SAP BI ArchiArchitekturdiagramm: Übersichts-Tutorial

By: Jessica Blake Jessica Blake
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⚡ Intelligente Zusammenfassung

SAP Die BI-Architektur ist in konzeptionelle Data-Warehouse-Schichten, Staging, Data Warehouse, Operational Data Store und Data Mart unterteilt und basiert auf einer dreistufigen Datenbank-, Anwendungs- und Präsentationsstruktur.tracts, speichert und meldet Geschäftsdaten.

  • 📥 Staging-Ebene (PSA): Der Persistent Staging Area empfängt Rohdaten, die nicht verändert wurden, von den Quellsystemen.
  • 🏢 Data-Warehouse-Schicht: Detaillierte historische Daten werden hier ohne Aggregation langfristig gespeichert.
  • 🔁 OperaNationaler Datenspeicher: Das ODS speichert regelmäßig aktualisierte Daten und kann verlorene Lagerdaten wiederherstellen.
  • 📊 Data Mart (InfoCube): Das ArchiDer geschützte Data Mart speichert aggregierte Daten für Analyse- und Berichtszwecke.
  • 🗄️ Drei Stufen: Datenbank-, Anwendungs- (OLAP) und Präsentationsserver bilden die BI-Architektur.
  • 🤖 KI-Unterstützung: KI und SAP Datasphere modernisiert die Art und Weise, wie BI-Schichten erstellt und abgefragt werden.
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SAP BI/BW Architektur

Bevor wir mehr erfahren über SAP BI-Architektur: Lernen wir die konzeptionellen Schichten des Data Warehousing mit BI kennen.

Konzeptionelle Schichten des Data Warehousing mit BI

Konzeptionelle Schichten des Data Warehousing

Permanenter Bereitstellungsbereich: Die Daten extracDie aus den Quellsystemen geladenen Daten gelangen zunächst in den persistenten Staging-Bereich. Die Daten dieser Ebene sind roh und unverändert; sie werden erst in den nachfolgenden Ebenen konsolidiert und bereinigt. Der Staging-Bereich ist eine temporäre Tabelle, die die Daten speichert und mit dem Arbeitsbereich oder den Faktentabellen verbunden ist. Ohne einen Staging-Bereich würde der Datenladevorgang direkt vom OLTP-System zum Arbeitsspeicher erfolgen. OLAP-System direkt, was die Leistung des OLTP-System.

Data-Warehouse-Schicht (DWH-Schicht): Die Daten aus dem persistenten Staging-Bereich werden in die Data-Warehouse-Schicht geladen, die das unternehmensweite Informationsrepository enthält. Hier werden die Daten für einen längeren Zeitraum gespeichert, d. h. die gesamten historischen Daten (z. B. der letzten 5 Jahre). Es findet keine Aggregation der berichtsrelevanten Daten statt; die Granularität liegt auf der Ebene einzelner Positionen (detailliert).

OperaNationale Datenspeicherschicht: Daten werden in den OperaDie Datenspeicherschicht (ODS) lädt kontinuierlich und sehr häufig Daten aus den Quellsystemen und enthält somit alle im Laufe des Tages vorgenommenen Änderungen. Daten aus der ODS können zu bestimmten Zeitpunkten (z. B. zum Tagesende) in die Data-Warehouse-Schicht geladen werden. Sie dient auch der Datenwiederherstellung, falls die Warehouse- und Data-Mart-Schichten ausfallen. Die ODS basiert nicht auf einem Sternschema, sondern liegt im Flatfile-Format vor.

Archigeschützte Data-Mart-Schicht: Das ArchiDie geschützte Data-Mart-Schicht, auch InfoCube genannt, dient der langfristigen Speicherung zusammengefasster und aggregierter Daten. Daten aus der Data-Warehouse-Schicht werden in sie geladen und für Analysen und Berichte verwendet. Sie besteht aus einer zentralen Faktentabelle (Kennzahlen), die von mehreren Dimensionstabellen umgeben ist, und unterstützt BW-Abfragen.

Schlüsselkomponenten von a SAP BI-System

Business Intelligence ist eine Kernkomponente von SAP NetWeaver. Die folgende Abbildung zeigt die Schlüsselkomponenten eines BI-Systems.

