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A - Version

A(ctive)
Aktive Version eines Objektes;
Gegensatz zu D - Version; M - Version

ABAP - Dictionary

Das ABAP Dictionary (ehemals wurde es Data Dictionary oder DDIC bezeichnet) ist eine der drei BW-Objektschichten. Es stellt so zu sagen ein Metadaten - Repository für Datenstrukturen des BW-Basissystems dar. Das ABAP Dictionary untergliedert sich in drei relevante Grundelemente:

  • Domänen, definieren mittels eines Datentyps und einer Datenlänge die betriebswirtschaftlichen Grundelemente.
  • Datenelemente, stellen eine beschreibende Schicht über den Domänen dar, wobei jedes Datenelement auf genau eine Domäne verweist.
  • Tabellen, definieren mehrere Felder einer Struktur im ABAP Dictionary. Alle Felder einer Struktur müssen durch ein Datenelement definiert werden, lediglich der Feldname wird in der Tabelle definiert. Der Feldname innerhalb einer Tabelle muss eindeutig sein. Eine Tabelle dient dem Zweck, komplexe betriebswirtschaftliche Informationen in einem Zusammenhang zu stellen. Man unterscheidet im ABAP Dictionary zwischen zwei Tabellentypen.

    • Transparente Tabellen, welche sowohl auf der Datenbank als auch im ABAP Dictionary angelegt werden (dieses passiert im Basissystem automatisch).
    • Strukturen, sind wie Domänen und Datenelemente, ein Element des ABAP Dictionary. Sie lassen sich als vorgefertigte Typendeklaration in Programmen wiederverwenden. Im Rahmen der Datenflussdefinition macht das BW regen Gebrauch von Strukturen.

Abgrenzung Data Warehouse zum OLTP-System

Grundsätzlich unterscheiden sich operative OLTP-Umgebungen von analytischen OLAP- / Data Warehouse-Umgebungen:

  • Detaillierungsgrad:
    OLTP-Ebene kann Daten auf einem sehr hohen Detaillierungsgrad abspeichern, im Data Warehouse werden sie für einen performanteren Zugriff verdichtet
  • Historie:
    Im OLTP –Bereich werden Daten mit minimaler Historie vorgehalten. Im DW befinden sich umfangreiche historische Daten
  • Änderbarkeit:
    Im operativen OLTP-Bereich werden Daten häufig geändert, im analytischen OLAP-Bereich werden Daten ab einem bestimmten Zeitpunkt quasi eingefroren.
  • Integration:
    Im Gegensatz zum OLTP-Bereich sind im OLAP-Bereich die Anforderung an übergreifende, integrierte Informationen für die Analyse sehr hoch
  • Normalisierung:
    Aufgrund der Reduktion von Datenredundanz ist bei operativen Anwendungen die Normalisierung sehr hoch. Die Datenbereitstellung und die Performance sind die Gründe dafür, dass man im DW eine eher geringe Normalisierung vorfindet.
  • Eine OLAP ist für den Lesezugriff optimiert.
    Bei den operativen Anwendungen müssen zusätzlich Funktionen wie Änderungen, Einfügen und Löschen ähnlich performant realisiert sein.

Actionable Knowledge

Handlungsauslösendes Wissen
z.B. Analyse von Daten erzeugt Wissen, Wissen verändert Unternehmensstrategie etc.

Ad-hoc Query Designer

Gültig bis BW 3.5

Funktion des Web (Web Item)

Wenn sich die Notwendigkeit ergibt, ad-hoc Queries zu definieren, bietet es sich an, den Ad-hoc Query Designer einzusetzen. Er bietet folgende Möglichkeiten:


Folgende Einschränkungen müssen beachtet werden:

  • Es können keine Variablen in der Query - Definition verwendet werden
  • Es kann in der Zeile / Spalte lediglich eine Struktur für die Kennzahlen verwendet werden
  • Es können keine wiederverwendbaren Strukturen, keine wiederverwendbaren eingeschränkte Kennzahlen und keine wiederverwendbaren berechneten Kennzahlen angelegt werden.
    Die o.a. Einschränkungen gelten natürlich auch beim Ändern einer Query mit Hilfe des Ad-hoc Query Designers.

