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SAP BI SOA BOBJ

 

SAP BW Grundlagen
Inhaltsverzeichnis
1. Motivation für bzw. Anforderungen an eine Data
Warehousing-Lösung
2. Architektur des SAP Business Information
Warehouse
3. Grundobjekte der Modellierung
4. Extraktion aus Datenquellen und
Datenfluss im BW
5. BW Reporting
6. Business Content
 
Motivation für bzw. Anforderungen an
eine Data Warehousing-Lösung
 
Anforderungen an ein Data Warehouse
• Entscheidungsträger benötigen einen schnellen und
dauerhaften Zugriff auf entscheidungsrelevante
Informationen
• Ein Zugriff auf Informationen aus den
unterschiedlichsten Quellsystemen sollte über einen
einzigen „single Point of Entry“ möglich sein
• Es müssen effiziente Analyse- und
Visualisierungsmöglichkeiten zur Verfügung stehen,
die den Bedürfnissen verschiedenster
Benutzergruppen Rechnung tragen.
• Eine schnelle und kostengünstige Einführung muss
möglich sein.
 
Operative versus informative Umgebung
Unternehmensstrategie
Wissen
Geschäftsprozesse
Data Warehouse
Generierung Homogenisierung
Cleansing
Kunden
Produkte
Aufträge
Operative Umgebung Informative Umgebung
OLTP
OLAP
 
OLTP- versus OLAP-Systeme
umfassend minimal Integration aus
verschiedenen Modulen
multidimensional
(Sternschema)
relational (Tabellen, hohe
Normalisierung)
Datenstruktur
Lesen (nur selten
Änderung)
Einfügen, Ändern, Löschen
und Lesen
Zugriff auf Daten
Ja Ja Archivierung
2 – 7 Jahre 6 – 18 Monate Datenbestand
historisch aktuell Alter der Daten
Meist aggregiert Detailliert Datensicht
Einfache Benutzung,
flexibler Zugriff
Hohe Verfügbarkeit,
hoher Datendurchsatz
Prioritäten
Analyse der Daten zur
Informationsgewinnung
Unterstützung der
Abwicklung von
Geschäftsprozessen
Ziel
OLAP-System
(informative Umgebung)
OLTP-System
(operative Umgebung)
 
Anforderungen an ein Data Warehouse
Quellsystem 1 Quellsystem 2 Quellsystem 3
Data
Warehouse
Datenextraktion
Datenhaltung
Datenzuführung
Datenpräsentation
Datenanalyse
Heterogene operative Vorsysteme
Data Warehouse
als Informationsbasis
Reporting und Analyse-Werkzeuge
 
Definition „Data Warehouse“
Ein Data-Warehouse (deutsch Datenlager) ist eine zentrale Datensammlung (meist
eine Datenbank), deren Inhalt sich aus Daten von unterschiedlichen Datenquellen
zusammensetzt. Die Daten werden von den Datenquellen in das Data-Warehouse
kopiert und dort vor allem für die Datenanalyse und zur betriebswirtschaftlichen
Entscheidungshilfe in Unternehmen langfristig gespeichert.
Der Erstellung eines Data-Warehouses liegen zwei Leitgedanken zugrunde:
Integration von Daten aus verteilten und unterschiedlich strukturierten
Datenbeständen, um im Data-Warehouse eine globale Sicht auf die Quelldaten und
damit übergreifende Auswertungen zu ermöglichen.
Trennung der Daten, die i.w. für das operative Geschäft genutzt werden, von solchen
Daten, welche im Data-Warehouse z. B. für Zwecke des Berichtswesens, der
Entscheidungsunterstützung, der Geschäftsanalyse sowie des Controlling und der
Unternehmensführung verwendet werden.
Das Data Warehouse ist die zentrale Komponente eines Data-Warehouse-Systems.
Daten werden im Rahmen des ETL-Prozesses aus verschiedenen Quellen extrahiert,
durch Transformation bereinigt und vereinheitlicht, um danach in das Data-
Warehouse geladen zu werden. Dieser Prozess kann turnusgemäß durchgeführt
werden, so dass im Data-Warehouse nicht nur Daten nach inhaltlichen Aspekten
sondern auch nach dem Aspekt Zeit - also langfristig - gehalten werden, was auch
Analysen über die Zeit ermöglicht.
 
Architektur des SAP Business
Information Warehouse
 
Die 3-Ebenen-Architektur des SAP BW
 
SAP BI und SAP NetWeaver
 
Administrator Workbench
Grundobjekte der Modellierung
 
InfoObjects
InfoObjects bezeichnen die kleinsten Informationsbausteine
(vergleichbar mit Feldern), die im SAP BW durch ihren technischen
Namen identifizierbar sind.
• Durch InfoObjects werden die fachlichen und technischen Informationen
der Stamm- und Bewegungsdaten im SAP BW beschrieben.
• InfoObjects werden systemweit zum Aufbau von Tabellen und
Strukturen eingesetzt, an Hand derer die Informationen im SAP BW in
strukturierter Form dargestellt werden können.
• InfoObjects werden für die Definition von Berichten verwendet
• InfoObjects werden unterschieden in
_ Merkmale
_ Kennzahlen
_ Einheiten
_ Zeitmerkmale.
 
Kennzahlen
Kennzahl-InfoObjects liefern die quantifizierbaren Werte
(Fakten), die ausgewertet werden sollen.
Beispiele :
Menge (YIT_MENGE)
Umsatz (YIT_UMS)
 
Merkmale
Merkmal-InfoObjects sind die betriebswirtschaftliche
Bezugsobjekte, anhand derer die Kennzahlen analysiert werden.
Beispiele :
Kunde (YIT_KUN)
Material (YIT_MAT)
 
Stammdaten
Stammdaten sind dadurch gekennzeichnet, dass sie über einen
längeren Zeitraum unverändert bleiben
• Stammdaten werden im BW zu den Merkmalen gezählt
(stammdatentragende Merkmale)
• Den Stammdaten können Texte, Hierarchien und Attribute zugeordnet
werden
• Stammdaten werden in Form relationaler Tabellen gespeichert
• Man unterscheidet zeitabhängige und zeitunabhängige Stammdaten
20,75 ………………… 31.12.05 01.01.05 1010
14,25 ………………… 31.12.99 01.04.05 1000
13,50 ………………… 31.03.05 01.01.05 1000
Preis Bezeichnung Bis Von MatNr
 
Stammdaten
• Attribute
Attribute sind selbst InfoObjects, die zur näheren Beschreibung von
Merkmalen verwendet werden. So sind z.B. dem Merkmal Kunde
(YIT_KUN) u.a. die Attribute PLZ (YIT_PLZ) und Ort (YIT_ORTY)
zugeordnet. Man unterscheidet „Anzeigeattribute“ und
„Navigationsattribute“ .
• Texte
können einem Schlüsselwert zugeordnet werden. Texte können
sprach- und zeitabhängig definiert werden. Beispiel : dem Merkmal
Warengruppe (YIT_WRG) sind Texte zugeordnet.
• Hierarchien
Hierarchien können in der Analyse zur Beschreibung alternativer
Sichten auf die Daten verwendet werden. Eine Hierarchie besteht aus
Knoten und Blättern, wobei die Knoten in einer Parent-Child-
Beziehung stehen und die Blättern durch Merkmalsausprägungen
repräsentiert werden.
 
Direkte Stammdatenbearbeitung
Stammdaten können auch direkt mit Hilfe der Administrator Workbench
bearbeitet werden.
 
Hierarchien
Einem Merkmal kann eine Hierachie zugeordnet werden.
 
InfoProvider
• Alle mit Hilfe des Reporting auswertbaren Objekte werden unter dem
Begriff InfoProvider gruppiert.
• Es wird unterschieden:
_ Physisch datentragende Objekte, d.h. die Daten zu diesen
Objekten sind in zugeordneten Datenbanktabellen im SAP BW
gespeichert.
• ODS-Object
• BasisCubes
• Stammdatentragende InfoObjects
_ Logische Sichten, d.h. Objekte, deren Daten in einem anderen
System oder in anderen physischen Objekten gespeichert sind.
• InfoSets
• RemoteCubes und SAP RemoteCubes
• MultiProvider
• Infoprovider werden in InfoAreas gegliedert.
 
