SAP Datasphere – Les Spaces – Cas d’usage

Un peu de contexte Business

Dans cet article, nous allons présenter un cas d’usage des spaces de SAP DWC
Un peu de contexte Business
Vous êtes responsable des achats chez un fabricant de meubles.
En fin stratège que vous êtes, vous ne prenez pas le risque de mettre tous vos œufs dans le même panier lorsqu’il s’agit d’achat de MP. En d’autres termes, vous diversifiez vos sources d’approvisionnement que ça soit en termes de fournisseurs et de pays d’approvisionnement.
Néanmoins, vous n’échappez pas à la règle qui veut que vous vous approvisionniez chez le plus intéressant.
Et il se trouve que pour le bois (principale MP composant de vos meubles), il est difficile de faire mieux que ce que propose un très vaste pays qui se trouve tout à l’Est.
Arrive un jour où un évènement à portée mondiale éclate. Ce pays entre en conflit avec son voisin de l’Ouest et forcément, des conséquences sur l’économie mondiale se font ressentir.
Votre entreprise n’y échappe pas.
Vos approvisionnements en bois prennent du retard, son cout de revient explose du fait du rallongement des transports, et enfin des consignes gouvernementales incitent fortement à ne plus s’approvisionner depuis ce pays.
(Toute ressemblance avec une situation connue n’est que pure coïncidence)
Vous êtes contraints de rapidement faire appel à d’autres fournisseurs.
Dieu merci, votre carnet d’adresse est suffisamment bien garni pour arriver à faire en sorte que tous se précipitent pour vous communiquer leurs tarifs. L’ultime étape est donc d’identifier l’impact sur vos coûts de revient afin d’être en mesure de prendre des décisions opérationnelles très très rapidement, mais aussi stratégiques telles que : retirer certaines références du catalogue, changer de type de bois sur une catégorie d’article afin d’en réduire l’impact sur le prix de vente, ou pourquoi pas (soyons fous !), remettre au gout du jour l’idée de racheter une filiale exportatrice au Brésil ?!

Un peu de contexte IT

Vous disposez d’outils permettant aujourd’hui de décomposer le cout de revient des produits de votre catalogue.
Vous avez à votre disposition les derniers tarifs fraichement reçus.
Le défi est d’arriver à intégrer de manière simple et rapide cette tarification à la décomposition de vos articles.
Bien souvent, lorsque l’on veut faire ça d’une façon précise. Cela relève du parcours de l’impossible si l’on intègre l’IT à notre problématique. Néanmoins, cela est nécessaire.
Quels sont les blocages auxquels nous sommes confrontés dans un fonctionnement traditionnel ?
-Incapacité de l’IT à se mobiliser dans les temps souhaités
-Trop de procédures de type expression de besoin, ateliers, rédactions de CR, décisions à prendre, …
-Impacts sur la solution existante
-Temps nécessaires à la mise en œuvre
-etc etc.
La solution serait que vous (Métier) ayez la main sur la donnée et disposiez d’un univers vous permettant de reproduire cette problématique.

SAP Datasphere – les « spaces » – une solution orientée besoin Métier

Dans son dernier outil de datawarehousing (Datasphere), SAP a mis en œuvre un « objet » appelé « space ». Cet objet a pour utilité de créer des environnements de travail virtuels à l’intérieur desquels, seuls les utilisateurs ayant des autorisations peuvent y accéder. Comme partout ailleurs, il existe différents droits en fonction de ce qu’il est permis de faire ou non.
Sans space, il n’est pas possible de commencer à travailler avec Datasphere.
Grâce aux éléments de configuration de spaces, SAP Datasphere permet de :

-donner de l’autonomie aux Métiers
-tout en préservant la sécurité des modèles.

Voyons ici une configuration qui vous permettra en tant que responsable des achats à vous aider à rapidement visualiser l’impact de ces nouveaux tarifs sur vos couts de production.

