SAP Data Warehouse Cloud

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Описание книги

Lernen Sie die Vorzüge von SAP Data Warehouse Cloud (DWC) kennen: Von der Datenbewirtschaftung bis zur Visualisierung sind alle notwendigen Werkzeuge für den Aufbau einer modernen und cloudbasierten Data-Warehouse-Landschaft enthalten. Selbst hybride Architekturen sind ohne Probleme möglich. Fachabteilungen erfahren, wie sie über virtuelle Arbeitsbereiche (Spaces) die zentralen Unternehmensdaten ohne Datenkopien oder Dateidownloads mit ihren lokalen Daten anreichern. Zusätzlich schaffen Sie es mit generierten Kennzahlen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und mit anderen zu teilen.
Insbesondere für IT-Mitarbeiter erfolgt eine ausführliche Einführung in die Modellierung und den Data Builder. Mit dessen Editoren und Funktionalitäten lernen Sie die technische Umsetzung der Datenmodellierung genauer kennen. Ergänzend dazu bietet der Business Builder dem Fachanwender eine vereinfachte Analyse von Daten, indem der Zeitaufwand für die semantische Modellierung und Anreicherung von Daten verringert wurde. Nach wichtigen Aspekten zur Konfiguration und Sicherheit von SAP Data Warehouse Cloud wirft der Autor noch einen Blick auf die in Zukunft zu erwartenden Entwicklungen für diese hochdynamische Thematik.
– Grundlagen zu SAP Data Warehouse Cloud – Virtuelles Zusammenspiel von Fachbereich und IT über Spaces – Trennung von semantischer Modellierung und Data Layer – Hybride Landschaften mit vorhandenen Systemen

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Klaus-Peter Sauer. SAP Data Warehouse Cloud

Inhaltsverzeichnis

Willkommen bei Espresso Tutorials!

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Vorwort

Für wen ist das Buch?

Zum Aufbau des Buches

Was nicht im Buch zu finden ist

Cloud-Software

Danksagung

Die Form der Anrede

Hinweis zum Urheberrecht

1 Einführung

1.1 Anforderungen an moderne Systeme

1.2 Überblick und Grundideen

Lösung für Fachabteilung und IT

End-to-End-Lösung

Virtueller Zugriff versus Persistenz

Isolierte Arbeitsbereiche

Self-Service-Modellierung

Semantische Schicht

Offenheit

Design-Time versus Runtime

1.3 Typische Anwendungsfälle

Hybride Einsatzszenarien

Data Marts und applikationsübergreifendes Data Warehousing

Self-Service-Modellierung und Datendemokratisierung

1.4 Architekturüberblick

1.5 Navigation im System

1.5.1 Funktionen der Kopfzeile

1.5.2 Komponenten der Menüleiste

1.6 Systemvoraussetzungen

1.7 Testsystem und Release-Zyklus

2 Datenmanagement mit Spaces

Was genau ist ein Space?

2.1 Space Management

2.2 Allgemeine Space-Einstellungen

2.2.1 Data Lake

2.2.2 Gesperrter Space

2.3 Zuordnung von Benutzern

2.4 Quellsysteme

2.5 Datenbankbenutzer und externe Schnittstellen

2.5.1 Lesezugriff auf das Space-Schema

2.5.2 Schreibzugriff auf das Open-SQL-Schema

2.5.3 HDI-Container

2.5.4 HANA Cloud Scriptserver aktivieren

2.6 Zeitdaten

2.7 Space-Auditierung und -Monitoring. 2.7.1 Space-Auditierung

Space-Monitoring

3 Datenmodellierung im Data Builder

3.1 Data Builder im Überblick

3.2 Tabellen-Editor

3.2.1 Relationale Tabelle erstellen

3.2.2 Dimensionstabelle

3.2.3 Analytisches Datenset

3.2.4 Texttabelle

3.2.5 Weitere Eigenschaften und Funktionen im Tabellen-Editor. Geschäftszweck

Assoziationen

Table Services

Abhängige Objekte

Daten-Editor

Tabellen für andere freigeben (share)

