{"id":95021,"date":"2020-09-24T19:42:23","date_gmt":"2020-09-24T17:42:23","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/administrirovanie\/ekstrakcziya-dannyh-iz-sap-hcm-v-non-sap-hranilishha-dannyh"},"modified":"2020-09-24T19:42:23","modified_gmt":"2020-09-24T17:42:23","slug":"ekstrakcziya-dannyh-iz-sap-hcm-v-non-sap-hranilishha-dannyh","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/administrirovanie\/ekstrakcziya-dannyh-iz-sap-hcm-v-non-sap-hranilishha-dannyh","title":{"rendered":"Datenextraktion aus SAP HCM in non-SAP-Datenlager","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Wie bekannt ist, bietet die Firma SAP eine umfassende Palette an Software f\u00fcr die Erfassung von Transaktionsdaten sowie f\u00fcr deren Verarbeitung in Analyse- und Berichtssystemen an. Insbesondere stellt die Plattform SAP Business Warehouse (SAP BW) ein Werkzeug zur Speicherung und Analyse von Daten dar, das \u00fcber umfangreiche technische M\u00f6glichkeiten verf\u00fcgt. Trotz all ihrer objektiven Vorteile hat das System SAP BW einen erheblichen Nachteil: die hohen Kosten f\u00fcr die Speicherung und Verarbeitung von Daten, insbesondere bei der Nutzung der Cloud-basierten SAP BW on HANA. <\/p>\n

Was w\u00e4re, wenn wir ein non-SAP und vorzugsweise OpenSource-Produkt als Speicher nutzen? Bei der X5 Retail Group haben wir uns f\u00fcr GreenPlum entschieden. Dies l\u00f6st sicherlich das Kostenproblem, wirft jedoch sofort Fragen auf, die beim Einsatz von SAP BW praktisch standardm\u00e4\u00dfig gel\u00f6st wurden.<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n<\/a><\/noindex>
\nInsbesondere stellt sich die Frage, wie Daten aus den Quellsystemen abgerufen werden, die in den meisten F\u00e4llen SAP-L\u00f6sungen sind?<\/p>\n

\u00abHR-Metriken\u00bb war das erste Projekt, bei dem es notwendig war, dieses Problem zu l\u00f6sen. Unser Ziel war die Erstellung eines HR-Datenlagers und der Aufbau von analytischen Berichten zur Mitarbeiterverwaltung. Die Hauptdatenquelle stellt das transaktionale System SAP HCM dar, in dem alle Personal-, Organisations- und Gehaltsaktivit\u00e4ten verwaltet werden. <\/p>\n

Datenextraktion<\/h3>\n

\nIn SAP BW f\u00fcr SAP-Systeme gibt es standardisierte Datenextraktoren. Diese Extraktoren k\u00f6nnen automatisch die erforderlichen Daten sammeln, deren Integrit\u00e4t \u00fcberwachen und \u00c4nderungen erkennen. Hier ist zum Beispiel die Standarddatenquelle f\u00fcr die Mitarbeiterattribute 0EMPLOYEE_ATTR:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nDas Ergebnis der Datenextraktion f\u00fcr einen einzelnen Mitarbeiter:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nWenn erforderlich, kann ein solcher Extraktor an eigene Anforderungen angepasst oder ein eigener Extraktor erstellt werden. <\/p>\n

Das erste Konzept war die M\u00f6glichkeit ihrer Wiederverwendung. Leider stellte sich dies als nicht umsetzbar heraus. Ein gro\u00dfer Teil der Logik ist auf der Seite von SAP BW implementiert, und es war nicht m\u00f6glich, den Extraktor schmerzfrei vom SAP BW zu trennen. <\/p>\n

Es ist offensichtlich geworden, dass ein eigenes Datenauszugssystem aus den SAP-Systemen entwickelt werden muss. <\/p>\n

