SAP Business Warehouse (BW) adalah produk data warehousing berbasis model yang dibangun di atas platform SAP NetWeaver ABAP. Produk ini mengumpulkan, mentransformasikan, dan menyimpan data yang dihasilkan dalam aplikasi SAP maupun non-SAP, serta menyediakannya melalui alat bawaan untuk pelaporan, business intelligence, dan analitik, serta perangkat lunak pihak ketiga.
SAP BW juga berfungsi sebagai platform pengembangan yang digunakan oleh programmer untuk membuat dan memodifikasi data warehouse, melakukan tugas pengelolaan data, membuat laporan, dan mengembangkan aplikasi analitik. Pengguna bisnis umumnya mengakses SAP BW melalui aplikasi yang dikembangkan oleh pengembang, seperti executive dashboard atau aplikasi seluler.
Tidak seperti kebanyakan produk data warehousing yang berbasis langsung pada platform database, SAP BW memungkinkan pendefinisian objek data warehouse seperti sumber data, penyimpanan data, dan kueri. Sistem ini kemudian menginstansikan dan mengelola objek-objek ini dengan berbagai cara tergantung pada platform yang digunakannya serta kendala lainnya.
Versi SAP BW
SAP BW awalnya dibuat untuk menyediakan pemrosesan analitik daring (OLAP) di atas sistem transaksi SAP R/3, yang dioptimalkan untuk pemrosesan transaksi daring (OLTP). Awalnya, BW berfokus hampir sepenuhnya pada ekstraksi data dari sistem SAP dan pelaporannya, tetapi dengan cepat berkembang untuk menawarkan lebih banyak fleksibilitas dan kapabilitas.
Pada versi 3.x, SAP BW menjadi sistem data warehouse yang lengkap dengan kemampuan pengumpulan data, transformasi data, penyimpanan dalam model kubus datar dan relasional, serta sistem kueri yang fleksibel dengan serangkaian alat pelaporan dan business intelligence yang dikenal sebagai Business Explorer.
Dengan diperkenalkannya database dalam memori SAP HANA, SAP meluncurkan beberapa versi BW berbasis HANA. Versi pertama, BW Accelerator, berfungsi sebagai cache kueri kolom untuk model data BW pada versi 7.x. Kemudian, SAP merilis BW on HANA, yang merupakan BW 7.x yang berjalan secara eksklusif di database HANA dengan optimasi khusus untuk platform ini. Pada tahun 2017, SAP memperkenalkan BW/4HANA, yang merupakan versi generasi terbaru BW dengan penghapusan banyak fitur lama dan pengenalan model data baru yang lebih dioptimalkan untuk arsitektur kolom dalam memori HANA.
Cara Kerja SAP BW
Hingga saat ini, BW relatif unik di antara platform data warehousing karena sepenuhnya berbasis model. Artinya, pengembang BW menggunakan antarmuka BW untuk menentukan alur data dan penyimpanannya dalam skenario data warehousing, kemudian BW menangani instansiasi model tersebut di database serta menjalankan proses untuk mengambil, mentransformasikan, dan menyimpan data. Model ini kini semakin umum dalam era komputasi awan (cloud computing).
Sebelumnya, pengembang BW masuk ke SAP GUI dan menggunakan kode transaksi seperti RSA1 untuk membangun skenario data warehousing mereka, bukan menggunakan SQL dan prosedur tersimpan dalam sistem manajemen database. Kini, pengembangan BW telah beralih ke lingkungan berbasis open-source seperti Eclipse serta alat berbasis web yang mengikuti prinsip desain SAP Fiori.
Keunggulan SAP BW
SAP BW menawarkan sejumlah keunggulan, terutama fleksibilitas dalam mengubah platform tanpa banyak gangguan. Sebagai contoh, pelanggan BW 7.5 yang tetap menggunakan pendekatan berbasis model dapat beralih dari Oracle ke HANA dengan sedikit gangguan. Selain itu, pelanggan BW yang meningkatkan sistem mereka ke BW on HANA melihat bahwa banyak transformasi data dan langkah aktivasi data yang sebelumnya diproses di server aplikasi kini dapat diproses langsung dalam database, yang meningkatkan kinerja secara signifikan.
BW Modern
SAP BW terus berkembang untuk mendukung lebih banyak sumber data, target keluaran, dan penyederhanaan pemodelan sambil memperkenalkan fitur baru seperti data aging, pemrosesan spasial, dan analitik prediktif.
Dalam iterasi terbarunya, BW/4HANA semakin terintegrasi dengan platform manajemen data HANA serta alat berbasis awan seperti SAP Data Hub. BW/4HANA juga memungkinkan integrasi yang lebih terbuka dengan alat big data seperti Hadoop Distributed File System (HDFS), Spark, serta teknologi terbaru berbasis AI dan machine learning untuk analitik tingkat lanjut.