In diesem Webinar lernen Sie die Möglichkeiten und Grenzen für die Gestaltung der Extraktionswege aus einem S/4HANA-System im Vergleich zu einem herkömmlichen ECC-System mit BI-Extraktoren. Es wird erklärt, wie bereits genutzte BI-Extraktoren weiter verwendet werden können und welche alternativen Extraktionsszenarien im S/4HANA-Umfeld möglich bzw. empfohlen sind. Es werden die relevanten Begriffe erklärt und anhand von Beispielen die verschiedenen Lösungen vorgestellt. Dieses Webinar eignet sich für: - SAP-Anwender, die S/4HANA evaluieren oder schon einsetzen. - BI-Entwickler und Berater, die sich mit der Extraktion aus SAP-Systemen beschäftigen.

1. S/4HANA – Änderungen im Vergleich zur
klassischen Datenextraktion
Berlin, 19.07.2018
Webinar
Heike Hahm und Helen Jaworski

2. Seite 2
Sprecher
CONOGY GmbH
Helen Jaworski
E-Mail: info@conogy.de
Tel: 030 - 488 289 801
CONOGY GmbH
Heike Hahm
E-Mail: info@conogy.de
Tel: 030 - 488 289 801

3. Nr. Thema
1 Kurzvorstellung CONOGY
2 Architekturüberblick S/4HANA und BI
3 Verwendung (bestehender) BI-Extraktoren
4 SAP LT Replication Server
5 Smart Data Integration (SDI) und Smart Data Access (SDA)
6 Weitere Optionen
7 Fragen und Antworten
Seite 3
Agenda

4. Seite 4
Kurzvorstellung CONOGY
Key Facts
>10 Jahre
etablierter und geschätzter
SAP Beratungspartner
70+
leidenschaftliche
Mitarbeiter
90%
Weiterempfehlung
bei Kununu
50+
Zertifikate
ISO 9001
Projektmanagement
SAP (Mitarbeiter / Firma)
100+
Erfolgreiche Projekte
50+
Zufriedene Kunden
20+
Direktkunden in 2017
2
Standorte
Berlin
Düsseldorf

5. Seite 5
Kurzvorstellung CONOGY
Kompetenzfelder
Toolauswahl
Architektur
Schulungen
Governance
BI Strategie
Embedded Planning
S/4HANA Analytics
S/4HANA Migration
Fiori
S/4HANA
Datenmodellierung
HANA
(BW/4HANA, Native, …)
Dynamic Tiering
Basis Administration
Data Warehousing
2nd & 3rd Level
Support
Hotline /
Service Desk
Monitoring
Pflege / Wartung
Application
Management
Data Science
Methodologie
Predictive Analytics
Big Data Szenarien
Datengetriebene
Planung
Data Science
UI5 / Web Dynpro
BusinessObjects
Planung
SAP Analytics Cloud /
Mobile Analytics
Reporting &
Planung

6. Nr. Thema
1 Kurzvorstellung CONOGY
2 Architekturüberblick S/4HANA und BI
3 Verwendung (bestehender) BI-Extraktoren
4 SAP LT Replication Server
5 Smart Data Integration (SDI) und Smart Data Access (SDA)
6 Weitere Optionen
7 Fragen und Antworten
Seite 6
Agenda

7. S/4HANA Embedded BW
▪ Das in S/4HANA integrierte BW ist von Seiten SAP gedacht, um
in S/4HANA integrierte Geschäftsprozesse zu unterstützen, wie z.
B. die integrierte Finanzplanung (aka BPC Optimized)
▪ Es ist nicht empfohlen, das integrierte BW als Enterprise Data
Warehouse einzusetzen.
▪ Der Umfang der Daten im integrierten BW sollten nicht mehr als
20% der Gesamtdatenmenge ausmachen.
▪ Das integrierte BW basiert auf BW 7.5 on HANA. Ein zukünftiges
Upgrade auf ein integriertes BW/4HANA ist aktuell nicht
vorgesehen.
▪ Alle zukünftigen Entwicklungen im Bereich Business Warehouse
erfolgen im BW/4HANA.
Stand-alone BW
▪ Empfohlen für
▪ größere Datenmengen
▪ Integration unterschiedlicher Datenquellen
▪ BW/4HANA als das Business Warehouse der Zukunft
Seite 7
S/4 Embedded BW vs. Stand-alone BW
Physische Tabellen
(Transaktionsdaten)
Virtuelles
Datenmodell auf
Basis von CDS Views
Embedded
BW 7.5
(on HANA)
Applikation BI
SAP S/4HANA
Physische
Tabellen
(DWH Daten)
SAP S/4HANA Embedded Analytics
S/4HANA
Datenbank (SAP HANA)
Business Warehouse
BW/4HANA
(oder Alternativen)
Datenbank (SAP HANA)
Physische
Tabellen
(DWH Daten)
Benutzeroberfläche
Planung