Ad-Hoc-Analysen

Gültig ab BI 7.0

Neu in Netweaver 2004s ist die Möglichkeit so genannte AD-Hoc-Analysen auszuführen. Hierbei wird ähnlich wie im Ad-Hoc-Query Designer ein InfoProvider als Vorlage benutzt. Zuerst wird ein zusammengefasstes Ergebnis des InfoProviders angezeigt, in dem dann der Benutzer navigieren kann.

Adapter

SAP XI bzw. PI

Ermöglichen :

  • Anbindung vorhandener (alter) Systeme mit SAP XI
  • Kabelgebundenes Protokoll
  • Extern vordefinierte Interface - Semantik
  • Entwicklungsmethode von innen nach außen


Man unterscheidet nach Funktionen :

  • Anwendungsadapter
    SAP- Anwendungen (RFC, IDOC), Siebel, Oracle, People-Soft-Anwendungen
  • Technische Adapter
    Dateisysteme (File / FTP), RDBMS-Systeme (JDBC), Messagingsysteme (JMS), Web Services (SOAP), Mailserver (SMTP), SAP Business Connector (SAPBC), Marktplätze
  • Industriestandard-Adapter
    RosettaNet, CIDX, UCCnet


Alternative zum Verbinden von XI mit einem Anwendungssystem über SAP XI Proxy

ADK

Archiving Development Kit
Es handelt sich um ein Werkzeug, das eine Laufzeitumgebung für die Archivierung zur Verfügung stellt.
Eigenschaften des ADK :

  • In einer Vielzahl von mySap.com Komponenten integriert
  • Plattform- und Release - unabhängig
  • Zentrale Archivadministration (SARA)
  • Offen für Archivierungs- und Ablagesystemen von Drittanbietern
  • Unterstützt Statistiken und Indizierung
  • Indizierung über das Archive Informations System (SAP-AS)

Administrator Workbench

Besitzt folgende Funktionen:

Affinitätsanalyse

es handelt sich um eine Methode des Data Mining, die verborgene Muster, Korrelationen oder Kausalstrukturen in Positionen oder Objekten entdecken soll.

Aggregat, Funktionsweise

Ein Aggregat besteht aus Merkmalen und Navigationsattributen eines BasisCube.
Es können zeitunabhängige Attribute und zeitabhängige Attribute verwendet werden.

Die Verdichtung erfolgt über Merkmale, die nicht Bestandteil der Aggregate sind. Auf ein Aggregat, das zu einem BasisCube angelegt, aktiviert und mit Daten gefüllt ist, greift der OLAP - Prozessor dynamisch zu.
Aus Sicht des Endbenutzers ist das Aggregat transparent.

Stehen neue Daten zur Verfügung werden diese zu einem definierten Zeitpunkt über logische Datenpakete (Requests) in ein Aggregat geladen.
Diesen Vorgang bezeichnet man als Roll-Up (hochrollen). Danach stehen diese Daten im Reporting zur Verfügung.
Für einen Query-Schritt kann jeweils nur ein Aggregat verwendet werden.

Ein BasisCube kann mehrere Aggregate beinhalten.

Aggregate

Aggregate sind analog zu InfoCubes modellierte Objekte mit reduziertem Datenvolumen bzw. verbesserten Zugriffsmöglichkeiten und werden durch das SAP BW automatisch synchronisiert.
In einem Aggregat wird der Datenbestand eines InfoCubes in verdichteter Form redundant und persistent auf der Datenbank gespeichert.
Wie Datenbankindizies verbessern auch Aggregate die Performance, ohne dass der Endanwender in diese Vorgänge eingreifen bzw. Kenntnisse über die Ausführung dieses Vorganges haben muss.
Aggregate können erstellt werden für :

  • Merkmale
  • Attribute
  • Hierarchien


Empfohlen wird der Aufbau von Aggregaten besonders in folgenden Fällen:

  • Das Ausführen und die Navigation der Querydaten führen bei einer Gruppe von Queries zu Verzögerungen
  • Die Ausführung und Navigation eines bestimmten Query soll beschleunigt werden
  • Bei häufiger Verwendung von Attributen in Queries


Das Reporting über Merkmalshierarchien soll beschleunigt werden, in dem bestimmte Hierarchiestufen aggregiert werden.