Datenstruktur in SAP HCM<\/h3>\n

\nUm die Anforderungen an ein solches System zu verstehen, muss zun\u00e4chst definiert werden, welche spezifischen Daten wir ben\u00f6tigen.<\/p>\n

Die meisten Daten in SAP HCM werden in flachen SQL-Tabellen gespeichert. Basierend auf diesen Daten visualisieren die SAP-Anwendungen die Organisationsstrukturen, Mitarbeiter und andere HR-Informationen f\u00fcr den Benutzer. So sieht beispielsweise die Organisationsstruktur in SAP HCM aus:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nPhysisch wird ein solches Baumdiagramm in zwei Tabellen gespeichert \u2013 in hrp1000 die Objekte und in hrp1001 die Beziehungen zwischen diesen Objekten. <\/p>\n

Objekte \"Abteilung 1\" und \"Verwaltung 1\":<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nBeziehung zwischen den Objekten:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nEs kann eine riesige Anzahl an sowohl Objekttypen als auch Beziehungstypen zwischen ihnen geben. Es gibt sowohl standardisierte Beziehungen als auch solche, die f\u00fcr spezifische eigene Bed\u00fcrfnisse angepasst wurden. Zum Beispiel zeigt die standardisierte Beziehung B012 zwischen der Organisationseinheit und der Stellenbeschreibung auf den Leiter der Abteilung.<\/p>\n

Anzeigen des Leiters in SAP:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nSpeicherung in der Datenbanktabelle:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nMitarbeiterdaten werden in Tabellen pa* gespeichert. Beispielsweise werden die Daten zu Personalma\u00dfnahmen eines Mitarbeiters in der Tabelle pa0000 gespeichert.<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nWir haben beschlossen, dass GreenPlum die 'rohen' Daten abruft, d.h. sie einfach aus den SAP-Tabellen kopiert. Diese werden dann direkt in GreenPlum verarbeitet und in physische Objekte (z.B. Abteilung oder Mitarbeiter) sowie Kennzahlen (z.B. durchschnittliche Personenzahl) umgewandelt.<\/p>\n

Es wurden ungef\u00e4hr 70 Tabellen identifiziert, deren Daten an GreenPlum \u00fcbermittelt werden m\u00fcssen. Danach haben wir mit der Entwicklung einer Methode zur Daten\u00fcbertragung begonnen.<\/p>\n

SAP bietet eine Vielzahl von Integrationsmechanismen. Der einfachste Weg ist jedoch, dass der direkte Zugriff auf die Datenbank aufgrund von Lizenzbeschr\u00e4nkungen verboten ist. Daher m\u00fcssen alle Integrationsstr\u00f6me auf Anwendungsebene realisiert werden. \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u0430<\/a> Die n\u00e4chste Herausforderung war das Fehlen von Daten \u00fcber gel\u00f6schte Datens\u00e4tze in der SAP-Datenbank. Beim L\u00f6schen einer Zeile in der Datenbank wird sie physisch entfernt. Das bedeutet, dass die Bildung von \u00c4nderungsdeltas zum Zeitpunkt der \u00c4nderung nicht m\u00f6glich war.
\nEin weiteres Problem war das Fehlen von Informationen \u00fcber entfernte Datens\u00e4tze in der SAP-Datenbank. Wenn eine Zeile in der Datenbank gel\u00f6scht wird, erfolgt die physische L\u00f6schung. Das hei\u00dft, eine \u00c4nderung der Delta-Zeiten konnte nicht erstellt werden.<\/p>\n

Nat\u00fcrlich gibt es in SAP HCM Mechanismen zur Erfassung von Daten\u00e4nderungen. Beispielsweise existieren f\u00fcr die sp\u00e4tere \u00dcbertragung an Empf\u00e4ngersysteme \u00c4nderungszeiger (change pointer), die alle \u00c4nderungen protokollieren und auf deren Grundlage IDocs (Objekte zur \u00dcbertragung in externe Systeme) erstellt werden.<\/p>\n

