【SAP BW4HANA高级功能】：启用分析和报表的新特性


# 摘要
SAP BW4HANA作为企业数据仓库的最新版本，具备全新的架构和性能优化特性，旨在应对大数据时代对数据处理和分析的需求。本文从多个维度深入剖析了SAP BW4HANA的核心特点和优势。首先介绍其架构优化，然后详细讨论了数据分析的高级特性，例如高级分析处理、数据建模和报表工具的创新。此外，本文还探讨了数据管理的创新方法，包括数据集成、质量管理和生命周期管理。随后，文章转向集成和扩展性方面，强调了与S/4HANA的集成以及云服务的能力。在性能和可伸缩性方面，讨论了优化技术和系统设计。最后，本文展望了SAP BW4HANA的技术发展趋势和用户案例，强调其在未来企业数据管理和分析领域的重要性。

# 关键字
SAP BW4HANA；架构优化；数据分析；数据管理；集成扩展性；性能可伸缩性；人工智能；机器学习；数据仓库；系统设计；数据生命周期管理

参考资源链接：[SAP BW/4HANA快速建模指南：最新特性与实战步骤](https://wenku.csdn.net/doc/6401acefcce7214c316edad0?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. SAP BW4HANA概述与架构优化

SAP BW/4HANA 是 SAP 为满足日益增长的数据分析需求而推出的下一代数据仓库解决方案。与传统的 SAP BW 相比，BW/4HANA 在设计时充分考虑了简化架构和提升性能的需求。本章将介绍 SAP BW/4HANA 的核心概念和架构上的优化。

## 1.1 SAP BW/4HANA 的诞生背景
在数字化转型和大数据分析成为企业核心竞争力的今天，传统的数据仓库技术面临诸多挑战，包括性能瓶颈、复杂的维护以及与现代技术的融合难题。SAP BW/4HANA 应运而生，旨在提供更高效、更简洁的数据仓库体验。

## 1.2 核心架构组件及优化
### 1.2.1 核心组件
SAP BW/4HANA 的核心组件包括：
- **数据存储**：使用基于列的存储技术，优化了数据读写速度和查询性能。
- **数据建模**：新引入了信息立方体和信息矩阵概念，简化了数据建模过程。
- **查询处理**：通过增强的查询执行器和内存计算，实现了更高的查询效率。

### 1.2.2 架构优化策略
SAP BW/4HANA 在架构上进行了多项优化，以减少数据存储中的冗余和提高性能：
- **去除非必要复杂性**：删除了不使用的组件和功能，以降低系统的维护负担。
- **提高性能**：采用内存优先的设计理念，大幅缩短了数据访问时间。
- **易用性**：增强了用户界面和配置工具，使得用户能够更快速地进行数据建模和分析。

通过这些优化策略，SAP BW/4HANA 提供了一个现代化、高效且易于管理的数据仓库平台，为数据驱动的决策支持系统奠定了坚实的基础。

# 2. SAP BW4HANA数据分析特性

## 2.1 高级分析处理
### 2.1.1 Open ODS视图与复合供应源
在SAP BW4HANA中，Open ODS（Operational Data Store）视图发挥着至关重要的作用，作为高级分析处理的一部分，它能够提供实时的数据访问能力，以支持复杂的分析操作。Open ODS视图是一种特殊类型的DSO（Data Store Object），它与数据源直接集成，能够从多个数据源获取数据，形成一个单一的、统一的视图供分析使用。

Open ODS视图可以是事务型或非事务型。事务型视图支持数据的即时更新，这对于需要实时数据分析的场景非常关键，例如，金融机构的高频交易监控。非事务型视图则主要用于数据整合，它们通常在批量加载中更新，并用作报表的数据源。

复合供应源（Composite Provider）是另一种高级分析技术，它允许跨不同的BW4HANA对象（如DSO，InfoCube等）进行数据的逻辑组合。这意味着用户可以创建一个统一的数据视图，即使这些数据来源于不同的数据模型。复合供应源通过定义一个逻辑层来实现这一点，它在查询执行时动态地将数据集成在一起。

Open ODS视图与复合供应源结合使用可以为数据分析提供灵活性和效率。通过这种方式，分析师能够访问经过优化的数据模型，而无需了解底层的数据源结构或处理复杂的数据转换。

