights reserved. 33

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