Die Erstellung einer Location Dimension in der SAP Datasphere
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In vielen SAP Analytics Cloud (SAC) Dashboards haben Landkarten für die Darstellung von Geodaten einen festen Platz. In diesem Blogbeitrag zeigt unser SAP HXM Analytics Consultant Christian Samuel, wie diese Geodaten in der SAP Datasphere eingebunden werden können, um sie später für die SAC optimal konsumierbar zu machen. Sie erfahren Hands-On wie die sog. Location Dimension in ein Headcount-Datenmodell eingebettet werden kann.
Wie sieht das Ziel am Ende aus?
Im Beispiel werden die drei Locations Neckar-Odenwald-Kreis, Heilbronn (Landkreis) und Heilbronn (Stadtkreis) in Form einzelner Punkte angezeigt. Die Farbe gibt jeweils an, wie viele Mitarbeiter:innen den jeweiligen Landkreisen zugeordnet sind.
Schritt 1: Datenherkunft der Längen- und Breitengrade identifizieren
Um die „Bubbles“ auf der Karte erstellen zu können, müssen die Daten um Längen- und Breitengrade (longitude/latitude) ergänzt werden. Diese notwendigen Daten können direkt aus dem Datasphere Catalog entnommen werden. Suchen Sie hierzu im Catalog nach „Geo-Stammdaten für Postleitzahl und Landkreis“.
Natürlich können für die Anreicherung der Daten um Längen- und Breitengrade auch weitere Drittanbieter-Datenquellen im Internet verwendet werden.
Schritt 2: Verknüpfen der Stammdaten mit den Location-Daten
In den Stammdaten wird der Ort und dessen Postleitzahl aus dem Quellsystem (hier: SAP SuccessFactors) bereits extrahiert. Um die Stammdaten mit den Längen- und Breitengeraden zu erweitern, wird zunächst eine neue Tabelle in der SAP Datasphere erstellt:
Anschließend werden die Daten hochgeladen. Im Ergebnis haben wir dann eine Tabelle mit Zuordnung der Längen- und Breitengrade zu Postleitzahl und Ort:
Für die Verknüpfung zu den relevanten Stammdaten (hier: zur Person) wird ein DataFlow angelegt, in dem die eben erstellte Tabelle mit Längen- und Breitengraden per JOIN verbunden wird. Als Schlüssel werden für den JOIN Zip Code (PLZ) und die Stadt verwendet. Ergänzend können je nach Bedarf noch weitere Daten im DataFlow mit angebunden werden.
Schritt 3: Erstellen der Location-Dimension
Die eigentliche Dimension wird dann in der Graphical View (hier: Person) erzeugt:
Folgende Einstellungen müssen für die View vorgenommen werden:
Die semantische Nutzung (Semantic Usage) muss hier als Dimension eingestellt werden. Damit die SAC später die Location Dimension erkennt, wird in der Graphical View noch eine „Geo-Koordinaten“ Spalte hinzugefügt.
Diese Spalte muss mit den folgenden Einstellungen konfiguriert werden:
Für Longitude und Latitude werden die jeweiligen Spalten ausgewählt, die die Längen- und Breitengrade abbilden. Der „Spatial Reference Identifier“ ist das Koordinatenreferenzsystem, das wir für unsere Location Dimension verwenden. Standardmäßig sollte dieser auf „4326“ eingestellt werden. Hierdurch werden räumliche Daten mithilfe von Längen- und Breitengraden nach Standard WGS84 auf der Erdoberfläche darstellt. Dieses Koordinatenreferenzsystem wird auch für GPS verwendet.
Schritt 4: Location Dimension für die SAC nutzbar machen
Ein einfacher, aber wichtiger letzter Schritt ist nun noch die Aktivierung der Location Dimension im Analytic Model.
In der SAC kann jetzt eine Landkarte erstellt werden, für welche die eben erstellte Dimension als Location Dimension genutzt werden kann.
Fazit
Mit der gezeigten Vorgehensweise können Geodaten über die SAP Datasphere für die SAC nutzbar gemacht werden. Dieses Vorgehen war bereits im SAP BW möglich, ist aber in der Datasphere durch die symbiotische Integration mit der SAC schneller und unkomplizierter möglich. Mit dieser Funktionalität lassen sich vielerlei Reporting-Anforderungen mit großem Mehrwert umsetzen. So können beispielsweise Standorte von Mitarbeiter:innen, Kund:innen oder Lieferant:innen klar und übersichtlich in Karten dargestellt werden. Sie möchten mehr erfahren?
