Datenbanken in SAP

Für diesen Zweck wurde das Data Warehouse (DWH) eingeführt. Ein DWH ist ein Speicher, um Daten in großen Mengen zu lagern. Es ist ein OLAP-System (Online Analytical Processing). Es muss themenorientiert, integriert, zeitabhängig und beständig sein. Die Daten müssen ein bestimmtes Thema abbilden (was mit dem Unternehmen zu tun hat). Ein DWH muss in der Lage sein, Daten aus mehreren Systemen aufzunehmen und zu harmonisieren. Die Daten müssen zeitabhängig sein. Das heißt, dass erkennbar sein muss, auf welche Zeit (Datum, Periode) sich die jeweiligen Daten beziehen. Das heißt, es muss eine Historie erkennbar sein. Die Daten müssen zudem über einen längeren Zeitraum zur Verfügung stehen und dürfen nicht spontanen Änderungen unterliegen.

Damit unterscheiden sich DWHs von OLTP-Systemen (Online Transaction Processing). OLTP-Systeme bilden transaktionale Prozesse im Tagesgeschäft ab und enthalten vor allem Daten auf granularer Ebene.

Die Daten werden im DWH auf höhere Ebenen aggregiert. Auf Top-Ebene ist es weniger relevant, was Hr. Mustermann am 12.12.20XX an Rechnungen eingetragen hat, sondern es ist eher relevant, welcher Umsatz im 4. Quartal 20XX erzielt wurde und wie sich der Umsatz im Vergleich zum Vorjahr entwickelt hat.

Das DWH wurde Anfang der 90er erstmals eingeführt. Das erste DWH von SAP ließ nicht lange auf sich warten und so führte SAP 1997 die erste Version des SAP BW (Business Warehouse) ein, damals genannt BIW (Business Information Warehouse). Im Laufe der Jahre wurde das BW von SAP immer weiterentwickelt.

Erstmals mit BW 7.3 wurde das BW on HANA eingeführt. Diese Version nutzt die hohe Bearbeitungsgeschwindigkeit einer HANA-Datenbank, die dem BW zugrunde liegt. Um die Performance der HANA-Datenbank auszunutzen, wurden neue Objekte eingeführt wie das aDSO (Advanced Data Store Object). Sie lösen Objekte wie den InfoCube ab.

Eine weitere Neuerung war, dass die Datenmodellierung nicht mehr im Netweaver erfolgt, sondern im HANA-Studio (in einer Eclipse-Umgebung) mit den BW Modeling Tools. Der Netweaver ist auch heute weiterhin vorhanden, jedoch eher für Tätigkeiten der Basis vorgesehen. Dazu zählen u.a. das User-Management. Jedoch werden noch immer weiter Anwendungen ins HANA-Studio oder in die Weboberfläche ausgelagert. Die Anlegung und Bearbeitung von Queries wurde auch in das HANA-Studio verlagert.

BW on HANA stellt die Verbindung zwischen der alten und der neuen BW-Welt dar und kann als Weiterentwicklung des Produkts BW betrachtet werden. Mit den neuen Anforderungen hat sich die SAP jedoch beschlossen, das BW/4HANA einzuführen. Es ist keine Weiterentwicklung des bestehenden BWs, sondern als eigenständiges Produkt zu betrachten. Es legt einen stärkeren Fokus auf die HANA-Umgebung. Alte Objekte wie der InfoCube sind nun gar nicht mehr vorhanden.

BW/4HANA führt die Weiterentwicklungen fort, die mit dem BW on HANA begonnen haben. Es werden in regelmäßigen Abständen neue Funktionen hinzugefügt, um den wachsenden Anforderungen gerecht zu werden. So verfügt das BW/4HANA standardisierte Schnittstellen zu Big Data Quellsystemen. Die aktuelle Version ist das BW/4HANA 2.0 SP07.

Das Data Warehouse wurde eingeführt, weil Analyseprozesse auf den Daten der OLTP-Systeme zum einen eine schlechte Performanz bedeuteten und zum anderen die Bearbeitung der aktuellen Daten beeinträchtigte. Daher wurden die Daten ausgelagert.

Mit der Einführung der In-Memory-Technologie hat das Argument der Performance an Gewichtung verloren. Es wurde in Frage gestellt, ob ein Data Warehouse überhaupt notwendig ist. Es hat sich allerdings herausgestellt, dass ein Data Warehouse immer noch deutliche Vorteile für die Datenauswertung liefert. Die größten stellen dabei die Harmonisierung der Daten und die Stammdaten dar.  Vor allem das BW verfügt über ein stabiles Framework, was sich seit Jahren bewährt hat. Aus diesem Grund werden das BW und Data Warehouses im Allgemeinen nicht so schnell verschwinden.