What’s new in SAP Datasphere? (Mai 2024)

Aufgrund der stetigen Entwicklung von Technologien und der Zunahme von Datenmengen entwickelt SAP in der Datasphere kontinuierlich Innovationen, um jederzeit den Bedürfnissen der Unternehmen gerecht werden zu können.

Da die Veröffentlichung des letzten Blogbeitrags What’s new in SAP Datasphere einige Zeit zurückliegt, werden in diesem Blog die seitdem erfolgten Updates vorgestellt. Der Fokus liegt auf den Bereichen Data Integration, Data Modeling, Data Cataloging, Administration sowie Data Privacy und Protection.

Administration:

Um die Benutzererfahrung weiter zu verbessern, wurde im Bereich Administration eine neue Seite zur Berechtigungsübersicht eingeführt. In dieser Übersicht können Benutzer mit der globalen Rolle des DW-Administrators alle User, Rollen und Spaces innerhalb des Tenant einsehen und die Beziehungen zwischen ihnen nachvollziehen.

Um die Effizienz zu steigern, haben Benutzer die Option in der Datasphere die Lebensdauer des OAuth-Client-Token zu steuern. Weiterhin wird die Administration der Datasphere durch die Möglichkeit, dass Anwender sich selbst Rollen für bestimmte Anwendungsbereiche zuweisen können, wesentlich vereinfacht

Data Integration:

Die Datasphere setzt neue Maßstäbe in Datenintegration, indem ein Übersetzungstool eingeführt wurde. Mit diesem Tool können SAP Analytics Cloud-Storys weltweit verfügbar gemacht werden, indem die Metadaten durch die Datasphere übersetzt werden. Die Berechtigung „Übersetzung“ befähigt dazu, auf ein Dashboard zuzugreifen und Metadaten wie betriebswirtschaftliche Namen und Spaltennamen für Dimensionen und Analysemodelle für Storys in eine Vielzahl von Sprachen zu übersetzen.

Seit Kurzem ist es zudem möglich, zusätzliche Cloud-Storage Anbieter als Ziele für Replikationsflüsse auszuwählen. Zu den bisherigen Data Lake Files aus SAP HANA Cloud wurde der Umfang um folgende Cloud Storage Provider sowie entsprechende Verbindungstypen erweitert:

• Amazon Simple Storage Service,
• Apache Kafka,
• Google BigQuery,
• Google Cloud Storage,
• Microsoft Azure Data Lake Store.

Im selben Zug wurde die Möglichkeit bereitgestellt, lokale Tabellen aus der SAP Datasphere als Quellobjekt für einen Replikationsfluss zu verwenden.

Zukünftig wird es möglich sein, in der Datasphere eine Verbindung zum Microsoft SQL Server (On-Premise) anzulegen. Dieses DBMS ermöglicht Analysen-, Business Intelligence- und Machine-Learning-Szenarien. Es werden sowohl die Remote Tables als auch die Data Flow Features unterstützt. Folgende Daten-Zugriffsmethoden werden für die Remote Tables angeboten:

• Remote,
• Replication (Snapshot),
• Replication (Real-Time).

Transformation Flows werden eingesetzt, um Daten in eine Zieltabelle zu laden. Je nach Anforderung kann dieser Flow bspw. bei der Auswahl von Delta Loading mehrere Male durchlaufen werden. Diese Funktionalität wurde um sogenannte Watermarks ergänzt. Watermarks entsprechen einem Timestamp in der Quelltabelle und werden eingesetzt, um diejenigen Daten tracken zu können, die transferiert werden. Wird der Watermark zurückgesetzt, wird das System die Daten beim nächsten Mal wieder in die Zieltabelle laden und mit einem Timestamp annotieren.

Eine ganzheitliche Innovation stellt das Semantic Onboarding dar. Dieses unterstützt den Import von semantischen Objekten aus anderen SAP-Systemen sowie dem Content Network. Ferner können der Public Data Marketplace und andere Marktplätze als Quellen hinzugezogen werden.

