La combinaison OLAP InA SAP HANA avec SAP Web Intelligence (Webi) ouvre de nouvelles possibilités en matière de reporting multidimensionnel et temps réel.
Après des années de dilemme entre analyse multidimensionnelle et compréhension métier, ce nouveau type de connexion passé sous le radar apporterait-il la solution qui réconcilie les deux mondes ?
Prérequis : SAP HANA 2.0 SPS03+ / SAP BI 4.3 SP2+
Note terminologique : ici, « connexion OLAP » fait référence aux connexions multidimensionnelles « classiques » basées sur MDX ou Bex, tandis que « connexion OLAP InA » désigne les connexions « nouvelles » basées sur le protocole Information Access (InA).
Un dilemme historique entre puissance analytique et accessibilité métier
Pendant de nombreuses années, les utilisateurs de SAP HANA et BusinessObjects Web Intelligence (Webi) ont dû faire face à un dilemme structurel : privilégier soit la puissance du multidimensionnel via OLAP, soit la clarté offerte par une couche sémantique personnalisée.
Cette opposition freinait la création de rapports accessibles aux utilisateurs métier tout en exploitant la richesse fonctionnelle de SAP HANA.
SAP Web Intelligence (Webi) reste un outil central pour la production de rapports interactifs accessibles aux utilisateurs métiers. Couplé à SAP HANA, il permet de tirer parti d’une base de données en mémoire extrêmement performante pour des analyses en temps réel.
Toutefois, exploiter pleinement les capacités multidimensionnelles de HANA tout en conservant une lisibilité métier dans Webi a longtemps représenté un véritable défi.
Jusqu’à très récemment, de nombreuses entreprises ont contourné la problématique en s’appuyant sur des ABAP CDS Views. Cette approche permettait de structurer des objets techniques et de les exposer en mode multidimensionnel dans Webi.
Cela reste une option tout à fait viable pour des cas de BI étroitement liés à l’ERP. Toutefois, elle est fortement dépendante d’un environnement S/4HANA et de la couche ABAP, ce qui peut en limiter la flexibilité et l’ouverture vers d’autres sources de données.
Pourquoi choisir OLAP InA HANA sur Webi
En comparaison, l’approche basée sur une Calculation View HANA, exposée via une connexion OLAP InA et enrichie par un univers, propose une architecture plus ouverte et plus flexible. Elle permet de sortir du cadre strict de l’ERP pour construire une couche analytique fédératrice, capable d’intégrer des sources multiples, tout en conservant les atouts du multidimensionnel : hiérarchies, agrégations dynamiques et navigation OLAP.
L’ajout d’un univers (UNX) joue ici un rôle central : il apporte une couche sémantique personnalisable, traduite et structurée selon les besoins métiers, ce qui facilite l’adoption par les utilisateurs non techniques. Cette solution s’inscrit ainsi dans une logique de BI transverse. Plus adaptée aux environnements hybrides ou à forte composante décisionnelle hors ERP.
La connexion InA s’appuie sur le protocole standard Information Access utilisé dans d’autres composants SAP (comme SAP Analytics Cloud ou SAP Datasphere), ce qui facilite l’intégration interoutils et la cohérence des modèles analytiques à l’échelle du SI.
De plus, là ou une connexion OLAP classique peut parfois générer des traitements intermédiaires côté BO, InA optimise le pushdown au niveau HANA. Ce qui améliore le temps de réponse.
Dans le cas d’une CDS View, les performances dépendent fortement du CDS runtime et du moteur ABAP. Cette solution peut être moins performante sur des volumes analytiques importants.
Pour aller plus loin : community.sap.com/t5/technology-blogs-by-sap/migrate-to-sap-hana-ina-in-web-intelligence
En pratique : exploiter des données multidimensionnelles HANA dans Webi
Tout d’abord, il est nécessaire de construire une Calculation View de type Cube sur votre environnement de modélisation HANA (BAS/Web IDE). En effet, pour une vue analytique sur des données financières, nous allons rapprocher des données de plans de compte à des tables transactionnelles de comptabilité.
La hiérarchie de comptes est exposée dans l’onglet Semantics de la vue, en mode Shared (via une jointure en étoile), afin qu’elle soit visible via InA.
Modélisation du cube HANA
Il s’agit ensuite de récupérer ce cube HANA via une connexion OLAP InA dans Information Design Tool (IDT). Cette connexion sera utilisée pour créer un univers UNX qui exposera la structure multidimensionnelle (y compris la hiérarchie) dans Web Intelligence, de manière lisible pour les utilisateurs métier.
Connexion OLAP InA sur SAP HANA
De là, on peut créer directement une couche sémantique sur cette connexion. Cette couche peut être organisée comme toute source classique : en dossiers logiques (faits, dimensions, détails…), facilitant son adoption par les utilisateurs
Aperçu de la couche sémantique
Enfin, il suffit de créer un document Web Intelligence avec comme source l’univers précédemment créé. Sur celui-ci, on dispose de toutes les fonctionnalités classiques de Web Intelligence mais aussi de l’imbrication native des nœuds de hiérarchies.
Résultat sur Web Intelligence
Cette fonctionnalité est particulièrement intéressante puisqu’elle permet de profiter de la fonction drill-down/roll-up avec une agrégation des indicateurs à chaque niveau de hiérarchie. Visuellement, la connexion OLAP InA SAP HANA permet d’exposer fidèlement les hiérarchies modélisées dans la Calculation View
Une lecture structurée et cohérente des données complexes, particulièrement précieuse pour les secteurs Finance, Contrôle de Gestion, ou toute activité nécessitant une analyse hiérarchisée des indicateurs.
Conclusion
L’intégration d’une Calculation View HANA exposée via OLAP InA et consommée dans Web Intelligence représente une avancée majeure pour la BI SAP. Elle permet enfin de concilier l’approche multidimensionnelle – essentielle pour l’analyse hiérarchique et la navigation OLAP – avec une couche sémantique lisible et adaptée aux utilisateurs métiers.
Cette méthode répond à un besoin croissant d’agilité et de performance, surtout dans des domaines analytiques exigeants d’entreprises structurées. Elle s’impose comme la meilleure approche de ce type de données dans un univers HANA interopérable.
Cet article a été rédigé par Valentin Albert, consultant data chez Seenovate.
