{"id":5226,"date":"2019-03-29T09:07:52","date_gmt":"2019-03-29T08:07:52","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.pikon.de\/?p=3552"},"modified":"2022-12-07T09:32:23","modified_gmt":"2022-12-07T08:32:23","slug":"bw-4hana-innovative-anwendungsbeispiele","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.pikon.com\/de\/blog\/bw-4hana-innovative-anwendungsbeispiele\/","title":{"rendered":"BW\/4HANA \u2013 Innovative Anwendungsbeispiele"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"5226\" class=\"elementor elementor-5226\" data-elementor-settings=\"{&quot;element_pack_global_tooltip_width&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;element_pack_global_tooltip_width_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;element_pack_global_tooltip_width_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;size&quot;:&quot;&quot;,&quot;sizes&quot;:[]},&quot;element_pack_global_tooltip_padding&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_padding_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_padding_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_border_radius&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_border_radius_tablet&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true},&quot;element_pack_global_tooltip_border_radius_mobile&quot;:{&quot;unit&quot;:&quot;px&quot;,&quot;top&quot;:&quot;&quot;,&quot;right&quot;:&quot;&quot;,&quot;bottom&quot;:&quot;&quot;,&quot;left&quot;:&quot;&quot;,&quot;isLinked&quot;:true}}\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2115b050 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2115b050\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-596cee06\" data-id=\"596cee06\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37106648 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"37106648\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>In unserem vorherigen Blog-Artikel <a href=\"https:\/\/www.pikon.com\/de\/bw4hana-funktionen-und-innovationen-eines-modernen-data-warehouse\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">BW\/4HANA \u2013 Funktionen und Innovationen eines modernen Data Warehouse<\/a> aus unserer Reihe \u201eModern Data Warehousing\u201c haben wir beschrieben, welche M\u00f6glichkeiten und Potenziale es gibt, \u00a0ein <a href=\"https:\/\/www.pikon.com\/de\/loesungen\/sap-bw-4hana\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">BW\/4HANA<\/a> als zentrale Informations- \/ und Datenplattform aufzubauen.<\/p><p>Im aktuellen Blog m\u00f6chten wir Ihnen anhand ganz konkreter Anforderungen und deren Umsetzung zeigen, wie BW\/4HANA mit seinen technologischen Neuerungen zu einfachen, schnellen und flexiblen L\u00f6sungen f\u00fchren kann.<\/p><p><span style=\"color: var( --e-global-color-primary ); font-family: inherit; font-size: 32px; font-style: inherit; font-weight: bold;\">DSGVO Reporting \u2013 Beauskunftung im Business-To-Employee (B2E) Umfeld<\/span><\/p><p>\u00dcber das Thema DSGVO haben wir bereits in zwei Blogartikeln informiert. Aktuell taucht dieses wieder vermehrt in den Medien auf, da erste Unternehmen zu Geldstrafen verurteilt wurden. Dass ein Unternehmen auch gegen\u00fcber seinen Angestellten eine Auskunftspflicht hat, wo und wie personenbezogene Daten in Systemen des Unternehmens gespeichert werden, ist f\u00fcr einige sicher neu. Um dieser Auskunftspflicht nachzukommen, liegt es nahe, hierf\u00fcr eine Analyse in einem Data Warehouse bereitzustellen. Erst recht, wenn ein Gro\u00dfteil der Prozessdaten, die personenbezogene Daten enthalten, aus den unterschiedlichsten beteiligten Systemen bereits f\u00fcr das Berichtswesen zentral verf\u00fcgbar sind.<\/p><p>In einem konkreten Fall sollte eine L\u00f6sung bereitgestellt werden, die:<\/p><ul><li>f\u00fcr verschiedene Felder wie User-IDs, Partner-ID, Email-Adressen usw.