BW All-In-One Trainings

Triseca Academy

BW All-in-One Training

Version	1
Author(s)	Triseca
Date created	09.10.2007
Document Name	Triseca_academy_BW_training_materials.doc

ОГЛАВЛЕНИЕ

1 Раздел 1. Организация хранилищ данных: Обзор 10

1.1 Обзор раздела 10

1.2 Урок 1: Основные принципы 10

1.2.1 Обзор урока 10

1.2.2 Цели урока 10

1.2.3 Бизнес-тенденции 10

1.2.4 Последствия в отношении информационных систем 10

1.2.5 Определения хранилища данных 12

1.2.6 Назначение хранилищ данных 13

1.2.7 Различие между хранилищем данных и системой OLTP 13

1.2.8 Заключительная дискуссия 14

1.3 Урок 2: SAP Business Information Warehouse 14

1.3.1 Обзор урока 14

1.3.2 Цели урока 14

1.3.3 SAP Business Information Warehouse: введение 14

1.3.4 Архитектура SAP BW 15

1.3.5 Исходные системы 16

1.3.6 Сервер SAP BW 17

1.3.7 OLAP SAP BW 17

1.3.8 Экстракция, преобразование и загрузка 18

1.3.9 Базис данных 18

1.3.10 Инструменты стейджинга данных 18

1.3.11 Интерфейсы 19

1.3.12 SAP BW Business Explorer 19

1.3.13 Запросы, отчеты и анализ 20

1.3.14 SAP BW и SAP Business Framework 20

1.3.15 Интеграция SAP BW в портал предприятия 21

1.3.16 Пример общего сценария: процессы ETL 23

1.3.17 Заключительная дискуссия 23

1.4 Резюме по разделу 23

2 Раздел 2. Многомерная модель в SAP BW 24

2.1 Обзор раздела 24

2.2 Урок 3: Концепция схемы-звезды SAP BW 24

2.2.1 Обзор урока 24

2.2.2 Цели урока 24

2.2.3 Классическая схема-звезда 24

2.2.4 Таблицы измерений 26

2.2.5 Таблица фактов 27

2.2.6 Схема-звезда SAP BW 28

2.2.7 Базовый куб 29

2.2.8 Таблицы основных данных/таблицы SID 30

2.2.9 Связывание таблиц с базовым кубом 32

2.2.10 Классическая схема-звезда в сравнении со схемой-звездой SAP BW 33

2.2.11 Преимущества и недостатки классической схемы-звезды 34

2.2.12 Преимущества схемы-звезды SAP BW 34

2.2.13 Заключительная дискуссия 35

2.3 Урок 4: Инструментальные средства администратора (ИСАдм)I 36

2.3.1 Обзор урока 36

2.3.2 Цели урока 36

2.3.3 Обзор: инструментальные средства администратора (ИСАдм) 36

2.3.4 Моделирование 37

2.3.5 Мониторинг 37

2.3.6 Агент отчетов 37

2.3.7 Связь с переносом 38

2.3.8 Документы 38

2.3.9 Бизнес-содержимое 38

2.3.10 Перевод 38

2.3.11 Репозитарий метаданных 38

2.3.12 Демонстрация: Metadata Repository 38

2.3.13 Заключительная дискуссия 38

2.4 Урок 5: Инфо-объекты 39

2.4.1 Обзор урока 39

2.4.2 Цели урока 39

2.4.3 Значение инфо-объектов в SAP BW 39

2.4.4 Классификация инфо-объектов 40

2.4.5 Инфо-объекты признаков 41

2.4.5.1 Общее 41

2.4.5.2 Business Explorer (BEx) 42

