1. BW Overview. 목 차목 차 1. Data Warehouse 와 BW 개요 1) BW 개요 2) 운영 시스템 환경 vs 분석 시스템 환경 3) Data Warehouse 정의 4) SAP BW Concept 의 구조화 5) SAP BW in SAP NetWeaver.

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1 1. BW Overview

2 목 차목 차 1. Data Warehouse 와 BW 개요 1) BW 개요 2) 운영 시스템 환경 vs 분석 시스템 환경 3) Data Warehouse 정의 4) SAP BW Concept 의 구조화 5) SAP BW in SAP NetWeaver 6) SAP BW SubArea 2. BW 기본구조 및 모델링 1) BW 의 기본 기능구조 2) Business Content 3) BW 의 데이터 구조 - BW 정보모형 - InfoObject - InfoCube - ODS - PSA 4) Administrator Workbench 3. BW Reporting and Analysis 1) Business Explorer Analyzer 2) Query Designer 3) Web Application Designer

3 1972 년 창업된 이래 세계 최대의 ERP 시스템을 제공하는 기업으로 성장한 SAP 는 현재 e-business 플랫폼인 mySAP.com 을 주력 소프트웨어로 공급하고 있다. mySAP.com 은 회계, 인사, 영업, 재고, 생산등과 같은 주요 비즈니스 영역뿐만아니라 CRM, SCM 등과 같은 새로운 차원의 업무영역도 지원하는 시스템이다. BW 는 바로 이러한 모든 새로운 영역과 필요 기능을 위한 토대 역할을 하기 위해 만들어지 mySAP BI 솔루션의 한부분이다. SAP BW 는 전통적인 ERP 시스템이 엄청난 데이터와 정보를 가지고 있음에도 불구하고 상위레벨의 비즈니스 분석가나 전략적 의사결정자들이 필요로 하는 정보를 적절히 제공하지 못했다는 사실에 기초하여 데이터 웨어하우스 사상을 기반으로 하여 만든 플랫폼이다. SAP BW 는 1998 년에 처음 등장하여 현재까지 전세계적으로 약 3000 여 사이트에 구축되었다. 1. Data Warehouse 와 BW 의 개요 1) BW 개요

4 2) 운영환경과 분석환경 운영환경은 현재의 상태를 참고하여 단순 의사결정을 하여 실행하며, 분석환경은 과거의 경험에서 쌓인 종합적인 정보를 분석하고 의사결정을 하여 실행한다. 이러한 차이는 서로 다른 업무를 지원하는 시스템의 차이로 나타난다. 운영 시스템 환경분석 시스템 환경 보관자료  상세 및 업무 운영에 필요한 자료  최소한의 이력을 갖는 현재자료  집계자료 및 상세자료  과거자료 변경주기  Biz Event 및 업무처리에 따라 변경  일정시점에 고정적  시계열성 자료통합  업무간의 자료 연결이 최소  업무간의 자료 연결 데이터모델  처리성능 향상을 위한 모델  조회성능 향상을 위한 모델 자료접근  수시로 변경 / 삽입 / 삭제 발생  Read Only 보관기간  60 일 ~1 년  2~7 년 자료일관성  보고서 추출 시점에 따라 상이  보고서 추출시점과 무관 1. Data Warehouse 와 BW 의 개요

5 ERP(SAP R/3 등 ).... Non ERP System... File or External 전사 정보 시스템 SEM BW...... 다양한 운영계 시스템이 가진 데이터를 주제별로 통합, 사용자가 직접 분석하여 의사결정을 지원하고, 업무에 활용할 수 있도록 지원해 주는 S/W 구축 기술 ERP, Legacy, File 수 년간의 (Historical) 내부데이터 (Internal) 외부데이터 (External) 주제 중심의 (Subject Oriented) Data-Base 의 재통합 시간적 특성 (Time Variant) 분석목적으로 활용 : Non-Volatile Data Warehouse 별도의 프로그램 없이 (EUC) 즉시 (On-Line) 다차원적 분석 (Multi dimension) 의사결정 지원 (Decision Support System) End User Power-User 중간관리자 최고경영층 3) Data Warehouse 의 정의 (1) 다양한 운영계 시스템 추출 분석 1. Data Warehouse 와 BW 의 개요