<\/li><li>in einer ODER Verkn\u00fcpfung bei Mehrfachauswertungen in einem SAP Frontend wie z.B. AfO<\/li><li>in kurzer Ausf\u00fchrungszeit<\/li><li>die Verwendungsart (\u201ecustomizebarer\u201c Text pro Merkmal und Fundstelle) und den Verwendungsort<\/li><\/ul><p>zur\u00fcckgibt. Die L\u00f6sung sollte im Hinblick auf die Auswahl der zu ber\u00fccksichtigten Felder und Datenbasis einfach erweiterbar sein.<\/p><p>Eine erste Herausforderung ergibt sich daraus, dass in einem historisch gewachsenen Data Warehouse teilweise inhaltlich gleiche Informationen (wie eine User-ID) in einzelnen Teilapplikationen des Data Warehouse technisch nicht \u00fcber das gleiche Merkmal (oder per Referenz) abgebildet werden und damit nicht ohne Weiteres im virtuellen Datamart Layer zusammengef\u00fchrt werden k\u00f6nnen. \u00c4hnliches gilt f\u00fcr die Anforderung, dass im Frontend das Ergebnis als ODER Verkn\u00fcpfung zur\u00fcckgeliefert werden soll \u2013 also zeige die \u201eFundstellen\u201c f\u00fcr User AB, Email oder Adresse XY \u00fcber einen Abfragevorgang.<\/p><p>Mit BW\/4HANA wurde die L\u00f6sung als Mixed Szenario umgesetzt, d.h. es wurden SAP BW Objekte (bereits vorhandene Datenbasis in Form von Advanced Datastore Objects) mit HANA nativen Objekten kombiniert. Folgendes Schaubild beschreibt den Aufbau der L\u00f6sung:<\/p><p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-3567 alignnone\" src=\"https:\/\/www.pikon.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/VirtuellesDatenmodell.jpg\" alt=\"Virtuelles Datenmodell Business-to-Employee\" width=\"1019\" height=\"562\" \/><\/p><p>Die Datenbasis bildeten DDIC Tabellen (z.B. Systemtabellen f\u00fcr Userinformationen), Advanced Datastore Objects (Bewegungsdaten des Reportings) und Stammdatentabellen. Auf diese BW Objekte wurden applikationsspezifische Calculation Views erstellt und in einem weiteren Calculation View f\u00fcr das Abfragemerkmal zusammengef\u00fchrt und auf ein einheitliches Merkmal gemappt. In einem \u00fcbergreifenden Calculation View wurden dann die verschiedenen Abfragemerkmale mit Daten aus dem Customizing kombiniert.<\/p><p>Zentraler Baustein des \u00fcbergreifenden View ist eine Tablefunction, in der mit HANA SQL Script die Daten aus den einzelnen Merkmalsviews entsprechend der mitgegebenen View Parameter selektiert und per UNION kombiniert (Umsetzung der ODERVerkn\u00fcpfung) werden.<\/p><p>Der zentrale Calculation View wurde dann in einen Composite Provider integriert und bildete damit die Basis f\u00fcr die Query. Innerhalb der Query konnten dann mit Standard Variablen die Parameter des Calculation Views bef\u00fcllt werden, um eine performante Selektion der Daten zu gew\u00e4hrleisten.<\/p><p>Durch das Zusammenf\u00fchren von unterschiedlichen technischen Merkmalen in ein konsolidiertes Feld im Calculation View ging bei der Queryausf\u00fchrung die von BW Usern gewohnte M\u00f6glichkeit verloren, bei der Variableneingabe \u00fcber die Wertehilfe das Berichtsergebnis einzuschr\u00e4nken. Aber auch dieses Problem wurde mit der M\u00f6glichkeit der Modellierung von virtuellen Stammdaten im BW\/4HANA gel\u00f6st.<\/p><p>Bei der finalen Queryausf\u00fchrung konnten somit Daten aus mehr als 50 Quellen mit \u00fcber 100 Mio. Datens\u00e4tzen in Laufzeiten von unter 3 Sekunden ausgewertet werden.<\/p><h2>L\u00f6schsatzermittlung f\u00fcr kundeneigene Extraktoren<\/h2><p>F\u00fcr ein bekanntes Problem bei der FULL Extraktion von Daten aus Quellsystemen bietet BW\/4HANA ebenfalls eine neue innovative M\u00f6glichkeit einer L\u00f6sung. Eigentliches Problem ist, dass bei der FULL Extraktion keine Informationen f\u00fcr in der Quelle gel\u00f6schte S\u00e4tze ermittelt werden und somit nach dem Load im BW S\u00e4tze vorhanden sind, die im Quellsystem eigentlich gel\u00f6scht sind. Bisher hat man dies i.d.R. \u00fcber eine weiter persistente Schicht im BW oder das komplette L\u00f6schen der Eingangsschicht im BW gel\u00f6st. Nachteil dabei ist entweder zus\u00e4tzliches Datenvolumen (einer 2. Schicht) oder lange Laufzeiten durch das komplette L\u00f6schen und damit nicht mehr m\u00f6gliche Deltaverarbeitung im nachgelagerten Datenfluss.