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SAP HANA

SAP HANA Curso de Modelado y Administración Septiembre, 2017

© 2017 SAP AG or an SAP affiliate company. All rights reserved. 2

SAP HANA - Agenda

Introducción al modelado en SAP HANA

Conexiones entre tablas

Modelado avanzado

Creación de Vistas de Atributos

Utilización de Jerarquías

Vistas de Cálculo

Creación de Columnas restringidas y

calculadas

Filtros y Variables

Conversiones de Moneda

Procesamiento de Modelos de información

Administración del contenido

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Seguridad y Autorizaciones

Administración de Usuarios y Seguridad

Tipos de Privilegios

Autenticación SAP HANA y BI4

Flujo de réplica de datos

SAP SLT

SAP Data Services

Archivos Planos

Direct Extractor Connection (DXC)

▪

▪

SAP HANA Modelado


SAP Analytics Portfolio


Real-time Operational Intelligence is the new frontier Window of

opportunity to lead your way

Sensing andRespondingBig Data

New Signals

Real-Time

EmpowermentPersonalized Insights

Consumerizationof IT

SentimentIntelligence

In-memory Predictive Analytics

Cloud

Mobile Real-TimeAnalysis

Social


SAP’s In-Memory Data Management innovationProviding real-time platform for enterprise analytics & applications

A common Database Approach for OLTP and OLAP

using an In-Memory Column DatabaseHasso Plattner

SAPIn-Memory

cache

VS

Transactions + Analysisdirectly in-memory

Transact Analyze Accelerate


SAP HANA Live deployment options

frontend

Replication

Clientes pueden añadir nuevas habilidades analíticas sin discontinuar el actual landscape. Cualquier inversión actual será valida para cualquier Business Suite powered by SAP HANA.

SAP Business Suite

fron

Integrated Stack

SAP Frontend BOBJ

HTML 5

(ERP, CRM, SCM,…)

Any

SAP HANA Live

SAP HANA

Sidecar Approach

BOBJ

HTML 5

Any frontend

SAP HANA Live

SAP HANA

Existing Stack

SAP Frontend

SAP Business

Suite(ERP, CRM, SCM,…)

AnyDB

Introducción al modelado


SAP HANA - Introducción al Modelado

Estructura de componentes y vistas en SAP HANA.



ews iews on ViewAttribute Vi Analytic V Calculati

• • Combina Fact-Tables y AttributeViews para un Modelo estrella, u OLAP (cubos) para reportes Multidimensional.

Agregados y sumarizacionesrealizadas en memoria (On the Fly).

Jerarquías son claves para el acceso multidimensional (navegación, filtrado, recorte andagregación)

•

•

Flexibilidad para un uso avanzado.

Puede modelar escenarios

personalizados

Combina el uso de Multiple-

Fact Table/Analytics Views

Construido en modelo de datos

normalizados.

Re utiliza Vistas.

Permite Scripts custom para las

vistas

•

•

Compone una vista tridimensional con una serie de atributos derivados de una colección de tablas.Ej. Datos Maestros.

Reutilizadas entre Analytic Views

Usado para construir Jerarquías

Jerarquías son elementos claves, en conjunto a Analytic View para reportes Multi-Dimensionales.



Criterio por tipo de almacenamiento:

Para escrituras masivas, utilizar el almacenamiento por fila.

Para lecturas masivas, utilizar el almacenamiento por columnas.

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▪

Antes de comenzar a modelar, hay que tener en cuenta los posibles escenarios, reservando un tiempo

para el análisis previo.

Autorizaciones/Seguridad:

HANA dispone de Autorizaciones/Privilegios de información, aplicados solamente por modelo (Ej: Analytics

View, Calculation View, Attribute View)

▪

Funcionalidades:

Algunos algoritmos complejos solo pueden ser expresados en lenguaje L.:

Conversión Monetaria standard de HANA es soportado únicamente sobre Analytic/Calculation View.

UNION solamente en Calculation View

▪

▪



SAP HANA Engines

La arquitectura de SAP HANA provee diferentes tipos de motores▪



Join Engine

Es utilizado para la Optimizar todos los tipos de Joins.

OLAP Engine

Es utilizado por cálculos y agregaciones basadas en un modelo estrella o similar.

