Marlene Knigge arbeitet als Senior Consultant Business Intelligence und promoviert an der Technischen Universität München am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik (Prof. Dr. Helmut Krcmar). Seit 2007 ist sie regelmäßig an verschiedenen Hochschulen als Dozentin im Bereich Wirtschaftsinformatik tätig. Von 2014 bis 2018 war sie am SAP University Competence Center in München verantwortlich für die Erstellung von Lehrmaterialien und Fallstudien für den Einsatz in Hochschulen im Bereich EMEA. Diese deckten die Bereiche ERP, Business Intelligence und Analytics ab und basierten auf den Produkten ERPsim, SAP ERP, SAP BW, SAP HANA, SAP S/4HANA und SAP BusinessObjects.

Integration mit SAP Data Warehouse Cloud, SAP Analytics Cloud und SAP Data Intelligence

Einleitung ... 15

1. Entwicklungsgeschichte und Einsatzgebiete von SAP BW/SAP BW/4HANA 2.0 ... 25

1.1 ... Business Intelligence und Data Warehousing ... 25

1.2 ... SAP Business Warehouse ... 35

1.3 ... SAP Business Warehouse Edition für SAP HANA ... 44

2. Einführung in SAP BW/4HANA 2.0 ... 51

2.1 ... In-Memory-Computing mit SAP HANA ... 51

2.2 ... Entwicklungs- und Administrationsumgebungen für SAP BW/4HANA 2.0 ... 65

2.3 ... Einführung von SAP BW/4HANA 2.0 im Unternehmen ... 73

3. Installation und Einrichtung der Modellierungs- und Administrationswerkzeuge für SAP BW/4HANA 2.0 ... 83

3.1 ... Installation und Einrichtung des SAP HANA Studios ... 84

3.2 ... Einführung in die Modellierungs- und Administrationswerkzeuge ... 97

4. Datenarchitektur in SAP BW/4HANA 2.0 ... 119

4.1 ... Referenzarchitekturen für Data Warehouses ... 124

4.2 ... SAPs Referenzarchitekturen für das SAP BW ... 131

4.3 ... Ableitung einer unternehmensspezifischen Referenzarchitektur aus der LSA++ ... 139

5. Grundlegende Modellierungsobjekte: Datenhaltung ... 143

5.1 ... Allgemeine Hinweise zur Modellierung ... 143

5.2 ... InfoAreas und Anwendungskomponenten ... 153

5.3 ... Quellsysteme ... 155

5.4 ... DataSources ... 158

5.5 ... InfoObjects ... 168

5.6 ... Advanced DataStore-Objekte ... 201

6. Grundlegende Modellierungsobjekte: Datentransformation und präsentation ... 229

6.1 ... Transformationen ... 229

6.2 ... Datentransferprozesse (DTPs) ... 242

6.3 ... CompositeProvider ... 252

6.4 ... Queries ... 276

7. Komplexere Modellierungsobjekte ... 329

7.1 ... Open ODS Views ... 330

7.2 ... Modellierung von Merkmalshierarchien ... 341

7.3 ... Remodellierung von aDSOs ... 352

7.4 ... Experteneinstellungen für CompositeProvider ... 360

7.5 ... InfoSources ... 364

7.6 ... Transformationen (erweitert) ... 377

8. Datenbeschaffung ... 415

8.1 ... Technologien zur Quellsystemanbindung ... 415

8.2 ... Typische Quellsysteme für SAP BW/4HANA 2.0 ... 431

9. Datenflussmodellierung und Datenverwaltung ... 439

9.1 ... Datenflussmodellierung ... 441

9.2 ... Datenflussobjekte ... 446

9.3 ... Open Hub Destination ... 458

9.4 ... Data Tiering und Multi-Temperature-Speicherstrategien ... 466

9.5 ... Löschen von Daten ... 477

10. Frontend-Tools ... 487

10.1 ... SAP Lumira 2.x ... 488

10.2 ... SAP Analytics Cloud ... 495

10.3 ... SAP Analysis for Microsoft Office ... 510

10.4 ... BW Workspaces für den agilen Zugriff auf Informationen ... 517

10.5 ... Tableau Desktop ... 530

10.6 ... Anwendungsszenarien ... 536

11. Betrieb und Administration ... 537

11.1 ... Prozessketten ... 537

11.2 ... Sicherheit ... 551

11.3 ... Transportwesen ... 564

11.4 ... BW Workspaces ... 575

12. Planung ... 583

12.1 ... Aufbau eines einfachen Planungsszenarios ... 585

12.2 ... Komplexere Planungsszenarien ... 602

13. Ausblick ... 617

13.1 ... Roadmap für SAP BW/4HANA 2.0 ... 618

13.2 ... SAP Data Warehouse Cloud ... 620

13.3 ... SAP HANA Cloud ... 642

13.4 ... SAP Data Intelligence ... 644

Anhang ... 649

Die Autorinnen ... 705

Index ... 707