Allgemein gilt:
Genau genommen bildet ein Aggregat einen eigenen InfoCube mit eigener Faktentabelle und eigenen Dimensionstabellen. Beim Anlegen eines Aggregates bekommt dieses eine mit 1 beginnende 6stellige Nummer <1NNNNN>.
So heißen z.B. die Faktentabellen eines Aggregates <100001> /BIC/E100001 und /BIC/F100001.
Die Tabellen der Dimensionen heißen /BIC/D100001P, /BIC/D100001T etc.

Aggregationsstufe

Bezeichnet eine Auswahl von Merkmalen und Navigationsattributen eines InfoCubes, aus denen Aggregate aufgebaut werden.

Es ergeben sich folgende Möglichkeiten:

  • Alle Merkmalswerte ("*"): Die Daten werden nach
    allen Werten der Merkmalsattribute bzw. der
    Navigationsattribute gruppiert.
  • Hierarchielevel ("H"): Die Daten werden nach den
    Knoten eines Hierarchielevels gruppiert.
  • Festwert ("F"): Die Daten werden nach einem
    Einzelwert gefiltert.

Aggregierende Architektur

Ein Data Mart speist ein übergreifendes Data Warehouse. Es werden die Daten von zwei oder mehreren BW – Servern zusammengefasst und stehen dann zur Weiterverarbeitung zur Verfügung.
Damit könnte z.B. eine Konzernzentrale aggregierte Daten der jeweiligen Töchter verarbeiten.

Gegensatz: Replizierende Architektur

Aggregierendes Verhalten

Eine Voraussetzung beim Erstellen eines Aggregates

Gemeint ist :
Viele Datensätze verfügen über gleiche Merkmalsausprägungen (minimiert die Datenmenge einer Aggregat-Faktentabelle)

aggregiertes Objekt

ein aus mehreren Tabellen bestehendes Objekt. Im Zusammenhang mit dem ABAP - Dictionary kennt man z.B. den View aber auch Sperrobjekte und Matchcodes

Aktualdaten

Es handelt sich um aktuelle Daten Gegensatz -> Historische Daten

ALE

Application Link Enabling ist eine Integrationstechnologie (Middleware), ein wesentliches Werkzeug im Rahmen der BFA.
ALE integriert Geschäftsprozesse zwischen R/3 - Systemen wie auch zwischen R/3 - Systemen und Fremdsystemen.

Alert - Level

Begriff aus dem Reporting.
Einstellbar im Query -  Designer Funktion Exceptions. Durch Angabe von Schwellwerten und Zuordnung jeweils von Alert - Leveln wird ein Ergebnis im Query entsprechend farblich gekennzeichnet

Allgemeiner RemoteCube

InfoCube, dessen Bewegungsdaten nicht im Business Information Warehouse verwaltet werden, sondern extern.
Im BW wird nur die Struktur des RemoteCube definiert. Die Daten werden zum Reporting über ein BAPI aus einem anderen System gelesen.

Analytische Anwendung

SAP spricht von einem wichtigen Sachgebiet von SAP Business Warehouse, das Geschäftsprozesse integriert und bereits vordefinierte Closed-Loop - Geschäftszenarien und Metriken bereit stellt. Diese messen die Effizienz von Geschäftsvorfällen und ermöglichen so den Benutzern Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Konsistente Daten aus dem Business Warehouse ermöglichen dabei die Ausführung der analytischen Funktionen.

Analytische Applikationen

Es handelt sich hierbei um komponentenübergreifende Anwendungen, die mit dem SAP Enterprise Portal als so genanntes Business Package ausgeliefert werden.
Diese liefern den gezielten Zugriff auf die zusammenhängenden Informationen eines Prozesses. Sie ermöglichen die Analyse dieser Prozesse und erlauben unmittelbare Aktionen bzw. Reaktionen in den datenliefernden Systemen.

Die Funktionen sind unabhängig von den operativen, transaktionalen Systemen. Die AP kann die Daten der operativen Systeme lesen und ggf. zurückschreiben.

Bereiche für Analytical Applications sind z.B. :



Anforderungen an Informationssysteme

  • sofortiger, zentraler Zugriff auf alle relevanten Informationen unabhängig von deren Quelle
  • Abdeckung der gesamten Geschäftsprozesse:
    Immer wichtiger dabei: System- und Prozessübergreifende Analysen
  • Hohe Informationsqualität (bezieht sich nicht nur auf Inhalte, sondern auch auf flexible Auswertung
  • Anspruchsvolle Entscheidungsunterstützung:
    Strukturierung des Data Warehouses auf Basis der Anforderungen des operativen und strategischen Managements


Kürzere Einführungszeit mit weniger Ressourcen: Data Warehouse soll schnell eingeführt und durch einen einfachen und schnellen Zugriff auf relevante Daten personalintensive Aufbereitung vermeiden.