8. Seite 8
Übersicht Analytics mit SAP S/4HANA
CDS View
Anpassungen mittels
ABAP for Eclipse
Multi-
dimensionale
Berichte
SAP S/4HANA Embedded Analytics Enterprise Data Warehouse (Strategic Analytics)
Smart Business
KPIs /
Analyse Pfade
Query Browser
Overview
Page
Analytische
List Page
Analytische
Fiori App
Endanwender (Anzeige) Key User (Anpassungen) Embedded BW
Bestehende CDS Views
CDS View Erstellung
mittels
ABAP for Eclipse
HANA Datenbank
Tabellen, SQL Views, Stored Procedures, …
Datenbank
Business Warehouse
Business Intelligence Frontends
CDS
Key User Tools
KPI
Modellierungs App
Virtuelles Datenmodell (IT Mitarbeiter)
SAP Business Warehouse 7.X on any DB
EmbeddedSAP
BusinessWarehouse7.5
SAP Business Warehouse 7.X on HANA
SAP BW/4HANA
Any DB SAP HANA
SAP Analytics Cloud
SAP BusinessObjects Enterprise
(Analysis for Office, Lumira, …)

9. Seite 9
Übersicht Extraktionswege
Physische Tabellen
(Transaktionsdaten)
Virtuelles
Datenmodell auf
Basis von CDS Views
Embedded
BW 7.5
(on HANA)
Physische
Tabellen
(DWH Daten)
SAP S/4HANA Embedded Analytics
S/4HANA
Datenbank (SAP HANA)
Business Warehouse
BW/4HANA
(oder Alternativen)
Datenbank (SAP HANA)
Physische
Tabellen
(DWH Daten)
SAP BW
BI
Extrak-
toren
SLT
SDI,
SDA
BODS,
PO/PI,
3rd Party
…

10. Nr. Thema
1 Kurzvorstellung CONOGY
2 Architekturüberblick S/4HANA und BI
3 Verwendung (bestehender) BI-Extraktoren
4 SAP LT Replication Server
5 Smart Data Integration (SDI) und Smart Data Access (SDA)
6 Weitere Optionen
7 Fragen und Antworten
Seite 10
Agenda

11. ▪ Grundsätzlich können bestehende BI-Extraktoren weiterhin
genutzt werden.
▪ Die SAP stellt in Hinweis 2500202 ein Excel-Tool zur Verfügung,
mit dem die Verwendbarkeit der genutzten oder zu nutzenden
Standard(!)-Extraktoren geprüft werden kann. Folgende
Ergebnisse sind möglich (mit prozentualem Anteil an allen
Standardextraktoren):
▪ „Working without restrictions“ (~66%)
▪ „Working with restricitions“ (~1%)
▪ „Not working, alternative exists“ (~1%)
▪ „Not working, alternative planned“ (~6%)
▪ „Not working, no alternative exists“ (~14%)
▪ „Obsolete“ (~12%)
▪ „#NV“ (für kundeneigene/generische Extraktoren)
▪ Kundeneigene Extraktoren müssen separat geprüft. Die
Wahrscheinlichkeit, dass diese funktionieren ist sehr hoch, da die
SAP für alle alten Tabellen sog. „Compatibility Views“ zur
Verfügung stellt.
Seite 11
Verwendung (bestehender) BI-Extraktoren

