上午十点，销售订单刚刚在 SAP S/4HANA 里完成过账，管理人员打开分析页面，看到的销售额、订单数量、产品结构和区域分布已经包含刚刚发生的业务变化。这里没有等待夜间批处理，也没有先把业务数据复制到另一套数据仓库，再等待 ETL 完成之后才能查看结果。这种体验背后，正是 SAP Embedded Analytics 想解决的问题。在传统企业系统里，事务处理和分析处理往往被理解成两套相对独立的世界。事务系统负责录入销售订单、采购订单、生产订单、财务凭证，数据仓库负责汇总和分析。这样的架构当然仍然有自己的价值，尤其是在集团级数据整合、长期历史数据管理和跨系统数据分析场景中。但当业务希望直接分析当前 SAP S/4HANA 中刚刚发生的数据时，如果所有分析都必须经过数据抽取、复制、转换和装载，实时性自然会受到影响。ABAP Analytical Services 提供了另一条路径。SAP 当前的 ABAP Analytics 架构中，ABAP Core Data Services，也就是 CDS，并不仅仅承担数据库查询定义的职责。它已经成为分析数据模型的核心建模语言。SAP 官方文档把这一点描述得很明确，ABAP Analytics 使用 CDS 构建多维数据模型，可以定义 Dimension、Fact、Cube、Hierarchy、Measure 等分析对象，再由 Analytical Query 对这些对象提出具体的业务分析请求。理解这套架构时，一个很重要的观念是，我们不能再把 CDS 简单理解成数据库表之上的一层 View。如果只是为了查询销售订单明细，传统 SQL 思维通常是从表开始，考虑 JOIN、WHERE、GROUP BY，再决定最终 SELECT
上午十点，销售订单刚刚在 SAP S/4HANA 里完成过账，管理人员打开分析页面，看到的销售额、订单数量、产品结构和区域分布已经包含刚刚发生的业务变化。这里没有等待夜间批处理，也没有先把业务数据复制到另一套数据仓库，再等待 ETL 完成之后才能查看结果。这种体验背后，正是 SAP Embedded Analytics 想解决的问题。在传统企业系统里，事务处理和分析处理往往被理解成两套相对独立的世界。事务系统负责录入销售订单、采购订单、生产订单、财务凭证，数据仓库负责汇总和分析。这样的架构当然仍然有自己的价值，尤其是在集团级数据整合、长期历史数据管理和跨系统数据分析场景中。但当业务希望直接分析当前 SAP S/4HANA 中刚刚发生的数据时，如果所有分析都必须经过数据抽取、复制、转换和装载，实时性自然会受到影响。ABAP Analytical Services 提供了另一条路径。SAP 当前的 ABAP Analytics 架构中，ABAP Core Data Services，也就是 CDS，并不仅仅承担数据库查询定义的职责。它已经成为分析数据模型的核心建模语言。SAP 官方文档把这一点描述得很明确，ABAP Analytics 使用 CDS 构建多维数据模型，可以定义 Dimension、Fact、Cube、Hierarchy、Measure 等分析对象，再由 Analytical Query 对这些对象提出具体的业务分析请求。理解这套架构时，一个很重要的观念是，我们不能再把 CDS 简单理解成数据库表之上的一层 View。如果只是为了查询销售订单明细，传统 SQL 思维通常是从表开始，考虑 JOIN、WHERE、GROUP BY，再决定最终 SELECT
平方复杂度无法被常规优化消除｜TaoToken 统一 Key 通道实测)