Verbindungen zu Paketen können entweder über die Transport-App oder beim Anlegen der Verbindungen eingerichtet werden. Als Folge dessen können Verbindungen über die Transport-App ex- und importiert werden.

Die Datasphere reagiert auf die wachsenden Anforderungen bezüglich der BW-Bridge und bietet daher die Möglichkeit, Quelltabellen aus SAP-BW-Bridge-Spaces zu Transformationsflüssen hinzuzufügen.

Es gibt eine spannende Entwicklung im Bereich der Aufgabenketten: Benutzer können zukünftig per E-Mail benachrichtigt werden, falls während der Initialisierung oder bei der Vorbereitung der Aufgabenkette ein Fehler auftritt, und das noch bevor der eigentliche Ablauf der Aufgabenketten startet. Ergänzend können Replikationsflüsse in die Aufgabenketten aufgenommen werden.

Data Modeling:

Bei den Updates in Bezug auf das Data Modeling wurde eine für den User intuitivere Bedienbarkeit des Data Builders berücksichtigt. So ist es möglich, auf der Data-Builder-Startseite nach speziellen Objekten zu filtern. Insbesondere bei umfangreichen Spaces bietet sich dieses Verfahren an, damit der Suchaufwand reduziert werden kann.

Ein unserer Meinung nach praktisches Update erfolgte bei den Packages, da Modellierer bei der Verfügbarkeit von Paketen in einem Space weitere Objekttypen direkt aus dem entsprechenden Editor (bspw. Data Flows, Replication Flows, Transformations Flow) zu einem Paket hinzufügen können, wie z.B. aus Datenzugriffskontrollen.

Neuerdings bietet der Data Builder die Möglichkeit, in dem neuen Repository-Tab im Source Browser Tabellen, Views und Intelligent Lookups anzuzeigen. Ergänzend kann die Suche nach speziellen Tabellen mit Filtern optimiert werden. Die Objekte, die semantisch eine Korrelation aufweisen, können in verschiedenen Ordnern gruppiert werden. Die Ordner können im Repository Explorer, Business Builder oder Data Builder angelegt werden.

Für ABAP CDS Views können User sich in der Datasphere durch die Preview-Funktion eine Datenvorschau im Data Flow anzeigen lassen. Hierfür muss als Quellverbindung SAP S/4HANA Cloud 2302, SAP S/4HANA on-premise 1909 oder höher vorliegen.    

Mit den jüngsten Änderungen in der Datenmodellierung bietet die Datasphere nun eine verbesserte Benutzerfreundlichkeit für Analysemodelle an. Neben der Möglichkeit bspw. mehrere Dimensionen gleichzeitig zu löschen, zeigen die Details der Analysemodelle nun die Abhängigkeiten von Kennzahlen, Attributen und Variablen an. Bei dem Anlegen von neuen Kennzahlen können zukünftig bereits vorhandene Kennzahlen kopiert werden.

Die neuesten Updates zielen zudem darauf ab, Modellierungsobjekte über die Befehlszeile (CLI) anzulegen und zu aktualisieren. Es können so verschiedene Modellierungsobjekte beliebiger Typen über die Befehlszeile angelegt werden. Voraussetzung hierfür ist eine bestehende json-Datei.

Data Cataloging:

Mit dem neuesten Update erlebt die Datenkatalogisierung in der Datasphere eine wesentliche Optimierung. Eine verbesserte Benutzererfahrung wird durch die Bereitstellung von Auswirkungs- und Herkunftsdiagrammen ermöglicht, die Assets aus SAP Datasphere und der SAP-BW-Bridge anzeigen können. Darüber hinaus können Metadaten für einige Objekte aus SAP-BW-Cloud-Systemen in der Datasphere überwacht und in den Katalog extrahiert werden, wie bspw. InforArea, InfoObject oder DataStore-Objekt (Advanced).