Beispiel eines IDocs zur \u00c4nderung des Infotyps 0302 f\u00fcr den Mitarbeiter mit der Personalnummer 1251445:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nOder die F\u00fchrung von \u00c4nderungsprotokollen in der Tabelle DBTABLOG.<\/p>\n

Beispiel eines Protokolls \u00fcber die L\u00f6schung des Datensatzes mit dem Schl\u00fcssel QK53216375 aus der Tabelle hrp1000:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nDiese Mechanismen sind jedoch nicht f\u00fcr alle erforderlichen Daten verf\u00fcgbar, und deren Verarbeitung auf Anwendungsebene kann erhebliche Ressourcen verbrauchen. Daher kann das massenhafte Aktivieren des Loggings f\u00fcr alle notwendigen Tabellen zu einer sp\u00fcrbaren Leistungsminderung des Systems f\u00fchren. <\/p>\n

Ein weiteres ernsthaftes Problem waren die Cluster-Tabellen. Die Daten zur Zeitabsch\u00e4tzung und zur Gehaltsberechnung in der RDBMS-Version von SAP HCM werden als eine Menge logischer Tabellen f\u00fcr jeden Mitarbeiter pro Berechnung gespeichert. Diese logischen Tabellen werden als Bin\u00e4rdaten in der Tabelle pcl2 abgelegt.<\/p>\n

Cluster zur Gehaltsabrechnung:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nDaten aus Cluster-Tabellen k\u00f6nnen nicht mit SQL-Befehlen abgerufen werden; es erfordert die Nutzung von Makro-Kommandos in SAP HCM oder speziellen Funktionalmodulen. Infolgedessen wird die Abrufgeschwindigkeit solcher Tabellen relativ niedrig sein. Auf der anderen Seite enthalten diese Cluster Daten, die nur einmal im Monat ben\u00f6tigt werden \u2013 die endg\u00fcltige Lohnberechnung und die Zeitevaluation. Daher ist die Geschwindigkeit in diesem Fall nicht so entscheidend. <\/p>\n

Bei der Evaluierung der Optionen zur Erstellung einer Delta-Daten\u00e4nderung haben wir auch die M\u00f6glichkeit eines vollst\u00e4ndigen Exports in Betracht gezogen. Die t\u00e4gliche \u00dcbertragung von Gigabytes unver\u00e4nderter Daten zwischen Systemen wirkt nicht sonderlich attraktiv. Dennoch bietet sie einige Vorteile: Es besteht keine Notwendigkeit, das Delta auf der Quellseite zu implementieren, und auch keine auf der Empf\u00e4ngerseite. Dadurch reduzieren sich sowohl die Kosten als auch die Implementierungszeit und die Zuverl\u00e4ssigkeit der Integration wird erh\u00f6ht. Es wurde festgestellt, dass praktisch alle \u00c4nderungen in SAP HR im Zeitraum von drei Monaten bis zum aktuellen Datum stattfinden. Daher wurde entschieden, den t\u00e4glichen vollst\u00e4ndigen Export von Daten aus SAP HR f\u00fcr N Monate vor dem aktuellen Datum und einen monatlichen vollst\u00e4ndigen Export durchzuf\u00fchren. Der Parameter N h\u00e4ngt von der spezifischen Tabelle ab.
\n und variiert zwischen 1 und 15.<\/p>\n

F\u00fcr die Datenextraktion wurde folgendes Schema vorgeschlagen:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nDas externe System erstellt eine Anfrage und sendet sie an SAP HCM, wo die Anfrage auf Vollst\u00e4ndigkeit der Daten und Zugriffsberechtigungen f\u00fcr die Tabellen \u00fcberpr\u00fcft wird. Bei erfolgreicher \u00dcberpr\u00fcfung wird ein Programm in SAP HCM ausgef\u00fchrt, das die erforderlichen Daten sammelt und an die Integrationsl\u00f6sung Fuse \u00fcbertr\u00e4gt. Fuse bestimmt das ben\u00f6tigte Topic in Kafka und \u00fcbertr\u00e4gt die Daten dorthin. Anschlie\u00dfend werden die Daten aus Kafka an den Stage Area GP weitergegeben.<\/p>\n

