SAP BusinessObjects Data Services ist ein ETL-Tool, das nativ in die SAP-Produktsuite integriert ist. Im Zeitalter der digitalen Transformation sind diese Tools für Unternehmen notwendig geworden, um Daten zu konsolidieren und sowohl ihr Informationsmanagement als auch ihre Analysefähigkeiten zu verbessern. Es ermöglicht Benutzern, Daten aus einer Datenquelle zu extrahieren, Regeln anzuwenden, um transformierte Daten zu übergeben, und diese Daten in ein Zielsystem zu laden, wodurch im Wesentlichen mehrere unterschiedliche Systeme in einem zusammengefasst werden. Dies kann einmal als einfache Migration auf ein neues System erfolgen, oder es kann ein routinemäßiger Prozess der Migration neuer Daten auf ein anderes System sein.

Was sind die Vorteile von SAP BusinessObjects Data Services?

Da viele Unternehmen SAP als ERP-System (Enterprise Resource Planning) einsetzen, ist dieses Tool eine gute Wahl, da es sich am besten in SAP integrieren lässt. Unabhängig davon, ob ein Unternehmen tausend oder eine Million Kunden hat, bietet dieses Tool auf Unternehmensebene eine hervorragende Skalierbarkeit. Mit einer schnellen Lernkurve über eine Drag & Drop-Oberfläche können Analysten oder Dateningenieure dieses Tool ohne spezielle Programmierkenntnisse verwenden. Darüber hinaus ist die Datenerstellung sehr flexibel, da das Tool verschiedene Möglichkeiten zum Laden von Daten in SAP bietet, z. B. BAPIs, IDOCS und Stapeleingaben. Das Tool ermöglicht auch die einfache Planung und Überwachung von Jobs. Es reduziert auch die Notwendigkeit für sich wiederholende Aufgaben mit der Verwendung von Variablen. Variablen ermöglichen es Benutzern, verschiedene Dinge zu tun, z. B. zu entscheiden, welche Schritte in einer Aufgabe ausgeführt werden sollen, in welcher Umgebung ein Auftrag ausgeführt werden soll, und die Schritte eines Prozesses einfach zu ändern, ohne den gesamten Auftrag neu zu erstellen. Es gibt auch integrierte Funktionen, die eine Datenharmonisierung und Datenqualität unter Verwendung von if / Then- oder Deduplizierungslogik ermöglichen.

Was sind die Nachteile des Tools?

Genau wie bei jedem ETL-Tool auf dem Markt gibt es einige Nachteile bei der Verwendung von Datendiensten. Ein Nachteil des Tools besteht darin, dass hohe Anschaffungskosten anfallen. SAP selbst ist kein billiges Tool, und während das Unternehmen die Benutzer ermutigt, innerhalb desselben Ökosystems zu arbeiten, wird die Preisgestaltung auch auf dieses Tool übertragen. Im Gegensatz zu einigen SAP-Tools ist Data Services eher auf Entwicklerteams ausgerichtet und nicht auf Geschäftsanwender ausgerichtet, sodass spezielle Fähigkeiten erforderlich sind. Die Debugging-Funktionalität von Datendiensten ist nicht so ausgereift wie bei anderen Tools, was die Entwicklung im Vergleich zu einer Codierungsplattform, die bei Bedarf alles Schritt für Schritt ausführen kann, erschweren kann.

Einsatzmöglichkeiten von SAP BusinessObjects Data Services:

Die häufigste Art, wie dieses Tool verwendet wird, ist die Übertragung von Daten von einer Quelle zur anderen.
Wir haben beispielsweise mit einem großen, globalen Unternehmen zusammengearbeitet, das mehrere kleinere Marken erworben hat und ein zentrales Finanzsystem implementieren möchte, um alle Stammdaten in einer Quelle zu integrieren. Ihre Geschäftsbereiche verwenden alle ihre eigenen SAP-Systeme und haben unterschiedliche Formatierungsregeln für ihre Daten. Einige übernommene Unternehmen verwenden andere ERP-Tools als SAP, andere sind klein genug, um ihre Stammdaten in Excel-Dateien zu pflegen. Sie wollen all diese Stammdaten in einem System zusammenführen und harmonisieren.

Der erste Schritt in diesem Prozess ist die Extraktion von Daten aus Quellsystemen. Die verschiedenen SAP BusinessObjects-Datensysteme können mit Data Services verbunden und Excel-Dateien in das Tool importiert werden.

Von dort aus ist der nächste Schritt die Transformation von Daten. In diesem Schritt gibt es mehrere Dinge, die getan werden können. Da die Daten von verschiedenen Orten stammen, gibt es oft Abweichungen in Sprachen oder Maßeinheiten. Um diese Daten zu harmonisieren, können die verschiedenen Sprachen und Maßeinheiten systemübergreifend aufeinander abgestimmt umgerechnet werden. Die Deduplizierung ist eine weitere Aufgabe, die erledigt werden kann, um keine redundanten Stammdaten einzubringen. In diesem Schritt ist auch die Validierung enthalten, um sicherzustellen, dass nur die richtigen Daten in das neue System gebracht werden. In diesem Schritt werden auch Regeln und Wertemappings angewendet, um die Daten so zu transformieren, dass alle separaten Systeme in das Zielsystem harmonisiert werden.

Der letzte Schritt ist das Laden von Daten in das Zielsystem. Abhängig von den übergebenen Daten gibt es mehrere Möglichkeiten, dies zu tun. Die Daten können einfach in eine Datenbank im Zielsystem übergeben oder über verschiedene Kommunikationstools wie IDocs und BAPIs in das System geladen werden.

Diese Schritte werden normalerweise nicht alle auf einmal ausgeführt, sondern häufig in mehreren Iterationen. Bei der Entwicklung eines solchen Workflows wird der Prozess für Daten in einer Entwicklungs- oder Testumgebung ausgeführt, um sicherzustellen, dass alle Migrationsanforderungen erfüllt werden, ohne die Endbenutzer zu beeinträchtigen. Sobald der Test abgeschlossen und die Transformationen verifiziert sind, können Variablen im Workflow geändert werden, um Daten an das Produktionszielsystem anstelle der Testumgebung zu leiten.

Da immer mehr Unternehmen auf bessere Datenlösungen umsteigen, besteht ein wachsender Bedarf an einem guten Datenmigrationstool. Unternehmen sind daran interessiert, mehr Daten als je zuvor aus verschiedenen funktionalen Tools, Systemen, Kommunikationskanälen für Verbraucher und mehr zu verwenden. Durch die Möglichkeit, Daten effizient zu migrieren, verfügt eine Organisation über bessere Analysefunktionen und Data Governance.

Beiträge von Suvrat Jhamb