Calculation Engine

Es utilizado por encima del Join Engine y/o OLAP Engine, para cálculos complejos que

no pueden ser solventados por los motores anteriores.

SQL Optimizer

Decide el mejor camino para llamar a los diferentes motores en función de las consultas

y modelos involucrados.

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▪

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SAP HANA utiliza el motor indicado en función del modelo planteado:



Filtrar información en las capas mas bajas.

(Constraint, Where, etc)

Evitar cálculos antes de agregación, a nivel

de partidas individuales o registros

Unir campos claves entre tablas, o realzar indexados

Realizar agregaciones de información, reduciendo las

columnas

Reducir la transferencia de datos entre vistas.

Realizar Cálculos luego de la agregación

Evitar expresiones complejas (IF, CASE,…)

Evita la transferencia de grandes porciones de

información entre HANA y aplicaciones cliente.

Conexión entre tablas


SAP HANA - Conexión entre tablas

Para poder crear un optimo modelo de información es necesario entender los distintos tipos de conexiones entre tablas (Joins) que soporta SAP HANA.

En esta unidad se explicará como y en que situación, conectar tablas usando:

Inner Join

Left Outer Join

Right Outer Join

Text Join

Referential Join

Temporal Join

Union

•

•

•

•

•

•

•



Tipo de Join Cuando se necesita un reporte sobre… Ser conscientes de que…

INNER Facts que tengan relación (matching) con dimensiones solamente.

Miembros Fact sin alguna dimension o viceversa, queden excluidos.Solo cuando el Join siempre se realice.

LEFT OUTER Todos los registros de la Fact que puedan conectarse con una Dimensión o no.

Miembros de dimension sin algun Fact, serán excluidos.

RIGHT OUTER Todos los registros de la Dimension, puedan conectarse a registros de la fact o no.

Miembros de Facts sin alguna dimension podrá ser excluido

REFERENTIAL Una fact con solicitud a una dimension, pero la integridad referencial no esta asegurada.

-Es el tipo de join por default.-Trabaja como un INNER, para las Attribute View.

TEXT Tablas dimensiones de SAP, conectadas a una tabla de texto para propósitos de traducción.

Esta disponible solamente para Attribute-View con tablas de SAP ERP (SPRAS) o un diseño equivalente

TEMPORAL Una clave de fechas con un periodo de validez. Define un REFERENTIAL JOIN, entre una columna temporal (Key Date) y una columna Desde y Hasta y condición temporal.



Inner Join – Attribute View

Inner Join devuelve las filas en donde haya intersección o identificación en

ambas tablas.

Customer (3 &4) no forman parte del

resultado ya que no tienen correspondencia

(TX) en la tabla de States.



Inner Join – Analytical View

Se visualiza como la

Orden (4 & 77) se

pierde en el join.



Inner Join & Filtros de Tiempo

Aplicando un filtro de tiempo

Filtro fijo aplicado

Los filtros son aplicados antes de que los

joins fueran ejecutados



Left Outer Join – Attribute View

Left Outer Join devuelve todas las filas

de la tabla izquierda aunque no haya

relación con la tabla derecha.

Este Join es popular en Analytical

Views donde son joineados los Attribute

view por las tablas Fact.



Left Outer Join – Analytical View

Cliente (TOM) no figura como

resultado, ya que no tiene

items en la tabla de ordenes

de compra.



Text Join

Utilizado para join entre una tabla de

texto con una de datos maestros.

Actúa como un Left Join y puede ser

usado con tablas de SAP donde se

desea traducir el lenguaje de una

columna (SPRAS).

Para cada atributo, es posible definir

un mapeo de descripción que

devuelva a los usuarios finales un

lenguaje especifico.



Calculation View – Join vs. Union

Atención!! NO realizar JOIN entre Analytical Views, puede afectar a

la performance. Se debe usar UNION con valores constantes

cuando se trabaja con multiples fact.



