Ich m\u00f6chte mich auf die Anwendung von CDS im Umfeld BW konzentrieren und im Detail vier h\u00e4ufig anzutreffende Anwendungsf\u00e4lle erl\u00e4utern.<\/p>\n\n\n\n
Die vier h\u00e4ufig anzutreffenden Anwendungsf\u00e4lle:<\/h3>\n\n\n\n\n- CDS als BW DataSource<\/li>\n\n\n\n
- CDS als vorgefertigte und wiederverwendbare Datengrundlage in BW-Transformationen<\/li>\n\n\n\n
- CDS als Grundlage des technischen Contents<\/li>\n\n\n\n
- CDS als virtuelles Modell in der BW-Modellierung<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
Was sind ABAP Core Data Services?<\/h2>\n\n\n\n
CDS (Core Data Services) ist eine DDL-Sprache im SAP Umfeld<\/strong>. In dieser Reihe werden wir uns ausschlie\u00dflich mit den CDS-Views besch\u00e4ftigen. Diese erm\u00f6glichen die Erstellung von komplexen SQL-Views im ABAP-Umfeld<\/strong>, hierbei verwenden CDS eine erweiterte Syntax von OpenSQL<\/strong> inklusive z.B. Funktionsaufrufe, Berechnungen und Case-Anweisungen. Generell steht die M\u00f6glichkeit CDS-Views zu verwenden ab dem SAP Basis Release 7.40 zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n\n\n\nGrundlegender Aufbau von CDS-Views:<\/h3>\n\n\n\n@AbapCatalog.sqlViewName: 'ZPHELLOWORLD' -- SQL-Viewname (SE11)\n\n@AbapCatalog.compiler.compareFilter: true\n\n@AbapCatalog.preserveKey: false\n\n@AccessControl.authorizationCheck: #CHECK\n\n@EndUserText.label: 'Hello World' -- Anzeigename\n\ndefine view<\/strong> ZP_HELLO_WORLD as<\/strong>\n\nselect from<\/strong> t000 -- Basistabelle\n\n{ <\/strong>\n\n -- Deklaration der Felder\n\n 'Hello World' as spalte_1,\n\n logsys,\n\n left(logsys, 3) as sid -- Erste 3 Stellen des logischen Systems\n\n}<\/code><\/pre>\n\n\n\nUseCase 1: CDS als BW DataSource<\/h2>\n\n\n\n
Die h\u00e4ufigste Anwendung von CDS-Views im BW-Umfeld ist das Erstellen von BW-DataSources per CDS<\/strong>. Dies bietet die M\u00f6glichkeit auf einfachem Weg kundeneigene Extraktoren<\/strong> mit umfangreicher Business Logik aufzubauen. Hierzu werden im Quellsystem CDS-Views wie oben beschrieben angelegt und mit der notwendigen Logik (Berechnungen & Filterung) versehen.<\/p>\n\n\n\nUm einen CDS f\u00fcr die Extraktion durch das BW freizuschalten, ben\u00f6tigt der CDS-View eine zus\u00e4tzliche Annotation @Analytics.dataExtraction.enabled: true im Kopf des CDS-Views. Zu ber\u00fccksichtigen hierbei ist allerdings, dass diese Annotation erst ab Basis-Release 7.50 SP5 verf\u00fcgbar ist. Sollten Sie dieses Release noch nicht in Ihrem Quellsystem aufsetzen, m\u00fcssen Sie einen \u201ekleinen\u201c Umweg \u00fcber einen zus\u00e4tzlichen generischen Extraktor gehen (siehe weiter unten).<\/p>\n\n\n\n
Weiterhin ist empfohlen auch die Datenkategorie (Stamm-\/Bewegungsdaten oder Texte) zu definieren. Dies kann \u00fcber die Annotationen @Analytics.dataCategory und @ObjectModel.dataCategory geschehen.<\/p>\n\n\n\n
