SAP S/4HANAのデータ活用基盤を短期間で構築する手法とは？

このコラムでは、SAPを対象としたデータ活用基盤を短期間で構築（例えば、1モジュールを対象に4ヵ月で構築）する方法について記載します。

SAP S/4HANA データ活用に関する課題
- ＜SAPデータ活用基盤のパターン＞ ※Qlik Cloud＋Snowflakeの構成で考える
SAPのデータ活用基盤を構築するポイント
SAPのデータ活用基盤を構築するポイントまとめ
最後に

SAP S/4HANA データ活用に関する課題

SAP S/4HANAや基幹システムを対象とするデータ活用に関して、それぞれの立場の方から以下のような声を伺うことがあります。

各業務（FI/CO/SD/MM）のデータを俯瞰して見たい
データドリブン経営/リアルタイムマネジメントを実現したい

SAPや非SAPのデータをクラウドDWHに統合したい
SAPのデータを対象としたDWH設計の進め方を知りたい

SAPや基幹システムのデータを活用しやすい形で提供してほしい
シンプルなデータ活用基盤で分析や予測をしたい

アシストではデータ活用基盤を「aebis」として大きく3つの領域で捉えています。

※aebisの詳細はコチラをご参照ください。

データ活用基盤 aebis

当コラムでは、SAPデータ活用基盤として、Qlik CloudとSnowflakeを利用した構成を例に、「つなぐ～ためる～いかす」の領域でSAPデータの統合や活用を考えてみます。

＜SAPデータ活用基盤のパターン＞ ※Qlik Cloud＋Snowflakeの構成で考える

SAPデータ活用における課題として以下が挙げられます。

バッチ(ETL)処理でデータ抽出加工しておりデータの鮮度やデータ整合性に問題がある
ユーザー自身がデータを活用して意思決定していくための基盤が必要とされている

必要な要素を「つなぐ～ためる～いかす」の領域で考えてみます。

SAPデータをDWHに統合する方法として、レプリケーション＆差分更新の仕組みを利用
データを簡単に（リアルタイムに）DWHへ連携できる
DWH上で必要なデータマートを構築できる

大量データに対応するスケーラビリティやパフォーマンスを確保するクラウドDWHを利用

DWHのデータをユーザー主体で活用する方法としてセルフサービスBIを利用（データ分析だけでなく、機械学習やアラート、レポート配信などでアクションにつなげる）

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SAPのデータ活用基盤を構築するポイント

SAPデータ活用基盤を構築するポイントは以下の3点であると考えています。

① SAPデータをSAPの世界から解放して統合する
② データドリブンを実現するためのデータ活用基盤の構築
③ SAPデータ統合＆活用のテンプレートを提供（Qlik SAP アクセラレーター）

それぞれポイントを確認します。

① SAPデータをSAPの世界から解放して統合する

1点目は、SAPデータをSAPの世界から解放する方法です。
SAPデータのDWHへの連携、データマート化において、以下のような課題をお聞きします。

これらの課題に対して、下記の3つの技術が有効であると考えます。

SAPデータをDWHに届けるためのレプリケート技術（Copy）
SAPデータの変更をDWHにリアルタイムに反映する差分更新技術（CDC）
SAPデータからDWHへのデータパイプラインを構築する自動化技術（ELT）

これらによって、どのぐらい簡単にSAPデータをDWHに持っていくことができるか？をデモ動画でご覧ください。

SAPデータをSnowflakeへ届ける実現イメージ

動画 or 静止画でご確認いただけます。

動画で視聴

静止画で確認

(1) SAP GUIでデータソースを確認
・SAPにて対象データを確認します（RSA5、RSA3）
ここでは「0COSTELMNT_ATTR」を例にしています

(2) Qlik Cloud データ統合でデータプロジェクトを作成
・ターゲット(＝移動先)に「Snowflake」を指定します

・ソース(＝移動元)に「SAP」を指定します

・SAPのデータソースを指定します（0COSTELMNT_ATTR）

・指定したSAP上のデータからSnowflakeへのデータパイプラインを定義します

(3)データプロジェクトを実行して、Snowflakeでデータを確認します
・Snowflake側に自動的にテーブルが作成されデータがフルコピーされます

これ以降は、SAP側でのデータ変更（差分）をリアルタイムにキャッチしてSnowflake側のデータを自動的に更新します。
ここでの説明では割愛しましたが、Snowflake上に届けられたデータを加工してデータマートを作成する機能もあります。

SAPからデータをクラウドDWHに持っていくイメージを持っていただけたでしょうか？

② データドリブンを実現するためのデータ活用基盤の構築

2点目は、データドリブンを実現するためのデータ活用基盤（道具）です。
SAPのデータ活用において、下記のような課題をお聞きします。

これらの課題に対して、下記の2つの技術が有効であると考えます。

DWHやその他のデータを対象に幅広いデータ活用ニーズに対応（BI＋AI）
データ活用からアクションにつなげる（アラート/レポート/コミュニケーション）

上記の技術を備えているデータ活用基盤として、Qlik Cloud Analytics があります。
※Qlik Cloud Analyticsについてはコチラを参照ください。

③ SAPデータ統合＆活用のテンプレートを提供（Qlik SAP アクセラレーター）

3点目は、サンプルプログラムテンプレート（サンプルプログラム）の活用です。
データ統合とデータ活用の道具を揃えたとしても、下記の課題があります。

これらの課題に対して、下記が有効です。

SAPデータをExtractor経由でDWHにレプリケーション＋差分更新のサンプル
DWHのデータを対象とした分析画面のサンプル

これら一連の処理内容をテンプレート（サンプルプログラム）として提供します。
サンプルを参考にすることで開発工数を大幅に削減できます！

【SAPデータのテンプレート画面（O2C）】

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SAPのデータ活用基盤を構築するポイントまとめ

① SAPデータをSAPの世界から解放して統合する
　データパイプラインの構築とリアルタイムに近いデータ連携を簡単に実現（Qlik Talend Cloud）

② データドリブンを実現するためのデータ活用基盤の構築
　幅広いデータ活用ニーズに対応でき、アクションにつなげる機能を持ったデータ活用ツール（Qlik Cloud Analytics）

③ SAPデータ統合＆活用のテンプレートを提供
　すぐに活用できる分析画面のテンプレートの利用（Qlik SAP アクセラレーター）

最後に

データ活用基盤の構築手法として、アシストでは以下のようなステップで進めていきます。

① 要件やデータや分析イメージのヒアリング
② SAPデータを含めて、CSV形式でデータを用意
③分析画面の開発
④分析内容のレビュー（意思決定に利用できるか？、アクションにつながるか？）
⑤ SAPデータからSnowflakeへのデータパイプラインの開発（データパイプラインのコラムもご参照ください）

もちろん分析画面は開発せず、データパイプライン構築に限定して進めていくパターンもあります。
このような手法と、Qlik CloudやSnowflakeというクラウドソリューションを利用することでSAPデータ活用基盤を高品質(Q)、低コスト(C)、短納期(D)で提供します。