ODS-Objekte
ODS = Operational Data Store
• Ein ODS-Objekt dient zur Ablage von konsolidierten und bereinigten
Bewegungsdaten, falls gewünscht bis auf Belegebene.
• ODS-Objekte werden durch einfache Tabellen realisiert.
• Die in ODS-Objekten abgelegten Daten sind (falls freigeschaltet),
direkt für das Reporting zugänglich.
• Die in ODS-Objekten abgelegten Kennzahlen können nicht nur durch
Summation, sondern auch durch Überschreiben geändert werden.
• Es gibt Einschränkungen zu beachten:
_ Die Anzahl der Schlüsselfelder ist auf 16 begrenzt
_ Die Anordnung aller Schlüssel- und Nichtschlüsselmerkmale und
Kennzahlen in einem Datensatz für zu erheblichen Satzlängen
 
InfoCubes
InfoCubes sind die zentralen Objekte im SAP BW, auf denen Berichte und
Analysen basieren.
• Ein InfoCube beschreibt aus Sicht eines Reporting-Endanwenders einen in
sich geschlossenen Datenbestand eines betriebswirtschaftlichen Bereichs, auf
dem Queries definiert bzw. ausgeführt werden können.
• Ein BasisCube besteht aus
- Einer Faktentabelle, in der bis zu 233 Kennzahlen abgespeichert werden
- Dimensionstabellen, die mit den Stammdatentabellen verknüpft sind :
• Einheitendimensionstabelle
• Datenpaketdimensionstabelle
• Zeitdimensionstabelle
• z.B. Material- oder Kundendimensionstabelle
Unter einer Dimension versteht man die Gruppierung logisch
zusammengehöriger
Merkmale unter einem gemeinsamen Oberbegriff. In einer Dimension
können maximal 248 Merkmale zusammengefasst werden.
 
InfoCube
• Zentrale Datenspeicher für Berichte und
Auswertungen
• Enthalten zwei Datentypen
_ Kennzahlen
_ Merkmale
• 1 Faktentabelle und 16 Dimensionstabellen
_ 3 Dimensionen sind durch SAP vordefiniert
• Zeit
• Einheit
• InfoPackage
 
Beispiel für einen InfoCube
Kunde
Warengruppe
Jahr
A-Möbel
B-Möbel
C-Möbel
Regale Küchen Betten Tische Kommoden Büro
2003 2004 2005
 
Mehrdimensionale Analyse
Analyse der
Warengruppe “Küche”
Analyse der
Warengruppe “Büro”
Analyse der Warengruppe
“Büro” für das Jahr 2004
1 2 3
Material
Warengruppe
Kunde
Kundengruppe
….
Jahr
Quartal
Monat
Jahr
2003 2004 2005
Regal Küche
Kunde
Warengruppe
C-Möbel
B-Möbel
A-Möbel
Büro
Merkmale: Query-Cache InfoCube
Jahr
2003 2004 2005
Regal Küche
Kunde
Warengruppe
C-Möbel
B-Möbel
A-Möbel
Büro
Jahr
2003 2004 2005
Regal Küche
Kunde
Warengruppe
C-Möbel
B-Möbel
A-Möbel
Büro
Jahr
2003 2004 2005
Regal Küche
Kunde
Warengruppe
C-Möbel
B-Möbel
A-Möbel
Büro
 
Beispiel : Klassisches Sternschema
…… Monitor 17 “ M2000
… PC 1000 XP A1000
... BEZEICHNUNG MATERIAL_ID
10.2005 16.10.2005
09.2005 12.09.2005
…………. MONAT TAG_ID
……….. Lehmann 11000
……….. Meier 10000
………… NAME KUNDEN_ID
350,00 2 16.10.2005 M2000 10000
75,00 5 16.10.2005 A1000 11000
150,00 10 12.09.2005 A1000 10000
UMSATZ MENGE TAG_ID MATERIAL_ID KUNDEN_ID
Kundendimensionstabelle
Materialdimensionstabelle
Zeitdimensionstabelle
Faktentabelle
 
Vereinfachte Darstellung des SAP BW-Sternschemas
MENGE
UMSATZ
DIM_ID_KUNDEN
DIM_ID_MATERIAL
DIM_ID_TAG
KUNDEN_ID
PLZ
ORT
KUNDEN_ID
NAME
KUNDEN_ID
SID_KUNDE
Attributstabelle
Texttabelle
SID-Tabelle
Kundenstamm
MATERIAL_ID
MATERIALGRUPPE
MATERIAL_ID
BEZEICHNUNG
MATERIAL_ID
SID_MATERIAL
Attributstabelle Texttabelle
SID-Tabelle Hierarchie
DIM_ID_KUNDEN
SID_KUNDE
DIM_ID_MATERIAL
SID_MATERIAL
Materialstamm
DIM_ID_TAG
SID_MONAT
SID_JAHR
MONAT_ID
SID_MONAT
JAHR_ID
SID_JAHR
Kundendimensionstabelle
Materialdimensionstabelle
Zeitdimensionstabelle
Faktentabelle
 
Administrator Workbench
Extraktion aus Datenquellen
und Datenfluss im SAP BW
 
Aufbau des Datenflusses im SAP BW
ODS
Extraktstruktur
Transferstruktur
DataSource
Extraktstruktur
Transferstruktur
DataSource
SAP-System
csv-Datei
Dateisystem
BW-Server
Transferstruktur Transferstruktur Transferstruktur
DataSource
(Replikat Replikat) DataSource
(Replikat Replikat)
Flatfile Flatfile-
DataSource
Datenziele
Kommunikationsstruktur
Mapping & Übertragungsregeln
Fortschreibungsregeln
 
SAP BW-Objekte für den Datenfluss
• Eine DataSource beschreibt das Datenangebot eines Quellsystems
in Form von Feldstrukturen. Die DataSource besteht aus der
Extraktstruktur (sämtliche bereitgestellte Felder) und der
Transferstruktur (Auswahl von Feldern der Extraktstruktur). Die
DataSource wird durch eine so genannte Replikation im SAP BW
bekannt gemacht.
• Eine InfoSource ist eine zu einer Einheit zusammengefasste Menge
von logisch zusammengehörigen Informationen. Die
Kommunikationsstruktur ist die Feldstruktur, in der die
Informationen abgelegt werden.
Übertragungsregeln transformieren Daten aus gegebenenfalls
mehreren Transferstrukturen in einer Kommunikationsstruktur.
Fortschreibungsregeln transformieren Daten aus einer
Kommunikationsstruktur in ein oder mehrere Datenziele.
• Für jedes Quellsystem kann einer DataSource nur eine InfoSource
zugewiesen werden.
 
Übertragungsregeln
• Übertragungsregeln dienen dazu, Daten von der DataSource
(Transferstruktur) in die InfoSource (Kommunikationsstruktur) zu
übertragen und dabei eventuell zu transformieren und zu modifizieren.
• Folgende Methoden gibt es :
_ Daten werden 1:1 übertragen (keine Manipulation der Daten)
_ Die Felder der Kommunikationsstruktur werden mit einer
Konstanten gefüllt.
_ Die Übertragungsregeln werden mit Hilfe des Formel-Editors
erstellt
_ Durch eine lokale ABAP-Routine können Übertragungsregeln
flexibel gestaltet werden.
• Hinweis :
Die Kommunikationsstruktur einer InfoSource ist Quellsystemunabhängig,
hingegen sind die Übertragungsregeln Quellsystemspezifisch.
 
Fortschreibungsregeln
Es werden zwei Arten von InfoSources unterschieden
• InfoSource mit flexibler Fortschreibung
Die Daten einer InfoSource werde unter Verwendung vopnn
Fortschreibungsregeln in die Datenziele (InfoCube, ODS-Objekt,
InfoObject) geladen. Mehrere Datenziele können aus einer
InfoSource versorgt werden.
• InfoSource mit direkter Fortschreibung
Mit einer InfoSource mit direkter Fortschreibung können
Stammdaten (Merkmale mit Attributen, Texten oder Hierarchien)
eines InfoObjects direkt ohne Fortschreibungsregeln nur unter
Verwendung von Transferregeln über die Kommunikationsstruktur
in die Stammdatentabelle fortgeschrieben werden.
 