6 주제중심적 (Subject-Oriented) 기업의 의사결정을 위한 주요 주제 및 그와 관련된 데이터들이 중심이 되어야한다. 예를들어 은행의 경우, 응용프로그램 중심의 데이터는 대출, 예금, 신용, 외환등의 거래 데이터이지만, 의사결정을 위한 데이터는 고객, 재무, 손익 등과 같은 주제 중심으로 설계 및 구현된 데이터이다. 통합성 (Integrated) 서로 다른 단위로 관리되는 측정치를 통일된 단위로 변환하여 통합한다는 의미와 흩어져 있는 분석 대상들을 하나의 주제 영역으로 모은다는 통합의 의미를 가지기도 한다. 남녀구분을 시스템마다 달리 정의하여 M/F, 0/1, 남 / 여등을 통일된 데이터 형식으로 변환하여야함. 시계열성 (Time-variant) 운영데이터는 데이터를 접근하는 어느 순간에만 의미가 있지만, 정보 데이터는 시간이라는 관점, 즉 히스토리에 관심을 갖는다. 각각의 데이터는 시간상의 한 시점과 연결되어 있어 시간 축을 따라 그 데이터들의 변화형태를 비교, 분석할 수 있다. 비휘발성 (Nonvolatile) 데이터웨어하우스에서 데이터 적재는 초기 적재와 증분적재로 구분된다. 데이터웨어하우스 구축시 과거의 이력 데이터는 초기에 한번 로딩하면 더 이상 변경이 없는 것을 전제로 한다. 그리고 새로이 발생하는 데이터에 대하여 점진적인 증분적재를 하게되고, 이전의 데이터와 통합한다. 따라서 레코드 단위의 데이터에 대한 지속적인 갱신 ( 데이터값의 변경이 일어난다는 의미로 휘발성이라고 표현함 ) 보다는 조회 및 분석에 초점을 둔다. 3) Data Warehouse 의 특징 (2) 1. Data Warehouse 와 BW 의 개요

7 정확한 최신정보를 통해 경쟁우위를 달성할 수 있도록 미래지향적인 의사결정을 가능하게 해주는 모든 도구 ( 가트너그룹 ) 로 광범위하게 정의하고 있다. 현재 BI 는 다양한 시각에 따라 정의되고 있다. 데이터의 가공과 처리를 통한 정보의 생성 및 활용에 초점을 둔 정의 위와 같은 기능을 가능하게 해주는 도구 및 기법을 중심으로 하는 정의 기간계 (Transaction Processing System) 를 제외한 경영정보산출과 분석, 예측을 위한 기업의 모든 경영정보체계를 포괄적으로 포함하는 정의 Compensation Planning Workforce Analytics HR Sales Forecasting CRM Analytics CRM Financial Consolidation Financial Analytics Finance Demand Planning SCM Analytics SCM Industry- Specific Industry Analytics Industry Strategic PlanningBalanced ScoreCardValue-Based Management Bidgetind& Forecasting Activity-Based Management Profitability Management Industry Specific Data Warehouse ERP, SCM, CRM, HRM, Legacy etc. Strategic BI Applications Operational BI Applications Analytic BI Applications Business Inteligence(BI)

8 4) SAP BW Concept 의 구조화 Reporting, Analsys, Business data 의 해석은 기업의 프로세스를 최적화하고, 그것을 재빨리 시장에서 재실행하도록 한다. SAP Netweaver 의 Component 로써 SAP BW 는 이러한 목적을 달성할 수 있도록, 기능적으로 Data Warehousing,BI Platform, BI Suit Tool 을 제공한다. SAP Application 에서 생산되는 business information 과 모든 external data sources 는 SAP BW 에서 제공되는 toolset 을 가지고, integration 되고, transformation 되고, consolidation 될 수있다. SAP BW 는 flexible reporting 과 데이터를 평가와 해석을 지원할 수 있는 analysis tool 를 제공한다. 1. Data Warehouse 와 BW 의 개요

9 EnterPrise Potal - Bex Information Broadcasting - Precalcurated Document - Onlin Link Knowledge Management - BW 에서 생성된 Document 와 MetaData 는 KM 의 Repository Manager 를 사용해서 통합될 수 있다. Exchange Infrastructure(XI) - XI 를 사용하여 SAP 와 non-SAP Source 에서 BW 로 데이터를 전송할 수 있다. - XI 에서 사용하는 Data Transfer 는 SOAP-Based 이고, BW 의 Delta Queue 를 이용한다. ( 삼성전자 WTN 시스템에서 사용 ) 5) SAP BW in SAP NetWeaver 1. Data Warehouse 와 BW 의 개요

10 6) SAP BW SubArea Data Warehousing - data modeling - data extraction - data warehouse management process - Tool : Administrator Workbench BI Platform - OLAP processor - Metadata Repository - Business Planning&Simulation, - Data Mining, Reporting Agent BI Suit - Business Explorer Development technologies - BI Java SDKs Open Analysis Interfaces - third-party provider 에 있는 front-end tool 과연결 Web Design API 1. Data Warehouse 와 BW 의 개요

