BW / 4HANA es una evolución de BW que está completamente optimizada y adaptada a SAP HANA. El código BW / 4HANA solo puede ejecutarse en SAP HANA ya que está entretejido con los motores y bibliotecas de SAP HANA. La parte ABAP es varios millones de líneas de código más pequeñas en comparación con BW-on-HANA. No hay ninguna carga para permanecer, por ejemplo, dentro de un determinado “alcance de denominador común” de SQL, como SQL92 u OpenSQL, pero puede optar por cualquier combinación óptima con lo que ofrece la plataforma SAP HANA. Este último es especialmente importante ya que se extiende al mundo del big data a través de SAP HANA VORA, un activo que BW / 4HANA utilizará en gran medida.
Entonces, ¿cuáles son los principales puntos de venta de BW / 4HANA? ¿Cuáles son los “temas” u “objetivos” que impulsarán la evolución de BW / 4HANA? Aquí están:
Sencillez
Dependiendo de cómo se cuente, BW ofrece de 10 a 15 tipos de objetos diferentes (bloques de construcción como infocubos, multiproviders) para construir un almacén de datos. En BW / 4HANA, solo habrá 4 que sean al menos tan expresivos y potentes como los 15. Los bloques de construcción de BW / 4HANA son más versátiles. Ahora se pueden construir modelos de datos con menos bloques de edificios sin comprometer la expresividad. Por lo tanto, serán más fáciles de mantener, por lo tanto, más flexibles y menos propensos a errores. Los modelos existentes pueden mejorarse, ajustarse y, por lo tanto, mantenerse vivos durante un período más largo que va más allá del alcance inicial.
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Otro gran activo de BW / 4HANA es que sabe qué tipo de datos se encuentra en qué tabla. De esa información, puede derivar automáticamente qué datos necesitan estar en la tienda en caliente (memoria) y qué datos se pueden poner en la tienda en caliente (disco o RAM no volátil) para obtener un uso más económico del hardware subyacente. Esto es exclusivo de BW / 4HANA en comparación con los almacenes de datos hechos a mano que requieren también una administración hecha a mano, es decir, implementada específicamente para el ciclo de vida de los datos.
Franqueza
BW / 4HANA, como BW, ofrece un enfoque administrado para el almacenamiento de datos. Esto significa que se ofrecen plantillas prefabricadas (bloques de construcción) para construir un almacén de datos de una manera estandarizada. El último ofrece enormes oportunidades para optimizar los modelos resultantes para SAP HANA en lo que respecta al rendimiento, la huella y el ciclo de vida de los datos. A diferencia del BW clásico, es posible desviarse de este enfoque estándar siempre que sea necesario y apropiado. Por un lado, los modelos y datos BW / 4HANA se pueden exponer como vistas de SAP HANA a las que se puede acceder a través de SQL estándar. Por lo tanto, la seguridad de BW / 4HANA no se ve comprometida por parte de esas vistas de SAP HANA. Por otro lado, cualquier tipo de tabla o vista de SAP HANA se puede incorporar fácil y directamente en BW / 4HANA. Por lo tanto, no es necesario replicar los datos. Ambas capacidades significan que BW / 4HANA se combina con y complementa cualquier enfoque de almacenamiento de datos SQL nativo.
Interfaces de usuario modernas
BW / 4HANA ofrecerá IU modernas para el modelado de datos, administración, monitoreo que se ejecutan en SAP HANA Studio o en un navegador. A medio plazo, la GUI de SAP se volverá obsoleta a ese respecto. Del mismo modo, la sala de juntas digital de SAP, SAP BusinessObjects Cloud, Lumira, Analysis para Office y Design Studio serán la combinación perfecta como clientes analíticos sobre BW / 4HANA.
Alto rendimiento
El excelente desempeño ha estado en el corazón de BW desde la llegada de SAP HANA. Como se explicó anteriormente, BW / 4HANA estará libre de cualquier carga y aprovechará cualquier acceso óptimo a SAP HANA, que será especialmente interesante en el contexto de los escenarios de big data, ya que SAP HANA VORA ofrece un “puente” altamente optimizado entre los mundos de SAP. HANA (RDBMS) y Hadoop / SPARK (procesamiento distribuido en un sistema de archivos). La mayoría de los clientes requieren mejorar y complementar los almacenes de datos existentes con escenarios que abordan categorías de datos que van más allá de los datos de los procesos comerciales (OLTP) tradicionales, es decir, datos generados por máquina (IoT) e información de origen humano (redes sociales).
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