Beispiel : Laden von Stammdaten durch direkte
Fortschreibung
• Gegeben seien Kundenstammdaten eines externen Systems
in Form eines Flatfiles im CSV-Format *. Diese Daten sollen in
das Merkmal „Kunde“ geladen werden.
• In diesem konkreten Fall liegen die Daten in der Quelldatei
bereits in der erforderlichen Weise vor. Daher ist einer direkte
Fortschreibung möglich.
* CSV = Comma-Separated-Values
 
Bewegungsdaten in BasisCube übertragen
• Die in einer CSV-Datei vorliegenden Umsatzdaten sollen nun in einen
BasisCube übertragen werden. Eine direkte Fortschreibung ist hier nicht
möglich, es muss mit einer flexiblen Fortschreibung gearbeitet werden.
csv-Datei
Kommunikationsstruktur
Transferstruktur
Mapping &
Übertragungsregeln
Fortschreibungs-
Regeln
 
Mehrfaches Laden in einen InfoCubes
• Werden nacheinander mehrere InfoPackages in denselben BasisCube
geladen, werden die Daten nicht sofort verdichtet. Vielmehr werden
die Daten pro Ladelauf zunächst getrennt aufbewahrt, d.h. z.B. im
konkreten Beispiel, dass bei gleichen Schlüsselfeldern in den
Merkmalen pro Ladelauf eine Zeile gibt.
• Man hat so die Möglichkeit, fehlerhafte Ladeläufe wieder aus dem
InfoCube zu entfernen. Man sollte allerdings aus Performance-
Gründen in regelmäßigen Abständen die Daten komprimieren, d.h. die
Daten der verschiedenen Ladeläufe jeweils pro Merkmalskombination
zu einer Zeile verdichten.
 
BW-Reporting
 
BEx Analyser
Der Business Explorer Analyser, kurz BEx-Analyser :
• ist realisiert als Add-On für MS Excel
• verbindet Queries mit Zellbereichen in MS Excel Arbeitsmappen
• Stellt die Darstellungs- und Navigationsfunktionen des OLAPProzessors
in Excel zur Verfügung
Vorteile :
• Endbenutzer können auf bestehendes Excel-Wissen zurückgreifen
• Queries können in Arbeitsmappen gesammelt werden
 
Vom InfoCube zur Arbeitsmappe
InfoCube InfoCube-
Daten
Business Explorer
Business Explorer
Anwendungsserver
Anwendungsserver
Datenbankserver
Datenbankserver
Sicht
Analyzer
pr präsentiert sentiert
und
manipuliert manipuliert... ...
Query -
Definition
OLAP OLAP-Prozessor
bestimmt bestimmt... ...
Query Query-
Definition ...
FIAR Transaction data
Key figures
Accumulated balance
Total credi t postings
Total debit postings
Sales volume in period
Dimensions
Customer
Sector
Kundennummer
Land
Company code
Währung t ype
Time
Kapitel
Zeilen
Debit...
Columns
Structure
Kumuli....
Kumuliert.
Customer s
Customer s
Filter
Company code
IDES AG
L
a
n
d
DE
FreieMerkmale
SAP Business Explorer
Kundennummer
Kundennummer
Becker AG
A.S.S
Accumulated balance
1.000,50
3.000,25
Gesamtergebnis 4.000,75
Company code IDES AG
 
Query-Definition (Grundfunktionen)
Öffnen ffnen
Auffrischen
Zur Zurück ck
Sicht
wechseln
OLAP OLAP-
Funktionen
Format
Layout
Werkzeuge
Einstellungen
Hilfe
Springen
Speichern
 
Query-Designer (Query anlegen)
 
Kennzahlen und Merkmale einfügen
Merkmale und
Kennzahlen
einfügen durch Drag
& Drop
 
Query ausführen
 
Darstellung der Merkmale ändern
Schlüssel (Kunden-Nummer)
wird eingeblendet!
 
Aufriss entfernen
Das Merkmal „Material“
wird ausgeblendet !
 
Austausch von Merkmalen
Spalten „Kunde“ und „Material“
werden vertauscht
 
Waagerechtes Aufreißen
 
Filterwerte in Query-Anzeige aussuchen
Aktuellen Zellinhalt als Filter verwenden
Aus vorhandenen Werten auswählen
 
Merkmale hierarchisch anordnen
Rechte Maustaste
 
Merkmal gemäß Hierarchie anzeigen
Rechte Maustaste
 
Arbeitsmappen
 
Ad-hoc Query Designer
 
Ad-Hoc Query Designer : Kennzahlstruktur
 
Web Application Wizard
 
Visualisierungsmöglichkeiten
 
Business Content
 
Business Content
• Enthält das SAP-KnowHow in Form von
vorkonfigurierten InfoObjects, InfoCubes,
InfoSources, Queries, Arbeitsmappen etc.
• Auch der gesamte Datenfluß, d.h. die
Datenextraktion aus SAP-Systemen,
ist bereits vorkonfiguriert.
• Der Business Content des BW basiert auf einem
rollenorientierten Ansatz,
d.h. er ist auf die Informations- und
Reportinganforderungen der individuellen User-
Typen zugeschnitten (z.B. Einkaufsmanager, Key-
Account Manager)
Inhalt des Business Content
100+
450+
500+
70+
110+
2000+
Übernahme des Business Content
Drag & Drop Drop-Übernahme bernahme
 
 
Dieser Fragenkatalog sollte in Arbeitsgruppen von 2‑4 Teilnehmern vollständig bearbeitet werden.
Die Fragen sollten zur Bearbeitung innerhalb der Arbeitsgruppe so aufgeteilt werden,
dass jeder einen ungefähr gleichgroßen Anteil bearbeitet.
Nach Bearbeitung trägt jeder den anderen Mitgliedern seiner Arbeitsgruppe seine Ergebnisse vor.
Ziel ist die vollständige Erarbeitung und Memorierung des Stoffes anhand der Unterlagen/SAP‑Hilfe.
 
1356                    Wozu dient das MYSAP Enterprise Portal?
 
1357                    Welche Möglichkeiten gibt es, aus dem Internet heraus auf SAP‑Komponenten zuzugreifen?
 
1358                    Welche Schnittstellen gibt es zum SAP‑System?
 
1359                    Was ist ALE?
 
1360                    Was ist ein RFC?
 
1361                    Wozu dient der SAP Service‑Marktplatz?
 
1362                    Wozu dienen SAP‑GUI und SAP‑LOGON?
 
1363                    Was ist ein Mandant? Warum werden Systeme mandantenabhängig gemacht?
 
1364                    Wozu dient SAP Easy Access?
 
1365                    Aus welchen Elementen besteht ein SAP‑Bildschirmbild?
 
1366                    Wie kann die Easy Access Baumstruktur benutzerabhängig gestaltet werden?
 
1367                    Welche Möglichkeiten der Navigation gibt es im SAP‑System?
 
1368                    Welche verschiedenen Hilfefunktionen gibt es? Wie werden sie aufgerufen? Wozu dienen sie?
 
1369                    Was wird unter "Personalisierung" verstanden?
 
1371                    Was ist "Customizing"?
 
1372                    Welche Möglichkeiten der Änderungen von Repository - Objekten gibt es?
 
1373                    Wie wird eine Benutzeranforderung im Systemkern verarbeitet?
 
1374                    Wozu dient die Datenbankschnittstelle?
 
1375                    Welche Arten von Prozessen gibt es? Wozu dienen sie? Wo laufen sie ab?
                           
Wie viele Enqueue - Workprozesse gibt es?
 
1376                    Was ist eine Instanz?
 
1377                    Welche Speicherbereiche werden in einem Dialog - Workprozess verwendet?
 
1378                    Wie werden Hintergrundprozesse gestartet?
 
1379                    Wie können Spool - Aufträge erzeugt werden?
 
1380                    Wie werden im SAP‑System Daten gesperrt und entsperrt?
                            Warum wird nicht der Sperrmechanismus der Datenbank verwendet?
 
1381                    Wie wird die Struktur eines Unternehmens im SAP‑System abgebildet?
 
1384                    Welche Architektur hat das SAP‑System?
                            Was bedeutet in diesem Zusammenhang Skalierbarkeit?
 