1. Administration

Comme son nom l’indique, celui-ci sera dédié à tout ce qui concerne l’administration de la solution, et sera accessible à une population très restreinte, plutôt IT/Admin. En tant que Métier, vous n’y aurez logiquement pas accès.

2. Acquisition

Cet univers aura comme utilité d’aller lire/charger toutes les données depuis vos systèmes source. Aucune transformation, aucune modélisation, aucune action particulière, si ce n’est, sélectionner les sources de données que nous souhaitons consulter.
Des données que l’on lira au travers de tables distantes (lecture en temps réel) ou table locales (réplication des données dans Datasphere) devront ensuite être partagées avec un space qui aura un rôle bien précis. En tant que Métier, vous n’aurez toujours pas accès à ce space étant donné que celui-ci concerne l’ensemble des domaines. Une gestion centralisée et maitrisée par l’IT/BI est donc nécessaire.

3. Propagation

Un espace dans lequel une approche de modélisation est menée au sein du data builder. En passant par de la normalisation, la création de vues, de la sémantique technique, de la modélisation de flux, de l’agrégation etc.
Le but de cet espace étant de commencer à rendre la donnée intelligible pour ensuite la rendre accessible (en lecture) aux domaines (donc à une population ciblée) concernés.
En tant que Métier, vous ne serez toujours pas concernés puisque pour la même raison que le space Acquisition, celui-ci est toujours centralisé.
Patience…le prochain sera le vôtre 😉

4. Métier

A chaque domaine son espace. Dans chacun de ses domaines, on accède uniquement aux données qui nous concernent directement. Quant aux données transversales ; elles sont bien entendues partagées avec l’ensemble des espaces.
Dans ce space, vous serez totalement autonomes puisque vous pourrez manipuler vos données comme vous le souhaitez, à savoir :

  • Personnaliser des (nouveaux) jeux de données (en masquant par exemple tout ce qui vous n’est d’aucune utilité),
  • Créer vos propres KPIs
  • Enrichir les données qui viennent de vos systèmes sources en y intégrant vos propres données
  • C’est ici que vous ajouterez les derniers tarifs reçus de chez vos fournisseurs
  • Intégrer votre propre sémantique qui saura parler à vos utilisateurs
  • Définir comment vous souhaitez gérer le contrôle d’accès aux données
  • Etc…

Illustration du découpage des spaces:

Soyons concret !

Maintenant que l’on a compris comment est-ce que l’on peut organiser ses spaces, voyons à présent comment cela s’opère dans le contexte que nous avons présenté ici.

Pour rappel : Nous aimerions connaitre l’impact des tarifs de bois proposés par nos fournisseurs, sur nos couts de production.

Comme vu précédemment, en tant que membre du département Achat, nous n’interviendrons qu’au sein de l’espace qui nous a été réservé, à savoir le « ACHAT/APPR. »

Pour des raisons de sécurité, et de partage des rôles au sein des équipes, un membre des achats aura en charge d’intégrer le fichier des prix dans SAP DWC, à partir de l’application Data-Builder. Le Data-Builder est la partie théoriquement technique, mais en ce qui concerne l’intégration d’un fichier plat, elle est à la portée de tous.

Revenons-en à la personne qui chargera le fichier plat. Son unique responsabilité sera celle-ci. Et grâce au rôle qui lui sera affecté, il pourrait n’avoir accès à aucune autre action.

Il existe environ 7 rôles standards dans SAP DWC. Si aucun des rôles ne convient aux autorisations que vous souhaitez accorder à un ou des utilisateurs, sachez qu’il est tout à fait possible de créer des rôles personnalisés.

Les tarifs sont à présent à disposition (en lecture) à tous les membres de l’espace « ACHAT/APPR. », et éventuellement aux membres d’autres espaces si vous décidez de partager les informations avec d’autres départements.

Rappelons qu’il est possible d’ajouter un contrôle d’accès aux données (DAC) ; ce qui permet de garder la maitrise de ce que l’on souhaite partager et à qui on souhaite le partager.

