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Die SAP Analytics Cloud (SAC) ist ein leistungsstarkes Tool, das Unternehmen dabei unterstützt, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Eine der zentralen Komponenten der SAC ist der Datenmodeler. Dieser Blogbeitrag wirft einen detaillierten Blick auf die Funktionen und den Zweck des Datenmodelers und wie er Unternehmen bei Modellierung, Strukturierung und konsistenter Aufbereitung ihrer Daten unterstützt.
Was ist der Datenmodeler in der SAP Analytics Cloud?
Der Datenmodeler in der SAP Analytics Cloud ist ein Tool, das es Benutzern ermöglicht, Datenmodelle zu erstellen, zu verwalten und zu optimieren. Diese Modelle bilden die Grundlage für Analysen und Berichte, die in der SAC erstellt werden. Der Datenmodeler bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es sowohl technischen als auch nicht-technischen Anwendern ermöglicht, komplexe Datenstrukturen zu definieren und zu bearbeiten.
Funktionen des Datenmodelers
Datenintegration
- Quellen verbinden: Der Datenmodeler ermöglicht, eine Vielzahl von Datenquellen anzubinden, einschließlich SAP HANA, SAP BW, Datenbanken, Cloud-Services und ODATA-Schnittstellen sowie den Upload von bspw. Excel oder CSV-Dateien.
- Daten importieren: Daten können direkt in die SAC importiert und für Analysen aufbereitet werden. Dabei können Benutzer entscheiden, ob sie die Daten nur anzeigen oder in die SAC-Datenbank laden möchten.
- Live-Daten: Datenquellen wie ein HANA ERP, SAP BW oder Public Cloud können angebunden werden, um Live-Daten in einem Modell zu nutzen.
Datenmodellierung
- Dimensionen und Kennzahlen: Benutzer können Dimensionen (z.B. Zeit, Auftraggeber, Produktkategorien) und Kennzahlen (z.B. Umsatz, Deckungsbeiträge, Mengen) definieren, um die Struktur und Inhalt ihrer Reports zu bestimmen.
- Berechnete Kennzahlen: Der Datenmodeler ermöglicht die Erstellung von berechneten Kennzahlen, um komplexe Berechnungen und Analysen durchzuführen.
- Hierarchien: Hierarchische Beziehungen können definiert werden, um Drill-down-Analysen zu ermöglichen.
Datenaufbereitung
- Datenbereinigung: Mit dem Datenmodeler können Benutzer Daten bereinigen, indem sie Dubletten entfernen, fehlende Werte auffüllen und inkonsistente Daten korrigieren.
- Datenanreicherung: Daten können durch das Hinzufügen neuer Spalten oder das Zusammenführen verschiedener Datensätze angereichert werden.
Datenvisualisierung und -exploration
- Vorschau: Der Datenmodeler bietet Vorschauoptionen, um die Daten vor der endgültigen Modellierung zu überprüfen.
- Visualisierungen: Erste Visualisierungen können direkt im Modeler erstellt werden, um die Daten zu prüfen und Muster zu erkennen.
Sicherheit und Governance
- Zugriffsrechte: Benutzer können Berechtigungen verwalten, um sicherzustellen, dass nur autorisierte Personen auf bestimmte Daten zugreifen können.
- Datenversionierung: Änderungen an Datenmodellen können nachverfolgt und bei Bedarf zurückgesetzt werden.
Zweck des Daten Modelers
Der Hauptzweck des Datenmodelers in der SAP Analytics Cloud besteht darin, eine solide Basis für datengetriebene Entscheidungen zu schaffen. Durch die Erstellung und Verwaltung von Datenmodellen können Unternehmen:
- Zuverlässige Analysen erstellen: Ein gut strukturiertes Datenmodell gewährleistet, dass Analysen auf konsistenten und genauen Daten basieren.
- Effizienz steigern: Automatisierte Datenintegration und -aufbereitung sparen Zeit und Ressourcen, die sonst für manuelle Prozesse aufgewendet würden.
- Flexibilität erhöhen: Benutzer können schnell auf neue Datenanforderungen reagieren und Modelle entsprechend anpassen.
- Transparenz fördern: Durch klare Datenstrukturen und Dokumentationen wird die Datenlandschaft eines Unternehmens transparent und verständlich.
- Datengrundlage erstellen: Reports, Stories und Dashboards benötigen Datenmodelle als Grundlage zur Visualisierung von Sachverhalten
Gleichzeitig zeigt sich in der Praxis, dass der Datenmodeler in der SAP Analytics Cloud gewisse Limitationen aufweist, etwa bei komplexeren Datenmodellierungen oder bei der flexiblen Integration umfangreicher Datenquellen. Hier setzt die SAP Datasphere an, die mit erweiterten Modellierungsfunktionen und einer nahtlosen Anbindung an unterschiedlichste Systeme deutlich mehr Möglichkeiten eröffnet.
Fazit
Der Datenmodeler ist für die SAP Analytics Cloud ein unverzichtbares Werkzeug. Mit seinen umfangreichen Funktionen zur Datenintegration, -modellierung, -aufbereitung und -visualisierung bietet er alles, was notwendig ist, um eine solide Grundlage für fundierte Geschäftsentscheidungen zu schaffen. Denn nahezu jeder Report in der SAP Analytics Cloud baut auf einem Datenmodell aus dem Datenmodeler auf.