1385                    Beschreiben Sie den Ablauf eines ABAP - Programms mit Selektionsbild
 
1386                    Was ist das R/3 Repository?
 
1387                    Wie können Sie Informationen über Komponenten des Repository erhalten?
 
1388                    Welche Werkzeuge hat die ABAP - Workbench, wozu dienen sie?
 
1389                    Wozu dient der Object - Navigator?
 
1390                    Wozu müssen Repository - Objekte transportiert werden?
Wie läuft ein solcher Transport ab?
 
1391                    Wie sollten Entwicklungsprojekte zeitlich organisiert werden?
 
1393                    Wie ist die allgemeine Syntax von ABAP - Anweisungen?
 
1394                    Wie kann ein ABAP - Programm angelegt werden?
 
1395                    Wie erhalten Sie zu einem ABAP - Schlüsselwort die Dokumentation?
 
1396                    Was bedeutet "Aktivieren"?
Was ist ein "Arbeitsvorrat"?
Was ist "Generieren"?
 
1397                     Wozu dient ein Transaktionscode?
 
1398                    Was ist eine "Entität"?
 
1399                    Wie werden die Entitäten eines Datenmodells im SAP‑System abgebildet?
 
1400                    Welcher Zusammenhang besteht zwischen
Feldern, Datenelementen und Domänen?
 
1401                    Wie wird eine Transparente Tabelle im Dictionary angelegt?
 
1402                    Was ist eine im Dictionary angelegte Struktur?
 
1403                    Wozu können im Dictionary angelegte Strukturen verwendet werden?
 
1404                    Wozu dienen Datentypen? Weiche Arten von Datentypen gibt es?
 
1405                    Wie werden in einem ABAP - Programm Datenobjekte angelegt?
 
1406                    Welche Arten von Datenobjekten gibt es?
 
1407                    Mit welchen Anweisungen können Sie Datenobjekten Werte zuweisen?
 
1408                    Mit welchen Anweisungen können Sie Berechnungen durchfuhren?
 
1409                    Mit welchen Anweisungen können Sie Verzweigungen programmieren?
Welche Auswirkungen hat das Programmieren
einer Abfrage auf die Performance?
 
1410                    Mit welchen Anweisungen können Schleifen programmiert werden?
                            Wann bricht eine Schleife ab?
 
1411                    Welche Arten von Messages gibt es?
Was bewirken sie?
 
1412                    Welche Möglichkeiten haben Sie,
ein Programm mit dem Debugger auszuführen?
 
1413                    Wie können sie ein Programm im Debugger ablaufen lassen und sich dabei Informationen über einzelne Feldinhalte geben lassen?
 
1414                    Was sind Haltepunkte?
Was sind
Watch - Points?
 
1415                    Wie können in einem ABAP - Programm Strukturen bearbeitet werden?
 
1416                    Wie können Strukturen im Debugger angezeigt werden?
 
1417                    Wie wird die Größe einer internen Tabelle festgelegt?
 
1418                    Welche Arten von Eigenschaften hat eine interne Tabelle?
 
1419                    Welche Arten von internen Tabellen gibt es
und wodurch unterscheiden sie sich?
 
1420                    Wie können interne Tabellen definiert werden?
 
1421                    Welche Möglichkeiten gibt es, auf Daten einer internen Tabelle zuzugreifen?
Welche Zugriffe sind bei welchen Tabellenarten erlaubt?
 
1422                    Wie kann eine Interne - Tabelle mit Daten gefüllt werden?
Welche Unterschiede sind bezüglich
der verschiedenen Tabellenarten zu beachten?
 
1423                    Was bewirken die Anweisungen SORT, RFFRESH, LOOP usw.?
 
1424                    Wie können die Inhalte interner Tabellen im Debugger angezeigt werden?
 
1425                    Umfasst Open SQL den gesamten Funktionsumfang von Standard ‑ SQL?
 
1426                    Wie können sie herausfinden,
welche Datenbanktabellen von einem Programm verwendet werden?
 
1427                    Sie wollen bestimmte Spalten einer Datenbanktabelle lesen.
Wie müssen Sie die Select - Anweisung aufbauen, wenn die Zielstruktur im Programm mehr Felder enthält, als Sie lesen wollen?
 
1428                    Wie kann eine interne Tabelle mit ARRAY - Fetch gefüllt werden?
Welche Bedeutung hat in diesem Zusammenhang das Schlüsselwort ENDSELECT?
1429                    Wie stellen sie sicher, dass Daten eines bestimmten Mandanten gelesen werden?
 
1430                    Was ist ein Sekundärindex?
Wie ist er aufgebaut?
Wozu dient er?
 
1431                    Sie wollen, dass ein Benutzer nur Daten einer bestimmten Tabelle lesen darf.
Wie bauen Sie die Berechtigungsprüfung auf?

(einschließlich aller dazugehörenden Komponenten)
 
1432                    Welche Möglichkeiten haben Sie,
Datenbanktabellen zum Lesen miteinander zu verknüpfen?
 
1433                    Was ist ein Unterprogramm? Was ist die Schnittstelle eines Unterprogramms?
Welche unterschiedlichen Schnittstellendefinitionen gibt es?
Wie kann in der Schnittstelle typisiert werden
und welche Auswirkungen hat das?
 
1434                    Welche Datenobjekte sind in einem Unterprogramm lokal,
welche global sichtbar?

Was ist lokale Überdeckung?
 
1435                    Wie kann eine interne Tabelle an ein Unterprogramm übergeben werden?
 
1436                    Welche Bedeutung hat die Reihenfolge
der Parameter beim Unterprogrammaufruf?
 
1437                    Wie können Unterprogramme im Debugger behandelt werden?
 
1438                    Aus welchen Elementen kann ein ABAP - Programm bestehen?
 
1439                    In welcher Reihenfolge werden Verarbeitungsblöcke
eines Programms aufgerufen?

Wer ruft sie auf?
Wann wird der Listenpuffer gesendet?
 
1440                    Wozu dienen Listen?
 
1441                    Welche Standard‑Listenfunktionen gibt es?
 
1442                    Welche Möglichkeiten gibt es, Listen mit Überschriften zu versehen?
1443                    Können Listen sprachabhängig gestaltet werden?
 
1444                    Wann werden Verzweigungslisten ausgeführt?
 
1445                    Wozu dient die Variable SY‑LSIND?
 
1446                    Wozu dient der HIDE - Bereich?
Wie ist er aufgebaut?
 
1447                    Wozu dienen Selektionsbilder?
 
1448                    Welche Eigenschaften haben Selektionsbilder?
Was sind Varianten?
 
1449                    Was ist der Unterschied zwischen PARAMETERS und SELECT‑OPTIONS?
 
1450                    Welche Vorteile bietet die Nutzung globaler Typen
bei der Erstellung von Selektionsbildern?
 
1451                    Wie lösen Sie das Problem, dass Selektionstexte in mehreren Sprachen vorhanden sein müssen?
 
1452                    Was sind Varianten?
Wie werden sie angelegt und genutzt?
Sind sie mandantenabhängig?
 
1453                    Wie hängen Ereignissteuerung und Verwendung
von Selektionsbildern zusammen?
 
1453                    Welche Auswirkungen hat eine Fehlernachricht
auf einen Selektionsbildschirm?

Wo prüfen Sie auf Fehler?
 
1455                    Was sind die Eigenschaften eines Dynpros?
 
1456                    Wie können Dynpros aufgerufen werden?
 
1457                    Aus welchen Komponenten besteht ein Dynpro?
 
1458                    Wozu dient der grafische Layout‑Editor?
 
1459                    In welchen Schritten legen Sie ein Dynpro an?
Was ist bei jedem Schritt zu beachten?
 
1460                    Was ist zur Schnittstelle zwischen Dynpro und Programm zu beachten?
 
1461                    Wann und unter welchen Voraussetzungen werden Daten
zwischen Programm und Dynpro hin- und hertransportiert?
 
1462                    Wie gewährleisten Sie, dass bei Klick
auf eine Drucktaste eine Funktion ausgeführt wird?
 
1463                    Wozu dienen die in der Ablauflogik aufgerufenen Module?
 
1464                    Wie werden Folgedynpros gesetzt?
Welche Unterschiede bestehen zwischen
SET SCREEN und LEAVE to SCREEN?
 