Calculation View – Union



Práctico I – Unir con la opción correspondiente

Usado para juntar 2 o mas Analytics View

Tipo de tabla usada en almacenamientos masivos

Tipo de tabla usada para lecturas masivas

Utilizado para mostrar Datos maestros

Compone la capa de indicadores simples generando un modelo estrella

Utilizada para realizar cálculos complejos y/o unir diferentes Fact

- Almacenamiento en filas (Row Storage)

- Attribute View

- Almacenamiento en columnas (Column Storage)

- Union

- Analytic View

- Calculation View

Modelado Avanzado


SAP HANA – Modelado Avanzado

Typical View-WindowsThe SAP HANA Modeler Eclipse-perspective

Perspectives

Perspectives are buildupon different View-Windows in theEclipseenvironment



The SAP HANA Modeler within the SAP HANA studio

• Quick Launch access to common modeling tools

Actions or wizards forworking withcontent

Wizards for creating /graphical designingHANA

Content objects asInformation

Models

Actions or wizards forworking with data orworking with a SQLconsole

Managing thework

environment andsystem

connections



El content contiene la metadata de los modelos en SAP HANA,

e.j.Analytic Views, Attribute Views, etc

El catalogo contiene objetos por schemas, tales como tablas, columnas etc

Creación de objetos


SAP HANA - Modelado Avanzado

Creando Vistas - Package

Package

Los objetos de modelado, ya sean Attribute View, Analytic View

o Calculate View, son agrupados de modo organizativo dentro de

objetos denominados Package, ubicados en el Content.

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Creando Attribute Views

Vistas utilizadas para obtener datos maestrosLos cuales decodifican las ID de las Fact oAnalytics View.

Las Attribute View seleccionan un subset de columnas y filas de determinadas tablas.

Las mismas pueden ser reutilizadas endistintos Analytics View.

Ej: Product Atrribute View, puede ser usada en Sales Orders Analytic View como también en Purchase Order Analytic View

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Creando Attribute Views

Tipos

Tipo Standard: Utilizado para la creación Default.

Tipo Time: Utilizado para valores temporales.

Tipo Derived: Para la creación en función de otro AttributeView.

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Creando Columnas calculadas en Atrribute Views.

Para realizar Agrupamientos especiales o cálculos a nivelde atributos

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Attribute View – Características de Tiempo

Existe un tipo de Attribute View, el cual puede serdefinido como “Time” para la creación de atributosTemporales. Ej: Dimension de Tiempo.

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Práctico II A – Attribute View

- Crear un Package con sus iniciales, Ejemplo (EAC)- Crear un Attributte view (DIM_ITEM_AT) dentro del Package creado anteriormente utilizando las tablas: MARA y MARC

- De la tabla, seleccionar como campos de salida: Material NumberDescripcion

- Validar

- Agregar el Miembro CompanyCode, (Valor Constante ‘efashion’)

- Hacer lo mismo con la dimension DIM_BusinessPartner_AT, Tabla KNVV, KNA1, unir por los campos correspondientes y seleccionar los campos: KUNNR (Customer Number), VKORG (Sales Organization), VTWEG (Distribution Channel), SPART(Division), NAME (Customer Name), LAND1(Country Key), ORT01 (City)



Práctico II B – Attribute View

- Crear un Attributte view (DIM_TIME_AT) dentro del Package creado anteriormente utilizando el asistente para creación de vistas de tiempo:

- Crear Nueva Atribute View, seleccionar tiempo, granularidad: diaria y Creación automática

- Validar

- Activar la vista.



Usando Jerarquías

Por ejemplo, considerando la Attribute View de tiempo con YEAR, QUARTER y MONTH. Estas columnas pueden usarse para definir una jerarquía dentro de la Attribute View de tiempo.



Usando Jerarquías

Mediante los Attribute View, se pueden generar jerarquías de navegación y agregación:



Práctico III – Jerarquías

- Crear una jerarquía de navegación mediante el attribute view DIM_BusinessPartner_AT

- Jerarquía: LAND1, ORT01, NAME1

- Validar

- Activar la jerarquía.



Creando Analytic Views

Las Analytics view están constituidos por modelos estrella de Fact y Dimensiones, con indicadores calculados o restringidos.

En el lenguaje de SAP BW, las Analytics View puede ser comparado con Info Cubos e Info sets.

Las Analytic Views liberan el potencial de SAP HANA para calcular datos agregados. Por ejemplo: La cantidad de un producto vendido por País, o el máximo producto consumido por mes.