2.4.5.3 Основные данные/Тексты 42

2.4.5.4 (Внешняя) иерархия 43

2.4.5.5 Атрибуты 46

2.4.5.6 Соединение 48

2.4.6 Создание признака в дереве инфо-объектов 48

2.4.7 Инфо-объекты показателей 51

2.4.7.1 Тип/Единица 51

2.4.7.2 Агрегация 51

2.4.7.3 Прочие свойства 53

2.4.8 Создание показателя в дереве инфо-объектов 54

2.4.9 Упражнение 1. Создание признаков 55

2.4.10 Упражнение 2. Создание показателей 55

2.5 Урок 6: Инфо-кубы 56

2.5.1 Обзор урока 56

2.5.2 Цели урока 56

2.5.3 Инфо-кубы 56

2.5.4 Базовые кубы 57

2.5.5 Создание инфо-куба в дереве инфо-провайдеров 59

2.5.6 Упражнение 3: Создание базового куба 61

2.6 Урок 7: Техническая реализация в SAP BW 62

2.6.1 Обзор урока 62

2.6.2 Цели урока 62

2.6.3 Таблицы основных данных 62

2.6.3.1 Таблица текстов 62

2.6.3.2 Таблицы атрибутов 63

2.6.3.3 Иерархии 65

2.6.4 Таблицы SID 66

2.6.4.1 Таблица S 66

2.6.4.2 Таблица не зависящих от времени атрибутов навигации 67

2.6.4.3 Таблица зависящих от времени атрибутов навигации 68

2.6.4.4 Изменения инфо-объекта признаков 69

2.6.4.5 Таблица SID, внешние иерархии 69

2.6.4.6 Таблица SID узлов 69

2.6.4.7 Таблица включения 70

2.6.5 Таблицы базового куба 71

2.6.5.1 Таблицы измерений 71

2.6.5.2 Таблицы фактов 72

2.6.6 Атрибуты навигации в SAP BW 75

2.6.7 Соединение таблиц и ракурсов в схеме-звезде BW 76

2.6.8 Заключительная дискуссия 76

2.7 Резюме по разделу 76

3 Раздел 3. Экстракция данных из исходных систем SAP и поток данных в SAP BW 77

3.1 Обзор раздела 77

3.2 Урок 8: Инструментальные средства администратора (ИСАдм)II 77

3.2.1 Обзор урока 77

3.2.2 Цели урока 77

3.2.3 Инструментальные средства администратора 77

3.2.4 Исходные системы SAP BW 78

3.2.5 Предпосылки для загрузки данных из SAP-систем 79

3.2.6 Методы переноса 79

3.2.7 Поток данных в системе SAP BW 80

3.2.8 Источник данных 80

3.2.9 Локальные правила переноса 81

3.2.10 Инфо-источник 82

3.2.11 Глобальные правила переноса 83

3.2.12 Правила обновления 83

3.2.13 Заключительная дискуссия 84

3.3 Урок 9: Загрузка основных данных (атрибутов, текстов, иерархий) 85

3.3.1 Обзор урока 85

3.3.2 Цели урока 85

3.3.3 Планировщик 85

3.3.4 Монитор 86

3.3.5 Подготовка к использованию инфо-источника с прямым обновлением для загрузки данных атрибутов и текстовых данных 87

3.3.6 Сценарий 88

3.3.7 Упражнение 4: Использование инфо-источника с прямым обновлением для загрузки данных атрибутов CO из системы R/3 88

3.3.8 Упражнение 5: Использование инфо-источника с прямым обновлением для загрузки данных текстов CO из системы R/3 89