### 2.1.2 列存储技术与性能提升
SAP BW4HANA引入了列存储技术，这是实现高性能分析处理的关键。传统的行存储数据库将数据存储在行中，每一行包含所有字段的值。而列存储则是将同一列的数据存储在一起，这样的方式在进行数据分析时，能够显著提高数据检索效率，尤其是在执行聚合操作时。

SAP BW4HANA的列存储是通过一种新型的DSO实现的，称为列式DSO。列式DSO针对读取密集型的工作负载进行了优化，对于复杂的分析查询，列式DSO能够提供更佳的性能表现，减少查询时间，加快数据的加载速度。

在列存储中，数据压缩技术也是提升性能的一个重要方面。列存储可以更有效地压缩数据，因为相同列中的值往往具有更高的相似性。这意味着相同的数据集占用更少的存储空间，从而提高缓存的效率和减少对磁盘I/O的需求。

SAP BW4HANA列存储技术的引入，有效地提升了查询的响应时间和系统吞吐量，使得数据分析的性能得到了显著的提升。

## 2.2 高效的数据建模
### 2.2.1 活动数据存储（ADS）的使用
活动数据存储（Active Data Store，ADS）是SAP BW4HANA中用于存储和管理大量实时业务数据的数据存储对象。ADS特别适用于那些需要频繁读写操作的数据集，它为实时数据处理提供了极大的灵活性和扩展性。ADS为分析提供了最直接的数据访问方式，保证了数据的实时更新。

ADS能够处理各种类型的数据源，包括实时事务数据和批量数据。在SAP BW4HANA中，ADS的设计初衷是优化对于活跃数据的处理，即那些需要即时分析和频繁使用的数据。这种数据存储方式适合于需要快速决策支持的业务场景，如库存管理、销售分析等。

ADS的使用，可以有效地减少数据模型的复杂性，因为它直接将数据存储为扁平化的结构，从而避免了传统星型架构中对维度表的多次连接操作。这样，数据检索更快，对查询优化的要求也较低。

ADS还可以支持大量数据的存储需求，这对于数据驱动型的企业尤其重要。它允许在数据级别上进行简单的查询操作，从而提高了数据访问的效率，特别是在涉及到大量数据更新的场景下。

### 2.2.2 信息模型的创新：信息立方体与信息矩阵
SAP BW4HANA对传统的信息模型进行了创新，引入了信息立方体（InfoCube）和信息矩阵（InfoMatrix）的概念，以应对现代分析需求。

信息立方体是一种多维数据存储结构，用于聚合和存储用于OLAP分析的数据。在SAP BW4HANA中，信息立方体得到了优化，现在能够利用列存储技术，大大提升了数据查询的速度和系统的整体性能。信息立方体的更新速度更快，能够更好地支持大数据量的实时分析。

信息矩阵是SAP BW4HANA中引入的另一个创新概念，它是一种集成了数据字典和元数据管理的对象。信息矩阵允许用户在单一模型中管理所有相关的数据元素、特性、键值和数据流，极大地方便了数据模型的管理和维护工作。

信息矩阵还支持数据治理功能，确保了数据质量的持续改进和监控。通过信息矩阵，可以实现数据元素的标准化和一致化管理，从而提高数据分析的准确性和可靠性。

此外，信息矩阵与SAP BW4HANA的其他组件如ADS和复合供应源紧密集成，确保了数据模型的灵活性和扩展性。这些组件共同作用，为用户提供了强大而灵活的数据建模工具，能够满足日益复杂的数据分析需求。

## 2.3 报表与分析工具
### 2.3.1 SAP BusinessObjects集成
SAP BW4HANA与SAP BusinessObjects的集成提供了一个强大的企业级报表和分析解决方案。SAP BusinessObjects是一套全面的业务智能工具，它与BW4HANA的无缝集成，为企业提供了一种灵活的方式来进行复杂的数据分析和生成丰富的报表。

通过这种集成，企业可以利用BusinessObjects中的各种工具，如Crystal Reports、Web Intelligence、SAP Lumira等，从BW4HANA中提取数据，并创建高度交互式和直观的报表和仪表板。这种集成使得最终用户能够轻松访问和分析关键业务信息，从而做出基于数据的决策。

BusinessObjects还提供了一种易于使用的分析平台，它允许用户无需深入了解复杂的数据模型和结构，即可进行数据探索和可视化分析。这种用户友好的特性，使得从基层员工到高层管理人员都能够充分利用企业数据资源。

此外，SAP BW4HANA与BusinessObjects的集成还支持多源数据整合。这意味着，除了BW4HANA内