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Seleccionar las tablas que compondrán la Analytic View




Marcar como atributos a los ID y Keys.

Marcar como measurea las columnas de indicadores




Realizar los Joins correspondientes entre el Data Foundation y los Attribute View



Analityc View - Columnas restringidas y Calculadas

Columnas Restringidas: Son columnas a las cuales se les puede filtrar un subset de información, para realizar algún calculo posterior. Un ejemplo es, teniendo la necesidad de comparar las ventas de un año vs. las ventas del año anterior.

Columnas Calculadas: Son columnas adicionales que pueden guardar algún calculo en especial entre otras columnas del Data Foundation.

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Columnas Restringidas:

En donde se selecciona la columnaque se requiere filtrar, y luegoagregar el criterio de restricción.

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Columnas Restringidas.:




Columnas Calculadas:

Definición de la columna calculada (nombre y Script)

Para finalizar, activar la columna.



Práctico V - A – Analytic View

- Crear una Analytic View (FACT_VENTAS_AV) en función de las tablas VBRK y VBRP

- Identificar los indicadores a crear como Measures. Price (Valor / Cantidad), Cantidad (FKIMG), Valor(BRTWR).

- Activar - Verificar los datos.



Práctico V - A – Analytic View (Continuación)

- Agregar a la Analytic View (FACT_VENTAS_AV) la tabla VBPA - Realizar Join Correspondiente- Filtrar la funcion de interlocutor PARVW = ‘WE’- Realizar el join correspondiente con las ATTRIBUTE_VIEW Necesarias.

- Identificar los indicadores a crear como Price (Valor / Cantidad), Cantidad (FKIMG), Valor(BRTWR).

- Crear Cálculos, multiplicar por ‘1.19’ el valor y precio y crear 2 indicadores precio y cantidad con IVA

- Activar - Verificar los datos.



Filtros y Variables

Diferencias entre Filtros y sintaxis WHERE :

Filter

• Es definido al momento de diseñar la tabla.

• El filtro es aplicado sobre la tabla luego de que la consulta inicie la ejecución.

• Normalmente mas rápido que la clausula WHERE, ya que el resultado del set de datos antes de proceder con el plan de ejecución.

WHERE

• Es definido en tiempo de ejecución en la consulta SQL

• Los filtros se aplican sobre el resultado de la consulta

Utilizados para reducir cantidad de información.



Filtros y Variables

Aplicando filtros al set de datos sobre Analytic View.



Filtros y Variables

Variables

En las Calculation View, se pueden crear 2 tipos de objetos para que lo usuarios ingresen información para obtener un determinado reporte variable.

Variables: este tipo de objeto, condiciona a que los valores que se utilicen para el filtrado solo pueden ser valores disponibles en el atributo a filtrar.

Input Parameters: este puede contener cualquier valor que el usuario desea ingresar para su reporte. Por lo tanto, también se debe especificar el tipo de dato a ingresar.

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Filtros y Variables

Los siguientes tipos de variables son soportados:

Tipo Descripción

Single Value Usado para aplicar filtros de valor único.

Interval Usado para indicar al usuario, la selección de información mediante un intervalo de Inicio y Fin.

Range Usado para indicar al usuario el ingreso de información con operadores “Greater Than” o “Less Than”



Filtros y Variables

Creando una variable:

1) Crear una variable y configurarla 2) Aplicar la variable como filtro



Filtros y Variables

3) Aplicando como filtro la variable: 4) Al visualizar datos:



Filtros y Variables

Los siguientes tipos de Input Parameters son soportados:

Tipo Descripción

(Direct)Currency

Utilizado durante la conversión de moneda, en donde el usuario pude indicar la moneda origen y destino.

(Direct)Date

Utilizado para recuperar una fecha ingresada por el usuario mediante un Calendario como input.

Static List Utilizado para que el usuario seleccione de una lista estática los valores como parámetro.

Column Utilizado cuando el usuario deba tener una lista de valores en un modelo de información.

Derivedfrom table

Usado para que el usuario deba tener una lista de valores, disponibles en un nueva tabla.

(Direct) Si ninguno de los anteriores aplica, se puede utilizar el tipo “Direct” con el tipo de dato apropiado.