11  Presentation 및 Analysis  Presentation 및 Analysis - 정보분석가에 의한 다양한 형태의 리포트 생성 - 분석된 정보를 리포트 형태로 최종 사용자에게 제공 - 목적별 데이터베이스를 통한 신속한 응답을 보장  Data Staging & Storage  Data Staging & Storage - 대용량 데이터의 저장 - 주제별 / 목적별로 데이터베이스 구축 - 다차원의 데이터 모델링이 중요한 Issue - 추출된 데이터를 데이터베이스 구조에 Mapping  Data Extraction  Data Extraction - 기간시스템 들로부터 데이터 추출 / 변환 / 전송 - DB 통합을 위해 중요성과 Cost 투입비중이 가장 큼 - 전체 추출방식과 델타추출방식 - Standard Extraction Tool 사용이 긴요 BW 는 기본 기능구조를 Extraction 계층, Staging & Storage 계층, Presentation and Analysis 계층으로 나누어 설명 할 수 있다. 1) BW 기본 기능구조 2. BW 기본구조 및 모델링 Meta Data

12 Financial Accounting General Ledger Accnts Receivable Accnts Payable Special Ledger Profitability Analysis Product Costing Overhead Costing Profit Center Accnt Controlling Sales Purchasing Inventory Management Production Project Management Logistics Time Management Training & Events Human Resources Payroll Accounting Fixed Assets Administration 2) Business Contents FI/CO/LO/HR 등에서 미리 정의된 Business Scenario 를 활용함으로써 데이터모델, 분석보고서, KPI 등을 추가적인 프로그래밍 없이 Data 추출 가능하도록 SAP 가 제공해주는 Standard Object 들이다. Business Content Install 을 수행한후에 사용할 수 있다. 2. BW 기본구조 및 모델링

13 Drag & Drop 2) Business Contents – Install 하는 화면 2. BW 기본구조 및 모델링

14 Source Data PSA Mapping & Transfer Rule Mapping & Transfer Rule Update Rules Data Source InfoSource ODS Object InfoCube BW System Source System 2. BW 기본구조 및 모델링 3) BW 데이터 구조 – BW 의 정보 모형

15 3) BW 데이터 구조 - InfoObject 정보 (Information) 를 갖는 하나의 객체 (Object) 로 고객, 제품, 지역, 수익 등과 같은 모든 비즈니스 오브젝트 BW 에 저장되고 사용되는 모든 정보의 기본단위로 표현 인포오브젝트는 사용목적과 특성에 따라 Characteristics 와 KeyFigure 로 나뉘어진다. 1) Characteristics InfoObject - Company Code, Product, Fiscal Year, Period or Region 등과 같은 분석 기준으로 사용된다. - Dimension 의 구성요소가 된다. ex) 사원의 경우, 사원 자체가 하나의 인포오브젝트로 표현되고, 사원이 갖고 있는 속성인 성별, 소속부서, 직위등도 각각 인포오브젝트로 표현된다. 사원의 사원코드와 이름은 텍스트 테이블에 저장되며, 관련 속성은 마스터테이블로 저장되고, 소속부서의 계층구조와 결합하여 외부계층구조 테이블을 가질 수 있다. 2) Key Figure InfoObject - 숫자, 금액, 수량등 정량적인 분석값 - Fact Table 의 구성요소가 된다. 2. BW 기본구조 및 모델링

16 FACT Dimension 3) BW 데이터 구조 - InfoCube ETT 를 통하여 정제된 데이터가 최종적으로 저장되는 곳으로 리포팅과 분석을 위한 중앙 데이터 저장소로 다차원분석을 위해 큐브형태의 구조를 취함. Star Schema Modeling 에 의해 모아진 많은 관계형 테이블의 모임 하나의 Fact Table 과 여러 개의 Dimension Table 로 구성됨 Fact Table 에는 KeyFigure InfoObject 가 있고, Demsion Table 에는 Charateristics InfoObject 가 있다.. InfoCube Type - Basic Cube : Data Loading 을 통해 유지되는 큐브 - Transactional Cube : 데이터 입력이 가능한 큐브 - Virtual Cube : 물리적인 데이터는 가지지 않는 큐브 2. BW 기본구조 및 모델링

17 Time Dim ID Year Fiscal Year Quarter Month Day of the Week Material Dim ID Master ID Material ID Material Type Material Group Sales Org Dim ID Sales Org ID Sales Dept Customer Dim ID Customer ID Region Region Name Customer ID Customer Name City Sales Dept Sales Dept Name Material Dim ID Sales Org Dim ID Time Dim ID Customer Dim ID Sales Amount Quantity Unit Price Fact Table Dimension Table Master Table InfoCube 3) BW 데이터 구조 – InfoCube 예제 2. BW 기본구조 및 모델링