<\/p><p>Seit BWonHANA 7.5 SPS04 gibt es im SAP Standard \u00fcber die Option Snapshot Support im aDSO eine Funktion, die genau dies abbildet. Um diesen zu nutzen wird aber bei jedem Load der komplette Datenbestand aus der Quelle ben\u00f6tigt. Einen rollierenden FULL Load (z.B. rollierend die Daten der jeweils letzten 12 Monate) kann mit dieser Option nicht umgesetzt werden, da Daten au\u00dferhalb der Selektion als \u201ein Quelle gel\u00f6scht\u201c interpretiert werden und somit ebenfalls im aDSO entfernt werden.<\/p><p>Zentraler Bestandteil der L\u00f6sung, die L\u00f6schs\u00e4tze auch f\u00fcr einen rollierenden FULL Load erkennt, ist ein SAP HANA Analyse Prozess. Folgendes Schaubild zeigt den Aufbau dieser L\u00f6sung:<\/p><p><img decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-3566 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.pikon.com\/wp-content\/uploads\/2019\/03\/Loeschsatzermittlung.png\" alt=\"\" width=\"579\" height=\"518\" \/><\/p><p>Die Daten werden per FULL aus der Quelle in ein aDSO geladen. Nach dem Load sind damit alle S\u00e4tze der Quelle vorhanden und aktualisiert. Allerdings sind aber noch S\u00e4tze im BW vorhanden, die seit dem letzten Load in der Quelle gel\u00f6scht wurden. Um diese ebenfalls zu l\u00f6schen, wird ein HANA Analyseprozess ausgef\u00fchrt, der per SQL Script die Daten des aDSO mit den Daten der Quelle (verf\u00fcgbar als Open ODS View in Verbindung mit SmartDataAccess &#8211; SDA) f\u00fcr die gleiche Selektion des aktuellen FULL-Loads vergleicht, um die L\u00f6schs\u00e4tze zu ermitteln (EXCEPT Statement) und diese \u00fcber den entsprechenden Recordmode zur L\u00f6schung ins aDSO fortschreibt.<\/p><p>Bei unserem Kunden konnten wir mit dieser L\u00f6sung mit einem Datenvolumen von \u00fcber 500 Mio. Datens\u00e4tzen in der Quelle problemlos im t\u00e4glichen Ladezyklus umgehen.<\/p><h2>Mapping Kennzahlmodell &lt;-&gt; Kontenmodell<\/h2><p>Ob ein BW Modell als Kennzahlen- oder Kontenmodell aufgebaut werden soll, h\u00e4ngt ma\u00dfgeblich von der fachlichen Anforderung an das Reporting ab. Teilweise wird aber auch durch die bereitgestellten Extraktoren ein bestimmtes Modell vorgegeben, das ohne gr\u00f6\u00dfere Anpassungsaufw\u00e4nde zu investieren, verwendet werden muss. Die Transformation von einem Modell ins andere wurde bislang klassischerweise \u00fcber eine zus\u00e4tzliche persistente Schicht innerhalb des BW abgebildet. Dabei wurde das zu ber\u00fccksichtigende Mapping meistens in Form von Tabellen (Customizing- oder Stammdatentabellen) in Verbindung mit ABAP Coding in der Transformation angewendet. Der Hauptnachteil dieser L\u00f6sung wird bei \u00c4nderungen des Mappings deutlich, da hier der komplette Datenbestand erneut geladen werden muss, um die neuen Mappingregeln anzuwenden.<\/p><p>Auch in diesem Beispiel bietet ein modernes Data Warehouse wie BW\/4HANA mit den M\u00f6glichkeiten, virtuelle Datenmodelle zu erstellen, entscheidende Vorteile. Im konkreten Fall sollten aus einem ERP System Daten aus den Tabellen COSP und COSS im BW bereitgestellt werden und dabei die Kennzahlfelder (pro Periode eine separate Kennzahl) in eine Zielstruktur mit nur einer Kennzahl und mehreren Datens\u00e4tzen transformiert werden. Die Umsetzung erfolgte dabei \u00fcber eine Calculation View die als Grundlage f\u00fcr die Datenbereitstellung im BW diente.<\/p><p>Wie man anhand der beschriebenen Beispiele sehen kann, gibt es mit <a href=\"https:\/\/www.pikon.com\/de\/loesungen\/sap-bw-4hana\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">BW\/4HANA<\/a>* neue Mittel und Wege, einerseits zuk\u00fcnftig neue Anforderungen umzusetzen und anderseits bestehende Datenmodelle zu optimieren.