Filtros y Variables

Creando un Input Parameter:

Lista de valores custom



Filtros y Variables

Creando un Input Parameter y luego utilizarloen una columna calculada para hacer variable la selección del usuario final.

Formula utilizada en el Expression Editor:

If(‘$$GROSS_OR_NET$$=‘GROSS‘,“GROSS_AMOUNT”, “NET_AMOUNT”)

▪



Filtros y Variables

Creando un Input Parameter para selección de fechas:▪



Práctico VI – Analytic View

- Copiar la Analytic View del practico anterior- Renombrar la Analytic View como Fact_Devoluciones_AV

- Aplicar un filtro sobre la Analytic View creada en el punto anterior, el cual traiga solo información para las devoluciones SHKZG =‘’

- Aplicar un filtro sobre la FACT_Devoluciones_AV que solo traiga la información donde SHKZG =‘B’ o SHKZG =‘X’

- Activar - Verificar los datos filtrados.



Práctico VII – Analytic View

- Reutilizando la anterior Analytic View, crear:- AN_VENTAS_2016 (o los años que tengan informacion)- AN_VENTAS_2015

- Aplicando el filtro correspondiente a cada una de las Analytics

- Renombrar cada columna correspondiente a las Analytics en función del año filtrado.

- Activar - Verificar los datos filtrados.



Práctico VIII – Analytic View

- Sobre la Analytic View FACT_VENTAS, se desea agregar un Parámetro de entrada el cual permita seleccionar el impuesto a la measure Valor de la siguiente manera:

- Imp_21: LineTotal x 21%- Imp_15: LineTotal x 15%

- Validar y activar

- Verificar los datos y que funcione correctamente el Parámetro.



Calculation View

Son vistas compuestas, utilizadas sobre las Analytics y Attribute View.

Puede realizar cálculos complejos, que no son posible de realizar con otras vistas.

Las Calculation view, pueden ser definida como una combinación de tablas, Attribute View, Analytical View, para resolver un requerimiento complejo de negocio.Ofrece, la combinación de diferentes Analytics View como un único origen de datos para reportes.

Existen 2 formas de crear este tipo de vistas:

1. Graphical Calculation View: Son creadas mediante el editor gráfico.2. Scripted Calculation View: Creadas utilizando el editor SQL. Cálculos complejos que

no son posibles de llevar a cabo en modo gráfico.

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Calculation View



Creando una Simple Calculation View

Este tipo no es utilizado crear indicadores agregados o sumarizados.

Provee una lista de tipo “Distinct” sin agregación.No permite el uso de indicadores.

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Creando una Calculation View – Aggregation Node

De ser necesario el uso de agregación, se debe utilizar el nodo Aggregation del panel de herramientas▪



Creando una Calculation View – Union Node

Cuando se desea unir grandes volúmenes de información, se requiere utilizar el nodo Union del panel de herramientas.

Mediante el editor grafico, fácilmentese podrá identificar el origen y el destino unificado, y los mapeosrealizando Drag and Drop.

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Creando una Calculation View – Union Node

Hay instancias en que el Union debe

ser mejorado debido a que los origenes

sean incompatibles en cantidad de

columnas.

Se puede configurar un valor constante

El valor constante puede ser agregado

realizando click derecho sobre la

columna destino.

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Práctico IX – Calculation View

- Crear una Calculation View (FACT_VENTAS_TOTALES_CV) que comprenda la union de las analytics view creadas con anterioridad (FACT_VENTAS_AV, FACT_DEVOLUCIONES_AV)

- Se desea crear nuevos indicadores, que dependa de un input parametros que permita ver el valor y precio

- Validar y activar

- Verificar los datos



Conversión de Moneda

Existe la necesidad de realizar conversiones monetarias, no solo en función de una moneda origen y destino, sino tambien que estos valores van variando en virtud del tiempoen el que se realiza la conversión.

▪




SAP HANA comprende una funcionalidad nativa para realzar conversion monetaria de una manera mas facil.

Siguiendo el standard de SAP, se requieren incluir determinadas tablas en el esquema SYSTEM o en algún otro especifico.