18 PSA ODS Objects Update Rules Transfer Rules Update Rules Transfer Rules BW ODS 3) BW 데이터 구조 - ODS (Operation Data Source) 데이터웨어하우스와 운영시스템의 중간 저장소이며, 기능적으로는 OLTP 수준의 레포트를 위한 데이터의 공급원으로 활용 RDB 로 구성되어 있고 사용자가 직접 ODS 에 Query 가능 Transaction 차원의 상세 데이터에 초점을 두고 있고, 요약 데이터는 갖고 있지 않다. ODS 의 활용방안 - 추출과정에서 데이터를 통합하는 공간으로 사용 (ex. 구매문서와 출하문서를 통합할경우 인포큐브는 불가능 ) - ODS 를 통하여 R/3 의 통합 리포팅을 구현 (R/3 로부터 데이터를 통합하여 추출한후 ODS 에 축적한후 리포트 ) - ODS 를 통합된 데이터 저장고로 사용 2. BW 기본구조 및 모델링

19 OLTP System DataSource Data extract PSA 3) BW 데이터 구조 - PSA(Persistent Staging Area) 적재 (Staging) 를 위해 데이터의 추출과정에서 데이터를 잠시 저장하는 곳 ODS 나 인포큐브와는 달리 소스데이터의 형태 변환없이 그대로 로드됨 예 ) BW 는 마스터인포오브젝트에 소문자가 저장되는 것을 허용하지 않으므로 업로드 에러를 발생시킴. 이때 PSA 에는 소문자값이 그대로 올라온것을 볼 수 있음. PSA 의 사용으로 소스시스템의 Data Quality 를 Check 할 수 있으며 Data Correction 기능도 지원 만일 Data Load 시 Error 가 발생하면, Source system 으로부터 다시 Data 를 추출하지 않고, PSA Data 를 재사용할 수 있으므로 Source system 의 부하를 줄일 수 있음 PSA 에서 ODS 나 InfoCube 로 데이터를 update 할때, transfer rule 과 Update Rule 을 디버깅할 수 있다. 2. BW 기본구조 및 모델링

20 4) Administracter Workbench ( T-Code : RSA1) 관리자 워크벤치는 BW 의 관리도구로서 이곳을 통해 BW 를 구성하기 위한 모든 작업을 수행할 수 있다. BW 를 관리하고 통제하는 중심점이기 때문에 BW 시스템을 모든 레이어에서 사용이 가능하다. BW 디자인, 유지보수, 관리, 데이터 로드의 스케쥴링 및 실행, 데이터 로드와 업데이트 프로세스에 대한 모니터링 2. BW 기본구조 및 모델링

21 1) Business Explorer Analyzer BW 의 Excel base 에서 사용하는 OLAP Reporting Tool 이다. Business Explorer Analyzer(Bex Analyzer) 내에서 Query 를 정의한다. 이 Query 들은 InfoObject 중 Characteristic 들과 Key Figure 들의 집합이거나 미리 정의된 InfoCube 의 Query Template(BCT) 들로 구성할 수 있다. User 에 맞는 분석작업이 가능하다. → Drill Down/Up/Through, User Filtering, Swapping 3. BW Reporting and Analysis 설계화면 실행화면

22 2) Query Designer 3. BW Reporting and Analysis 여러 개의 Query 를 설계할 수 있는 도구이다. 실행결과는 Web Page 로 볼 수 있다. 4 가지 Tab 으로 구성된 Content 가 있고, 각 Tab 에는 다양한 기능이 제공된다. - Data Analysis : Query 결과를 List 형태로 볼 수 있고, 벡스와 동일한 모든 분석기능을 사용할 수 있다 결과 List 를 Eecel 또는 CSV 파일형태로 저장할 수 도 있다. - Graphical Display : Query 결과를 다양한 Chart 형태로 볼 수 있다. - Information : Query 의 작성자, 변경일, Technical Name 등의 정보와 Filter 값, Variable 값을 알 수 있다. - Information Broadcasting : Query 결과를 메일로 보낼 수 있다.

23 Available Web items Multiple documents Web item properties Drag&Drop 3) Web Application Designer - 설계화면 WAD 는 Bex Query 를 Web Page 로 변환해주는 툴이다. 3. BW Reporting and Analysis

24 3) Web Application Designer - 실행화면 3. BW Reporting and Analysis

25 SAP BW Open Staging and Open Hub Services

26 Mastering the SAP Business Information Warehouse Kevin McDonald, Andreas Wilmsmeier, David C. Dixon John Willy & Sons 2002 년 08 월 SAP BW Professional Norbert Egger | SAP Press, 2004 BW 관련 추천도서

27 http://service.sap.com/bi

28 https://www.sdn.sap.com