Im Beispiel definiere ich einen Bewegungsdaten CDS-View zur Extraktion von Auftragsr\u00fcckmeldungen<\/strong>. Wie in vielen Tabellen im SAP System sind hier die Anlage- und \u00c4nderungsdatum getrennt gespeichert. Um einen einfachen Weg f\u00fcr die \u201eDelta\u201c-Extraktion zu bieten habe ich in diesem Beispiel beide Daten in ein \u201eDelta-Datum\u201c \u00fcberf\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n@AbapCatalog.sqlViewName: 'ZDBW_AFRU'\n\n@AbapCatalog.compiler.compareFilter: true\n\n@AbapCatalog.preserveKey: false\n\n@AccessControl.authorizationCheck: #CHECK\n\n@EndUserText.label: 'Extraktion AFRU'\n\n@Analytics: {\n\n dataCategory: #FACT, \n\n dataExtraction: {\n\n enabled: true,\n\n delta: {\n\n byElement: {\n\n name: 'DeltaDate'\n\n }\n\n }\n\n }\n\n}\n\ndefine view<\/strong> ZD_BW_AFRU as<\/strong>\n\nselect from<\/strong> AFRU\n\n{<\/strong> \n\n key<\/strong> MANDT,\n\n key<\/strong> RUECK,\n\n key<\/strong> RMZHL,\n\nAUFNR,\n\n VORNR,\n\n CASE WHEN<\/strong> AFRU.LAEDA = '00000000' THEN<\/strong> AFRU.ERSDA\n\n ELSE<\/strong> AFRU.LAEDA\n\n END AS<\/strong> DeltaDate,\n\n BUDAT,\n\n \u2026\n\n}<\/strong><\/code><\/pre>\n\n\n\nDas Zusammenf\u00fchren der Daten in ein Datum hat nun einen sehr gro\u00dfen Vorteil im Beladungsprozess des BW-Systems da in diesem Fall ein Filtern oder generisches Delta ohne Probleme aufgebaut werden kann.<\/p>\n\n\n\n
Um ein generisches Delta direkt \u00fcber CDS<\/strong> der BW-Beladung<\/strong> anbieten zu k\u00f6nnen, bietet SAP eine weitere Annotation an. In diesem Beispiel habe ich die Annotation @Analytics.dataExtraction.delta.byElement verwendet, welche ein Delta \u00fcber Timestamp- oder Datumsfeld erm\u00f6glicht. Das CDS-Framework bietet weitere Deltaverfahren und M\u00f6glichkeiten, auf welche ich in diesem Beitrag allerdings nicht weiter eingehen m\u00f6chte.<\/p>\n\n\n\nNachdem wir nun den Extraktor \u00fcber CDS angelegt haben, kann dieser vom BW-System konsumiert werden. Hierf\u00fcr ist im BW ein neues Quellsystem vom Typ \u201eODP \u2013 ABAP CDS Views\u201c<\/strong> zu definieren und anzubinden. Ist dieser Schritt geschehen k\u00f6nnen Sie den CDS-Extraktor wie gewohnt in das BW-System einbinden und in den Ladeprozess integrieren.<\/p>\n\n\n\nEin weiterer m\u00f6glicher Einsatz von CDS in Extraktionen ist die Verwendung von CDS als Datenbasis von \u201eherk\u00f6mmlichen\u201c generischen Extraktoren (Transaktion RSO2). Sollte beispielsweise das Quellsystem noch nicht das notwendige Basis-Release besitzen oder der Extraktor ist bereits in diverse Datenfl\u00fcsse integriert, so kann dies einen sinnvollen Workaround<\/strong> f\u00fcr die Integration von CDS in die Integration bieten. Gerade wenn f\u00fcr einen bereits bestehenden Extraktor Performance-Probleme im Customer-Exit auftreten k\u00f6nnen CDS zur Optimierung sehr gut eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\nAuch in diesem Szenario bleiben wir bei der Extraktion von Auftragsr\u00fcckmeldungen. Die Annahme hierbei ist, dass das Quellsystem noch auf einem 7.4 Basis-Release ist und noch keine Annotationen verwendet werden k\u00f6nnen, oder vielleicht auch BW-System kein neuer Quellsystemtyp angelegt werden kann.<\/p>\n\n\n\n
Hierf\u00fcr definieren wir analog dem CDS-View oben die R\u00fcckmeldedaten, allerdings ohne die BW-spezifische Annotationen zur Extraktion.<\/p>\n\n\n\n