1465                    Wie verhindern sie, dass falsche Funktionen ausgelöst werden,
wenn die ENTER - Taste gedrückt wird?
 
1466                    Was ist ein Funktionsbaustein?
Welche Elemente kann seine Schnittstelle enthalten?

Kann er Datendefinitionen enthalten?
 
1467                    Was ist eine Funktionsgruppe?
Welche Komponenten kann sie enthalten?
 
1468                    Wie lange bleiben die globalen Daten einer Funktionsgruppe erhalten?
 
1469                    Welche Arten von Funktionsbausteinen gibt es?
 
1470                    Wie wird die Schnittstelle eines Funktionsbausteines definiert?
 
1471                    Kann ein Funktionsbaustein ABAP - Coding enthalten?
 
1472                    Wozu dienen in einem Funktionsbaustein definierte Ausnahmen?
Wie werden sie verwendet?
 
1473                    Wie werden Funktionsbausteine aufgerufen?
Wie werden dabei Ausnahmen ausgewertet?
 
1474                    Aus welchen Bestandteilen besteht eine Funktionsgruppe
(programmorganisatorisch betrachtet)?
Welche Namenskonventionen gelten dabei?
 
1475                    Was sind Klassen, Objekte und Methoden?
 
1476                    Was ist ein BAPI?
Wozu dient es?
 
1477                    Welche Standard - BAPIs gibt es?
 
1478                    Wie finden Sie den Namen des BAPI - Funktionsbausteins heraus?
 
1479                    Welche Eigenschaften hat ein BAPI - Funktionsbaustein?
Was darf er nicht enthalten?
 
1480                    Was ist beim Aufruf eines BAPIs zu beachten?
 
1481                    Welche Möglichkeiten von Programmaufrufen gibt es?
Wodurch unterscheiden sie sich?
 
1482                    Beschreiben sie kurz das logische Speicherschichtenmodell und dessen Komponenten (z.B. Modus ... )
Welche Konsequenzen hat das für Programmaufrufe?
 
1483                    Wie können Daten von einem Programm
an andere Programme übergeben werden?
Wann funktioniert weiche Methode der Datenübergabe?
 
 
   
  Welche Aussagen sind richtig?
 
Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Die M:N-Beziehung führt normalerweise zu sehr großen Dimensionstabellen.
B Es empfiehlt sich, die M:N-Beziehung innerhalb einer Dimension zu modellieren.
C Als Faustregel gilt ein Verhältnis von 1:10 bis 1:20, d.h. kleine Faktentabellen und große Dimensionstabellen.
D Die maximale Anzahl der Einträge in der Dimensionstabelle setzt sich aus dem kartesischen Produkt aller SIDs zusammen .
   
  Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Geklammerte Schlüssel aus der Quelle können durch geklammerte Attribute in einem einzigen Merkmal modelliert werden.
B Die in einer Stammdatentabelle eines Merkmals befindlichen Attribute werden als Merkmale des Merkmals bezeichnet.
C Da SID-Tabellen automatisch angelegt werden, werden auch sie auf Basis der Zeitabhängigkeit des Merkmals angelegt: Einige Beziehungen sind zu beachten: Die Q-Tabelle ist beispielsweise mit der X-Tabelle verknüpft und die P-Tabelle mit der Y-Tabelle.
D Navigationsattribute werden über den View (M) und die Stammdatentabellen (P und Q) des entsprechenden InfoObject gelesen, bevor sie über die X-Tabelle oder die Y-Tabelle des übergeordneten InfoObject mit der entsprechenden S-Tabelle und anschließend mit den Dimensionstabellen des InfoCube verknüpft werden.
   
  Es liegen zwei Tabellen vor. Tabelle 1 ist der Debitorenstamm mit dem Schlüsselfeld Debitoren-Nr. . Tabelle 2 beinhaltet alle Kunden bei denen in der Periode mindesten ein Aussendienstbesuch erfolgte. Auch hier gibt es das Schlüsselfeld Debitoren-Nr. Es sollen alle Debitoren mit Join-Bedingungen ermittelt werden bei denen kein Aussendienstbesuch erfolgte.   Welche Aussage ist richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Es ist Equal-Join mit einer Bedingung zu verwenden.
B Die Aufgabe ist nicht lösbar mit Join's.
C Es kann sowohl Equal-Joint als auch Left Outer Join verwendet werden.
D Es ist ein Left Outer Join mit einer Bedingung zu verwenden.
   
  InfoSets    Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A InfoSets sind nicht im LISTVIEW verfügbar, sondern im BEx Analyser.
B InfoSets sind InfoPovider , die Daten physisch speichern.
C InfoSets gehören zu dem Typ von InfoProvider, wo auch RemoteCubes zuordenbar sind.
D InfoSets liefern Ergebnismengen mit denen über Query zugegriffen werden kann.
   
  Ziele SAP BW   Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Automatisierung der Geschäftsprozesse
B Strukturierung und Visualisierung sämtlicher Unternehmensinformationen 
C Einfacher Zugriff über einen zentralen Einstieg.
D Reporting nach Bedarf.
   
  Strukturierung der technischen Ziele     Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Strukturierung und Visualisierung sämtlicher Unternehmens Informationen
B Einfacher Zugriffe
C Rascher Zugriff
D Flexibles Reporting
   
  Geschäftsmodellierung    Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Eine Geschäftsregel ist eine Sicht auf einen in der Realität existierenden oder in die Realität umzusetzenden Geschäftsprozess
B Ein Modell ist eine formale oder semiformale Darstellung der Beschreibung der Realität.
C Ein Geschäftsprozess ist eine zeitlich logische Abfolge von Tätigkeiten zur Erfüllung einer betrieblichen Aufgabe.      
D Ein Geschäftsprozess wird durch ein Startereignis ausgelöst und liefert ein Ergebnis 
   
  Was gehört zu Komponenten der Geschäftsmodellierung?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Business Content
B transparentes Datenmodell
C transparentens Datenflussmodell
D Prozessketten (automatische Verwaltung)
   
  Strukturen der Business Intelligenz mit mySAP aus Sicht des Nutzers Welche Reihenfolgen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Nutzer, Analyseebene, Datenhaltung und -verwaltung, Quellsysteme
B Nutzer, SAP BW OLAP , OLAP-Prozessor , SAP BW-Datenbanken, Staging Engine, Quellsysteme
C Nutzer, Analytical Applications, BI-Suite, BI-Plattformservices, BW-Schicht, Quellsysteme
D Nutzer, Enterprise Portal, Web Application Design, Open Interface and WEB Services, Access, Data Acquisition, Quellsysteme
   
  Normalisierung, Normalformen     Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Normalisierung ist die Vermeidung von Redundanzen (doppelt vorhandene Einträge).
B Bei einer Normalform ist jedes Attribut der Relation atomar (unteilbar). 
C In einer Normalform sind alle Attribute einer Relation nur vom primären Attribut dieser Relation abhängig.
D Eine Normalform ist erreicht, wenn man in den Relationen keine so genannten transitiven Abhängigkeiten hat. 
   
  Welcher Schritt der Strukturierung der Informationsbedürfnisse ist die wesentliche Ausgangsbasis für die Defintion eines BasisCubes?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Schritt 1: KPI-Analyse
B Schritt 2: Analyse von Business Subjects und entsprechende Attribute
C Schritt 3: Zuordnung des Business Subjects zu KPI's
D Schritt 4: Gruppierung der Kennzahlen mit ähnlichen Strukturen. 
   
  Performance Management, KPI, Bussiness-Object         Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Performance Management ist ein unternehmensweites Führungsinstrument zur systematischen Umsetzung anwendungsorientierte Informatikstrategien.
B KPI - Key Performance Indicators sind (erfolgs) kritische Zielkennzahlen
C Business-Object ist der Repräsentant eines betriebswirtschaftlichen Objektes der realen Welt. 
D Business-Subjects sind Merkmale, die KPI's beschreiben.
   
