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ARIS 是 Architecture of Integrated Information Systems （集成信息系统结构）的简称，它是由德国 IDS 总裁和创始人 Scheer 教授首先提出的。 　 　从较深层的含义上，我们可以从两个方面来理解 ARIS 。一方面， ARIS 是一套完整的管理理论，是 " 国际上独一无二的著名方法，用于优化业务流程和应用 系统的实现 " ；另一方面， ARIS 又是一套软件，或者说是一种工具（ Tool ），它为用户提供从企业建模到应用系统设计的全程辅助。 ARIS 的理论精粹集 中在五个视图上，可以 "HOBE 房型构架 " 生动反映。 ARIS 理论的 HOBE 结构 ● 功能视图 (Function View) 　　 ARIS 将输入转变到输出的流程被划归到功能视图。 ● 组织视图 (Organization View) 　　组织视图建立实体单元的层次结构。组织单元创建的目的是将执行同一工作目标的单元和设备归成一组。 ● 数据视图 (Data View) 　　数据视图包括数据处理的环境和被消息触发的功能以及引起触发的功能。 ● 输出视图 (Output View) 　　输出视图包括所有的物理的和非物理的输入和输出，也包括资金流。 ● 控制视图 (Control View) 　　控制视图记录上述四个视图间的相互关系以及整个业务流程

第一步，登录SAP，找到“定义本地布局”按钮，选择“选项”菜单。 第二步，选择“本地数据”中的“历史记录”，复制历史记录的目录地址，在我的电脑中打开该文件夹。 第三步，把该文件夹下的文件全部删除掉。 第四步，重新登录SAP，搞定。 来源： https://blog.csdn.net/beyondamos/article/details/99291956

Does anyone know how to use VBA to pull data from SAP Netweaver? I have a number of daily reports that require exporting data from SAP to Excel and formatting it into a report. I have already written working VBA macros that do the formatting. I have to manually extract the data and run each report macro individually. So much time could be saved if my macro could just go into SAP, grab the data for report #1, format it, grab the data for report #2, etc. I work with SAP NetWeaver (Release 730, Version 7300.1.3.1079). The reports are just Excel pivot tables and charts. Thanks! This all depends on

今天主要看了SAP BW中的ETL Services中的Extraction部分的前面两个引入话题的小节。（效率真是汗啊-。-） 做了一点笔记，其实几乎是在翻译了。 Extraction Basic Principles 1, Classes of Data 　　Data 在典型的像 SAP 一样的 ERP 系统中被分为三种，主数据，事务数据和配置数据。 　　 先说主数据，主数据通常是组织的实体，也有作为外部实体出现的，还可以是其他的事务，比如材料（ @@ ？）。主数据在数据仓库中的重要性就在于，它提供了多维数据分析中的那些维数。 　　在 BW 中，主数据通常又是由三种表现方式呈现的，属性，层级和文本。属性就是描述实体属性的那些域，层次则大多数是一些独立的表，它们表述的通常是主数据之间的父子关系。而文本表则是包含了主数据的一些文字表述，它们通常也被分别保存在独立的表中，因为它们通常都是依赖于语言的。 　　 主数据的关键键值，通常因为应用而异，所以有时候即使是相类似的概念，也会根据业务的需求制定复合的信息对象（ Compound InfoObjects ），以适应于不同的业务类型。 　　 层次表相对属性表来说更复杂。首先，层次中主数据的相互联系可以很复杂，第二，保存这些层级关系的技术也因应用而异，许多应用模块只有唯一的层次表达方式， 　　 事务数据用来表述一个商业事件

SAP BW 全称 Business Information Warehouse，在版本3.5之后又称SAP Business Intelligence. 处于SAP Netweaver整体架构当中的Information Integration这一层，与之并列的还有主数据管理（Master Data Management）和知识管理（Knowledge Management），这一块所谓的Information Integration，就是从企业的底层数据到最高表现层之间的一层分析的部分。但是它又不完全是在进行分析，因为这一层本身，也包含了数据挖掘（Data Warehousing），商务智能平台（BI Platform），商务智能表现（BI Suite）三个细的层次。 或许对BW的精确解释，就是如何能让企业的商务活动，变得高效和便捷的关键一步吧。 SAP Business Intelligence is an enterprise-class, complete, open and integrated solution that delivers actionable insight. 呵呵，自己解释不清楚的时候，只能抄一句讲义上的定义了。不过这个定义还是基本准确的。基本上阐述了BW的功能和应用对象。 BW的最底层，Data Warehousing。传说中的数据仓库

