SAP BW Data Modeling

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出版者:SAP Press
作者:Norbert Egger
出品人:
页数:425
译者:
出版时间:2005-9-1
价格:USD 70.00
装帧:Hardcover
isbn号码:9781592290437
丛书系列:
图书标签:
  • SAP
  • Modeling
  • Data
  • BW
  • SAP BW
  • Data Modeling
  • Business Intelligence
  • Data Warehouse
  • SAP
  • Analytics
  • ABAP
  • Modeling
  • Reporting
  • Data Architecture
  • OLAP
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具体描述

《SAP BW数据建模:构建企业级数据仓库的基石》 在当今数据驱动的商业环境中,有效的企业数据仓库(EDW)解决方案是企业实现精准分析、战略决策和业务洞察的关键。SAP Business Warehouse (SAP BW) 作为业界领先的企业数据仓库解决方案,其核心在于强大的数据建模能力。本书《SAP BW数据建模》并非聚焦于SAP BW的某一个具体技术细节,而是深入剖析构建鲁棒、高效、可扩展的SAP BW数据模型的原理、方法和最佳实践,为数据专业人士提供一套系统性的构建企业级数据仓库的理论框架和实践指导。 本书的核心价值在于,它将引导您从宏观的业务需求出发,逐步构建起能够支撑企业复杂分析场景的数据结构。 我们将跳脱出具体的事务性操作层面,而是聚焦于如何将分散的、异构的业务数据转化为有价值的分析信息。本书不对SAP BW的安装、配置、ETL工具的详细操作,或具体的查询语言语法进行详述,因为这些内容通常构成独立的学习模块,并且在实际应用中可以通过SAP提供的官方文档和培训获得。相反,本书致力于回答数据建模过程中最根本的问题: 数据模型设计的哲学与原则: 我们将探讨不同数据建模范式(如星型模型、雪花型模型、维度模型、事实模型)在SAP BW环境下的适用性,以及如何在SAP BW特有的数据对象(如InfoObjects, CompositeProviders, HANA Calculation Views等)之间进行权衡和选择。理解这些原则,能够帮助您设计出既满足当前业务需求,又具备未来扩展性的模型。 从业务流程到数据模型: 本书的核心之一在于如何将抽象的业务流程,例如销售、采购、财务、库存管理等,转化为SAP BW中可执行的数据模型。我们将演示如何识别关键业务实体、度量指标和维度属性,并将其映射到SAP BW的数据对象中,构建起能够准确反映业务运作的数据结构。 数据一致性与准确性的保障: 在构建复杂数据模型时,确保数据的一致性和准确性至关重要。本书将深入探讨如何在数据建模层面实现数据校验、异常处理和数据治理策略,确保分析结果的可靠性。这包括理解主数据(Master Data)和交易数据(Transactional Data)的关系,以及如何利用SAP BW的特征(Characteristics)和关键数字(Key Figures)来管理和聚合数据。 性能优化与可扩展性: 随着企业数据的爆炸式增长,数据模型的性能直接影响着分析的响应速度和用户体验。本书将提供一套关于如何在SAP BW中设计高性能数据模型的策略,例如如何选择合适的数据存储方式(ODS, InfoCubes, DataStore Objects on HANA),如何有效地利用维度和层次结构(Hierarchies),以及如何为HANA平台进行优化。 高级建模概念与应用: 除了基础的数据建模,本书还将涉及一些高级的建模技术,例如如何处理复杂的计算逻辑、如何设计用于周期性分析的模型(如累积数据)、如何实现跨数据源的集成建模,以及如何利用SAP BW/4HANA的最新特性来增强建模能力。 与业务分析的协同: 数据模型并非孤立存在,它需要紧密服务于业务分析。本书将强调数据模型设计者与业务分析师之间的沟通与协作的重要性,确保模型能够有效地支持报表、仪表盘和Ad-hoc查询的需求。 本书的目标读者群: SAP BW顾问与技术人员: 无论您是初涉SAP BW数据建模,还是希望深化理解,本书都将为您提供一套严谨的理论体系和实战指导。 数据仓库架构师: 本书将帮助您构建和优化企业级数据仓库架构,确保其在SAP BW环境中的高效运作。 业务分析师与数据科学家: 理解数据模型的构建原理,将使您更有效地与数据建模团队沟通,并能更好地利用数据进行分析。 IT项目经理: 本书将帮助您对SAP BW数据建模项目的复杂性和关键成功因素有更深入的认识。 本书的独特之处: 与其他侧重于技术操作的SAP BW书籍不同,《SAP BW数据建模》更注重“为何”和“如何”。它提供的是一套解决问题的思维方式和方法论,帮助您在面对复杂的业务场景时,能够独立思考并设计出最优化的SAP BW数据模型。我们将通过大量的概念阐述、案例分析和设计原则的讲解,帮助您在脑海中构建起清晰的数据模型蓝图,而不是仅仅停留在软件操作的层面。 通过阅读本书,您将能够: 独立设计和实现复杂的SAP BW数据模型。 评估和选择最适合业务需求的建模方法。 诊断和解决现有数据模型中的性能问题。 与业务部门进行更有效的沟通,准确理解和转化业务需求。 为企业构建一个真正能够赋能业务洞察的数据仓库平台。 《SAP BW数据建模》是您构建强大企业级数据仓库不可或缺的指南。它将引导您掌握核心的数据建模思想,赋能您成为企业数据战略的有力推动者。

