SAP专业教材资料19_D5_E sap Enterprise Wide Data Warehousing.pdf

在企业级数据仓库（Enterprise Wide Data Warehousing）的构建中，SAP系统扮演着至关重要的角色。本资料详细探讨了SAP数据仓库解决方案，特别是关注其可扩展性和并行处理能力，以应对大规模数据处理、多源数据加载、多用户需求以及并发读写等挑战。 企业级数据仓库面临的挑战主要包括：处理海量数据、从多个源头整合数据、为大量用户提供服务，以及同时进行读取和写入操作时的优化问题。这些挑战要求数据仓库系统具备高度的可扩展性，以便处理不断增长的数据量，并且能够独立处理读写过程，避免冲突。 在SAP BW（Business Warehouse）中，实现可扩展性的关键在于性能优化。性能表现很大程度上取决于待处理数据的量、现有资源的饱和度以及硬件的能力。优化的目标是消除不必要的处理步骤，减少需要处理的数据量，并在所有可用层次上部署并行处理。例如，通过系统控制的并行化或拆分，SAP BW能够自动将进程打包，从多个InfoProviders或聚合中读取数据，这样的设计使得在不影响性能的情况下，支持大规模的数据处理成为可能。 SAP Portals 2002的演讲中，专家Dr. Klaus Werner和Dr. Thomas Becker进一步阐述了并行处理的概念。他们指出，通过并行化，可以将处理任务分解到多个处理单元，以提高整体处理速度。这包括数据加载、数据转换和数据检索等多个阶段的并行执行，使得系统能够在保持高效运行的同时，应对日益复杂的企业需求。 此外，SAP BW的数据仓库架构设计也考虑到了资源的利用率和负载平衡。通过智能分配工作负载，系统能够确保即使在处理大量数据时，也能避免资源的过度饱和，从而保证系统的稳定性和响应速度。 SAP Enterprise Wide Data Warehousing的核心在于其可扩展的架构和并行处理机制。这些特性使得SAP BW能够有效地管理和分析企业级的海量数据，满足多用户和多源数据的需求，同时确保在并发读写操作中的性能和数据一致性。通过深入理解和运用这些概念，企业可以构建出强大而灵活的数据仓库解决方案，以支持其业务决策和运营。