Toujours au sein de votre département (toujours donc au sein de votre espace Datasphere), un des membres de votre équipe aura la main pour customiser vos sets de données.

Dans l’application Business-Builder cette fois-ci. Celle réservée aux utilisateurs métiers.

C’est ici que tout va s’effectuer.


A partir de vues de données qui vous seront mises à disposition dont la provenance est votre système source + la table des tarifs fraichement intégrée, il suffira de :
-Créer un 1er modèle de faits contenant la décomposition actuelle du cout de revient des articles
-Filtrer la vue en ignorant les couts des Matières Premiers
-Renommer les champs en langage métier
-Créer un 2nd modèle de fait contenant uniquement les nouveaux tarifs
-Renommer les champs en langage métier
-Créer un modèle de consommation
-Joindre vos 2 modèles de fait précédemment créés
-Créer un nouveau KPI (cout de revient) qui sommera les couts de vos 2 modèles de fait
-Créer une perspective
-Sélectionner les champs et calculs qui seront mis à disposition de notre utilisateur final au sein de l’outil de reporting
-Ajouter le contrôle d’accès aux données (Optionnel)
-Sélectionner la dimension qui servira d’élément de restriction d’accès aux données

C'est terminé !

Vous pouvez à présent visualiser dans votre outil de reporting, le résultat de l’intégration de ces nouveaux tarifs.

Conclusion:

Grâce à l’organisation de spaces présentés ici :

-vous avez été autonomes
-vous avez gagné en réactivité
-vous n’avez dérogé à aucune règle de sécurité
-vous avez customisé vos jeux de données comme vous l’entendez
-vous avez gardé la maitrise des données qui vous appartiennent

SAP Datasphere – BW Bridge

SAP Datasphere, tirer profit de BW et BW/4 grâce au BW BRIDGE

La stratégie SAP en matière d’entrepôt de données à des fins analytiques est basée sur le cloud. La solution mise à disposition par SAP se nommait SAP DataWarehouseCloud (DWC) Très original n’est-ce pas ? 😉(une petite mise à jour, ça s’appelle maintenant Datasphere!)

A l’heure actuelle, bien que très bien fourni en termes de fonctionnalités, Datasphere ne propose pas encore l’intégralité de ce que peut contenir un BW mais s’étoffe à mesure que la solution muri.

Et en attendant que ça soit le cas, aussi bien pour les organisations ayant déjà capitalisé sur du BW (classique ou BW/4) que pour celles souhaitant profiter des fonctionnalités de BW, SAP met à disposition une passerelle permettant de lire une multitude d’objets BW, destinés à être exploités dans Datasphere.

Comment est-ce que fonctionne BW BRIDGE pour SAP Datasphere ?

La conversion:

Qu’entendons nous par conversion ?

De la même manière que lorsque l’on souhaite faire évoluer un BW classique vers un BW/4, pour que DWC puisse lire le contenu d’un BW (ou BW/4), il faut exécuter une séquence de conversion. Il existe plusieurs méthodes et celles qui concernent BW Bridge se nomment la « remote conversion » et la « shell conversion ».

Le principe étant de transformer des objets obsolètes en objets pérennes. (ex : les InfoCubes deviennent des Advanced DSO) afin de pouvoir en lire le contenu.Ce qui va différencier ces 2 méthodes est que la Shell Conversion ne va traiter que les métadonnées, tandis que la Remote Conversion ira en plus, transférer les données vers un repository.

Outils et solutions:

Outre-passons les aspects de connexion des différents systèmes.

I) IDE

Nous allons retrouver le bon vieil Eclipse au sein duquel 2 instances viendront s’ajouter :

Une instance qui contiendra un projet BW (Bridge) Modeling tool : Toute la modélisation qui aura été convertie s’y retrouvera.