3.4 Урок 10: Загрузка переменных данных 90

3.4.1 Обзор урока 90

3.4.2 Цели урока 90

3.4.3 Правило обновления 90

3.4.3.1 Определение правил обновления 90

3.4.4 Показатели 92

3.4.5 Признаки 92

3.4.6 Временные признаки 92

3.4.7 Специальные методы обновления 93

3.4.7.1 Обновление показателей: таблица возврата 93

3.4.7.2 Обновление показателей: пересчет валют 93

3.4.7.3 Обновление показателей: подпрограмма преобразования 94

3.4.7.4 Признак обновления: деривация 94

3.4.7.5 Обновление временных признаков: распределение по времени 95

3.4.7.6 Подпрограмма запуска 96

3.4.8 Подготовка к загрузке переменных данных из исходной системы SAP 97

3.4.9 Упражнение 6: Загрузка переменных данных CO из системы R/3 98

3.4.10 Заключительная дискуссия 98

3.5 Урок 11: Прямое и гибкое обновление 99

3.5.1 Обзор урока 99

3.5.2 Цели урока 99

3.5.3 Прямое и гибкое обновление 99

3.5.4 Инфо-источник с прямым обновлением 100

3.5.5 Инфо-источник с гибким обновлением 101

3.5.6 Гибкое обновление основных данных 101

3.5.6.1 ODS-объект основных данных 101

3.5.6.2 Основные данные из плоских файлов 102

3.6 Резюме по разделу 102

4 Раздел 4. Экстракция из дополнительных источников данных и поток данных в SAP BW 104

4.1 Обзор раздела 104

4.2 Урок 12: Загрузка основных данных из плоских файлов 104

4.2.1 Обзор урока 104

4.2.2 Цели урока 104

4.2.3 Файловый интерфейс 104

4.2.4 Внедрение файлового интерфейса 105

4.2.5 Формат файлов 105

4.2.5.1 Comma Separated Values (CSV) 105

4.2.5.2 American Standard Code for Information Interchange (ASCII) 106

4.2.6 Советы для загрузки 106

4.2.7 Прямое обновление основных данных из плоских файлов 106

4.2.7.1 Предпосылки 106

4.2.7.2 Процедура 107

4.2.8 Гибкое обновление плоских файлов 107

4.2.8.1 Предпосылки 107

4.2.8.2 Процедура 107

4.2.9 Загрузка иерархий из плоских файлов. Обзор 108

4.2.10 Загрузка иерархий из плоских файлов 108

4.2.10.1 Предпосылки 108

4.2.10.2 Процедура 109

4.2.11 Предварительный просмотр и моделирование загрузки плоских файлов 109

4.2.11.1 Использование 109

4.2.11.2 Предпосылки 110

4.2.11.3 Функции 110

4.2.11.4 Операции 110

4.2.11.5 Сценарий 111

4.2.12 Упражнение 7: Использование инфо-источника с гибким обновлением для загрузки данных атрибутов CO/текстов из CSV-файла 111

4.2.13 Упражнение 8: Использование инфо-источника с прямым обновлением для загрузки иерархии МВЗ из CSV-файла 111