Im n\u00e4chsten Schritt \u00f6ffnen wir die Transaktion \u201eGenerische DataSource pflegen\u201c (RSO2)<\/strong> und legen einen neuen Extraktor ZBW_AFRU auf Basis des vom CDS bereitgestelltem Datenbankviews an.<\/p>\n\n\n\n![\"Anlegen](\"https:\/\/www.orbis-group.com\/de-de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/ABAP-Core-Data-Services-View-Bild-Tablet-Nr.-1-1024x576.jpg\" "\\"Detail\u00fcbersicht")
<\/figure>\n\n\n\nAuch in diesem Fall ist es m\u00f6glich ein generisches Delta \u00fcber die berechnete Spalte DeltaDate zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n![\"Erstellung](\"https:\/\/www.orbis-group.com\/de-de\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/03\/ABAP-Core-Data-Services-View-Bild-Tablet-Nr.-2-1024x576.jpg\" "\\"Generisches")
<\/figure>\n\n\n\nUseCase 2: CDS in BW-Transformationen als Datenrundlage vorgefertigt und wiederverwendbar<\/h2>\n\n\n\n
H\u00e4ufig werden in komplexen BW -Transformationen verschiedenste Berechnungen auf unterschiedlichen Aggregationsstufen schon w\u00e4hrend der Transformation ben\u00f6tigt, um Daten korrekt zu filtern<\/strong> oder in der Transformation mit weiteren Daten zu konsolidieren. Diese Logik vollst\u00e4ndig \u00fcber ABAP abzubilden, f\u00fchrt zu un\u00fcbersichtlichen \u2013 trotz HANA \u2013 inperformanten Transformationen. Eine Abhilfe kann hierbei das Auslagern des Sammelns und Aggregierens von Grunddaten<\/strong> f\u00fcr die Business Logik in separate CDS-Views schaffen. Dieses Szenario kann gerade bei BW\/4HANA Migrationen eingesetzt werden, um Transformationen mit minimalem Aufwand zu beschleunigen, ohne die gesamte Business Logik auf HANA-Script umstellen zu m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\nEin Umstieg auf HANA-Transformationen und AMDP-Routinen kann hierbei bereits die Performance deutlich verbessern<\/strong>, allerdings f\u00fchrt dies dennoch schnell zu \u201eaufgebl\u00e4hten\u201c Transformationen.<\/p>\n\n\n\nIn diesen F\u00e4llen ist es anzuraten die f\u00fcr die Berechnung notwendigen Daten (Stammdaten und zus\u00e4tzliche Bewegungsdaten au\u00dferhalb des aktuellen Datenflusses) in vorgefertigten CDS-Views bereits vorzubereiten, sodass in der Transformation \u201enur\u201c die Transformationslogik implementiert werden muss.<\/p>\n\n\n\n
Diese Vorgehensweise bietet zus\u00e4tzlich die M\u00f6glichkeit das bereits aufbereitete Daten in mehreren Transformationen wiederverwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
Zum Schluss ein kleines Praxisbeispiel zur Verwendung vorgefertigter Daten aus CDS in ABAP Transformation<\/h2>\n\n\n\n
Im Folgenden m\u00f6chte ich Ihnen exemplarisch ein vereinfachtes Beispiel f\u00fcr eine schnelle Integration von Vorberechnungen in bestehende Transformation<\/strong> aufzeigen. Hierf\u00fcr nehmen wir als UseCase an, dass wir bereits eine bestehendes Datenmodell und Datenfluss f\u00fcr SD-Auftragspositionen besitzen. Das Datenmodell f\u00fcr die Positionen ist um das Datum der letzten Lieferung je Position zu erweitern. <\/p>\n\n\n\nDazu legen wir im ersten Schritt einen kleinen CDS zum Ermitteln des letzten Lieferungsdatums je Position an.<\/p>\n\n\n\n