In dieser Kette interessiert uns die Frage der Datenauszug aus SAP HCM. Lassen Sie uns n\u00e4her darauf eingehen. <\/p>\n

Schema der Interaktion zwischen SAP HCM und FUSE.<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nDas externe System bestimmt die Zeit der letzten erfolgreichen Anfrage an SAP.
\nDer Prozess kann durch einen Timer oder ein anderes Ereignis gestartet werden, einschlie\u00dflich der M\u00f6glichkeit, eine Timeout-Wartezeit f\u00fcr die Antwortdaten von SAP festzulegen und die Anfrage erneut zu initiieren. Danach wird die Delta-Anfrage erstellt und an SAP gesendet.<\/p>\n

Die Anfrage-Daten werden im Body im JSON-Format \u00fcbermittelt.
\nHTTP-Methode: POST.
\nBeispielanfrage:<\/p>\n

\"Datenextraktion
\n
\nDer SAP-Service f\u00fchrt eine \u00dcberpr\u00fcfung der Anfrage auf Vollst\u00e4ndigkeit, \u00dcbereinstimmung mit der aktuellen SAP-Struktur und das Vorhandensein von Zugriffsrechten auf die angeforderte Tabelle durch. <\/p>\n

Im Falle von Fehlern gibt der Service eine Antwort mit dem entsprechenden Code und einer Beschreibung zur\u00fcck. Bei erfolgreicher Kontrolle wird ein Hintergrundprozess zur Erstellung der Auswahl gestartet, der einen einzigartigen Sitzungs-ID generiert und synchron zur\u00fcckgibt. <\/p>\n

Das externe System protokolliert im Fehlerfall diesen in einem Log. Bei erfolgreicher Antwort \u00fcbertr\u00e4gt es die Sitzungs-ID und den Namen der Tabelle, f\u00fcr die die Anfrage gestellt wurde.<\/p>\n

Das externe System registriert die aktuelle Sitzung als ge\u00f6ffnet. Falls es andere Sitzungen f\u00fcr diese Tabelle gibt, werden diese mit einer Warnung im Log geschlossen.<\/p>\n

Der Hintergrundauftrag von SAP generiert einen Cursor anhand der festgelegten Parameter und ein Datenpaket der angegebenen Gr\u00f6\u00dfe. Die Paketgr\u00f6\u00dfe stellt die maximale Anzahl von Datens\u00e4tzen dar, die der Prozess aus der DB liest. Standardm\u00e4\u00dfig wird sie auf 2000 gesetzt. Wenn in der DB-Auswahl mehr Datens\u00e4tze vorhanden sind als die verwendete Paketgr\u00f6\u00dfe, wird nach der \u00dcbertragung des ersten Pakets der n\u00e4chste Block mit dem entsprechenden Offset und der inkrementierten Paketnummer erstellt. Die Nummern werden um 1 erh\u00f6ht und streng in Folge gesendet. <\/p>\n

Anschlie\u00dfend \u00fcbertr\u00e4gt SAP das Paket an den Webservice eines externen Systems. Dieses System f\u00fchrt Kontrollen des eingehenden Pakets durch. In dem System muss eine Sitzung mit der erhaltenen ID registriert sein und sich im offenen Status befinden. Wenn die Paketnummer > 1 ist, muss der erfolgreiche Empfang des vorherigen Pakets (package_id-1) im System registriert sein.<\/p>\n

Im Falle einer erfolgreichen Kontrolle analysiert und speichert das externe System die Daten in der Tabelle.<\/p>\n