4.3 Урок 13: Загрузка переменных данных из плоских файлов 112

4.3.1 Цели урока 112

4.3.2 Процесс экстракции для переменных данных 112

4.3.2.1 Предпосылки 112

4.3.3 Преобразование 112

4.3.4 Опции преобразования данных 113

4.3.4.1 Преобразование в правилах переноса 113

4.3.4.2 Преобразование в правилах обновления 113

4.3.4.3 Библиотека трансформации и редактор формул 114

4.3.5 Примеры сценариев 115

4.3.6 Упражнение 9: Загрузка переменных данных CO из файла 115

4.4 Резюме по разделу 116

5 Раздел 5. Бизнес-содержимое 117

5.1 Урок 14: Бизнес-содержимое (BCT) 117

5.1.1 Обзор урока 117

5.1.2 Цели урока 117

5.1.3 Мотивация и содержимое бизнес-содержимого 117

5.1.4 Использование бизнес-содержимого 118

5.1.5 Техническая структура бизнес-содержимого 118

5.1.6 Связанная с содержимым структура бизнес-содержимого 119

5.1.7 Активация бизнес-содержимого 119

5.1.7.1 Перенос бизнес-содержимого за три шага 120

5.1.8 Другие области бизнес-содержимого Репозитарий метаданных 121

5.1.8.1 Репозитарий метаданных 121

5.1.8.2 Графики потока данных 122

5.1.8.3 Демонстрационное содержимое 122

5.1.9 Вопросы для обсуждения 122

5.2 Резюме по разделу 122

6 Раздел 6. Управление инфо-кубами и агрегатами 123

6.1 Обзор раздела 123

6.2 Урок 15: Persistent Staging Area 123

6.2.1 Обзор урока 123

6.2.2 Цели урока 123

6.2.3 PSA в качестве хранилища данных 123

6.2.4 Методы переноса в BW 124

6.2.5 Виды обновления данных при помощи PSA 127

6.2.6 Демонстрация: Data Update Type: Only PSA 129

6.2.6.1 Цель 129

6.2.7 Заключительная дискуссия 129

6.3 Урок 16: Управление базовыми кубами 130

6.3.1 Обзор урока 130

6.3.2 Цели урока 130

6.3.3 Управление базовыми кубами 130

6.3.4 Упражнение 10: Управление базовыми кубами 134

6.4 Урок 17: Агрегаты 135

6.4.1 Обзор урока 135

6.4.2 Цели урока 135

6.4.3 Агрегация в системе SAP BW 135

6.4.4 Использование агрегатов 135

6.4.5 Функции агрегата 136

6.4.6 Агрегаты: пример 136

6.4.7 Свойства агрегатов 137

6.4.8 Техническая структура агрегата 138

6.4.9 Выбор агрегата 139

6.4.9.1 Зависящие от времени агрегаты 139

6.4.9.2 Сведение агрегатов 140

6.4.10 Цепочки процессов 141

6.4.11 Оптимизация агрегатов 143

6.4.12 Изменение агрегатов и основных данных 143

6.4.13 Сжатие агрегатов 146

6.4.14 Упражнение 11: Создание агрегатов для базового куба 146

6.5 Резюме по разделу 146

7 Раздел 7. Интерфейс с информационной витриной 147

7.1 Обзор раздела 147

7.2 Урок 18: Интерфейс с информационной витриной 147

7.2.1 Обзор урока 147

7.2.2 Цели урока 147

7.2.3 Интерфейс с информационной витриной 147

7.2.4 Интерфейс с информационной витриной в myself-системе 147

7.2.4.1 Способ использования интерфейса с информационной витриной в myself-системе 147

7.2.5 Интерфейс с информационной витриной в myself-системе: резюме 148

7.3 Резюме по разделу 149

8 Раздел 8. ODS-объекты 150

8.1 Обзор раздела 150

8.2 Цели раздела 150

8.3 Урок 19: Объекты хранилища операционных данных 150

8.3.1 Обзор урока 150

8.3.2 Цели урока 150

8.3.3 Определение 150

8.3.4 Архитектура хранилища данных/ограничения 151

8.3.5 ODS-объекты с данными, аналогичными данным в исходной системе 152

8.3.6 Непротиворечивые ODS-объекты 152

8.3.7 ODS-объекты, связанные с конкретным приложением и используемые для создания отдельных отчетов или запросов на загрузку 153