12. ▪ Eine wesentliche Neuerung in S4/HANA ist die Vereinfachung der
Datenmodelle, insb. im FI/CO-Umfeld.
▪ Diese Vereinfachungen sind hauptsächlich Eliminierungen von
Aggregattabellen sowie die Denormalisierung von
Datenmodellen.
▪ In solchen Fällen werden ausschließlich die neuen Tabellen für die
Datenablage genutzt. Die bisherigen Tabellen existieren nicht
mehr als transparente Tabellen im System!
▪ Um „alte“ Programme und Funktionen weiter nutzen zu können,
wurden jedoch für jede dieser Tabellen sog. Kompatibilitätsviews
zur Verfügung gestellt. Für jede der obsoleten Tabellen gibt es
einen exakt gleichnamigen CDS-View, der dieselben Ergebnisse
wie bisher aus den neuen datentragenden Tabellen anzeigt.
▪ Beispiel:
▪ Materialbelege wurden im R/3 in den Tabellen MKPF und
MSEG abgelegt. Diese Tabellen existieren nicht mehr und
wurden durch die Tabelle MATDOC abgelöst.
▪ Es gibt 2 neue CDS-Views MKPF und MSEG, die die bisherigen
Informationen strukturgleich aus der Tabelle MATDOC
darstellen.
Seite 12
Kompatibilitätsviews
Quelle: Custom Code within SAP S/4HANA On-Premise
SAP White Paper, 2016

13. Nr. Thema
1 Kurzvorstellung CONOGY
2 Architekturüberblick S/4HANA und BI
3 Verwendung (bestehender) BI-Extraktoren
4 SAP LT Replication Server
5 Smart Data Integration (SDI) und Smart Data Access (SDA)
6 Weitere Optionen
7 Fragen & Antworten
Seite 13
Agenda

14. Private Views
CDS Views
▪ CDS Views sind SAPs „strategischer Ansatz“ zur Abbildung von
(betriebswirtschaftlichen) Zusammenhängen
▪ Es gibt eine große Anzahl (>9.000) vordefinierter CDS Views
▪ Die „Analytical Engine“ nutzt ebenfalls CDS Views
▪ Es gibt einen „Push-Down“ von Funktionalität zur SAP HANA-
Datenbank, wo immer möglich
▪ SAP BI Frontends nutzen CDS Views über das SAP Gateway oder
die Analytical Engine
▪ Endanwender-Tools generieren CDS Views für analytische
Queries
Weitere Informationen zu CDS Views
▪ SAP Help
▪ Core Data Services in SAP S/4HANA [Blog]
▪ SAP S/4HANA Extensibility – Custom CDS Views in SAP S/4HANA
Cloud and differences with SAP S/4HANA (OP) [Blog]
Seite 14
Begrifflichkeiten & Architektur
Core Data Services (CDS) Views
Kundenentwicklungen/-erweiterungen zu bestehenden SAP Objekten
Durch SAP bereitgestellt (Out-of-the-Box)
Frameworks & Infrastruktur
SAP Technologie Komponenten
Key-User/Business-User definierter Inhalt
3rd Party Komponenten (Optional)
SQL-Runtime-Views auf physischen Tabellen
Interface Views
Customer-Specific
Interface Views
Customer-Specific
Private Views
Gateway
Kunden- & User-spezifischer
Analytical Content (Queries, KPIs etc.)
Ext.
Ext.
3rd Party UI/Client
Consumption
Views
Customer-Specific
Consumption Views
Ext.
oData Service
Analytical
Engine
Interfaces: https | oData | InA
CDS-basiertes
VirtualDataModel
(VDM)
Fiori UIs SAP BI Tools (Analysis, Lumira, …)
Application Server
(ABAP)
Datenbank (SAP HANA)
SAP S/4HANA

15. CDS Views
▪ CDS Views sind SAPs „strategischer Ansatz“ zur Abbildung von
(betriebswirtschaftlichen) Zusammenhängen
Zugriff
▪ Das BW kann die Logik enthaltene Logik nutzen
▪ Daten können über ODP abgegriffen werden
▪ Keine Replikation der Daten in PSA, wie bei herkömmlichen BW-
Extraktoren
Seite 15
Zugriff von BW
ODP
Physische Tabellen
(Transaktionsdaten)
Virtuelles
Datenmodell auf
Basis von CDS Views
Embedded
BW 7.5
(on HANA)
Physische
Tabellen
(DWH Daten)
SAP S/4HANA Embedded Analytics
S/4HANA
Datenbank (SAP HANA)
Business Warehouse
BW/4HANA
(oder Alternativen)
Datenbank (SAP HANA)
Physische
Tabellen
(DWH Daten)
SAP BW
CDS
Views
ODP