  Visualiserung des Datenmodellierungsprozesses - Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Formen der Sichten: Tabellensicht, Bubble Modell, Flussdiagramm, Sternschema
B Die Dimensionen bilden die Business Subjects mit ihren Attributen. Die Attribute stehen in einer 1:n-Beziehung zu ihrem "Hauptobjekt".
C Das Bubble Modell kann Zusammenhänge zwischen den einzelnen Merkmalen visualiseren.
D Das Tabellenmodell zeigt i.d.R. keine Zusammenhänge zwischen den einzelnen Merkmalen. 
   
  Virtuelle Datenspeicher    Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Transaktionale InfoCubes als virtuelle Datenspeicher werden nur in Verbindung mit SEM verwendet.
B RemoteCubes ermöglichen das Reporting von Daten aus Nicht-SAP-Systemen. Stammdaten und Hierarchien sind im BW bereits repliziert
C Beim Anlegen eines SAP RemoteCubes wird auf eine InfoSource mit flexiberer Fortschreibung zurückgegriffen.
D Beim virtuellen InfoCube mit Services wird ein selbstdefinierter Funktionsbaustein als DataSource verwendet.
   
  Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A SAP BW-InfoSets stellen als physisches Datenziel eine semantische Sicht der DataSource zur Verfügung.
B InfoSets stellen eine semantische Sicht dar. Es werden keine Daten auf InfoSet-Ebene gesperrt.
C Bei der Modellierung kann Data Mining signifikante Muster und verborgene Zusammenhänge in großen Datenmengen automatisch erkennen.
D Beim Scoring werden Daten über stetige Mengen dargestellt und zur Klassifizierung genutzt..
   
  Technische Struktur. Welche Aussage ist richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Neben der DIM-ID als Schlüssel für die Dimensionstabelle gibt es eine oder mehrere Spalten für jedes Merkmal in der Dimensionstabelle
B Diese Spalten enthalten den SID-Wert (Surrogate ID) für nur ein Merkmal.
C Die SID ist das Wertefeld der SID-Tabelle. Der tatsächliche Stammdatenwert ist der Schlüssel für die SID-Tabelle.
D Alle Aussagen treffen zu
   
  Beziehung der Merkmale in Dimensionstabellen, welche Aussagen treffen zu?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Idealerweise stehen die Merkmale in der gleichen Dimensionstabelle in einer 1:N-Beziehung zueinander.
B Für jede mögliche Kombination gibt es zu einem gegebenen Zeitpunkt eine einzige DIMID.
C Wenn sich die Kombination ändert, wird kein neuer Eintrag mit einer neuen DIMID generiert.
D Die M:N-Beziehung führt normalerweise zu sehr großen Dimensionstabellen.
   
  Modellierung von Data Mining, Welche Aussagen treffen zu?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Clustering dient dem Aufteilen von Daten in homogene Gruppen. Das Modell sucht nach einer globalen Struktur für die Daten und partitioniert die Daten in Cluster.
B Mit Hilfe einer Assoziationsanalyse können Zusammenhänge aufgedeckt werden, wodurch sich Möglichkeiten für Cross-Selling ermitteln lassen. Bei der Suche nach Assoziationen werden Objekte betrachtet, deren Inhalt in irgendeiner Form nicht vergleichbar ist. Es werden Anweisungen über Teilstrukturen in den Daten in Form von Regeln formuliert.
C Entscheidungsbäume stellen Daten mit Hilfe von (nicht stetigen) Kategoriemengen dar; dabei werden die Daten Datenquellen verwendet, deren Kategoriezuordnung bereits bekannt ist.
D Beim Scoring werden Daten über stetige Mengen dargestellt. Falls nötig, können die Daten diskret in Klassen unterteilt werden. Die Scoring-Funktion kann entweder mit Hilfe gewichteter Score-Tabellen oder mittels historischer Daten als lineare oder nichtlineare Regression einer Zielmenge angegeben werden. 
   
  Partitionierung: Modellierungsaspekte. - Welche Aussagen treffen zu?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Partitionierung, die durch eine Systemfunktion des DBMS ermöglicht wird, erlaubt das Aufteilen von Daten nach einem gemeinsamen Zeitmerkmalswert um Performancevorteile zu erzielen.
B Auch wenn Daten partitioniert vorliegen, ist es möglich bei Auswertungen auf die (ursprüngliche) Gesamtheit der Daten zuzugreifen.
C In Business-Content-FI/CO-InfoCubes werden Ist-Daten üblicherweise getrennt von Soll-Daten gespeichert.
D Alle Aussagen treffen zu.
   
  Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A BasisCubes sind Datenziele. Sie können auch als Infoprovider angesehen werden, wenn Reports und Analysen im BW mit ihnen ausgeführt werden.
B Ein RemoteCube ist ein InfoCube, dessen Bewegungsdaten außerhalb des BW verwaltet werden. Lediglich die Struktur des RemoteCube wird im BW festgelegt.
C Ein virtueller InfoCube mit Services ist ein InfoCube, der einen eigenen physischen Datenspeicher im BW besitzt.
D Ein SAP-RemoteCube ist ein RemoteCube, mit dem Queries mit direktem Zugriff auf Bewegungsdaten in anderen SAP-Systemen definiert werden können. Die Stammdaten sind aber im BW vorhanden.
   
  Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Beim Anlegen eines InfoObjects mit Navigationsattributen werden automatisch auch SID-Tabellen für Navigationsattribute angelegt.
B Bei der Verwendung von Navigationsattributen ist bei Datenänderung ein Neuaufbau der Faktentabelle notwendig.
C Zeitunabhängige Anzeigeattribute werden in der P-Tabelle generiert.
D Zeitabhängige Attribute besitzen Werte, die für bestimmte Datumsbereiche gelten.
   
  Hierarchietabellen - welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Hierarchien werden für Basismerkmale angelegt.
B Eine Hierarchie kann max. 68 Ebenen aufweisen.
C Es können mehrere Hierarchien für ein einzelnes Merkmal definiert werden.
D Hierarchien werden in speziellen Stammdatentabellen abgelegt.
   
  Thema Klammerung
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A ausschließlich lokal im Quellsystem gültig.
B notwendig, wenn ein Merkmal nicht eindeutig ist.
C die Möglichkeit der Klammerung besteht für InfoObjects und InfoProvider.
D ein Merkmalsschlüssel (zusammengefaßt durch geklammerte Schlüssel) beziehet sich nur auf Stammdaten.
   
  Thema Kategoriedimension:
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Kategoriedimensionen sind immer mit einem Attribut verknüpft.
B Kategoriedimensionen sind mit Attributen und Merkmalen verknüpft.
C Kategoriedimensionen werden für komplexe Kategorisierungsprozesse erzzeugt.
D Diie Bewegungsdatenverwaltung entscheidet, ob eine Katalogdimension erzeugt werden soll.
   
  Datenmodellierung. - Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Ausgangspunkt jeder Modellierungsaktivität ist die Identifikation der zur Verfügung stehenden Daten.
B Die PSA ist die erste Schicht für Daten aus unterschiedlichen Quellen. Sie verfügt nicht über Regeln für die Konvertierung oder Harmonisierung der eingehenden Daten.
C Das ODS ist die Schicht für operatives Reporting, d.h. üblicherweise Reporting auf Elementebene und auf täglicher Basis.
D Die Data-Warehouse-Schicht enthält Regeln für die Harmonisierung von Daten und verfügt über eine vollständige Historie, die nicht mehr im Quellsystem oder der Reporting-Schicht vorliegt.
   
  Aussagen zu Teilschritten im BW-Modellierungsprozeß
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Die Basiskennzahlen müssen den Business Subjects zugeordnet werden.
B In der Phase der Informationsbeschaffung wird aus der Definition der Prozesse das logische Datenmodell erstellt.
C Das erweiterte Tabellenmodell zeigt Zusammenhänge zwischen den einzelnen Merkmalen.
D Die Kennzahlenstrukturen entsprechen den Fakten des Bubble Model.
   
  Aussagen zum BW-Modell:
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Kennzahlen mit gleichem Business Subject und gleicher Granularität werden in eine Struktur verdichtet.
B Die Attribute der Business Subjects stehen in einer 1:n oder n:m Beziehung.
C DIM-IDs und SIDs, die in den Dimensionstabellen gespeichert werden, erlauben die eindeutige Zuordnung von Kennzahlen zu den sie beschreibenden Merkmalswerten..
D Der Business Content kann nicht beim Erstellen des physischen Modells benutzt werden. 
   
