Bei noventum beschäftigen wir uns sehr oft mit der Anbindung von SAP-Systemen an Microsoft-basierte Data Platforms. Sowohl auf Azure mit ADF und Azure SSIS oder lokal mit SSIS und oftmals mit XtractIS von Theobald.

Die Königsdisziplin der Datenextraktion aus SAP ist das Anbinden von Daten über SAP BI Content Datasources. Hierbei greift man nicht auf einfache Tabellen zu, sondern über vordefinierte Schnittstellen, die zwei wesentliche Mehrwerte bieten:

• Es werden teils viele verschiedene technische Tabellen zusammengefügt und sind schon in logische Schnittstellen gruppiert, sodass es entkoppelt ist von teilweise komplexen Beziehungen im SAP-Datenmodell. Gerade im HR-Bereich gibt es sehr viele interne Tabellen, die anderenfalls kombiniert werden müssten. Auch hält SAP diese Schnittstellen über verschiedene Releases konstant.
• Zum anderen bietet SAP automatische Delta-Verfahren an, so erhält ein Quellsystem nur die Datensätze seit dem letzten Abruf oder auch entsprechende Ein- und Ausbuchungen. Zum Beispiel im SD führt dies bei vielen Tabellen überhaupt erst zu der Möglichkeit, die komplette Historie zu erhalten.

Bisher wurden diese Datasources mit der SAP Service API bzw. der Theobald-Komponente DeltaQ angebunden, doch inzwischen hat SAP hier auf ODP (Operational Data Provisioning) umgestellt. Mehr Informationen zu ODP wurden unter  Anatomy of the Operational Delta Queues in SAP ODP Extractors | SAP Blogs beschrieben. Der Schnittstellen Anbieter Theobald rät zur Verwendung von ODP. Aus unserer Sicht bietet ODP einige Vorteile gegenüber DeltaQs:

• aktuellste SAP-Schnittstellen-Technologie,
• Parallelität ist mit weniger Einschränkungen bei der Extraktion möglich,
• das Einrichten von logischen Destinationen entfällt und damit ist keinerlei Konfiguration auf SAP-Seite notwendig,
• SAP hat einige Extraktoren bei der Umstellung korrigiert.

noventum bietet mit HR-Analytics ein Produkt, in dem SAP-Systeme eine sehr häufig verwendete Quelle sind. Hierfür greifen wir unter anderem auf über 50 SAP Datasources zu. Alle diese Datasources haben wir auf ODP umgestellt, um den Einführungsaufwand für unsere Kunden in Zukunft weiter zu reduzieren. Hierbei haben wir vieles gelernt: Hierarchie Extraktoren, die jetzt eine andere Struktur haben (bspw. 0COSTCENTER_HIER, 0PROFIT_CTR_0106_HIER, 0ORGUNIT_HIER), Datasources die in ihrer Struktur aufgeteilt worden sind (0HRPOSITION_ATTR) oder auch andere, die nicht per ODP angeboten werden (0HR_PA_OS_2) und schließlich dutzende Datasources, die zuvor fälschlicherweise DateFrom und DateTo geliefert haben, obwohl die Quelldaten nicht historisch vorliegen (bspw. 0GL_ACCOUNT_TEXT) und letztlich DataSources, die nicht alle Optionen von Kurz/Lang/Mediumtext (bspw. 0JOB_TEXT) angeboten haben und jetzt nur noch die tatsächlich existenten Texte liefern. 

Wir haben viel bei der Umstellung gelernt und freuen uns, auch Sie im Bereich Datenextraktion aus SAP unterstützen zu können oder auch bestehende Extraktionen von DeltaQ nach ODP umzustellen. 

Road to Azure Data Platform

Sicherheit und eine solide Grundlage
für zukünftige Analytics-Architekturen

Die Fülle an neuen Möglichkeiten in der Azure Data Platform und der stetige Wandel werfen mit Blick auf die eigene Analytics Infrastruktur für viele Unternehmen Fragen auf: Wo lohnt sich ein genauerer Blick? Welcher Trend könnte echten Mehrwert bieten? Welche Technologien würde das Team zukünftig begeistern und uns für neue Bewerber attraktiv machen?

Vielleicht sehen Sie schon Engpässe der eigenen Infrastruktur?

• Fehlende Zugriffsmöglichkeiten auf webbasierte Datenquellen
• Performance Probleme der Beladeroutinen oder Antwortzeiten der Berichte
• Zu hoher Workload im Betrieb und fehlendes Know-how bei veralteter Technologie

Dann können Sie mit der Einführung der Azure Data Platform Abhilfe schaffen.

Mit dem bewährten Workshop-Modell "Road to Azure Data Platform" beantwortet noventum diese Fragen und ordnet kundenindividuell aktuelle Azure Services, vor dem Hintergrund der existierenden Analytics Infrastruktur, den erkannten Engpässen und  der zukünftigen IT-, bzw. Datenstrategie ein.

Power BI | Fabric | Azure Analysis Services | Azure Data Factory | Azure SQL Managed Instance | Azure SQL Database | Synapse | Azure Data Factory | Azure SSIS | Azure DevOps | Key Vault | oder Databricks