Anwendungskomponente

Ordner in denen DataSource und InfoSource abgelegt werden.
Anwendungskomponenten werden ausschliesslich für den Datentransfer benutzt.
Gegensatz -> InfoAreas

Anwendungsspezifische Extraktoren

Sind für jeweils eine mit dem Business Content ausgelieferte DataSource fest programmiert. Mit diesen werden Extraktstrukturen dieser DataSources gefüllt.

Anzeigeattribut

MerkmalsinfoObjekt bzw. KennzahlinfoObjekt das in einer Query als zusätzliche Information zum eigentlichen Merkmal genutzt wird.
Ein Anzeigeattribut verfügt entweder über keine Stammdaten (z.b: Kennzahl oder /und ausschliesslich Attribut). Möglich auch das vorhandene Stammdaten nicht benutzt werden sollen. Ein Anzeigeattribut kann nicht zum Navigieren benutzt werden. Gegensatz: Navigationsattribut

Approximation

Begriff stammt aus dem Data Mining.
Bezeichnet eine Data Mining - Methode die eine Funktion zur Kundenbewertung darstellt, diese Funktion dient dazu einen Datenbestand gem. Benutzeranforderungen zu bewerten.
Man unterscheidet:

  • Weighted Score Tables
  • Lineare Regression
  • Nichtlineare Reggression

Arbeitsmappe

Begriff stammt von Microsoft Excel.
Es handelt sich um eine Datei mit mehreren Arbeitsblättern. In eine Arbeitsmappe können ein oder mehrere Queries eingefügt werden, um sie gemeinsam darzustellen (BEx Analyzer).
Arbeitsmappen können im Favoriten oder in der Rolle gespeichert werden.

Archivierung

Herauslesen von Daten aus der Datenbank, die nicht mehr im Onlinebetrieb benötigt werden, und Ablegen dieser Daten in einer Archivdatei. In der Regel werden archivierte Daten im System gelöscht.
Die Archivierung dient der Entlastung des Systems. Datenbanktabellen werden geleert, so daß die Programmlaufzeiten aufgrund der verringerten Datenmenge, die verarbeitet werden muß, kürzer werden und ggf. die Neuaufnahme von Daten wieder möglich ist.
Im SAP BW ermöglicht es die Archivierung Daten aus InfoCubes und ODS-Objekten zu archivieren.
Dazu wird das ADK eingesetzt.

ArcView

Externes Tool von ESRI zur Codierung von Geo-Attributen (=>BEx - MAP)

Ascential DataStage

Von SAP bevorzugte Datenintegrationstechnologie.
ADS wird auch über die SAP vertrieben.
Ascential erweitert die ETL - Leistungsfähigkeit von SAP:

  • Application Extract Packs sorgen für die Anbindung von SAP BW an Fremdanwendungen (Bsp. Oracle, Siebel, Peoplesoft)
  • Datenbankplattformen auf die nicht per DB Connect zugegriffen werden kann, werden einfach über DataStage – Plug-Ins verbunden
  • Es ist möglich komplexe Flachdateiszenarien zu erstellen in denen tausende von Flachdateien konsolidiert und performant in einzelnen Dateien und DB-Tabellen zusammengeführt werden können.

Assoziationsanalyse

lt. SAP handelt es sich bei der Assoziationsanalyse um eine Data Mining - Methode, die Korrelationen, verborgene Muster oder Kausalstrukturen in Positionen oder Objekten entdeckt.
Wird sehr oft im Handel angewendet dort u.a.

  • Produktplazierung
  • Cross-Selling oder Produktvorschläge
  • Couponing und Discounting
  • Clickstreamanalysen (auf Websiten

asynchrone Verbindung

Gegensatz zu Synchrone Verbindung

Attributdiagramm

Begriff aus dem Clustering.
zeigt für jedes Attribut wie häufig es in den Clustern aufzufinden ist, dabei wird für jedes Attribut die Gesamtverteilung und die Verteilung kumulierter Prozentanteile dargestellt.

