Amazon Web Services ブログ

Analytics Fabric for SAP Acceleratorsで RISE with SAP on AWS の拡張実現

このブログは、AWSの以下のメンバーによって共同執筆されました：

Pavol Masarovic, EMEA Principal SAP Innovation Architect

Allison Quinn, Senior Analytics Solutions Architect Australia and New Zealand

Peter Perbellini, Head of APJ Solutions Architecture, ERP on AWS

はじめに

AWSでは、お客様からSAPシステムをクラウドに移行するだけでなく、データに対して分析機能を活用し、組織の変革を実現したいという声をよく聞きます。去年リリースされたジョイントレファレンスアーキテクチャ (JRA) に沿って、RISE with SAP on AWS を採用している客様に更なる価値をもたらすために、AWS ネイティブサービスを統合しています。AWS と SAP BTP のジョイントレファレンスアーキテクチャは、異なるビジネスソリューションシナリオでどのように SAP BTP や AWS サービスを使用するかについて、お客様やパートナー様からの質問に対応するために開発されました。

SAP のお客様は既に AWS 上のデータレイクを活用し、SAP と SAP 以外のデータを組み合わせ、AWSの業界をリードするストレージとアナリティクス機能を活用しています。その中には、 Bizzy、Invista、Zalando、Burberry、Visy、Delivery Hero、Engie のようなお客様を含め、何年前からこのような取り組みを行っているお客様は複数います。お客様は、SAP と SAP 以外のデータ (例えば、CRM システムからのリード情報、顧客満足度点数、住宅統計、気象データ) を組み合わせたエンタープライズ・ダッシュボード、ML モデル、「what-if」シナリオを構築する方法を探しています。AWS Analytics Fabric for SAP ソリューションを利用することで、SAP on AWS のお客様は、構築に必要な AWS サービスを考える負担がなくなり、構築作業を最大 90% 削減しながら、データドリブンアプローチにより数時間以内にSAPデータから実用的な洞察を得られます。

AWS Analytics Fabric for SAP を使用することで、ユーザーは製品、顧客、販売注文、納品、請求書などの機能領域を選択することができ、ソリューションのテンプレートには必要なテーブルとそれらの関連性を特定します。

AWS Analytics Fabric for SAP は以下の内容を含めます。

  • 生成されるデータモデルは、ビジネスコンテキストを持ち、ビジネスフレンドリーな名前を提供
  • 差分データ抽出 (CDC)、データ変換ルール、カスタムフィールドの自動的に含める包括的な機能を備えた、シンプルで適応性の高いニアリアルタイムのデータパイプラインを実現
  • Amazon S3 で高度にスケーラブル可能な AWS データレイクを構築し、 Amazon S3 Intelligent Tiering を使用して費用対効果の高い階層にデータを保存
  • ユーザが SAP データおよび  SAP 以外のデータに対して高度な分析やレポート作成をするために、高品質のデータモデルを提供

AWS Analytics Fabric for SAP を使用する主なメリット

AWS Analytics Fabrics for SAP は、RISE のお客様の変革を加速し、AWS のデータ分析や AI/ML サービスからさらなる価値を引き出すために構築されました。モダンデータアーキテクチャのフレームワークに基づいているため、SAP on AWS のすべてのお客様がデータを活用し、ビジネスユースケースの要件に応じて拡張することも可能です。これらのアクセラレータは、開発のベースラインとして使用したり、お客様の要件に合わせて簡単に変更・カスタマイズすることができます。

データの取り込みは、標準で提供される SAP Business Content Extractor に基づいています。これらは要件に応じて、SAP HANA CDS ビューまたはソーステーブルから抽出するように変更できます。データ取り込み処理は、分単位の間隔でスケジュールし、差分データのみ抽出します。この方法では、データソースで行われた変更を含めすべてのデータが取り込まれます。

その後、データは Amazon Redshift にロードされますが、ロードの処理はAWS Step Functions で制御され、参照整合性のために適切な順序を保ちます。Amazon Redshift 側には、様々な SAP ソースを結合したデータモデルのサンプルも提供されており、Amazon QuickSight でこれらのデータを迅速に利用し、洞察を得ることができます。お客様は、これらの事前定義されたデータモデルを簡単に改修したり、SAP のソースデータを Redshift やデータレイク環境で利用可能な他のデータと簡単にモデリングできます。

このアーキテクチャ図は、OData プロトコルを介して SAP からデータを抽出し、AWS 上で SAP データを使用してクラウドデータウェアハウス構成と構築ステップを表しています。

以下は各ステップの説明です。前提条件に関しては次のセクションで詳しく説明します。

  1. 前提条件 – 標準の SAP Business Content Extractors をインストールし、有効化します。SAP システムの SAP Gateway で、ODP ベースの OData を設定します。
  2. 前提条件 – Amazon AppFlow から SAP ソースシステムへの OData 接続先を作成します。SAP on AWS 又は VPN /ダイレクトコネクト経由で AWS との接続がある場合はPrivateLinkを使用可能であり、またはインターネット経由での接続も可能です。
  3. 前提条件 – データを保存する Amazon S3 バケットを作成します。
  4. Amazon AppFlow で、ステップ 2 で作成した SAP ソースとの接続先を使用してフローを作成します。フローを実行して SAP からデータを抽出し、Amazon S3 バケットに保存します。
  5. Amazon S3 バケットに抽出された SAP データのメタデータを認識するために、データカタログエントリを作成します。
  6. ‘ COPY ‘ コマンドで Amazon Redshift にデータをロードします。データを適切にモデル化し、データの過去の動きを可視化する機能を有効にします
  7. Amazon Redshift をデータソースとして Amazon QuickSight でデータセットを作成します。要件に応じてビジネスデータのダッシュボードを作成します。
  8. AWS Step Functions でエンド・ツー・エンドのプロセスを自動化します。