Las tablas a incluir en formato replicado desde sap son aquellas comprendidas por las TCUR*

Nombre de Tabla Descripción

TCURR Tasa de cambio

TCURV Tipo de Tasa de cambio para la conversión

TCURF Factores de conversión

TCURN Cotizaciones

TCURX Nro de decimales por moneda.




1. Crear una Analytic view,

indicando el Schema donde seencuentran las tablas de tipoTCURR.




Al crear la measure, se debeIndicar el tipo como“Amount with Currency”.

De esta manera se habilitan lasOpciones de Currency.

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▪




En Currency, se indica la moneda

a la cual pertenece la measure.

En el caso que no sea fija “Fixed”, sedebe indicar el Attribute View quecontiene la moneda.

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Habilitando el check para conversión

se configuran los parametros de conversión.

Cada valor a configurar, puede ser fijocomo asi tambien variable en funciónde otros Attribute view

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Procesamiento de Modelosde Información


SAP HANA - Procesamiento de Modelos de Información

Existen diferentes reglas de validación sobre los modelos de informacón durante el desarrollo.



Configuración de reglas de Validación



Configuración de reglas de Validación



Validación de objetos de información

Selecionando varios objetosde información

Haciendo click sobre el botón de validación verde.



Validación de objetos de información

En la ventana de Job Log, se puede visualizar las validaciones como asi tambien lascompilaciones de cada objeto. Realizando doble click se puede visualizar el detalle del mismo.



Versiones de Objetos.

Mediante el historial de cada objeto, es posible revisar las versiones de cambios y activaciones realizadas.



Identificar objetos

En el modelador se puede identificar

objetos, en que lugar estan siendo utilizados

los diferentes objetos de información.

Esta función puede ser utilizada para ayudar

a estudiar los impactos de cambios en el

modelo de datos.

▪



Auto-Documentación

Es posible generar automaticamente documentación

sobre el modelo de datos en Hana▪



Auto-Documentación

Dos tipos de documentos disponibles:

Model Details (Muestra cada particularidad de

los Objetos de Información

Model List (Muestra una lista de cada componente

de los Package

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▪



Auto-Documentación

Usar el boton Add para agregar objetos a ser Documentados

Usar el boton Remove para eliminar objetos del panel de

selección.

Por ultimo seleccionar en que carpeta local, descargar

el documento .pdf.

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▪

Administración del Contenido


SAP HANA - Administración del Contenido

Normalmente en cualquier entorno de trabajo con SAP HANA, es necesario mover los Modelos de Información

desde un ambiente de Desarrollo a un Ambiente Productivo.

Para esto, se utilizan diferentes esquemas, configurando cuales serán Origen y Destino al realizar pasajes.

Authoring Schema: Nombre de Schema Origen

Physical Schema: Nombre de Schema Destino





Export & Import



Export & Import – Tipos de Export

Delivery Unit: Permite Exportar mediante una sola unidad, distintos Package.

Similar a Transportes en SAP BW.

Developer Mode: Permite Exportar objetos (vistas) de manera individual, a un

directorio Local.

SAP Support Mode: Utilizado con propositos de soporte por SAP. Ante algún error

eventual.



Export & Import – Delivery Unit

Ingresar a Quick Lunch Delivery Units




Crear un nuevo Delivery Unit




Seleccionar los Package/Sub-Package a incluír.




Realizar el Export…

1

2

3



Export & Import – Tipos de Import

Delivery Unit: Importar desde un archivo .TGZ

Developer Mode: Permite importar objetos (vistas) de manera individual

Import Flat File: Importar desde un archivo plano.

Mass Import of Metadata: Importar definiciones de Tablas.

Selective Import of Medatada: Importar de manera selectiva definiciones de tablas



Export & Import – Tipos de Import

Ejemplo:

Seguridad y Autorizaciones


SAP HANA - Seguridad y Autorizaciones

Creación de Roles



Creación de Usuarios

Asignación de Roles







System Privileges:

Usado para tareas administrativas

Es asignado a Roles y Usuarios

SQL Privileges:

Privilegios y restricciones a nivel de SQL (Create, Drop, etc)

Usado para restringir modificaciones a nivel de objetos de base de datos.

Se aplica el standard de restricciones de SQL.

Analytic Privileges:

Restringe información sobre determinados Attribute y Calculation Views, en función de

Attribute View.

