Einblick in SAP-Datenarchitektur: Unterschiede zwischen Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes

In der heutigen Geschäftswelt spielen Daten eine entscheidende Rolle für den Erfolg von Unternehmen. Für Organisationen, die auf SAP-Systeme setzen, ist das Verständnis der Datenarchitektur von entscheidender Bedeutung, um eine effiziente Datenverwaltung und -analyse sicherzustellen.

Die SAP-Welt bietet verschiedene Ansätze zur Speicherung und Verarbeitung von Daten. In diesem Beitrag werden wir die essenziellen Unterschiede zwischen drei grundlegenden Konzepten beleuchten: Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes. Wir werden die Funktionsweisen, Zwecke und Einsatzgebiete dieser Strukturen innerhalb der SAP-Umgebung untersuchen und ihre jeweiligen Stärken und Anwendungsfälle diskutieren.

Wir werfen einen detaillierten Blick auf die SAP-Datenarchitektur, um die essenzielle Rolle von Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes in der effizienten Verwaltung sowie Analyse von Unternehmensdaten näher zu betrachten.

Datenbanken: Das Fundament der Datenverwaltung

Datenbanken sind strukturierte Speicherorte, die dazu dienen, Daten effizient zu organisieren, zu speichern, abzurufen und zu verwalten. Sie sind das Herzstück der Datenspeicherung in Unternehmen, und ermöglichen es, Informationen in einer systematischen und organisierten Art und Weise zu verwalten.

Eine Datenbank besteht aus einer Sammlung von Tabellen, die jeweils Daten in Zeilen und Spalten speichern. Die Struktur einer Datenbank wird durch ein Datenbankmanagementsystem (DBMS) verwaltet. Ein DBMS ermöglicht es, auf Daten zuzugreifen, sie zu manipulieren und zu aktualisieren, während es die Integrität, Sicherheit und Konsistenz der Daten gewährleistet.

Es gibt verschiedene Arten von Datenbanken, darunter relationale Datenbanken, die auf dem relationalen Datenbankmodell basieren und SQL (Structured Query Language) verwenden, sowie NoSQL-Datenbanken, die flexibler sind und unstrukturierte Daten speichern können.

In der Unternehmenswelt spielen Datenbanken eine entscheidende Rolle, indem sie Daten für Transaktionen, Analysen, Berichte und andere geschäftskritische Anwendungen verwalten. Sie dienen als Speicher für operative Daten sowie historische Informationen und sind für die Funktionalität von Unternehmensanwendungen unerlässlich.

Im Rahmen von SAP-Systemen steht SAP HANA im Mittelpunkt der Datenverarbeitung. Diese In-Memory-Datenbanktechnologie ermöglicht die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen im Hauptspeicher (RAM) statt auf herkömmlichen Festplatten. Dies führt zu einer erheblichen Beschleunigung von Abfragen, Analysen und anderen Datenverarbeitungsprozessen.

SAP HANA unterstützt Echtzeitanalysen, komplexe Berechnungen und fortschrittliche Analysen, die traditionell zeitaufwendig waren. Sie integriert OLAP- und OLTP-Funktionalitäten in einer Plattform, wodurch sowohl Transaktionsdaten als auch analytische Anforderungen in Echtzeit verarbeitet werden können.

Durch ihre Leistungsfähigkeit und Vielseitigkeit spielt SAP HANA eine entscheidende Rolle in der SAP-Welt, indem sie Unternehmen dabei unterstützt, schnellere Einblicke zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und auf Echtzeitdaten zu reagieren, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Data Warehouses: Zentrale für Analyse und Berichterstattung

Data Warehouses sind speziell entwickeltes Datenmanagementsysteme, das dazu dienen, große Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu integrieren und zu speichern. Sie sind so strukturiert, dass sie eine optimierte Umgebung für Analysen und Berichterstattung bieten. Data Warehouses spielen eine wichtige Rolle, indem sie einen konsolidierten und bereinigten Datensatz aus unterschiedlichen Quellen zusammenstellen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Ein Data Warehouse zeichnet sich durch spezifische Merkmale aus, darunter:

