Gemischte Szenarien für die SAP-HANA-Datenmodellierung

In unserem Blogbeitrag "SAP HANA Native Modelling – Zurück auf Anfang?" haben wir erklärt, was die native SAP-HANA-Datenmodellierung ist. Um es kurz zusammenzufassen, geht es bei diesem Modellierungsansatz darum, mit SAP-HANA-Werkzeugen sogenannte Information Views zu entwickeln, die auf Objekte in der SAP-HANA-Datenbank zugreifen. Dieses Vorgehen ermöglicht etwa Echtzeitreporting auf transaktionellen Daten direkt auf der HANA-Datenbank durchzuführen, also ohne die Daten vorher in ein OLAP-System zu laden.

Dem gegenüber steht die Verwendung eines Data Warehouses (SAP BW on HANA oder SAP BW/4HANA). Dort stehen uns zahlreiche, speziell für HANA optimierte Modellierungsobjekte wie ADSO oder CompositProvider zur Verfügung. Die Entwicklung erfolgt dort mit Hilfe von Eclipse-basierten Modellierungswerkzeugen. Dieses Thema haben wir ausführlich im Beitrag "Welche Vorteile bietet SAP BW/4HANA?" beleuchtet.

Nun wollen wir gewissermaßen eine Brücke zwischen den beiden Modellierungsvorgehen schlagen.

Mit Hilfe der gemischten Modellierung (auch hybride Modellierung genannt) kann man die beiden oben genannten Modellierungsmöglichkeiten miteinander verbinden. Es ist auf der einen Seite möglich, aus dem BW-System heraus, dessen Daten in einem von BW gemanagten Schema liegen, auf Daten in der HANA-Datenbank zuzugreifen, die in einem anderen Schema liegen. Auf der anderen Seite kann man in einer HANA-Datenbank in einem beliebigen Schema auf BW-Daten zugreifen.

Wenn die Datenerfassung in SAP HANA erfolgt, und dort die Modellierung und Logik zunächst mit Hilfe von Views durchgeführt werden, kann mit Hilfe der im BW zur Verfügung stehenden Möglichkeiten in Form von Transformationen die Logik erweitert werden. Die so aufbereiteten Daten werden dann mit Hilfe von Reportingtools auf der BW-Seite konsumiert.

Umgekehrt kann man auch in einem Szenario, in dem die Datenextraktion aus (externen) Quellen durch BW erfolgt, die Daten für das Gesamtszenario um die in HANA zur Verfügung stehende Funktionalitäten anreichern. Auf einem HANA-System gibt es zahlreiche implementierte Bibliotheken aus dem Bereich maschinelles Lernen (z.B. Predictive Analysis Library), die nativ auf der HANA-Datenbank laufen sowie für Data-Mining oder statistische Analysen (z. B. durch eine R-Integration). Es gibt noch weitere Schnittstellen für kundeneigene Erweiterungen.

Wenn die Daten in einem BW liegen, kann man sie von dort aus per Open Hub Destination auf andere Systeme verteilen. Dort wird definiert, in welches Ziel die Daten geschrieben werden. Mögliche Ziele sind flache Dateien oder andere (SAP-HANA-) Datenbanktabellen.

Um aus einem beliebigen SAP-HANA-Schema auf Daten des BW-Schemas zuzugreifen, kann man auch beim Anlegen von InfoProvidern (z.B. ADSOs, InfoObjekte oder CompositProvider) bestimmen, dass während der Aktivierung strukturgleiche SAP HANA-Views erzeugt werden. Die so gebildete Schnittstelle zwischen BW und der HANA-Datenbank erzeugt dort Views vom Typ Calculation View. Diese können dort von Reportingtools weiter konsumiert werden. Man kann auch auf Basis der Calculation Views in HANA weitere Views modellieren.

Eine direkte Methode, Daten aus einem externen Schema im BW zu verwenden, ist die Replikation der Tabellen aus der SAP-HANA-Datenbank in das BW. Das bedeutet, dass die benötigten Tabellen in das BW-Schema kopiert werden. Man kann auch Attribute Views und Analytic Views über die ODP-Schnittstelle in das BW-System replizieren, um sie dort zu verwenden.

Die in SAP HANA erstellten Views können im BW über einen virtuellen Zugriff mittels CompositProvider oder Open ODS Viewswiederverwendet werden. Beim Zugriff über CompositProvider werden HANA-Views mit BW-InfoProvidern (z. B. ein ADSO) per Union oder Join kombiniert. Über die Open ODS Views können Datenquellen im BW virtuell konsumiert werden, also ohne dass sie dort persistiert werden müssen.