@AbapCatalog.sqlViewName: 'ZCSDPOSCALC'\n\n@AbapCatalog.compiler.compareFilter: true\n\n@AbapCatalog.preserveKey: false\n\n@AccessControl.authorizationCheck: #NOT_REQUIRED\n\n@EndUserText.label: 'BW: SD Position calculation'\n\ndefine view<\/strong> ZC_SD_POS_CALC as<\/strong>\n\nselect from<\/strong> \/b1h\/ad_sd167 as<\/strong> allocations\n\n inner join<\/strong> \/bic\/ayscd06d017 as<\/strong> deliveries\n\n on<\/strong> deliveries.vbeln = allocations.doc_number\n\n and<\/strong> deliveries.posnr = allocations.s_ord_item\n\n{<\/strong>\n\n allocations.doc_number,\n\n allocations.s_ord_item,\n\nmax(<\/strong> deliveries.mcex_i_lfdat )<\/strong> as<\/strong> lastActualDelivery\n\n }<\/strong>\n\ngroup by<\/strong> allocations.doc_number, allocations.s_ord_item<\/code><\/pre>\n\n\n\nIm Anschluss erweitern wir nun die (bestehende) Endroutine in der Transformation zur Beladung der Positionen:<\/p>\n\n\n\n
...\n\n SELECT * FROM zc_sd_pos_calc\n\n INTO TABLE @DATA(lt_sdposcalc)\n\n FOR ALL ENTRIES IN @result_package\n\n WHERE doc_number = @result_package-doc_number\n\n AND s_ord_item = @result_package-s_ord_item.\n\n LOOP AT result package ASSIGNING <result_fields>.\n\n READ TABLE lt_sdposcalc ASSIGNING FIELD-SYMBOL(<ls_sdposcalc>)\n\n WITH KEY doc_number = <result_fields>-doc_number\n\n s_ord_item = <result_fields>-s_ord_item.\n\n IF sy-subrc = 0.\n\n <result_fields>-\/bic\/zsdllfdat = <ls_sdposcalc>-lastActualDelivery.\n\n ENDIF.\n\n ENDLOOP.\n\n ...<\/code><\/pre>\n\n\n\nBleiben Sie dran, es bleibt weiterhin spannend!<\/h2>\n\n\n\n
Sie sollten aus dem Beitrag mitnehmen, dass CDS ein m\u00e4chtiges Tool in der Hand eines jeden ABAP-Entwicklers<\/strong> sein kann, sowie einen ersten Einblick in den m\u00f6glichen Einsatz im BW-Umfeld im Speziellen.<\/p>\n\n\n\nIm zweiten Beitrag<\/a> dieser kleinen Reihe beleuchten wir die weiteren Anwendungsf\u00e4lle anhand kleiner Beispiele n\u00e4her. Somit steigen Sie tiefer in die Thematik der oben erw\u00e4hnten Anwendungsf\u00e4lle: CDS als Grundlage des technischen Contents und CDS als virtuelles Modell in der BW-Modellierung ein.<\/p>\n\n\n\n
\n\n\n\nSchon vom Blogbeitrag meines Kollegen geh\u00f6rt? <\/strong>Er zeigt Ihnen gerne mit SAP S\/4HANA Embedded Analytics den Einstieg in Ihr Realtime Reporting<\/a> und in seiner Fortsetzung vertieft er das Realtime Reporting mit kundeneigenen VDMs<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Bei der Anwendung von Core Data Services im SAP Business Warehouse Umfeld begegnen Ihnen h\u00e4ufig vier Anwendungsf\u00e4lle. In Teil 1 dieser Blogreihe stellen wir Ihnen zwei dieser Anwendungsf\u00e4lle genauer vor.<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":2161,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[25,4,47,7],"tags":[18,3,19],"class_list":["post-233","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analysen","category-branchen","category-branchenuebergreifend","category-prozesse","tag-business-analytics","tag-sap","tag-sap-data-warehouse"],"acf":[],"yoast_head":"\n