Integrierte Daten: Verschiedene Datenquellen werden in einem Data Warehouse zusammengeführt und in einem einheitlichen Format gespeichert. Dies ermöglicht eine konsistente und vereinheitlichte Sicht auf die Unternehmensdaten.
Historische Daten: Neben aktuellen Daten speichert ein Data Warehouse auch historische Daten, um langfristige Trends zu analysieren und Vorhersagen zu treffen.
Analytische Verarbeitung: Die Struktur eines Data Warehouses ist darauf ausgerichtet, komplexe Abfragen und Analysen zu ermöglichen, um Einblicke in das Geschäftsgeschehen zu gewinnen.

In der SAP-Umgebung ist SAP Business Warehouse (SAP BW) eine wegweisende Lösung im Bereich des Data Warehousing. Dieses System wurde speziell entwickelt, um die Anforderungen der Datenintegration, Konsolidierung und Analyse in Unternehmen zu erfüllen und spielt eine maßgebliche Rolle bei der Verwaltung umfangreicher Datenbestände.

SAP BW/4HANA stellt eine Weiterentwicklung dar, die auf der In-Memory-Technologie von SAP HANA basiert. Durch die Nutzung dieser In-Memory-Plattform ermöglicht SAP BW/4HANA eine blitzschnelle Datenverarbeitung, da Daten direkt im Hauptspeicher gehalten und verarbeitet werden. Dies führt zu beschleunigten Abfragen, Analysen und Reporting-Funktionen.

Die Integration von In-Memory-Technologie in SAP BW/4HANA bringt Unternehmen erhebliche Vorteile in Bezug auf Leistung und Effizienz bei der Verarbeitung großer Datenmengen. Die zeitnahe Verarbeitung komplexer Abfragen und Analysen ermöglicht es Unternehmen, schnelle Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

Data Lakes: Flexible Speicher für strukturierte und unstrukturierte Daten

Data Lakes sind leistungsstarke Datenspeicher, die eine breite Vielfalt an strukturierten und unstrukturierten Daten in ihrem nativen Format aufnehmen können. Im Gegensatz zu traditionellen Datenbanken und Data Warehouses, behalten Data Lakes die ursprüngliche Struktur und Integrität der Daten bei und bieten eine flexible Plattform für die Speicherung großer Datenmengen.

Ein wesentliches Merkmal von Data Lakes ist ihre Fähigkeit, Daten aus verschiedenen Quellen und Formaten zu akzeptieren, ohne sie vorher umwandeln oder strukturieren zu müssen. Dies ermöglicht es Unternehmen, große Mengen an Rohdaten in einem einzigen Repository zu speichern und für verschiedene Zwecke zu nutzen, einschließlich explorative Analysen, maschinelles Lernen, IoT-Anwendungen und mehr. Für das Reporting bedeutet das in der Regel, dass die Rohdaten in Data Lakes erst verarbeitet werden müssen, bevor sie verwendet werden können.

Fazit

In der komplexen Welt der Datenverwaltung spielen Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes eine essenzielle Rolle. Datenbanken bilden das Fundament der Datenspeicherung und -verwaltung, während Data Warehouses speziell für Analysen und Berichterstattung optimiert sind. Data Lakes bieten flexible Speichermöglichkeiten für eine Vielzahl von Datenformaten. Sie unterstützen strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten.

Über den Autor

Robert Nabiullin

Dr. Robert Nabiullin ist Senior Consultant bei der movisco AG im Bereich IT-Consulting in Hamburg. Die Expertise von Dr. Robert Nabiullin umfasst die Anpassung und Implementierung von Data Warehouse-Systemen und Business Intelligence. Seine Beratungsschwerpunkte sind die Umsetzung von Berichtsanforderungen mit SAP BW, Back-End-Implementierungen mit ABAP und HANA SQLScript sowie den zugehörigen Front-End-Tools (SAP Query Designer & SAP Lumira), die Schnittstellendefinition und das Testmanagement.