Detaysoft
GERİ

Embedded Analytics - 1. Bölüm

12 Ocak 2017

blog detay

Ceyhun Alp

Detaysoft SAP İş Zekası Çözüm Mimarı

 

HANA teknolojisi öncesinde gerçek zamanlı raporlama (real-time reporting) denemelerimizi SAP BW tarafında Virtual Provider ve/veya Hybrid Provider kullanarak gerçekleştirmeye çalışıyorduk. Buna rağmen performans noktasında canlı verinin kaynak sistemden getirilmesiyle başlayan ETL süreci sonucunda uzun bekleme süreleri oluşuyordu. Yıllardır en yalın haliyle hayalini kurduğumuz gerçek zamanlı analitik raporlamanın SAP HANA teknolojisi sayesinde gerçek olduğu bir dönemin içerisinde bulunuyoruz.

 

Embedded Analytics Nedir?

Embedded Analytics S/4HANA içerisinde gelen ve ABAP CDS View’lerin çok boyutlu veri modellemesi yaklaşımıyla geliştirilerek verilerin sunumunun sağlandığı analitik çözümler bütünüdür. İçerisinde tıpkı SAP BW için sunulan BI Content gibi iş süreçleri doğrultusunda SAP tarafından modellenmiş ve VDM (Virtual Data Model) adıyla sunulan hazır CDS View içeriği bulunuyor. 

HANA Live ürününün S/4HANA ile birlikte desteklenmeyeceği açıklandıktan sonra Embedded Analytics, CDS altyapısıyla HANA üzerinde bütünleşik bir ürün olarak karşımıza çıktı. Çünkü CDS altyapısı; ABAP, HANA XS, Odata ile REST servislerinin üretimi ve SAP Analitikler için ortak bir geliştirme konsepti olarak konumlandırılmış bulunuyor. HANA Live bir geçiş dönemi içeriğiydi ve misyonunu tamamladı. Ancak, özellikle Smart Data Access (SDA) ya da farklı bir şemada tutulan S/4HANA dışı verinin olduğu senaryolar için Calculation View’ler kullanılmaya devam edecek.

Lojistik modüllerinden Malzeme Yönetimi için SAP tarafından hazırlanmış Embedded Analytics CDS kütüphanesinin bir bölümünü aşağıdaki görselde bulabilirsiniz: 

Mentoring-Match 


HANA'da Gerçek Zamanlı Analitiklerin Gelişimi

HANA’nın ortaya çıkmasıyla beraber bir an önce bu performanstan OLAP yönüyle de faydalanmak için birçok gerçek zamanlı senaryo üretmeye başladık ve aşağıdaki gelişimlerle günümüze ulaştık:

- SLT veya Data Services gibi araçlarla kaynak OLTP sistemden HANA Standalone database üzerinde replikasyon ile alınmış veri üzerine custom raporlama modelleri kurmak

- Business Suite on HANA Senaryoları için direk canlı sistem üzerinde Hana Live Content kullanmak

- BW on HANA ile hibrit modeller üretmek

- S/4HANA ile Embedded Analytics

 

Fiziksel SAP BW Küpleri

SAP BW çözümü gibi veri replikasyonu gerektiren OLAP senaryoları kullanmak gerektiğinde küp tasarımları doğru ve performanslı bir raporlama sistemi için gerekli olan ilk adımdır. Burada veri normalize edilmiş tablolardan oluşan OLTP sisteminden alınarak denormalize bir hale getirilerek BW küplerine aktarılıyor. Minimum kartezyen kayıt üretecek alanları içerecek dimension tasarımları yapılıyor, gerektiğinde line item kullanılarak direk attribute tablosu ile fact tablosu birbiriyle ilişkilendirilir ve ideal bir küp yapısı elde ediliyor. 

Embedded Analytics tarafında ise yapılan tasarım sadece metadata seviyesindedir. Yani HANA Database üzerindeki tablo modellemesiyle ilgilenmiyoruz ve fiziksel olarak veri replikasyonu yapılmıyor. Bu da S/4HANA’nın hem OLAP hem de OLTP yeteneklerinden kaynaklanıyor. Burası gerçekten şimdiye kadar OLAP ve OLTP sistemlerin ayrı konumlandırıldığı bilişim dünyasında etkileyici bir anlam ortaya çıkarıyor. SAP HANA’nın aynı sistem içerisinde OLAP ve OLTP sistemi olarak davranma yeteneğinden detaylı olarak farklı yazılarımızda bahsedeceğiz.

embedded-analytics 

Embedded Analytics Küpleri

Analitik özellikler sağlayan metadatalar ile geliştirme yapılarak multi-dimensional veri modelleri üretiliyor. SAP ABAP CDS altyapısı karşılığıyla belirtecek olursak DDL ve Annotation kullanılarak yazılan view etkinleştirildiğinde çalışma zamanı nesneleri üretiliyor. Üretilen nesneler, ABAP Workbench üzerinde görüntüleyebileceğimiz bir DDL view ile HANA Calculation Engine ve Analytic Engine ile birlikte çalışacak metadatalardır. Bunlar, VDM isminin de gösterdiği gibi sanal veri modellemeleridir. En temel haliyle ifade edersek direk olarak operasyonel tablolar üzerinden okuma yapan, özetleme ve analitik yetenekleri kazandırılmış database view’lerdir.

 

İki Boyutlu & Çok Boyutlu Veri Modelleri

Burada en başta ayrımı yapılması gereken konu klasik join kullanılarak tabloların ilişkilendirildiği CDS View’ler ile Embedded Analytics View’leri arasındaki farkı kavramaktır. İki boyutlu veriler, sadece satır ve sütundan oluşan tablo düzeyindeki veri yapıları olarak gösterilir. Çok boyutlu veri modellerinde ise veri önce boyut ve metrik olarak iki kategoriye ayrılır. Boyutlar verinin nitelikleri, metrikler ise toplanıp özetlenebilir nicel ölçümleridir, yani sayısal alanlardır. İki boyutlu veri her farklı navigasyon adımı için farklı select cümlesi yazmayı gerektirir, çok boyutlu veri ise MDX üreten BI OLAP Araçlar ile metadata’sında belirtilmiş analitik özellikler sunar. Bu metadata da HANA Analytics Engine üzerinde işlenerek son kullanıcıya gösterilir.

 

BI OLAP Araçlar

BI OLAP araçlar ile hedeflenen, analistlerin interaktif olarak çok boyutlu veriyi farklı perspektiflerden inceleyebilmesini sağlayabiliyor.  Bir raporlama aracının OLAP olabilmesi için temelde özetleme, drill-down ve sürükle bırak özelliklerini barındırabilmesi gerekiyor*. Embedded Analytics ile oluşturulan modeller veya sorgular HANA OLAP bağlantısıyla Analysis for Office, Analysis for OLAP, Design Studio, Fiori OAnalysis veya Crystal Reports gibi OLAP bağlantıyı destekleyecen analitik araçlarla çağırılıp görüntülenebiliyor. Ayrıca Embedded Analytics modelleri Bex Sorgu Aracında Transient Infoprovider olarak görüntülenebiliyor ve sorgu tasarımında kaynak bilgi sağlayıcı olarak kullanılabiliyor. Ancak buradaki en çarpıcı gelişmelerden birisi de Bex kullanmadan da Embedded Analytics ile analitik sorguların yapılabilmesidir.

* O'Brien & Marakas, 2011, p. 402-403