ABAP Core Data Services Views im SAP BW<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"In unserer Blogreihe stellen wir Ihnen Ideen zum Einsatz von Core Data Services (CDS) in der BW-Modellierung vor.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.orbis-group.com\/de-de\/blog\/prozesse\/analysen\/einsatz-abap-core-data-services-view-1\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"ABAP Core Data Services Views im SAP BW oder BW\/4HANA\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In unserer Blogreihe stellen wir Ihnen Ideen zum Einsatz von Core Data Services (CDS) in der BW-Modellierung vor.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.orbis-group.com\/de-de\/blog\/prozesse\/analysen\/einsatz-abap-core-data-services-view-1\/\" \/>\n<meta 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SAP Business Warehouse und Portal Umfeld. Zudem besitzt er Branchenkenntnisse in Automotive, im Maschinenbau sowie in Energie-Dienstleistungen. ABAP Core Data Services Views im SAP BW oder BW\/4HANA sowie die Bereiche SAP BTP, Fiori, SAP BW\/4HANA und SAP S\/4 Embedded Analytics geh\u00f6ren zu seiner umfangreichen Fachkompetenz. Bis 2024 hat er bei der ORBIS SE als BU Manager SAP Analytics gearbeitet und die Abteilung SAP Business Analytics geleitet. In seiner Freizeit genie\u00dft er die Zeit in der Natur beim Wandern und Klettern. 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Was sind ABAP Core Data Services?<\/h2>\n\n\n\n
CDS (Core Data Services) ist eine DDL-Sprache im SAP Umfeld<\/strong>. In dieser Reihe werden wir uns ausschlie\u00dflich mit den CDS-Views besch\u00e4ftigen. Diese erm\u00f6glichen die Erstellung von komplexen SQL-Views im ABAP-Umfeld<\/strong>, hierbei verwenden CDS eine erweiterte Syntax von OpenSQL<\/strong> inklusive z.B. Funktionsaufrufe, Berechnungen und Case-Anweisungen. Generell steht die M\u00f6glichkeit CDS-Views zu verwenden ab dem SAP Basis Release 7.40 zur Verf\u00fcgung.<\/p>\n\n\n\n Die h\u00e4ufigste Anwendung von CDS-Views im BW-Umfeld ist das Erstellen von BW-DataSources per CDS<\/strong>. Dies bietet die M\u00f6glichkeit auf einfachem Weg kundeneigene Extraktoren<\/strong> mit umfangreicher Business Logik aufzubauen. Hierzu werden im Quellsystem CDS-Views wie oben beschrieben angelegt und mit der notwendigen Logik (Berechnungen & Filterung) versehen.<\/p>\n\n\n\n Um einen CDS f\u00fcr die Extraktion durch das BW freizuschalten, ben\u00f6tigt der CDS-View eine zus\u00e4tzliche Annotation @Analytics.dataExtraction.enabled: true im Kopf des CDS-Views. Zu ber\u00fccksichtigen hierbei ist allerdings, dass diese Annotation erst ab Basis-Release 7.50 SP5 verf\u00fcgbar ist. Sollten Sie dieses Release noch nicht in Ihrem Quellsystem aufsetzen, m\u00fcssen Sie einen \u201ekleinen\u201c Umweg \u00fcber einen zus\u00e4tzlichen generischen Extraktor gehen (siehe weiter unten).<\/p>\n\n\n\n Weiterhin ist empfohlen auch die Datenkategorie (Stamm-\/Bewegungsdaten oder Texte) zu definieren. Dies kann \u00fcber die Annotationen @Analytics.dataCategory und @ObjectModel.dataCategory geschehen.