继续写ETL部分的学习体会，今天是Extraction的第三部分 Dimensions of Data Extraction ( 数据抽取的维数 ) 数据抽取的过程通常可以由四种不同的维度来进行描述和分类。 首先是抽取模式，抽取模式通常分为完全抽取和动态抽取。两者意思很明确，完全抽取是每次抽取的时候讲数据源可用的所有数据都抽取过来，而动态抽取则是每次抽取的时候只抽取更新和增加了的新的数据。 其次是按照抽取的情景作为抽取的维度，分为推式抽取和拉式抽取，推式抽取时，数据抽取和传输过程的发起者是操作的系统，反之在拉式抽取时，发起者变成了数据仓库。推式和拉式抽取的共存也暗含了一个领导角色的概念，因为在实际生活中，信息后台更多地是在和发起者进行交易。另外一种更好的解释方法是将推式抽取和拉式抽取分别比拟为信息的 发布与预定 和 请求与反应 的情形。 第三种抽取的维度是时间的滞后性，这里常用的有三种时间滞后尺度：同步的（就是实时的），不同步的（存储和转发）和不同步批处理（按需或者事件触发或者调度式的）。 第四种维度则是抽取的范畴，抽取范畴对我们抽取数据方法角度的一种描述，是从映射的角度，还是从选择的角度，还是从聚合的角度，来进行这么一次抽取。 每一次数据抽取的过程都可以拿这四种维度来衡量， SAP BW 中首先符合 SAP 3/R 数据抽取需求的抽取器就主要是异步批处理拉式完全抽取模式

继续....看的好慢啊我-。- OLTP(On Line Transaction Process) Technology Considerations 联机事务处理的技术考虑事项 这一部分主要讲述了联机事务处理的系统中涉及到的数据存储方式（包括写入和读取数据库）。 物理更新 ，数据在 R/3 系统中进行更新的时候通常有两种形式，同步和不同步的。同步更新都有程序执行，用户需要等待确认完成。而不同步更新则通常是接近实时地完成，用户无需等待业务操作执行结束。按照周期的长短，不同步更新又被分为了 V1 和 V2 两种更新方式。 V1 是时间要求相对严格的更新，它的更新进度完全取决于交易表所限定的进度。而 V2 则是时间要求不严格的，它通常用来更新一些不需要经常变化的和交易相关的统计数据。一般来说，任务队列越长，更新的速度就越慢，这个基本上是要取决于系统负荷的。 从数据仓库的角度出发，在运作系统中数据的写入有两种基本方法，使用增量变化捕获机制和不使用这一机制的。目前， SAP BW 中的增量捕获机制正在发展中， R/3 中已经实现了增量捕获机制。 在 SAP BW 出现之前，就有趋势将 R/3 分为几个分开的实例，并在其间仍然进行数据流通，这个时候业务框架的概念得以发展，而原先版本的应用程序渐渐淡化，并让它们都通过 ALE 进行交互。工作流包括在供应链中的预警和通知等，也渐渐的从中清除。在

这段时间没怎么看书，都在BW的系统里面摸索，今天继续看了 Mastering SAP BW... 一点小小心得，流于此，但愿后面能多看看... SAP Source System 元数据流 元数据在BW系统中，贯穿了整个数据传输的过程，在这其中，元数据流的作用就是基本上用来决定了数据从各种元数据到达BW的数据源系统的过程中的传输规则的制定。 它是一个域的集合，包括了进行上述第一步无损失的数据传输的过程中需要进行域的选择，哪些数据要映射到数据源系统中，哪些不用，哪些需要选择，哪些不需要，都由它决定。 之所以要进行这样的处理，是为了提高数据载入的效率，节约数据抽取占用的资源。 按照习惯来讲，数据域的聚合，是应该在进行数据查询的执行过程中执行的，而不是在数据抽取的过程中。但是我们注意到，通常数据的聚合必然带来的就是数据信息的丢失，而如果在执行数据查询的过程中就会带来数据的丢失，显然是会影响到整体的数据完整性的。只要远程信息立方体是由源系统抽取器直接生成的，这个抽取器就得支持抽取时间的因为性能要求而聚合。 转载于:https://www.cnblogs.com/rabbitzhang/archive/2007/09/06/883716.html 来源： https://blog.csdn.net/weixin_30501857/article/details/99010258

SAP移动平台的产品部门高管Jens Koerner日前宣布基于HANA Cloud的SAP移动平台（SAP Mobile Platform, SMP）已经正式发布。 https://help.hana.ondemand.com/mobile/frameset.htm (也被称为"SMP cloud", "Mobile-as-a-Service"或 "MaaS")。相应的体验版也已经公布，感兴趣的已经可以直接申请在HANA云上部署SMP并开发企业级移动应用。 我大概翻译一下Jens的原文如下。 2012年1月，一个“轻量级”的移动应用云端部署的策略由Jens及Stan Stadelman（移动平台产品部门高管）提出。2012年10月，我们在SAPinsider Enterprise Mobility conference上展示了demo。在2013年年初的马德里SAPPHIRE上对用户体验做了进一步提升，最终在2013年5月28日，我们正式对所有客户发布基于HANA云的移动平台——这是SAP移动愿景成为现实的重要一步。 以下分五个方面介绍基于HANA云的SAP移动平台。 一、什么是SMP cloud？ 云上移动平台的出现，简化了移动应用的开发、配置和发布流程，并且使得在无须安装、维护一个平台服务器的情况下对应用实现端到端管理成为可能。SMP cloud是host在SAP HANA