Attribute Change Run [ACR]

Wenn sich Attribute / Hierarchien eines InfoObjects geändert haben, müssen auch die Aggregate, in denen dieses InfoObject verwendet wird, geändert werden. Die Aggregate werden nicht automatisch bei der Änderung des InfoObjects angepasst, sondern müssen in einem separaten Änderungslauf (Change Run) aktualisiert werden. Erst nachdem der Änderungslauf durchgeführt wurde, sind die aktuellen Daten für die Auswertungen verfügbar.

Von dem Change Run betroffen sind Aggregate mit Navigationsattributen oder Hierarchien.

Man findet die Funktionalität in der Administrator Workbench (RSA1) im Menü unter Werkzeuge / Hierarchie / Attributs-Änderungen. Alternativ kann der Change Run auch mit dem ABAP-Programm "RSDDS_AGGREGATES_MAINTAIN" gestartet werden.

Attribute

Attribute sind selbst InfoObjects (Merkmale/Kennzahlen) die zur näheren Beschreibung von Merkmalen verwendet werden. Man unterscheidet:

  • Anzeigeattribute
    Ein Attribut das als Anzeigeattribut definiert wurde, kann nur als zusätzliche Information in Kombination mit dem Merkmal im Reporting verwendet werden. Eine Navigation ist mit Hilfe eines solchen Attributes nicht möglich.
  • Navigationsattribute
    Erlaubt das Navigieren anhand des Attributes innerhalb eines Reportes. Wird eine Query ausgeführt, kann sowohl anhand der Merkmale als auch der Navigationsattribute innerhalb des Reports navigiert werden. Voraussetzung ist allerdings, das die Navigationsattribute auf Ebene des Datenzieles eingeschaltet wurden.
    Geschieht dies nicht, haben Navigationsattribute die gleiche Funktion wie Anzeigeattribute.
  • Zeitabhängigkeit
    Wenn für jede Attributsausprägung ein Gültigkeitsbereich benötigt wird, ist die Zeitabhängigkeit einzustellen.

Ausnahmeaggregation

Dem BW wird mit Hilfe eines zusätzlichen Bezugmerkmals mitgeteilt, welcher Wert verwendet werden soll.

Beispiel:
Eine Bestandsgröße Mitarbeiterzahl wird über das Merkmal Kostenstelle akkumuliert. Es ist aber nicht sinnvoll die Mitarbeiterzahl über verschiedene Zeiträume zu akkumulieren, wir bekämen eine wundersame Mitarbeitervermehrung.
Stattdessen wählen wir z.B. das Bezugsmerkmal 0Calmonth um anzugeben das nur der letzte Wert der Bestandsgröße verwendet werden soll.

Vereinfacht:
Alles wird ausgeschlossen bis auf... (letzter, erster Wert, Min, Max)

Ausnahmezellen

Begriff aus dem Reporting.
Zellspezifische Definitionen erlauben es, neben den impliziten Zelldefinitionen, die aufgrund der angelegten Formeln erzeugt werden, auch explizite Formeln und Selektionsbedingungen für Zellen zu definieren und auf diese Weise die implizit erzeugten Werte von Zellen zu übersteuern.

Mit Hilfe dieser Funktion können Queries wesentlich detaillierter und damit aussagekräftiger entworfen werden.

Es ist auch möglich, Zellen zu definieren, denen der direkte Bezug zu den Strukturbestandteilen fehlt. Diese Zellen werden dann nicht angezeigt, sondern dienen als Behälter für Hilfsselektionen bzw. Hilfsformeln.

Ausschliessliches Attribut

Wenn dieses Flag in der Merkmals-Objektpflege gesetzt wurde, kann das Merkmal nur noch als Anzeigeattribut zu einem anderen Merkmal genutzt werden.
Eine Umwandlung des Attributs in ein Navigationsattribut ist nicht mehr möglich.
Das Attribut kann in ODS-Objekten, InfoSets und Merkmalen als InfoProvider benutzt werden. Die Aufnahme in einen InfoCube ist nicht möglich (da kein Merkmal mehr). Innerhalb der Query ist das Attribut nur in Verbindung mit seinem Merkmal einzig als Anzeigeattribut zu verwenden.
ACHTUNG: Es können auch Kennzahlen als auschliessliche Attribute genutzt werden.