<\/p>\n\n\n\n Im Beispiel definiere ich einen Bewegungsdaten CDS-View zur Extraktion von Auftragsr\u00fcckmeldungen<\/strong>. Wie in vielen Tabellen im SAP System sind hier die Anlage- und \u00c4nderungsdatum getrennt gespeichert. Um einen einfachen Weg f\u00fcr die \u201eDelta\u201c-Extraktion zu bieten habe ich in diesem Beispiel beide Daten in ein \u201eDelta-Datum\u201c \u00fcberf\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n Das Zusammenf\u00fchren der Daten in ein Datum hat nun einen sehr gro\u00dfen Vorteil im Beladungsprozess des BW-Systems da in diesem Fall ein Filtern oder generisches Delta ohne Probleme aufgebaut werden kann.<\/p>\n\n\n\n Um ein generisches Delta direkt \u00fcber CDS<\/strong> der BW-Beladung<\/strong> anbieten zu k\u00f6nnen, bietet SAP eine weitere Annotation an. In diesem Beispiel habe ich die Annotation @Analytics.dataExtraction.delta.byElement verwendet, welche ein Delta \u00fcber Timestamp- oder Datumsfeld erm\u00f6glicht. Das CDS-Framework bietet weitere Deltaverfahren und M\u00f6glichkeiten, auf welche ich in diesem Beitrag allerdings nicht weiter eingehen m\u00f6chte.<\/p>\n\n\n\n Nachdem wir nun den Extraktor \u00fcber CDS angelegt haben, kann dieser vom BW-System konsumiert werden. Hierf\u00fcr ist im BW ein neues Quellsystem vom Typ \u201eODP \u2013 ABAP CDS Views\u201c<\/strong> zu definieren und anzubinden. Ist dieser Schritt geschehen k\u00f6nnen Sie den CDS-Extraktor wie gewohnt in das BW-System einbinden und in den Ladeprozess integrieren.<\/p>\n\n\n\n Ein weiterer m\u00f6glicher Einsatz von CDS in Extraktionen ist die Verwendung von CDS als Datenbasis von \u201eherk\u00f6mmlichen\u201c generischen Extraktoren (Transaktion RSO2). Sollte beispielsweise das Quellsystem noch nicht das notwendige Basis-Release besitzen oder der Extraktor ist bereits in diverse Datenfl\u00fcsse integriert, so kann dies einen sinnvollen Workaround<\/strong> f\u00fcr die Integration von CDS in die Integration bieten. Gerade wenn f\u00fcr einen bereits bestehenden Extraktor Performance-Probleme im Customer-Exit auftreten k\u00f6nnen CDS zur Optimierung sehr gut eingesetzt werden.<\/p>\n\n\n\n Auch in diesem Szenario bleiben wir bei der Extraktion von Auftragsr\u00fcckmeldungen. Die Annahme hierbei ist, dass das Quellsystem noch auf einem 7.4 Basis-Release ist und noch keine Annotationen verwendet werden k\u00f6nnen, oder vielleicht auch BW-System kein neuer Quellsystemtyp angelegt werden kann.<\/p>\n\n\n\n Hierf\u00fcr definieren wir analog dem CDS-View oben die R\u00fcckmeldedaten, allerdings ohne die BW-spezifische Annotationen zur Extraktion.<\/p>\n\n\n\n Im n\u00e4chsten Schritt \u00f6ffnen wir die Transaktion \u201eGenerische DataSource pflegen\u201c (RSO2)<\/strong> und legen einen neuen Extraktor ZBW_AFRU auf Basis des vom CDS bereitgestelltem Datenbankviews an.<\/p>\n\n\n\n Auch in diesem Fall ist es m\u00f6glich ein generisches Delta \u00fcber die berechnete Spalte DeltaDate zu erstellen.<\/p>\n\n\n\n H\u00e4ufig werden in komplexen BW -Transformationen verschiedenste Berechnungen auf unterschiedlichen Aggregationsstufen schon w\u00e4hrend der Transformation ben\u00f6tigt, um Daten korrekt zu filtern<\/strong> oder in der Transformation mit weiteren Daten zu konsolidieren. Diese Logik vollst\u00e4ndig \u00fcber ABAP abzubilden, f\u00fchrt zu un\u00fcbersichtlichen \u2013 trotz HANA \u2013 inperformanten Transformationen. Eine Abhilfe kann hierbei das Auslagern des Sammelns und