Ein weiterer Fokus von SAP liegt auf dem Data Catalog, um Betriebe weiterhin bei dem Aufbau und der Umsetzung einer zu den Unternehmenszielen passenden Data-Governance-Strategie zu unterstützen. Als Einstiegspunkt gibt es die Option, verschiedene Rollen zu definieren und somit die User mit unterschiedlichen Funktionsumfängen zu befähigen. Beispielsweise kann explizit festgelegt werden, welche Rolle ein Asset, Glossar oder Glossar-Objekt lesen, löschen oder updaten kann.  Jedes Unternehmen kann diese Rollen individuell gestalten, je nach Fachbereichen oder Aufgabenbereich eines Mitarbeiters.

Zudem wurde die Überwachungsseite aktualisiert, damit die Verbindungen zu den Quellsystemen transparenter zu gestalten. In Zukunft ermöglicht dies den Usern, in der Extraktionszusammenfassung alle Daten und analytischen Objekte einzusehen. Dies führt zu einer übersichtlicheren Darstellung von Objekten, die bspw. nicht synchronisiert worden sind.

Darüber hinaus hat SAP den Versuch unternommen, die von Usern übertragene Menge pro Load zu reduzieren. Durch die Festlegung von für das Quellsystem autorisierten Benutzern kann die Extraktion der Metadaten aus dem Quellsystem freigegeben und der Umfang bestimmt werden.

Die neu eingeführte manuelle Synchronisation baut ebenfalls auf diesem Prinzip auf. Wird eine manuelle Synchronisation auf einem bestehendem Quellsystem durchgeführt wird, werden nur die Objekte aktualisiert, die seit der letzten manuellen Synchronisation hinzugefügt oder geändert wurden.  

Data Privacy und Protection:

Im Bereich Data Privacy und Protection wurden zwei Aspekte neue hinzugefügt, um Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen.

Zum einen ist es möglich, Hierarchiewerte an die Kriterien der Data Access Controls zu übergeben. Dadurch können Benutzer nur jene Datensätze einsehen, die dem entsprechenden Hierarchiewert zugeordnet sind. Folgend sieht der Benutzer alle Nachkommen, für die er laut der Berechtigungsentität autorisiert ist.

Als zweites Update wurde ebenso die Data Access Control insoweit ergänzt, dass Kriterien als Operator oder Wertepaar definiert werden können. Dem Benutzer werden, wie im bereits oben beschriebenen Szenario, lediglich die Datensätze angezeigt, für die das z.B. mit AND oder OR beschriebene Kriterium zu trifft.

Ausblick

Die Landschaft der Datenverwaltung und -analyse entwickelt sich ständig weiter und die Datasphere steht an der Spitze dieser Entwicklung.

Zusammenfassend lässt sich behaupten, dass seit dem letzten Blogbeitrag zahlreiche innovative und benutzerfreundliche Updates der SAP Datasphere hinzugefügt wurden. In Bezug auf die Data Integration wurden viele neue Verbindungen zu Quellsystemen hinzugefügt und bei dem Data Modeling dem User eine Möglichkeit gegeben, seine Entitäten optimal bspw. mittels Ordner zu organisieren. Der Data Catalog sowie Data Privacy und Protection tragen einen Teil dazu bei, dass das Unternehmen seine eigens formulierten Ziele erreichen und sich an gesetzlich vorgegebene Rahmbedingungen halten kann.

In den kommenden Monaten werden weitere interessante Updates erwartet. Die genauen Ziele sind in der Roadmap zu verfolgen (SAP Road Map Explorer).

Unserer Meinung nach hat die SAP Datasphere sich im letzten Jahr zu einer Data Fabric entwickelt. Die Fortschritte für dieses Jahr sehen vielversprechend aus und sollen insbesondere die Verwaltung von Daten erleichtern.