SAP BW数据立方体问题与优化探讨

该文主要讨论了SAP BW（Business Warehouse）系统中存在的一些潜在问题，特别关注数据立方体（CUBE）的构建和使用，以及与R/3系统的集成。问题涵盖数据获取、文档管理、性能、测试流程、数据源的规范性、立方体建模、增量抽取的可靠性等多个方面。 在BW系统中，数据立方体是数据仓库的核心组成部分，用于快速分析大量数据。然而，当前存在的问题包括： 1. BW主要用于财务或合并报表，对于其他类型的报表，需要更早地介入R/3数据获取，以便能够从BW生成报表。 2. 报表的TD（Technical Document）和FD（Functional Document）等相关文档不足，缺乏明确的技术指引，这使得正确取数变得困难。 3. 数据量增大时，报表问题也会随之增加，而且有时候问题在初期并不明显，但随着时间推移会逐渐暴露。 4. 测试流程不完善，无法确保所有报表项目的准确性，而R/3的不规范操作也可能导致报表错误。 5. R/3的设计直接影响BW报表，例如运费数据的获取，需要在R/3中正确设置相关条件和科目。 6. 文档管理需加强，R/3数据源增强列表和BW增强文档列表的规范管理至关重要。 7. BW性能问题可能导致用户对集中服务器失去信心，而ABAP编程语言可能导致速度较慢。需要考虑网络中断时的应急方案。 8. 信息立方体建模应遵循数据仓库的最佳实践，现有模型是否能满足所有报表需求是个问题。 9. 增量抽取的可靠性受到质疑，有时连重载也无法解决问题，可能需要考虑完全更新立方体的策略，尤其是在处理大数据量时。 10. 服务器集成后的数据抽取问题，以及报表工具的性能和适用性也是关注点。 文中还给出了信息立方体维度设计的实例，展示了事实表和维度表的关系，以及时间维度、产品维度和客户维度等关键组件。事实表记录与维度表通过键关联，维度表包含主键、维度号和特性，这些都是构建高效OLAP（在线分析处理）查询的基础。 这些问题的识别表明，尽管BW提供了强大的数据分析能力，但在实际应用中仍需不断优化和完善，以确保数据的准确性和系统的稳定性。