  Ziele für SAP BW sind
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Strukturierung und Visualisierung sämtlicher Unternehmensinformationen
B einfacher Einzelzugriff über einen zentralen Einstieg
C Reporting nach Bedarf
D rascher Erfolg
   
  Schritte zur Erstellung eines Datenmodells:
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Zusammentragen von Informationen
B Strukturieren der Informationsbedürfnisse
C Übertragung in ein physisches Modell
D Business Content prüfen
   
  Welche Informationen sollten in der Phase der Anforderungsermitllung berücksichtigt werden?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Analysebedarf
B gewünschte Granularität
C entstehenden Kosten
D historische Dauer
   
  Modellierung; Umsetzung der Befragungsergebnisse. - Markieren Sie die richtigen Aussagen.
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Überschneidungsentitäten müssen in den Modellen als eigene Objekte dargestellt werden.
B Die Umsetzung des Bubble-Modell ins Sternschema ist dann erfolgreich, wenn die zu erwartende Datenbelegung ausgewogen ist.
C Kennzahlen mit gleichem Business Subject und gleicher Granularität werden in eine Struktur verdichtet.
D Falls sich in den Modellen eine n:m-Beziehung findet muß ein weiteres Objekt in das Modell aufgenommen werden.
   
  Welche Informationen sollten in der Phase der Anforderungsermitllung berücksichtigt werden?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Dringlichkeit
B BW-Datenmodell
C entstehende mehrdimensionale Struktur
D Schnelligkeit
   
  Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A bei der Merkmaldefinition kann man ein Quellsystem klammern
B Hierarchien können nur für Basismerkmale angelegt werden
C Ein Merkmal das als "ausschließlich Attribut" definiert ist kann nur als Anzeigeattribut für andere Merkmale benutz werden 
D Die Möglichkeit der Tabellenpartitionierung steht bei SAP DB nicht zu Verfügung 
   
  Was ist Bedingung zur Verdichtung von Kennzahlen?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Es können nur Kennzahlen mit gleichem Wert verdichtet werden.
B Es können nur Kennzahlen mit gleichem Business Subject verdichtet werden.
C Es können keine Kennzahlen verdichtet werden.
D Es können nur Kennzahlen mit gleicher Granularität verdichtet werden
   
  Drilldown findet statt von
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A PSA zu ODS
B InfoCube zu ODS
C InfoCube zu PSA
D PSA zu InfoCube
   
  Modellierung. - Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Die Suche nach verwertbaren Objekten im BCT sollte immer dem Top Down Prinzip folgen.
B Das Datenmodell muß sich primär an den ermittelten Auswertungszielen orientieren.
C InfoSets sind InfoProvider (ohne Daten), die Stammdaten tragende Merkmale mit ODS-Objekten verbinden.
D InfoSets können relevante InfoProvider für einen MultiProvider sein.
   
  Welche Aussagen sind wahr?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Ods Objekte enthalten Schlüsselfelder, die nur alphanummerische Felder als Kennzahlen enthalten können.
B In ODS Objekten werden keine Faktentabellen, dafür aber Dimensionstabellen angelegt.
C Ein ODS Objekt stellt einen Speicherort für konsolidierte und bereinigte Bewegungsdaten auf der elementaren Ebene dar.
D Ein ODS Objekt beschreibt einen konsolidierten Datenbestand aus einer oder mehreren InfoSources
   
  Welche Aussagen zum Klassischen Sternschema sind wahr
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Der Zugriff auf Daten wird erleichtert, da Primärindizes für die Daten als alphanumerische Felder in Tabellen abgelegt werden.
B Benutzerdefinierte Hierarchietypen können nicht generiert werden.
C Bei einer Änderung der Dimensionsattribute besteht keine Möglichkeit, die alten und neuen Werte für das Attribut zu pflegen.
D Mehrsprachige Beschreibungen der Attribute werden auf einfache Art und Weise unterstützt.
   
  Welche Aussagen zu Navigations- und Anzeigeattributen sind wahr?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Anzeigenattribute können nicht in Navigationsattribute geändert werden.
B Wird ein Info Object mit Navigationsattributen angelegt, werden die P-Tabellen für die Navigationsattribute automatisch generiert.
C Benutzt man Navigationsattribute, ist bei Datenänderungen kein Neuaufbau der Faktentabelle nötig.
D Alle spezifischen Attribute werden standardmässig zu Anzeigenattributen
   
  Tracking-History: was trift zu?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Beim Szenario "Historische Wahrheit" basieren die Berechnungen auf Daten die zum Zeitpunkt des Entstehen des Vorgangs
B Das Szenario "Ist" basiert auf aktuellen Daten (die damaligen Zuordnungen gehen verloren)
C Beim Szenario "Zeitabhängig" werden nur Daten innerhalb eines in Customizing eingestellten Zeitraum dargestellt
D Beim Szenario " Vergleichbar" werden Perioden auf einer identischen Basis verglichen (z.B. neue Materialien werden nicht berücksichtigt)
   
  Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Da nach neueren Untersuchungen die Mehrheit der Benutzer (bis zu 70%) eines OLAP-Systems einfache Anwender sind, sollte die Datenmenge in den InfoCubes begrenzt werden, um Verwirrung zu vermeiden und Performance zu verbessern.
B Wenn Sie im Aufriss eines Berichts auf einem Merkmalswert die Funktion <Filterwert festhalten> wählen, wird der Merkmalswert nicht mehr angezeigt und die Daten der Tabelle werden nach dem ausgewählten Wert gefiltert.
C Wenn Sie mit der Funktion <Springen> über die Bericht/Bericht-Schnittstelle eine andere Query starten, wird der aktuelle Navigationszustand "mitgenommen".
D Sie haben die Möglichkeit in einer Arbeitsmappe mehrere Querys gleichzei-tig darzustellen. Bezüglich gemeinsamer Merkmale haben dabei alle Resultate den gleichen Navigationszustand.
   
  Drei Bedingungen müssen erfüllt sein, damit die Währungsumrechnung während der Datenfortschreibung erfolgen kann:
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A In der InfoSource muss eine Kennzahl (Datentyp "Betrag") enthalten sein
B Im InfoCube muss eine entsprechende Kennzahl (Datentyp "Betrag") enthalten sein
C Ein Währungsumrechnungstyp muss mit den entsprechenden Parametern für die Umrechnung definiert sein.
D Für die Währungsumrechnung zum Zeitpunkt des Reportings müssen nur die beiden letzten Bedingungen erfüllt sein
   
  SAP-BW-Architektur. Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Auf die Daten des transaktionalen InfoCubes kann von mehreren Benutzern gleichzeitig lesend zugegriffen werden.
B Die Bewegungsdaten eines RemoteCubes werden außerhalb des BW verwaltet.
C Ein virtueller InfoCube mit Services verwendet als DataSource einen selbstdefinierten Funktionsbaustein.
D Der SAP-RemoteCube liest Stammdaten und Hierarchien direkt im Quellsystem
   
  Markieren Sie die richtigen Aussagen.
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Ein Vorteil des Business Content besteht darin, daß alle notwendigen und zusammengehörigen Objekte gleichzeitig aktiviert werden können.
B Wenn ein InfoCube noch keine Daten enthält (vor dem initialen Ladevorgang) kann auch keine Query darauf definiert werden.
C Wenn ich den Namen und die Bezeichnung einer existierenden Query nicht weiß aber den verwendeten InfoPovider kenne, kann ich sie unter diesem InfoProvider im Bereich Modellierung der Administrator Workbench finden.
D Queries, die über die Funktion <Query ändern (lokale Sicht)> bearbeitet wurden können beim nächsten Aufruf der Query nur in der ursprünglichen Version ausgeführt werden.
   
  ODS-Objekte. Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A ODS-Objekte dienen der Speicherung konsolidierter und bereinigter Daten auf Belegebene aus nur einer InfoSource.
B Der Datenbestand eines ODS-Objektes kann in einer BEx-Query oder in einer InfoSet-Query amalysiert werden
C Ein ODS-Objekt enthält Schlüsselfelder und Datenfelder, die auch alphanummerische Felder als Kennzahlen enthalten können.
D Bei ODS-Objekten ist es möglich, Datenfelder zu überschreiben.
   