16. CDS Views
▪ CDS Views sind SAPs „strategischer Ansatz“ zur Abbildung von
(betriebswirtschaftlichen) Zusammenhängen
Zugriff über SLT
▪ Der SLT (SAP Landscape Transformation Replication Server)
erlaubt Replikationen in ein HANA-System in Echtzeit.
▪ Er eignet sich auch für die Replikation aus non-SAP-
Quellsystemen, spielt seine Stärken aber insb. mit SAP-Quellen
aus.
▪ Der SLT Server generiert Loggingtabellen in SAP-Quellsystemen,
um den aktuellen Stand der Replikation nachzuhalten. Dadurch
werden Echtzeit-Deltas möglich, die aus der Quelle getriggert
werden.
▪ Pool- und Clustertabellen werden unterstützt.
Seite 16
Zugriff von BW
SLT Replication Server
Tabellen, CDS Views
SQL-Runtime-Views auf physischen Tabellen
Application Server
(ABAP)
Datenbank (SAP HANA)
SAP S/4HANA
SAP BW
SLT SolMan
Write Module
Logging Tabellen
RFC
DB Connect
Mapping & Transformation
Read Module
Tabellen und InfoProvider
Monitoring
& Control

17. Nr. Thema
1 Kurzvorstellung CONOGY
2 Architekturüberblick S/4HANA und BI
3 Verwendung (bestehender) BI-Extraktoren
4 SAP LT Replication Server
5 Smart Data Integration (SDI) und Smart Data Access (SDA)
6 Weitere Optionen
7 Fragen & Antworten
Seite 17
Agenda

18. ▪ SDI und SDA sind integraler Bestandteil der HANA
Entwicklungsumgebung
▪ Daher kann SDI/SDA nur verwendet werden, wenn die HANA-DB
das Datenziel ist
▪ SDI erlaubt Echtzeit- oder Stapelverarbeitung
▪ SDA erlaubt einen virtuellen Zugriff auf Tabellen außerhalb des
HANA-Systems
▪ SDI und SDA unterstützen Realtime Transformationen
▪ Ein Cockpit zum Monitoring und für die Administration stehen in
der HANA Entwicklungsumgebung zur Verfügung
Seite 18
Smart Data Integration (SDI) und Smart Data Access (SDA)
Tables, CDS Views
SQL-Runtime-Views auf physischen Tabellen
Application Server
(ABAP)
Datenbank (SAP HANA)
SAP S/4HANA
SAP BW
Composite Provider
Open ODS View Advanced DSO
Datenbank (SAP HANA)
Application Server
SDI SDA
Upsert/Insert Table
Realtime/StreamingDirect Access

19. Nr. Thema
1 Kurzvorstellung CONOGY
2 Architekturüberblick S/4HANA und BI
3 Verwendung (bestehender) BI-Extraktoren
4 SAP LT Replication Server
5 Smart Data Integration (SDI) und Smart Data Access (SDA)
6 Weitere Optionen
7 Fragen & Antworten
Seite 19
Agenda

20. ▪ Es gibt zahlreiche andere Extraktionswege, die aber im Bezug auf
S/4HANA keine veränderte Bedeutung haben:
▪ SRS: Sybase Replication Server
▪ SAP Data Services
▪ SAP PI (aka XI)
▪ uvm.
▪ In der Vergangenheit waren die Möglichkeiten zur Extraktion sehr
begrenzt:
▪ Man konnte BI-Extraktoren nutzen, aber nicht aus
Fremdsystemen.
▪ Man konnte umfangreiche Transformationen einsetzen, aber
nur durch Installation neuer Serverlandschaften.
▪ Man konnte hochfrequent extrahieren, aber nicht in Realtime
oder gar per Direktdurchgriff.
▪ Inzwischen bietet sich eine breite Palette an Möglichkeiten, um
für die verschiedenen Businessszenarien die jeweils beste Lösung
einsetzen zu können.
Seite 20
Weitere Optionen und Fazit
BI-Strategie
System-
landschaft
Extraktion
vs.
Embedded
Analytics

21. Nr. Thema
1 Kurzvorstellung CONOGY
2 Architekturüberblick S/4HANA und BI
3 Verwendung (bestehender) BI-Extraktoren
4 SAP LT Replication Server
5 Smart Data Integration (SDI) und Smart Data Access (SDA)
6 Weitere Optionen
7 Fragen & Antworten
Seite 21
Agenda

22. Fragen & Antworten
Seite 22

23. Seite 23
Ihr Ansprechpartner
Die Unterlagen finden Sie nach dem Webinar unter:
https://www.youtube.com/CONOGYGmbH
https://www.slideshare.net/CONOGY
CONOGY GmbH
Helen Jaworski
E-Mail: info@conogy.de
Tel: 030 - 488 289 801

24. Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

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