Aggregierens von Grunddaten<\/strong> f\u00fcr die Business Logik in separate CDS-Views schaffen. Dieses Szenario kann gerade bei BW\/4HANA Migrationen eingesetzt werden, um Transformationen mit minimalem Aufwand zu beschleunigen, ohne die gesamte Business Logik auf HANA-Script umstellen zu m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n Ein Umstieg auf HANA-Transformationen und AMDP-Routinen kann hierbei bereits die Performance deutlich verbessern<\/strong>, allerdings f\u00fchrt dies dennoch schnell zu \u201eaufgebl\u00e4hten\u201c Transformationen.<\/p>\n\n\n\n In diesen F\u00e4llen ist es anzuraten die f\u00fcr die Berechnung notwendigen Daten (Stammdaten und zus\u00e4tzliche Bewegungsdaten au\u00dferhalb des aktuellen Datenflusses) in vorgefertigten CDS-Views bereits vorzubereiten, sodass in der Transformation \u201enur\u201c die Transformationslogik implementiert werden muss.<\/p>\n\n\n\n Diese Vorgehensweise bietet zus\u00e4tzlich die M\u00f6glichkeit das bereits aufbereitete Daten in mehreren Transformationen wiederverwendet werden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n Im Folgenden m\u00f6chte ich Ihnen exemplarisch ein vereinfachtes Beispiel f\u00fcr eine schnelle Integration von Vorberechnungen in bestehende Transformation<\/strong> aufzeigen. Hierf\u00fcr nehmen wir als UseCase an, dass wir bereits eine bestehendes Datenmodell und Datenfluss f\u00fcr SD-Auftragspositionen besitzen. Das Datenmodell f\u00fcr die Positionen ist um das Datum der letzten Lieferung je Position zu erweitern. <\/p>\n\n\n\n Dazu legen wir im ersten Schritt einen kleinen CDS zum Ermitteln des letzten Lieferungsdatums je Position an.<\/p>\n\n\n\n Im Anschluss erweitern wir nun die (bestehende) Endroutine in der Transformation zur Beladung der Positionen:<\/p>\n\n\n\n Sie sollten aus dem Beitrag mitnehmen, dass CDS ein m\u00e4chtiges Tool in der Hand eines jeden ABAP-Entwicklers<\/strong> sein kann, sowie einen ersten Einblick in den m\u00f6glichen Einsatz im BW-Umfeld im Speziellen.<\/p>\n\n\n\n Im zweiten Beitrag<\/a> dieser kleinen Reihe beleuchten wir die weiteren Anwendungsf\u00e4lle anhand kleiner Beispiele n\u00e4her. Somit steigen Sie tiefer in die Thematik der oben erw\u00e4hnten Anwendungsf\u00e4lle: CDS als Grundlage des technischen Contents und CDS als virtuelles Modell in der BW-Modellierung ein.<\/p>\n\n\n\n Schon vom Blogbeitrag meines Kollegen geh\u00f6rt? <\/strong>Er zeigt Ihnen gerne mit SAP S\/4HANA Embedded Analytics den Einstieg in Ihr Realtime Reporting<\/a> und in seiner Fortsetzung vertieft er das Realtime Reporting mit kundeneigenen VDMs<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Bei der Anwendung von Core Data Services im SAP Business Warehouse Umfeld begegnen Ihnen h\u00e4ufig vier Anwendungsf\u00e4lle. In Teil 1 dieser Blogreihe stellen wir Ihnen zwei dieser Anwendungsf\u00e4lle genauer vor.<\/p>\n","protected":false},"author":13,"featured_media":2161,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[25,4,47,7],"tags":[18,3,19],"class_list":["post-233","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-analysen","category-branchen","category-branchenuebergreifend","category-prozesse","tag-business-analytics","tag-sap","tag-sap-data-warehouse"],"acf":[],"yoast_head":"\nGrundlegender Aufbau von CDS-Views:<\/h3>\n\n\n\n