  Modellierung. - Was ist richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A In der erweiterten Tabellensicht erfolgt die Umformung in das Bubble-Modell.
B Wenn das Bubble-Modell vorliegt erfolgt die Zuordnung zu den Prozessen.
C Die Ergebnisse der Befragungen und Anforderungsworkshops werden zunächst in eine Tabelle eingetragen, die in den Zeilen die ermittelten notwendigen Kennzahlen und in den Spalten die Merkmale enthalten.
D Aus Gründen der Übersichtlichkeit sollten die ermittelten KPI's in mittlerer Granularität dargestellt werden.
   
  InfoSets. Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A InfoSets stellt die semantische Sicht der InfoSources dar
B InfoSets liefern Daten für Queries, verweisen aber nur auf andere InfoProvider, wie ODS-Objekte oder Stammdatentabellen
C InfoSets können den Business Explorer als Reporting-Frontend verwenden.
D sind in der Administrator Workbench integriert.
   
  Welche Aussagen zum InfoSet sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Auf InfoSet-Ebene werden keine Daten gespeichert
B InfoSets sind nur im BEx Analyser verfügbar
C Das InfoSet ist ein Repository-Objekttyp und unter dem Register InfoProvider verfügbar
D Der Zugriff auf InfoSets erfolgt über die OLAP-Engine
   
  SAP-BW-Architektur. Welche Aussage ist richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A InfoSets können nicht als Objekt für einen Multiprovider fungieren.
B InfoSets basieren auf einer UNION-Verbindung.
C Beim temporalen Join mit zeitabhängigen Stammdaten gibt es keine Sätze mit überlappenden Zeitintervallen in den Ergebnissen
D Einzige Voraussetzung ist, damit InfoObjects für einen Join verwendet werden können, dass sie den gleichen Datentyp aufweisen.
   
  Kennzahlenwerte, welche Aussagen treffen zu?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Kennzahlen werden während des Ladens der Daten in die Faktentabelle eines InfoCube geladen; sie sind das Ergebnis von Bewegungen in den Quellsystemen.
B Gelegentlich können implizite Aussagen oder zusätzliche Informationen aus den expliziten Ergebnissen, die ins Datenmodell geladen werden, abgeleitet werden. Diese impliziten Aussagen können als Merkmale dargestellt werden, werden aber nicht explizit von der DataSource angegeben.
C Beispielsweise kann ein Quellsystem die Kennzahlen Auftragsmenge und Liefermenge explizit angeben; diese werden dann von den jeweiligen Kennzahlen-InfoObjects im BW dargestellt. Allerdings ist in diesen Daten implizit die Liefererfüllungsquote enthalten, die als prozentualer Anteil der Liefermenge an der Auftragsmenge ausgedrückt werden kann. Dieses "Fakt" kann mittels einer einfachen mathematischen Formel als berechnete Kennzahl im BW erfasst werden.
D Alle Aussagen treffen zu
   
  Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Da eine n:m-Beziehung normalerweise zu sehr großen Dimensionstabellen führt empfiehlt sich die Einführung einer weiteren Dimensionstabelle.
B Aus Gründen der Performance ist ein Verhältnis von 1:10 bis 1:20 für D- zu F-Tabellen wünschenswert.
C In einer Dimension (Dimensionstabelle) sind Merkmale zusammengefaßt, die zu einem gemeinsamen Themenbereich führen. Die technisch mögliche Kombination von logisch nicht zusammengehörigen Daten führt regelmäßig zu längeren Lade- und Lesezeiten und ist deshalb nicht empfohlen.
D Bei sehr großen Datenmengen bei den Dimensionen und Stammdaten ist die Einrichtung einer Einzelposten-Dimension in Erwägung zu ziehen.
   
  Welche Bedingungen müssen erfüllt sein, damit die Währungsumrechnung während der Datenfortschreibung erfolgen kann
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A In der InfoSource muss eine Kennzahl (Datentyp "Betrag") enthalten sein, entweder mit einer festen oder mit einer variablen Währung.
B Im InfoCube muss eine entsprechendes Attribut (Datentyp "Betrag") enthalten sein, entweder mit einer festen oder mit einer variablen Währung.
C Ein Währungsumrechnungstyp muss mit den entsprechenden Parametern für die Umrechnung definiert sein.
D Alle Aussagen treffen zu!
   
  Fakt oder Attribut, Welche Aussage ist richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Wenn eine Formelvariable "mit Ersetzungspfad" verwendet wird, kann das Navigationsattribut Preis z.B. zum Berechnen von "Umsatzerlös = Preis x Anzahl verkaufter Artikel" verwendet werden. Dadurch werden Berechnungen in Queries ermöglicht, bei denen diese Formelvariable nicht notwendig ist..
B Ein zeitabhängiges Navigationsattribut wäre akzeptabel, wenn sich der Preis nur gelegentlich ändert.
C Wenn eine Aktionsanalyse durchgeführt werden muss, definieren Sie den Preis als Navigationsattribut.
D Keine der Aussagen trifft zu
   
  Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Ebenso wie bei einer Query bildet ein Aggregat eine Teilmenge des Sternschemas des zugehörigen InfoCube. Es besitzt jedoch seine eigene Faktentabelle und eventuell eigene Dimensionstabellen. 
B Das Aggregat weist eine größere multidimensionale Struktur als der InfoCube auf.
C Die Granularitätsstufe "nach Kunde" ist z.B. mehr detailliert als "nach Kunde, nach Material".
D Daten, die eine hohe Granularität aufweisen, sind sehr detailliert.
   
  Was gehört alles zu Business Intelligence mit mySAP?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Data Warehouse
B Material Management
C Enterprise Portal
D Business-Intelligence-Suite
   
  Welche Aussage zum Thema Data Warehousing ist zutreffend?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Das Data Warehouse ist ein temporärer Speicher
B Data Marts sind unmodellierte Rohdaten
C Im Data Warehouse befinden sich nach bestimmten Kriterien aufbereitete Daten
D ODS Objekte gehören nicht zum Inhalt eines DW`s
   
  Welche Aussage zum Begriff Granularität trifft zu?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Granularität ist ein Maß für Datendurchsatz innerhalb eines IT- Netzes 
B Je feiner der Detaillierungsgrad desto größer ist die Granularität
C Je gröber der Detaillierungsgrad desto größer ist die Granularität
D Die Festlegung von Granularität hat vernachlässigbare Auswirkungen auf die Performance
   
  Was verbinden wir mit dem Begriff Data Mining 
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A Data Mining ist eine Methode zur Extraktion von Quelldaten 
B Es werden bestimmte Muster in Datenmengen erkannt
C Data Mining ist Bestandteil des BW Basissystems.
D Data Mining wird sehr oft im Zusammenhang mit Werbeaktionen benutzt
   
  Welche Aussagen zum Thema ODS- Objekte treffen zu?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A In einem ODS- Objekt liegen Daten in unbehandelter Form vor
B Bewegungsdaten liegen in einem ODS- Objekt in konsolidierter Form vor 
C Bewegungsdaten liegen in einem ODS- Objekt in konsolidierter u. bereinigter Form vor
D ODS-Objekte können aus anderen ODS-Objekten gespeist werden
   
  Welche Aussagen sind richtig?
  Markieren Sie die richtigen und falschen Antworten mit einer "1" im Feld rechts neben der Antwort.
A MultiProvider existieren nur als logische Definition. Die Daten sind weiterhin in den zugrunde liegenden InfoProvidern gespeichert.
B Ein MultiProvider kann sich aus verschiedenen Kombinationen der folgenden InfoProvider zusammensetzen: InfoCube, ODS-Objekt, virtueller Cube,InfoObject, InfoSet .
C Durch das Komprimieren werden die Datensätze in die F-Tabelle des BasisCubes geschrieben und die komprimierten Requests aus der E-Tabelle entfernt.
D Jeder Datenladeprozess in einen BasisCube ist eindeutig durch eine Request-ID identifiziert, die in der Paketdimension mitgeführt wird.
   
 
 

 

       

 

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