SAP Analytics Cloud – Einbinden und Analysieren von Datenquellen

In einem früheren Blog (SAP Analytics Cloud | ososoft GmbH) haben wir bereits einen grundlegenden Überblick über die SAP Analytics Cloud geschaffen und welche Funktionen und Vorteile sie mit sich bringt.

Dieser Beitrag soll zeigen, welche Möglichkeiten die SAP Analytics Cloud bietet, Datenquellen einzubinden und in Stories relevante Informationen aus diesen Daten darzustellen.

Connection

Die Analytics Cloud bietet Verbindungen zu einer großen Auswahl an Datenquellen an. Dabei kann zwischen zwei Typen von Verbindungen unterschieden werden:

Live Data Connections

• • keine Replikation der Daten in die Analytics Cloud
  • Verwenden von vorhandenen Datenmodellen für Analysen
  • Aktualisierung von Stories mit neuen Daten in Echtzeit
  • häufig verwendete Datenquellen für Live Data Connections:
    • • SAP HANA
      • SAP HANA Cloud
      • SAP S/4 HANA
      • SAP BW
      • SAP BPC Embedded
      • SAP Universes
      • SAP Data Warehouse Cloud

Import Data Connections

• • Replikation der Daten in die SAP Analytics Cloud
  • Erstellungen von neuen Datenmodellen mithilfe des Modelers notwendig
  • Aktualisierung von Stories bei Aktualisierung
  • Häufig verwendete Datenquellen für Import Data Connections:
    • • Google BigQuery
      • Google Drive
      • OData Service
      • Salesforce
      • SQL

Models

Über den Modeler können zuvor erstellte Verbindungen genutzt werden, um Modelle zu erstellen und die Daten vorzubereiten.

Modelle sind Darstellungen von großen Mengen an Businessdaten der Quellsysteme. Sie definieren Fakten und Dimensionen, die verwendet werden, um Visualisierungen, Filter und Kalkulationen in Stories einzubinden.

Fakten

• Fakten sind Eigenschaften auf denen Berechnungen (Summe, Durchschnitt, Maximum, …) ausgeführt werden
• B. Anzahl Verkäufe eines Produkts

 Dimensionen

• durch Dimensionen können Fakten aus unterschiedlichen Blickwinkeln betrachtet werden, um bestimmte Businessfragen zu beantworten
• typische Dimensionen sind Zeit und Ort

 Hierarchien

• Hierarchien innerhalb einer Dimension erlauben Nutzer einen generellen Überblick oder detaillierte Einblicke in Daten zu erhalten
• eine typische Hierarchie für die Dimension Zeit kann sich wie folgt unterteilen: Jahr – Quartal – Monat - Woche
• durch diese Einteilung können z.B. Umsatzzahlen nach verschiedenen Jahren gruppiert werden

Data Preparation

Um die Daten der Quellsysteme für Analysen verwenden zu können, müssen sie bereinigt und transformiert werden.

Folgende Fragen sollten während der Datenvorbereitung betrachtet werden:

• Sind alle Felder korrekt zu Fakten oder Dimensionen zugeordnet?
• Besitzen alle Felder korrekte Datentypen und Formate?
• Sind alle Felder mit Beschreibungen versehen? Für bessere Lesbarkeit kann z.B. das Feld KundenID mit dem Feld KundenName als Beschreibung versehen werden
• Sind alle notwendigen Hierarchien der Dimensionen gesetzt?

Weitere Möglichkeiten zur Datenbereinigung finden Sie hier: Preparing Data | SAP Help Portal

Story

Nach den vorherigen Schritten kann eine Story erstellt werden, um die Daten zu visualisieren. Dazu muss zuerst ein bestehendes Modell zur Story hinzugefügt werden.

Es kann zwischen verschiedenen Visualisierungsmöglichkeiten ausgewählt und der Story hinzugefügt werden. Über den Designer lassen sich die Diagramme, Tabellen und Maps beliebig konfigurieren und auf konkrete geschäftliche Fragestellungen anpassen.

Eine komplette Auflistung der Features für Stories finden Sie hier: Stories | SAP Help Portal.

Filter und Linked Analysis

Über Filter werden die Daten der Analysen nach bestimmten Kriterien eingegrenzt, um nur einen bestimmten Teil der Daten zu betrachten.

Mit Linked Analysis können alle Analysen innerhalb einer Story miteinander verbunden werden. Wird ein Filter für eine bestimmte Analyse gesetzt, schränken sich die Daten aller Visualisierungen auf den festgesetzten Bereich ein.

In folgendem Beispiel wurde eine Story erstellt, die Verkaufsdaten eines OData v2 Services analysiert und bestimmte Kennzahlen darstellt. Der rot markierte Bereich zeigt die Anwendung von Linked Analysis. Alle Darstellungen haben somit ihre Auswertung auf die drei ausgewählten Produkte angepasst.

Fazit

Die SAP Analytics Cloud ermöglicht somit durch die Anbindung von verschiedenen Datenquellen und der richtigen Datenaufbereitung geschäftliche Fragen über Stories zu beantworten.

Falls Sie weitere Fragen zur SAP Analytics Cloud oder allgemein zum Thema SAP Business Technology Platform haben, dann helfen wir Ihnen gerne weiter – Melden Sie sich bei uns!