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Marlene Knigge arbeitet als Senior Consultant Business Intelligence und promoviert an der Technischen Universität München am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik (Prof. Dr. Helmut Krcmar). Seit 2007 ist sie regelmäßig an verschiedenen Hochschulen als Dozentin im Bereich Wirtschaftsinformatik tätig. Von 2014 bis 2018 war sie am SAP University Competence Center in München verantwortlich für die Erstellung von Lehrmaterialien und Fallstudien für den Einsatz in Hochschulen im Bereich EMEA. Diese deckten die Bereiche ERP, Business Intelligence und Analytics ab und basierten auf den Produkten ERPsim, SAP ERP, SAP BW, SAP HANA, SAP S/4HANA und SAP BusinessObjects.
Einleitung ... 15
1. Entwicklungsgeschichte und Einsatzgebiete von SAP BW/SAP BW/4HANA 2.0 ... 25
1.1 ... Business Intelligence und Data Warehousing ... 25
1.2 ... SAP Business Warehouse ... 35
1.3 ... SAP Business Warehouse Edition für SAP HANA ... 44
2. Einführung in SAP BW/4HANA 2.0 ... 51
2.1 ... In-Memory-Computing mit SAP HANA ... 51
2.2 ... Entwicklungs- und Administrationsumgebungen für SAP BW/4HANA 2.0 ... 65
2.3 ... Einführung von SAP BW/4HANA 2.0 im Unternehmen ... 73
3. Installation und Einrichtung der Modellierungs- und Administrationswerkzeuge für SAP BW/4HANA 2.0 ... 83
3.1 ... Installation und Einrichtung des SAP HANA Studios ... 84
3.2 ... Einführung in die Modellierungs- und Administrationswerkzeuge ... 97
4. Datenarchitektur in SAP BW/4HANA 2.0 ... 119
4.1 ... Referenzarchitekturen für Data Warehouses ... 124
4.2 ... SAPs Referenzarchitekturen für das SAP BW ... 131
4.3 ... Ableitung einer unternehmensspezifischen Referenzarchitektur aus der LSA++ ... 139
5. Grundlegende Modellierungsobjekte: Datenhaltung ... 143
5.1 ... Allgemeine Hinweise zur Modellierung ... 143
5.2 ... InfoAreas und Anwendungskomponenten ... 153
5.3 ... Quellsysteme ... 155
5.4 ... DataSources ... 158
5.5 ... InfoObjects ... 168
5.6 ... Advanced DataStore-Objekte ... 201
6. Grundlegende Modellierungsobjekte: Datentransformation und präsentation ... 229
6.1 ... Transformationen ... 229
6.2 ... Datentransferprozesse (DTPs) ... 242
6.3 ... CompositeProvider ... 252
6.4 ... Queries ... 276
7. Komplexere Modellierungsobjekte ... 329
7.1 ... Open ODS Views ... 330
7.2 ... Modellierung von Merkmalshierarchien ... 341
7.3 ... Remodellierung von aDSOs ... 352
7.4 ... Experteneinstellungen für CompositeProvider ... 360
7.5 ... InfoSources ... 364
7.6 ... Transformationen (erweitert) ... 377
8. Datenbeschaffung ... 415
8.1 ... Technologien zur Quellsystemanbindung ... 415
8.2 ... Typische Quellsysteme für SAP BW/4HANA 2.0 ... 431
9. Datenflussmodellierung und Datenverwaltung ... 439
9.1 ... Datenflussmodellierung ... 441
9.2 ... Datenflussobjekte ... 446
9.3 ... Open Hub Destination ... 458
9.4 ... Data Tiering und Multi-Temperature-Speicherstrategien ... 466
9.5 ... Löschen von Daten ... 477
10. Frontend-Tools ... 487
10.1 ... SAP Lumira 2.x ... 488
10.2 ... SAP Analytics Cloud ... 495
10.3 ... SAP Analysis for Microsoft Office ... 510
10.4 ... BW Workspaces für den agilen Zugriff auf Informationen ... 517
10.5 ... Tableau Desktop ... 530
10.6 ... Anwendungsszenarien ... 536
11. Betrieb und Administration ... 537
11.1 ... Prozessketten ... 537
11.2 ... Sicherheit ... 551
11.3 ... Transportwesen ... 564
11.4 ... BW Workspaces ... 575
12. Planung ... 583
12.1 ... Aufbau eines einfachen Planungsszenarios ... 585
12.2 ... Komplexere Planungsszenarien ... 602
13. Ausblick ... 617
13.1 ... Roadmap für SAP BW/4HANA 2.0 ... 618
13.2 ... SAP Data Warehouse Cloud ... 620
13.3 ... SAP HANA Cloud ... 642
13.4 ... SAP Data Intelligence ... 644
Anhang ... 649
Die Autorinnen ... 705
Index ... 707
Lernen Sie die neue Standardlösung für das Data Warehousing kennen, SAP BW/4HANA. Dieses umfassende Handbuch zeigt Ihnen Schritt für Schritt, wie Sie die Modellierungswerkzeuge einrichten, Quellsysteme anbinden und Anwendungen in SAP BW/4HANA 2.0 aufbauen. Sie erfahren, wie Sie Daten für Analyse- und Planungsszenarien bereitstellen und Big Data über die Anbindung von SAP Data Intelligence verarbeiten. Zudem stellen Ihnen die Autorinnen die Erweiterung mit SAP Data Warehouse Cloud vor.
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