8.3.8 Сравнение PSA, ODS-объектов и базовых кубов 153

8.3.8.1 Метод/назначение 154

8.3.8.2 История данных 155

8.3.8.3 Источник данных 155

8.3.8.4 Манипулирование данными 155

8.3.8.5 Система отчетов 156

8.3.9 Архитектура и функции ODS-объектов 156

8.3.10 Загрузка в ODS-объекты 157

8.3.11 Активация: пример 159

8.3.12 Типы ODS-объектов 160

8.3.13 Определение и параметры настройки ODS-объектов 161

8.3.14 Моделирование ODS-объектов 163

8.3.15 Управление ODS-объектами 163

8.3.16 Функции удаления 164

8.3.16.1 Удаление запросов 164

8.3.17 Выборочное удаление 165

8.3.17.1 Удаление журнала изменений 165

8.3.18 Интеграция новой цели данных в существующий поток данных 166

8.3.19 Реорганизация новой присоединенной цели данных 167

8.3.20 Упражнение 12: ODS-объекты 168

8.4 Резюме по разделу 169

9 Раздел 9. Виртуальный куб и мультипровайдеры 170

9.1 Обзор раздела 170

9.2 Цели раздела 170

9.3 Урок 20: Виртуальные кубы 170

9.3.1 Обзор урока 170

9.3.2 Цели урока 170

9.3.3 Определения: виртуальный куб 170

9.3.4 Обзор: виды виртуальных кубов 170

9.3.5 Дистанционный куб SAP 171

9.3.5.1 Определение 171

9.3.5.2 Использование/поток данных 171

9.3.5.3 Предпосылки 172

9.3.5.4 Ограничения 172

9.3.5.5 Правила переноса 173

9.3.5.6 Поддерживаемые источники данных 173

9.3.6 Общий дистанционный куб 174

9.3.6.1 Определение 174

9.3.6.2 Использование 174

9.3.7 Виртуальный инфо-куб с сервисами 174

9.3.7.1 Определение 174

9.3.7.2 Использование 174

9.4 Урок 21: Мультипровайдеры 174

9.4.1 Обзор урока 174

9.4.2 Цели урока 174

9.4.3 Определение 175

9.4.4 Мультипровайдеры 176

9.4.4.1 Определение 176

9.4.4.2 Использование 176

9.4.4.3 Преимущества мультипровайдера 177

9.4.4.4 Интеграция 177

9.4.4.5 Мультипровайдер: пример использования 177

9.4.5 Упражнение 13: Определение мультипровайдера 179

9.5 Резюме по разделу 179

1Раздел 1. Организация хранилищ данных: Обзор

1.1Обзор раздела

В начале этого раздела рассматриваются основы организации хранилищ данных, а также экономическая потребность во внедрении решения по организации хранилищ данных.

На втором шаге описывается архитектура SAP Business Information Warehouse (SAP BW) и рассматривается ее положение в системной среде SAP, а также ее открытость в отношении внешних систем.

1.2Урок 1: Основные принципы

1.2.1Обзор урока

Введение в понятие организации хранилищ данных: мотивация и стоящие за ней основные принципы, введение в методологию (моделирование данных).

1.2.2Цели урока

Прослушав этот урок, вы сможете:

• понимать основные принципы организации хранилищ данных

• различать и пояснять термины “оперативная обработка транзакций”(OLTP) и “оперативная аналитическая обработка” (OLAP)

1.2.3Бизнес-тенденции

До сих пор основной целью внедрения классических систем обработки данных было ускорение процесса, сокращение затрат и автоматизация отдельных бизнес-процессов. Таким путем за последние десятилетия на предприятиях был накоплен огромный информационный потенциал.

Параллельно, по причине постоянного увеличения глобализации и, одновременно, повышения степени децентрализованности предприятий, появляется потребность в быстром реагировании на изменения условий рынка, распознавании рыночных тенденций и наличии информации о конкурентах. Развитие технологий в эпоху Интернета сделало информацию решающим фактором в борьбе за сохранение преимуществ перед конкурентами.

Для получения этих преимуществ лица, ответственные за принятие решений на современных предприятиях глобального масштаба, все чаще в своей работе опираются на эффективное использование этой информации, которая, к сожалению, зачастую оказывается разрозненной и относящейся к разнообразным сферам бизнеса. Именно эту проблему и призваны решить современные хранилища данных. Развернутые решения должны охватывать весь процесс от поиска исходных данных до их анализа. При этом метаданные, данные по измерениям и агрегированные данные обрабатываются по-разному.