@AbapCatalog.sqlViewName: 'ZPHELLOWORLD' -- SQL-Viewname (SE11)\n\n@AbapCatalog.compiler.compareFilter: true\n\n@AbapCatalog.preserveKey: false\n\n@AccessControl.authorizationCheck: #CHECK\n\n@EndUserText.label: 'Hello World' -- Anzeigename\n\ndefine view<\/strong> ZP_HELLO_WORLD as<\/strong>\n\nselect from<\/strong> t000 -- Basistabelle\n\n{ <\/strong>\n\n -- Deklaration der Felder\n\n 'Hello World' as spalte_1,\n\n logsys,\n\n left(logsys, 3) as sid -- Erste 3 Stellen des logischen Systems\n\n}<\/code><\/pre>\n\n\n\nUseCase 1: CDS als BW DataSource<\/h2>\n\n\n\n
@AbapCatalog.sqlViewName: 'ZDBW_AFRU'\n\n@AbapCatalog.compiler.compareFilter: true\n\n@AbapCatalog.preserveKey: false\n\n@AccessControl.authorizationCheck: #CHECK\n\n@EndUserText.label: 'Extraktion AFRU'\n\n@Analytics: {\n\n dataCategory: #FACT, \n\n dataExtraction: {\n\n enabled: true,\n\n delta: {\n\n byElement: {\n\n name: 'DeltaDate'\n\n }\n\n }\n\n }\n\n}\n\ndefine view<\/strong> ZD_BW_AFRU as<\/strong>\n\nselect from<\/strong> AFRU\n\n{<\/strong> \n\n key<\/strong> MANDT,\n\n key<\/strong> RUECK,\n\n key<\/strong> RMZHL,\n\nAUFNR,\n\n VORNR,\n\n CASE WHEN<\/strong> AFRU.LAEDA = '00000000' THEN<\/strong> AFRU.ERSDA\n\n ELSE<\/strong> AFRU.LAEDA\n\n END AS<\/strong> DeltaDate,\n\n BUDAT,\n\n \u2026\n\n}<\/strong><\/code><\/pre>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nUseCase 2: CDS in BW-Transformationen als Datenrundlage vorgefertigt und wiederverwendbar<\/h2>\n\n\n\n
Zum Schluss ein kleines Praxisbeispiel zur Verwendung vorgefertigter Daten aus CDS in ABAP Transformation<\/h2>\n\n\n\n
@AbapCatalog.sqlViewName: 'ZCSDPOSCALC'\n\n@AbapCatalog.compiler.compareFilter: true\n\n@AbapCatalog.preserveKey: false\n\n@AccessControl.authorizationCheck: #NOT_REQUIRED\n\n@EndUserText.label: 'BW: SD Position calculation'\n\ndefine view<\/strong> ZC_SD_POS_CALC as<\/strong>\n\nselect from<\/strong> \/b1h\/ad_sd167 as<\/strong> allocations\n\n inner join<\/strong> \/bic\/ayscd06d017 as<\/strong> deliveries\n\n on<\/strong> deliveries.vbeln = allocations.doc_number\n\n and<\/strong> deliveries.posnr = allocations.s_ord_item\n\n{<\/strong>\n\n allocations.doc_number,\n\n allocations.s_ord_item,\n\nmax(<\/strong> deliveries.mcex_i_lfdat )<\/strong> as<\/strong> lastActualDelivery\n\n }<\/strong>\n\ngroup by<\/strong> allocations.doc_number, allocations.s_ord_item<\/code><\/pre>\n\n\n\n...\n\n SELECT * FROM zc_sd_pos_calc\n\n INTO TABLE @DATA(lt_sdposcalc)\n\n FOR ALL ENTRIES IN @result_package\n\n WHERE doc_number = @result_package-doc_number\n\n AND s_ord_item = @result_package-s_ord_item.\n\n LOOP AT result package ASSIGNING <result_fields>.\n\n READ TABLE lt_sdposcalc ASSIGNING FIELD-SYMBOL(<ls_sdposcalc>)\n\n WITH KEY doc_number = <result_fields>-doc_number\n\n s_ord_item = <result_fields>-s_ord_item.\n\n IF sy-subrc = 0.\n\n <result_fields>-\/bic\/zsdllfdat = <ls_sdposcalc>-lastActualDelivery.\n\n ENDIF.\n\n ENDLOOP.\n\n ...<\/code><\/pre>\n\n\n\nBleiben Sie dran, es bleibt weiterhin spannend!<\/h2>\n\n\n\n
\n\n\n\n