Schlüsselkomponenten von SAP BI-System

  • Datenspeicherung: hauptsächlich zu extract, transformieren und Daten aus Quellsystemen laden.
  • BI-Plattform: Es umfasst BI-Dienste, die komplexe Analysen unterstützen. Dazu gehören die Analytic Engine, die über BEx-Navigationen angeforderte Daten verarbeitet, sowie Tools wie der Analysis Process Designer (APD) und Data Mining zum Zusammenführen, Extrahieren und Analysieren von Daten.
  • BI-Suite: Tools, die bei der Erstellung von Berichten helfen. Es enthält den Business Explorer (BEx), der flexible Berichts- und Analysetools bietet.

Folgende Bereiche im Business Explorer können für die Datenanalyse genutzt werden:

  1. BEx Analyzer (Microsoft (Excel-basiertes Analysetool mit Pivot-Tabellen-ähnlichen Funktionen).
  2. BEx Web Analyzer (webbasiertes Analysetool mit pivottabellenähnlichen Funktionen).
  3. BEx Web Application Designer (kundendefiniert und SAP BI (Inhalte bereitgestellt).
  4. BEx Report Designer (hochformatierte Webausgabe).

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SAP BI/BW Architektur

BI verfügt über eine dreistufige Architektur:

Datenbankserver: wo die Daten physisch gespeichert werden (ODS, PSA, InfoCube und das Metadaten-Repository).

Anwendungsserver: basiert auf dem OLAP-Prozessor. Er dient zum Abrufen von Daten, die auf dem Datenbankserver gespeichert sind.

Präsentationsserver: Verwaltet Berichtswesen und Datenzugriff.

  1. Die Daten sind extracaus den Quellsystemen ausgelesen.
  2. Die Daten werden im Persistent Staging Area (PSA) zwischengespeichert, das quellähnliche Daten enthält.
  3. Die Daten werden bereinigt, geladen und im DataStore-Objekt gespeichert.
  4. Im InfoCube werden die Daten aus verschiedenen Perspektiven betrachtet.
  5. Die Daten werden vom OLAP-Prozessor dem Business Explorer zur Verfügung gestellt, um sie gemäß den Analyseanforderungen anzuzeigen.
  6. Die Daten können zur Verfügung gestellt werden für SAP und nicht-SAP Data Marts des Open Hub Service (InfoSpoke).

SAP BI/BW Architektur

Häufig gestellte Fragen

Der Persistent Staging Area (PSA) ist die Eingangsschicht, in der Daten aus Quellsystemen zunächst in ihrer Rohform ankommen. Er schützt die Leistung der Quellsysteme und dient als Puffer, aus dem ein DTP die Daten weiter in die InfoProvider lädt.

Der Open Hub Service verteilt Daten aus SAP BW zu SAP und nicht-SAP Ziele wie Flatfiles, Datenbanktabellen oder andere Anwendungen. Das ältere InfoSpoke-Objekt und das neuere Open Hub Destination steuern diesen kontrollierten Datenexport.

Der OLAP-Prozessor, auch Analyse-Engine genannt, befindet sich auf dem Anwendungsserver. Er ruft Daten aus der Datenbankschicht ab, wendet Abfragelogik wie Filter und Berechnungen an und stellt die Ergebnisse dem Business Explorer zur Berichterstellung und Analyse bereit.

KI ist hauptsächlich in der Analyseschicht angesiedelt. SAP Analytics Cloud erweitert die Datenbasis um erweiterte Analysefunktionen für BW-Daten, SAP Datasphere und HANA nutzen maschinelles Lernen für Modellierung und Performance und erweitern die klassische geschichtete Architektur um intelligente Dienste.

Immer häufiger ja. Maschinelles Lernen nutzt Quelldaten, um Schritte für die Vorbereitung, Bereinigung und Modellierung vorzuschlagen, und die SAP Der KI-Copilot von Joule kann Objekte empfehlen. SAP Datasphere, KI optimiert das Pipeline-Design über die Data-Warehouse-Ebenen hinweg.

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