Se aplica al momento de la ejecución o petición de la información desde la Analytic View.

Al crear los privilegios en el Analiytic View, este necesita volver a ser validado y Activado.

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Package Privileges:

Usado para restringir accesos y el uso de Package en el repositorio de SAP HANA.▪



Analyctic Privileges



Analyctic Privileges

Seleccionar un criterio

de seguridad mediante

valores de un Attribute

View

Validar y Activar

1

2



Administración de Usuarios

Usuarios con Privilegios de Administradores tienen la posibilidad de Administrar usuarios en SAP HANA



Administración de Usuarios

Numero de intentos de Login por default para que el usuario sea bloqueado esta definido en 6.

Reset del nro. De intentos fallidos: ALTER USER «user_name» RESET CONNECT ATTEMPS;

Luego de ingresar al sistema, despues de varios intentos fallidos, estos pueden ser reseteados por

Administradores y usuarios: ALTER USER «user_name» DROP ATTEMPS;

El administrador, puede forzar a un usuario determinado a cambiar su password:

ALTER USER «user_name» FORCE PASSWORD CHANGE ;

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Definir un Usuario en SAP HANA▪




En la Consola de Administración de BI PLATFORM Crear un usuario/grupo

Credenciales de Sap Hana

Credenciales Bo 4




En IDT (Information Design Tools) definir un proyecto y luego crear una Conexión Relacional.▪




Seleccionar el driver para la conexión con la base relacional (JDBC Drivers)

Usar credenciales de BO

Servidor SAP HANA




El modo de autenticación queda definida es DatabaseMapping

Flujo de Réplica de Datos


SAP HANA - Flujo de Réplica de Datos

SAP SLT (Landscape Transformation)

Servidor de Replicación de SAP HANA.

Es la solución ideal para clientes de HANA que necesitan consumir informacion en Real-Time

desde sistemas SAP y No Sap




SAP LT Soporta configuraciones multi-sistema.




SAP LT Soporta configuraciones multi-sistema.




Carga y Replicación de información.




Seleccionar la tabla a replicar y verificar

Cargar Datos Actuales de una tabla de un sistema Origen

Replicar una tabla incluyendo la carga de datos actuales y la

replicación de todos los cambios en el Sistema Origen.

Detener la replicación y tambien el grabado Delta para la tabla.

Suspende la replicación de datos pero deja el Delta grabado

Delta Activo.

Retoma la replicación de datos suspendida con anterioridad.



SAP Data Services

Para cargar información dentro de un sistema SAP HANA, que no requiera ser actualizada en tiempo

Real y a su vez utilizar multiples transformaciones de datos, la desición apunta a Data Services



SAP Data Services - Conceptos

Standard Data Flow

Utilizados para leer información de una simple tabla

Baja cantidad de columnas

ABAP Data Flow:

Lee multiples tablas desde SAP ECC

Delegar varias operaciones de join a las aplicaciones de SAP.

Mejor performance.

Se recomienda utilizar ABAP Data Flows cuando se cargan datos desde aplicaciones SAP.

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SAP Data Services - Conceptos

.



SAP Data Services – Data Flow

.ABAP data Flow genera un

programa ABAP en función de las

columnas seleccionadas de las

tablas de SAP



SAP Data Services – Data Flow

.



Archivos Planos

SAP HANA permite la carga de ficheros planos



Archivos Planos

Import Wizard Seleccionar el archivo a cargar, mediante el Browse

Si el archivo es .xls o .xlsx, seleccionar el worksheet

Si es un .csv, seleccionar el delimitador de columnas

Configurar si el Header del archivo existe, en que

fila se encuentra.

Identificar en que linea comienza la información a

ser cargada.

Seleccionar el destino (Tabla existente o una tabla

nueva)



Archivos Planos

Mapeo de campos

Realizar el mapeo correspondiente entre cada columna



Archivos Planos

Validar información cargada



SAP HANA Direct Extractor Connection (DXC)

Otra herramienta de provisión de información

Utiliza como origen de dato, BW existentes.

No dispone de opción de carga en Real-Time

No contempla transformaciones complejas

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SAP HANA Direct Extractor Connection (DXC)

Muchas Gracias

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