Layered, Scalable Architecture (SAP BW): Unterschied zwischen den Versionen
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* Schnelles entgegen nehmen granularer Daten in Rohform | * Schnelles entgegen nehmen granularer Daten in Rohform | ||
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* Umsetzung als PSA oder schreiboptimierte DSOs | * Umsetzung als PSA oder schreiboptimierte DSOs | ||
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* Unterschiedliche Quellsysteme auf eine gemeinsame Datenbasis bringen | |||
* Mapping-Tabellen sollten historisiert abgelegt werden, da sich Harmonisierungen über die Zeit ändern | |||
=== Data Propagation Layer === | |||
* Auch Propagator genannt | |||
* Zentrale Schicht der LSA | |||
* Bereitet Daten für Reporting vor | |||
* Harmonisierung von Delta-Verfahren | |||
* Anreicherung von Bewegungsdaten mit Stammdaten | |||
* Speichern der vollständigen Breite der Information | |||
* Häufig Implementierung per Standard-DSO | |||
=== Business Transformation Layer === | |||
* Applikationsaufbereitende Schicht | |||
* Stellt Daten für die Anwendungen in der gewünschten Form bereit | |||
* Einfache und komplexe Berechnungen möglich | |||
* Applikationsgetriebene Schicht | |||
* Granularität ist vom Applikationsbedarf abhängig | |||
* Implementierung per Standard-DSO oder InfoSource, falls keine Persistenz notwendig | |||
=== Reporting Layer === | |||
* Zentrale Berichtsebene | |||
* Stellt Daten für Reporting bereit | |||
* Applikationsgetrieben → Nicht für andere Applikationen wiederverwendbar | |||
* Implementierung per InfoCube, die optional per InfoSet oder MultiProvider verbunden werden | |||
=== Corporate Memory === | |||
* Ist das Unternehmensgedächtnis | |||
* Speichert Daten in der Form zum Ladezeitpunkt | |||
* Führt komplette Historie | |||
* Zweck: Auf Basis der historischen Daten neue Sichten implementieren oder komplett neu aufsetzen | |||
* Daten sollten grundsätzlich unangetastet / untransformiert sein | |||
* Um Speicher zu sparen können die Daten klassisch oder im Near Line Storage archiviert werden | |||
=== Operational Data Store === | |||
* Speichert operationale Daten, z. B. wenn Reporting aus Quellsystem ins BW-Sstem verlagert werden soll. | |||
[[ | * Gedacht für Ad-hoc-Auswertungen auf aktuellem Datenbestand | ||
* Implementierung häufig über schreiboptimierte DSOs | |||
[[Kategorie:SAP]] | |||
Aktuelle Version vom 2. September 2017, 15:21 Uhr
Eine Einführung
- LSA steht für Layered, Scalable Architecture.
- LSA ist die Referenzarchitektur eines mehrschichtigen Data Warehouses von SAP
- Jede Schicht stellt sozusagen einen Service dar und liefert einen bestimmten Mehrwert
- Die Implementierung sollte erweiterbar sein.
LSA Struktur
| ↓ Reporting Frontend | |||
| Applikations- schicht |
Reporting Layer | Operational Data Store | |
| Business Transformation Layer | |||
| Wiederverwendbare Schichten (Single Point of Truth) |
Data Propagation Layer | Corporate Memory | |
| Quality and Harmonization Layer | |||
| Data Acquisition Layer | |||
| ↑ DataSources | |||
Von den genannten Schichten erfüllt jede eine spezifische Aufgabe:
Data Acquisition Layer
- Unterste Schicht → Dient der LSA als Dateneingang
- Schnelles entgegen nehmen granularer Daten in Rohform
- Enthält "breite" extraktion von Daten für ggf. zukünftige Anforderungen
- Langzeitspeicherung findet typischerweise nicht hier, sondern zwecks Performance im Corporate Memory statt
- Umsetzung als PSA oder schreiboptimierte DSOs
Quality and Harmonization Layer
- Bereinigung, Harmonisierung, Transformation von Daten
- Unterschiedliche Quellsysteme auf eine gemeinsame Datenbasis bringen
- Mapping-Tabellen sollten historisiert abgelegt werden, da sich Harmonisierungen über die Zeit ändern
Data Propagation Layer
- Auch Propagator genannt
- Zentrale Schicht der LSA
- Bereitet Daten für Reporting vor
- Harmonisierung von Delta-Verfahren
- Anreicherung von Bewegungsdaten mit Stammdaten
- Speichern der vollständigen Breite der Information
- Häufig Implementierung per Standard-DSO
Business Transformation Layer
- Applikationsaufbereitende Schicht
- Stellt Daten für die Anwendungen in der gewünschten Form bereit
- Einfache und komplexe Berechnungen möglich
- Applikationsgetriebene Schicht
- Granularität ist vom Applikationsbedarf abhängig
- Implementierung per Standard-DSO oder InfoSource, falls keine Persistenz notwendig
Reporting Layer
- Zentrale Berichtsebene
- Stellt Daten für Reporting bereit
- Applikationsgetrieben → Nicht für andere Applikationen wiederverwendbar
- Implementierung per InfoCube, die optional per InfoSet oder MultiProvider verbunden werden
Corporate Memory
- Ist das Unternehmensgedächtnis
- Speichert Daten in der Form zum Ladezeitpunkt
- Führt komplette Historie
- Zweck: Auf Basis der historischen Daten neue Sichten implementieren oder komplett neu aufsetzen
- Daten sollten grundsätzlich unangetastet / untransformiert sein
- Um Speicher zu sparen können die Daten klassisch oder im Near Line Storage archiviert werden
Operational Data Store
- Speichert operationale Daten, z. B. wenn Reporting aus Quellsystem ins BW-Sstem verlagert werden soll.
- Gedacht für Ad-hoc-Auswertungen auf aktuellem Datenbestand
- Implementierung häufig über schreiboptimierte DSOs