Une instance ADT (ABAP project tools) afin d’étendre les capacités de modélisation;

II) Administration

SAP BW Bridge cockpit
Une interface UI5 permettant d’administrer les données ainsi que les processus de chargement

ABAP Admin UI:

Accéder aux données du BW Bridge dans SAP DWC:

 

Une fois dans DWC, un space dédié au BW bridge sera mis à disposition afin d’y héberger exclusivement le contenu du projet BW Bridge. L’accès au repository via l’application data-builder de Datasphere permettra d’interroger tous les objets de type datastore.

Le seul mode de lecture autorisé est le mode « remote table », qui consiste à lire les tables à distance. Autrement dit, le transfert physique de données n’est pas permis.

Cela étant, rien n’empêche de partager la table distante avec un autre space, pour ensuite réaliser un flux de donnée qui alimentera une table locale.

Vous l’aurez compris, la consommation des données en provenance du BW bridge se fait après le partage avec d’autres spaces. La création de tables, vues, modèle relationnel etc se feront directement à l’intérieur des spaces qui bénéficieront de ce partage.

Quels bénéfices tirer de BW Bridge de Datasphere ?

Une implémentation accélérée. Et qui dit gain de temps, dit économie ! : En effet, grâce au BW Bridge, vous disposez du Business Content BI, prêt à l’emploi, aligné avec les processus métier de S/4 et ECC. Avec à la clé, plus de 11.300 objets prêts à l’emploi au moment où est écrit cet article !

Disposer de fonctionnalités techniques complexes telles que les transformations, routine, etc. : Un atout qui permettra de personnaliser davantage et répondre avec plus de précisions aux besoins de l’entreprise.

Un système source qui ne souffrira pas de multiples opérations d’extraction de la donnée. En effet, il s’agira de (décom-)missionner BW au profit de Datasphere, afin d’éviter toute surcharge inutile.

Conclusion:

Migrer vers SAP Datasphere pour les utilisateurs SAP BW n’est pas du tout un problème. Au contraire !

SAP, grâce à son outil de conversion, offre un moyen d’opérer dans la durée. Ainsi, il est plus facile de garder la maitrise de son système décisionnel. Avec en plus des compétences BW qui ne deviendront pas obsolètes du jour au lendemain ; puisqu’elles continueront d’assurer l’activité BW tout en montant en compétence sur Datasphere.

SAP Datasphere – Principales caractéristiques

SAP Datasphere (précédemment Data Warehouse Cloud ou DWC) est une plate-forme d’entreposage de données basée sur le cloud qui permet aux utilisateurs IT et/ou Métier de créer, déployer et gérer rapidement et facilement des entrepôts de données. Nous vous présentons ici un aperçu des principales caractéristiques.

1.Modélisation

SAP Datasphere Cloud fournit un outil graphique de modélisation des données qui permet aux utilisateurs de concevoir et de créer facilement des modèles de données.

2.Intégration

La plate-forme prend en charge diverses méthodes d’intégration de données, y compris le chargement par batch et la lecture en temps réel, pour permettre aux utilisateurs d’importer des données provenant de diverses sources, telles que des bases de données, des fichiers et des applications.

3.Transformation

SAP Datasphere fournit une gamme d’outils et de fonctions pour la transformation des données, notamment le nettoyage des données, le mappage des données, pour permettre aux utilisateurs de préparer et de transformer les données pour l’analyse.

4.Sécurité

SAP Datasphere offre des fonctions de sécurité robustes, notamment le chiffrement des données, l’authentification des utilisateurs et le contrôle d’accès, pour protéger les données contre les accès non autorisés et garantir la conformité relatives aux réglementations en matière de confidentialité.

5.Evolutivité

La plate-forme est conçue pour s’adapter aux besoins changeants des organisations. Une architecture ajustée aussi bien aux petits qu’aux grands projets d’entrepôt de données.

6.Connectivité

SAP Datasphere s’intègre de manière transparente à d’autres produits SAP, tels que SAP HANA et SAP S/4HANA, SAP Analytics Cloud ainsi qu’à des systèmes et outils tiers.

SAP Datasphere étant en constante évolution, ce rappel des principales caractéristiques aura certainement l’occasion d’être enrichi.