1.2.4Последствия в отношении информационных систем

Исходя из вышеизложенного, информационные системы должны отвечать следующим требованиям, выдвигаемым ответственными за принятие решений лицами:

• быстрый доступ из одной точки ко всей релевантной информации независимо от ее источника;

• охват всех бизнес-процессов: все более важное значение приобретают общесистемные и общие для всех процессов аналитические отчеты;

• высокое качество информации: не только с точки зрения содержимого данных, но и с точки зрения гибкости анализа;

• высококачественная поддержка принятия решения: хранилище данных должно быть разработано и структурировано исходя из потребностей оперативного и стратегического управления. Только в этом случае возможна полная поддержка процесса принятия решений;

• непродолжительный период внедрения с меньшим количеством ресурсов: хранилище данных должно не только быть легко внедряемым, но и предоставлять простой и быстрый доступ к релевантным данным при отсутствии необходимости в трудоемкой подготовке неоднородных данных.

В условиях гетерогенной системной среды, особые требования предъявляются к экстракции и подготовке консолидированных переменных и основных данных из компонентов mySAP.com и исходных систем других провайдеров. Постоянно растущий спрос на высококачественную бизнес-информацию означает, что наряду с интегрированным процессом сбора данных также требуется детальный анализ данных и наличие мультимедийных опций представления информации. Потребность в программных решениях по организации хранилищ данных, включающих в себя все описанные свойства, огромна. Ниже представлены основополагающие требования к современным хранилищам данных, позволяющие выработать общие критерии для оценки эффективности такого решения.

Ориентированная на транзакции система OLTP и ориентированная на анализ система OLAP должны рассматриваться как единый объект. Данные для бизнес-процессов представляют собой большой объем информации, использование которой при проведении целевого анализа может оказаться затруднительным. Поэтому, вследствие разнообразия источников этих данных, сначала необходимо произвести их очистку и техническую и семантическую подготовку (гомогенизацию). Создание аналитических отчетов на основе этих данных приводит к образованию базы знаний. Это помогает определять бизнес-стратегию предприятия и обеспечивает поддержку вытекающих из этой стратегии бизнес-процессов. Этот цикл проиллюстрирован на следующем рисунке.

Рисунок 1 Различие: оперативная/неоперативная среда

1.2.5Определения хранилища данных

Из-за непрерывного усовершенствования возможностей по обработке данных, все больший объем данных хранится во все более детальном виде. В результате возникает необходимость одновременного сокращения и структуризации этих данных, что является предпосылкой для осуществления эффективного их анализа.

В целях упрощения организации хранимых данных может использоваться хранилище данных. В хранилище данных собраны вместе все источники оперативных данных (они, как правило, являются разнородными и имеют различную степень детализации), что позволяет обеспечить предоставление этих данных в масштабируемом виде для всего предприятия. Эти данные можно использовать и в дальнейшем. Хранилище данных имеет следующие свойства:

• Доступ только для чтения: конечные пользователи имеют доступ только для чтения, т. е. данные первоначально загружаются в хранилище данных с помощью процессов экстракции, преобразования и загрузки (ELT).

• Ориентированность на все предприятие в целом: основу системы формируют источники данных со всего предприятия (производство, сбыт, контроллинг), а также, возможно, внешние источники.

• Данные в хранилище данных хранятся в течение конкретного периода времени.

• Сохранение исторических данных: хранение данных осуществляется в течение более длительных периодов времени.

• Система, предназначенная для эффективной обработки запросов: техническая среда и структуры данных оптимизированы для получения ответов на бизнес-запросы, а не для обработки транзакций.

• Инструменты анализа: для доступа к данным пользователи могут применять разнообразные инструменты анализа. Эти инструменты имеют дружественный для пользователя интерфейс, что обеспечивает упрощение процедур создания запросов.

Хранилище данных содержит копии переменных данных, специально реструктурированных для запросов и анализа (см. R. Kimball, The Data Warehouse Toolkit, 1996, стр. 310).