Wiederherstellung der letzten Version

1. Fehlerhafte Implementierung

2. Lokale Speicherung ohne Implementierung

3.3 Hierarchien

3.4 View-Editor

3.4.1 Erstellen von grafischen Views

3.4.2 View-Operatoren. Join und Union

Projektion – Spalten umbenennen/ausblenden

Filter

Berechnete Spalten

Aggregation

3.4.3 Dimensionaler View

3.4.4 Analytischer View

3.4.5 Text-View

3.4.6 Remote-Tabellen

Erstellen einer Remote-Tabelle

Echtzeitreplikation

Snapshot

3.4.7 Weitere View-Eigenschaften und Funktionen im View-Editor. Datenvorschau

Im Editor öffnen

Assoziationen

Datenzugriffskontrolle

Views für andere freigeben (share) und verwenden

Wiederherstellung der letzten Version

Abhängige Objekte

Persistente Views

Eingabeparameter

3.4.8 Währungsumrechnung

Remote-Tabellen anlegen

View anlegen und Währungsumrechnung erstellen

3.5 SQL-View-Editor

3.6 Entity-Relationship-Modell-Editor

3.6.1 Neues Modell manuell erstellen

3.6.2 Export und Import aus einem Repository

3.6.3 Import aus Quellsystemverbindungen

3.6.4 Export und Import mit CSN-Dateien

3.6.5 Freigegebene Tabellen und Views verwenden

3.7 Data-Flow-Editor

3.7.1 Wann nutze ich den Data Flow und wann den View-Editor?

3.7.2 Data Flow erstellen

Zieltabelle erstellen

Join-Operator

Union-Operator

Projektion und berechnete Spalten

Aggregation

Script

Ausführung und Monitoring

3.7.3 Scheduling und Monitoring

3.8 File Upload im Data Builder

3.9 Datenmodellierung im Open-SQL-Schema

3.9.1 SAP-Database-Explorer

3.9.2 DBeaver Community Edition

3.10 Explorer

4 Semantische Modellierung im Business Builder

4.1 Business Builder im Überblick

4.2 Business-Entitäten

4.2.1 Entitäten erstellen

4.2.2 Datenvorschau

4.2.3 Datenquelle einer Entität ändern

4.3 Faktenmodell

4.4 Consumption-Modelle und ihre Perpektiven

4.5 Berechtigungsszenarien

4.6 Versionierung von Business-Objekten

5 Hybride Einsatzszenarien

5.1 Hybrid mit SAP HANA und HANA Cloud

5.1.1 Externes SAP-HANA-System

5.1.2 Integriertes SAP-HANA-System

5.2 Hybrid mit SAP BW und BW/4HANA

6 Konfiguration und Sicherheit

6.1 Rollen

Erstellen von benutzerdefinierten Rollen

6.2 Benutzer

Einstellungen im Benutzerprofil

Systemeigentümer

6.3 Sicherer Datenzugriff. 6.3.1 Datenzugriffskontrolle

Voraussetzungen

Erstellen einer Datenzugriffskontrolle

Verwendung im Data Builder

Verwendung im Business Builder

6.3.2 Maskierung von Daten

Daten im Open-SQL-Schema

Daten im Space-Schema

6.3.3 Datenanonymisierung

6.4 Konfiguration. 6.4.1 Protokollierung von Lesezugriffen und Änderungen

Auditierung

Aktivitäten

Aufgabenprotokolle (Task Logs)

6.4.2 Datenintegration. On-Premise Agents

Third-Party Drivers

SAP Cloud Connector

6.4.3 Zertifikate und Kennwortrichtlinie

6.4.4 Monitoring Views

6.4.5 IP Allowlist

Inbound-IP-Adressen

Outbound-IP-Adressen

6.4.6 Datenbankanalyse-Benutzer

Zugriffsrechte des Benutzers

Auditierung

SAP HANA Cloud Cockpit

6.4.7 Administrationseinstellungen in SAP Analytics Cloud

6.5 Content Network Transport

6.5.1 Inhalte exportieren

6.5.2 Inhalte importieren

6.6 Integration mit SAP Analytics Cloud

6.6.1 Live-Verbindung

6.6.2 Integrierte Nutzung

7 Ausblick

Hybrid

Offenheit und Konnektivität

Modellierung im Data und Business Builder

A Der Autor

B Quellenverzeichnis

D Disclaimer

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Klaus-Peter Sauer

SAP® Data Warehouse Cloud

.....

5 Hybride Einsatzszenarien

5.1 Hybrid mit SAP HANA und HANA Cloud

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