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目录信息

读后感

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用户评价

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这本书的排版和语言风格也让我感到有些疏离。它大量使用学术化的术语和冗长的句子来描述本该清晰明了的技术概念,这使得阅读过程变得相当吃力。例如,在讲解如何设计事实表和维度表之间的关系时,作者用了一整页篇幅来铺垫抽象的“关系本体论”,而非直接展示一个清晰的E-R图和相应的InfoProvider结构定义。我更倾向于那种直截了当、图文并茂的风格,比如用流程图来解释数据从PSA到InfoCube的传输路径,或者用代码片段来展示如何编写复杂的ABAP BADI来进行用户出口处理。这本书的叙事方式更像是在讲述一个关于数据仓库的故事,而非一本实操指南。对于习惯了快速查找解决方案的技术人员来说,要从这些厚重的文字中提取出可执行的步骤,需要耗费极大的精力去“翻译”和“解码”,这无疑降低了学习效率。

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我最近一直在寻找一本能帮助我从“会用”过渡到“精通”SAP BW数据建模的技术手册,尤其是在处理S/4HANA迁移背景下的新模型(如BW/4HANA)时。这本书的标题《SAP BW Data Modeling》听起来非常契合我的需求,但实际内容却让我感到困惑。它花费了大量篇幅去阐述“商业智能的价值”和“数据仓库的历史演变”,这些背景知识虽然有价值,但对于一本聚焦于“建模”的书籍来说,其比例严重失衡。例如,在关键的“高级数据流设计”章节,作者似乎完全跳过了对CompositeProvider、AEP(Advanced Data Store Object Plus)特性的深入挖掘,也没有提及如何利用Open Hub接口进行模型外的集成。我本想学习如何利用新的技术特性来优化数据延迟和查询响应时间,但书中关于这些前沿功能的描述,除了命名之外,几乎没有提供任何实质性的技术细节。坦白说,这本书更像是为初级项目经理准备的入门读物,而非为资深建模师准备的技术宝典,缺乏那种能让人“醍醐灌顶”的深度技术洞察。

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我原本期望这本书能提供一份关于SAP BW建模的最佳实践清单,特别是针对高性能Cube设计和数据加载优化的“秘籍”。例如,如何科学地判断何时应该使用多重数据流而不是单一数据流;如何利用查询设计器的高级选项来避免不必要的JOIN操作;或者在迁移到HANA平台后,哪些传统建模元素(如特定的索引或聚合)已经过时或需要重新审视。遗憾的是,这本书的内容似乎更侧重于描述那些在SAP BW 3.5甚至更早版本中就存在的经典模型结构,对于近几年的技术演进,比如对HANA内存计算的优化利用,几乎没有涉及。它没有提供任何关于“如何在新架构下重新思考你的模型”的指导,使得这本书的实用价值大大打了折扣。读完后,我感觉我掌握了“过去”的建模方法,但对于如何构建面向未来的、云就绪的BW模型,我仍然感到迷茫,这本书未能提供这座通往未来的桥梁。

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翻开这本书,我满怀热情地想学习如何构建弹性、可维护的BW数据模型。我特别关注了书中关于数据质量和主数据管理的章节,因为这直接关系到我的项目交付质量。然而,我发现作者对Master Data的维护策略描述得过于理想化。在现实世界的复杂业务环境中,主数据通常是分散且存在冲突的,我们需要精通如何使用DSO或InfoObject的激活属性来处理“不一致”的数据。这本书中关于数据质量的部分,仅仅停留在“应该进行清理和一致性检查”的层面,对于如何使用BW内置的Master Data治理工具(比如MDM集成点或特殊的转换逻辑)来自动化这一过程,却只字未提。此外,关于异常值处理和数据聚合的策略,书中也显得力度不足,没有展示具体的聚合级别设置技巧,也没有讨论在不同数据库层面上如何通过索引优化来加速读取性能。这使得我对这本书在解决实际生产环境中的建模瓶颈方面产生了严重的怀疑。

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初读这本书时,我原本的期待是能深入了解SAP BW中数据建模的复杂艺术,比如如何构建高效的数据流、星型和雪花型模式在实际应用中的取舍,以及如何优化InfoCube和DSO的设计以应对海量数据的查询性能挑战。然而,这本书给我的感觉更像是一本宏观的理论综述,它泛泛地提到了“数据治理的重要性”和“敏捷开发在BI项目中的应用”,但对于这些概念在SAP BW建模实践中的具体落地,却几乎没有提供任何可供操作的步骤或代码示例。比如,当讨论到数据源的抽取策略时,书中只是草草带过,没有深入讲解Delta机制的配置细节,更别提如何处理复杂的源系统数据映射和转换逻辑。这种表面的介绍,对于一个希望通过阅读来提升实战技能的专业人士来说,无疑是令人失望的。我期望看到的是详尽的屏幕截图、关键事务代码的用法解析,甚至是针对特定业务场景(如销售订单、财务凭证)的建模蓝图,但这些核心内容缺失了。整本书读下来,感觉更像是在翻阅一本早期的行业白皮书,内容陈旧且缺乏针对性,对解决我当前面临的实际建模难题帮助甚微。

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