SAP ソースシステムから抽出されたデータにより、お客様は直ちに、受注件数、受注総額、未決済受注件数および未決済受注総額、返品件数、平均受注額（AOV）、納期遵守率（DIFOT）、請求済み受注、受注処理率等のOrder-to-Cashに関連する主要業績評価指標（KPI）を導き出すことができます。これに加えて、データの差分抽出（CDC）を活用することで、お客様は、注文数量変更や納品時間枠変更など、データ更新を含む各注文のジャーニーを時系列で分析することができます。

前提条件

AWS Analytics Fabric for SAPのデプロイには3つの前提条件があります。

  • Git レポジトリに記載されているエクストラクタをSAPシステムでインストールします。既に SAP BW システムがある場合は、すでにインストールされているかもしれません。これらのエクストラクタは、トランザクションコード SEGW で ODataサービスのソース ODP として定義する必要があります。
  • Amazon AppFlow で SAP システムへの接続先を作成します。これは接続先の情報と認証情報だけの簡単な入力も可能であり、AWS と SAP システム間の AWS PrivateLink を使う場合 PrivateLinkの情報も必要になります。これは 1 回だけ行う必要があるステップです。
  • SAP データを格納するAmazon S3 バケットを作成します。

これらの前提条件が完了すれば、残りの構築ステップはスムーズになります。

デプロイメント

デプロイは、AWS CloudFormation テンプレートとスクリプトを使用して自動化されており、必要に応じて迅速に実装、変更、拡張することができます。テンプレートはパラメータ化されており、迅速なデプロイが可能です。AWS Analytics Fabric for SAP の初回リリースは、”Order to Cash ” プロセスにフォーカスしており、他のプロセスも今後リリースされる予定です。

Git リポジトリのガイダンスに従って、定義された順序で各コンポーネントを実装してください。Git レポジトリには、テンプレート以外に、ほかの参考情報も記載してあります。

デプロイのステップは以下になります。

  1. SAP システムからデータを抽出するために Amazon AppFlow のフローをデプロイします。これにより、自動的にフローがアクティブになり、指定したタイミングに基づいてデータの取り込み処理が実行されます。
  2. データエントリーの技術メタデータカタログである AWS Glue データカタログをデプロイします。これにより、Amazon Athena などのサービスでデータを参照して利用できるようになります。
  3. Redshift クラスタを作成するために、Git レポジトリに Redshift 用のスクリプトがあります。最初に DDL（データ定義言語）スクリプトを実行し、データをロードするためのテーブル定義を作成します。その後、ほかのスクリプトを実行し、データパイプラインコンポーネントとCDC（Change Data Capture）パイプライン管理を作成します。すべてのテンプレートスクリプトは定義済みですが、SAP ソースシステムでカスタマイズがある場合など、カスタマイズや変更、拡張が可能です。
  4. プロセス全体のオーケストレーションとデータパイプラインアラートのために Step Functions をデプロイします。
  5. Amazon QuickSight アカウントを作成し（まだアクティブなアカウントがない場合）、Amazon Redshift クラスタに接続し、Amazon Redshift で使用可能なモデリングされたデータに基づいてデータソースを定義します。

上記は、提供された CloudFormation テンプレートのデータセットを使って Amazon QuickSight での可視化の例です。SAP 注文の異常検知や予測を追加するために、機械学習を活用した洞察機能で Order-to-cash の様々な KPI を可視化することができます。

まとめ

AWS Analytics Fabric for SAP は、ビジネスユーザーが SAP データから迅速に実用的な洞察を得られるために、簡単で効率的な方法を提供しています。AWS 上で SAP 環境を稼働しているお客様は、AWS マネジメントコンソールでこのサービスを使い始めることができます。また、オンプレミスで SAP システムを稼動しているお客様は、SAP データを Amazon S3 に格納することで、AWS 上で強力なデータレイクを作成し、SAP への投資効果拡大や企業データから新たな価値を得ることができます。

アクセラレータを利用するための初期費用は不要で、利用する AWS サービスに対する課金となります。例としては、Amazon AppFlow のフロー実行コストは、実行ごとにわずか $0.001 です。販売伝票ヘッダーの取込みを 5 分ごとに 24 時間実行する場合、1 日あたり 288 回の実行があり、1ヶ月あたりのコストは $8.76 となります ( 1 日288 回 * ( 月の平均 730 時間 / 1 日 24 時間) =　月に 8760 フロー実行 * $0.001 = $8.76 ) 。また、処理したデータ量に応じて、1GB までは 1GB あたり $0.02、1GB 以上は 1GB あたり $0.10 の課金になります。差分抽出を実行することで、データ処理コストを最小限に抑えられます。Glue データカタログは、最初の 100 万オブジェクトの保存料と、最初の月間 100 万リクエストは無料です。Redshift サーバーレスの価格は、RPU 時間（Redshift 処理ユニット）あたり $0.36 からです。AWS価格の詳細については、AWS Pricing Calculator をご覧ください。(**この例の参考価格はすべて us-east-1 リージョンに基づいていることをご注意ください。)

始めるには、まず AWS Analytics Fabric for SAP のリポジトリをご覧ください。AWS が何千のアクティブな SAP お客様にイノベーションプラットフォームとして選択された理由は、AWS for SAP のページをご覧ください。

翻訳は Specialist SA トゥアンが担当しました。原文はこちらです。