<\/p><p>*mit BWonHANA in einem aktuellen Release \/ SPS Stand sollten die hier beschriebene Bsp. ebenfalls umsetzbar sein.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-a4f76c3 elementor-section-height-min-height elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-items-middle\" data-id=\"a4f76c3\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-cd170d4\" data-id=\"cd170d4\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-4c23ec4 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"4c23ec4\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-797683f\" data-id=\"797683f\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b2913d0 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b2913d0\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Haben Sie weitere Fragen? Wir sind f\u00fcr Sie da!<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-inner-section elementor-element elementor-element-be361ee elementor-section-height-min-height elementor-section-boxed elementor-section-height-default\" data-id=\"be361ee\" data-element_type=\"section\" data-e-type=\"section\" data-settings=\"{&quot;background_background&quot;:&quot;classic&quot;}\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-inner-column elementor-element elementor-element-cd480d8\" data-id=\"cd480d8\" data-element_type=\"column\" data-e-type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b60dbf8 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-pikon-author-box-widget\" data-id=\"b60dbf8\" data-element_type=\"widget\" data-e-type=\"widget\" data-widget_type=\"pikon-author-box-widget.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-image-box elementor-position-left elementor-vertical-align-top\"><div class=\"elementor-image-box-wrapper\"><figure class=\"elementor-image-box-img\"><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/www.pikon.com\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/Martina_klein-1-150x150.jpg\" alt=\"Martina Ksinsik\" title=\"Martina Ksinsik\" loading=\"lazy\"\/><\/a><\/figure><div class=\"elementor-image-box-content\"><div class=\"elementor-image-box-title\">Martina Ksinsik<\/div><div class=\"elementor-image-box-position\">Customer Success Manager<\/div><div class=\"elementor-image-box-phone\"><a href=\"tel:+4968137962113\"><i class=\"fas fa-phone\"><\/i> +49 (0) 681 379 62 - 113<\/a><\/div><div class=\"elementor-image-box-mail\"><a href=\"mailto:martina.ksinsik@pikon.com\"><i class=\"fa-fw far fa-envelope\"><\/i> martina.ksinsik@pikon.com<\/a><\/div><div class=\"elementor-image-box-description\"><p><div class=\"activecampaign-inline-container \"><div class=\"activecampaign-inline-form\">[borlabs-cookie id=\"active-campaign-email-marketing-form\" type=\"content-blocker\"]<div class='_form_224'><\/div><script type='text\/javascript' src='https:\/\/pikon.activehosted.com\/f\/embed.php?static=0&id=224&6A81BBC25CEAB&nostyles=0&preview=0'><\/script>[\/borlabs-cookie]<\/div><div class=\"activecampaign-inline-button\"><a class=\"cta-button\" href=\"#\">Anfrage senden<\/a><\/div><\/div><\/p><\/div><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wir zeigen einfache, flexible L\u00f6sungen mit BW\/4HANA anhand konkreter Anforderungen und Umsetzung.<\/p>\n","protected":false},"author":49,"featured_media":6023,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[400,411],"tags":[290,271,269],"class_list":["post-5226","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-alle-beitraege","category-it","tag-analytics-de","tag-modern-data-warehouse-de","tag-sap-bw-4hana-de","no-featured-image-padding"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.2 - 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