Zus\u00e4tzlich, wenn im Paket das Flag 'final' vorhanden ist und die Serialisierung erfolgreich war, erfolgt eine Benachrichtigung des Integrationsmoduls \u00fcber den erfolgreichen Abschluss der Sitzungsbearbeitung, und das Modul aktualisiert den Status der Sitzung.<\/p>\n

Im Falle eines Fehlers bei den Kontrollen\/der Analyse wird der Fehler protokolliert, und die Pakete f\u00fcr diese Sitzung werden vom externen System abgelehnt.<\/p>\n

Ebenso im umgekehrten Fall, wenn das externe System einen Fehler zur\u00fcckgibt, wird dieser protokolliert und die \u00dcbertragung der Pakete wird gestoppt.<\/p>\n

F\u00fcr die Abfrage von Daten auf der Seite von SAP HCM wurde ein Integrationsservice implementiert. Der Service wurde auf dem Framework ICF (SAP Internet Communication Framework \u2014 help.sap.com\/viewer\/6da7259a6c4b1014b7d5e759cc76fd22\/7.01.22\/en-US\/488d6e0ea6ed72d5e10000000a42189c.html<\/a><\/noindex>). Es erm\u00f6glicht die Abfrage von Daten aus dem SAP HCM-System anhand bestimmter Tabellen. Bei der Erstellung der Datenabfrage kann eine Liste spezifischer Felder sowie Filterparameter definiert werden, um die ben\u00f6tigten Daten zu erhalten. Dabei enth\u00e4lt die Implementierung des Dienstes keine Gesch\u00e4ftslogik. Berechnungsalgorithmen f\u00fcr Delta, Abfrageparameter, Integrit\u00e4tskontrolle usw. werden ebenfalls auf der Seite des externen Systems realisiert.<\/p>\n

Dieser Mechanismus erm\u00f6glicht das Sammeln und \u00dcbertragen aller ben\u00f6tigten Daten in nur wenigen Stunden. Diese Geschwindigkeit ist an der Grenze des Akzeptablen, weshalb wir diese L\u00f6sung als vor\u00fcbergehend betrachten, um den Bedarf an einem Extraktionswerkzeug im Projekt zu decken.
\nIn der Zielarchitektur zur L\u00f6sung der Datenextraktionsaufgabe werden Optionen zur Verwendung von CDC-Systemen wie Oracle Golden Gate oder ETL-Tools wie SAP DS untersucht.
\n
Quelle: habr.com<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

\u041a\u0430\u043a \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e, \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f SAP \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u0430\u0433\u0430\u0435\u0442 \u043f\u043e\u043b\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0440 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u043a\u0430\u043a \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0440\u0430\u043d\u0437\u0430\u043a\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0442\u0430\u043a \u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0432 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430\u0445 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438 \u043e\u0442\u0447\u0435\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. \u0412 \u0447\u0430\u0441\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u043f\u043b\u0430\u0442\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430 SAP Business Warehouse (SAP BW) \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0448\u0438\u0440\u043e\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u043c\u0438 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u043c\u0438. \u041f\u0440\u0438 \u0432\u0441\u0435\u0445 \u0441\u0432\u043e\u0438\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 SAP BW \u043e\u0431\u043b\u0430\u0434\u0430\u0435\u0442 \u043e\u0434\u043d\u0438\u043c […]<\/p>\n","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"author":1,"featured_media":95022,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[688],"tags":[],"class_list":["post-95021","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-administrirovanie"],"aioseo_notices":[],"aioseo_head":"\n\t\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\t\t\n\n","aioseo_head_json":{"title":"\ud83e\udd47Datenextraktion aus SAP HCM in non-SAP Datenspeicher | ProHoster","description":"Wie bekannt ist, bietet das Unternehmen SAP eine umfassende Palette von Softwarel\u00f6sungen sowohl f\u00fcr das Management von Transaktionsdaten als auch f\u00fcr deren Verarbeitung in Analyse- und Berichtssystemen an. 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