SAP Analytics Cloud Embedded: Analytics in Fiori Apps integrieren

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Integration

Veröffentlicht

Feb 14, 2026

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SAP Analytics Cloud (SAC) Embedded ermöglicht dir, interaktive Dashboards und Visualisierungen direkt in Fiori-Anwendungen einzubetten. Anstatt zwischen verschiedenen Tools zu wechseln, sehen Benutzer Analytics-Inhalte im Kontext ihrer täglichen Arbeit.

Was ist SAP Analytics Cloud Embedded?

SAC Embedded bezeichnet die Integration von SAP Analytics Cloud Stories in SAP-Anwendungen. Dabei werden Dashboards, Charts und KPIs direkt in die Fiori-Oberfläche eingebettet:

Aspekt	Standalone SAC	Embedded SAC
Zugriff	Separates Portal	Innerhalb Fiori App
Kontext	Unabhängig	Geschäftsobjekt-bezogen
Navigation	Eigenständig	Teil des Workflows
Filter	Manuell	Automatisch aus App
Lizenz	SAC Lizenz	Embedded in BTP

Anwendungsfälle

Object Page Analytics: Kennzahlen zum aktuellen Geschäftsobjekt
Overview Page: KPI-Kacheln mit Drill-Down
Custom Sections: Analytische Bereiche in Fiori Apps
Management Dashboards: Eingebettet in Transaktionsanwendungen

Architektur und Komponenten

Die Integration basiert auf mehreren Komponenten:

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    Fiori App                         │
│  ┌───────────────────────────────────────────────┐  │
│  │           SAC Story (iframe)                   │  │
│  │   ┌─────────────────────────────────────────┐ │  │
│  │   │  Charts, Tables, KPIs                   │ │  │
│  │   └─────────────────────────────────────────┘ │  │
│  └───────────────────────────────────────────────┘  │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
                       │ Filter-Kontext
┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
│              SAP Analytics Cloud                     │
│  ┌───────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  Story / Model / Connection                   │  │
│  └───────────────────────────────────────────────┘  │
└──────────────────────┬──────────────────────────────┘
                       │ Live Data Connection
┌──────────────────────▼──────────────────────────────┐
│              ABAP Cloud System                       │
│  ┌───────────────────────────────────────────────┐  │
│  │  Analytical CDS Views                          │  │
│  │  (Cube, Dimensions, Queries)                   │  │
│  └───────────────────────────────────────────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Analytische CDS Views für SAC

Die Basis für SAC-Integration sind analytische CDS Views. Diese müssen speziell für den Zugriff durch SAC annotiert sein.

Dimension View

Dimensionen sind Gruppierungsmerkmale wie Kunde, Produkt oder Zeit:

@Analytics.dataCategory: #DIMENSION
@ObjectModel.representativeKey: 'CustomerId'
@EndUserText.label: 'Kunden Dimension'
define view entity ZI_CustomerDimension
  as select from zcustomer
  association [0..1] to I_Country as _Country
    on $projection.CountryCode = _Country.Country
{
  @ObjectModel.text.element: ['CustomerName']
  key customer_id   as CustomerId,

  customer_name     as CustomerName,
  customer_group    as CustomerGroup,

  @ObjectModel.foreignKey.association: '_Country'
  country_code      as CountryCode,

  city              as City,
  region            as Region,

  _Country
}

Cube View für SAC

Der Cube enthält Measures und verknüpft Dimensionen:

@Analytics.dataCategory: #CUBE
@Analytics.internalName: #LOCAL
@ObjectModel.supportedCapabilities: [#ANALYTICAL_QUERY, #SQL_DATA_SOURCE]

@EndUserText.label: 'Sales Cube für SAC'
define view entity ZI_SalesCubeSAC
  as select from zsales_data as Sales
  association [0..1] to ZI_CustomerDimension as _Customer
    on $projection.CustomerId = _Customer.CustomerId
  association [0..1] to ZI_ProductDimension as _Product
    on $projection.ProductId = _Product.ProductId
  association [0..1] to I_CalendarMonth as _CalendarMonth
    on $projection.CalendarMonth = _CalendarMonth.CalendarMonth
{
  -- Dimensionen
  @Analytics.dimension: true
  @ObjectModel.foreignKey.association: '_Customer'
  Sales.customer_id       as CustomerId,

  @Analytics.dimension: true
  @ObjectModel.foreignKey.association: '_Product'
  Sales.product_id        as ProductId,

  @Analytics.dimension: true
  @Semantics.calendar.yearMonth: true
  @ObjectModel.foreignKey.association: '_CalendarMonth'
  Sales.calendar_month    as CalendarMonth,

  @Analytics.dimension: true
  Sales.sales_org         as SalesOrganization,

  @Analytics.dimension: true
  Sales.distribution_ch   as DistributionChannel,

  -- Measures
  @Aggregation.default: #SUM
  @Semantics.amount.currencyCode: 'Currency'
  @EndUserText.label: 'Umsatz'
  Sales.revenue           as Revenue,

  @Aggregation.default: #SUM
  @Semantics.quantity.unitOfMeasure: 'Unit'
  @EndUserText.label: 'Menge'
  Sales.quantity          as Quantity,

  @Aggregation.default: #SUM
  @EndUserText.label: 'Anzahl Aufträge'
  cast(1 as abap.int4)    as OrderCount,

  @Semantics.currencyCode: true
  Sales.currency          as Currency,

  @Semantics.unitOfMeasure: true
  Sales.unit              as Unit,

  -- Assoziationen
  _Customer,
  _Product,
  _CalendarMonth
}

Query View für SAC

Die Query definiert die analytische Auswertung:

@Analytics.query: true
@VDM.viewType: #CONSUMPTION
@EndUserText.label: 'Sales Analytics Query'

-- Wichtig für SAC-Zugriff
@ObjectModel.usageType: {
  serviceQuality: #D,
  sizeCategory: #XXL,
  dataClass: #MIXED
}

define view entity ZC_SalesAnalyticsSAC
  as projection on ZI_SalesCubeSAC
{
  -- Freie Merkmale (frei wählbar in SAC)
  @AnalyticsDetails.query.display: #KEY_TEXT
  @AnalyticsDetails.query.axis: #FREE
  CustomerId,

  @AnalyticsDetails.query.axis: #FREE
  ProductId,

  @AnalyticsDetails.query.axis: #ROWS
  CalendarMonth,

  @AnalyticsDetails.query.axis: #FREE
  SalesOrganization,

  @AnalyticsDetails.query.axis: #FREE
  DistributionChannel,

  -- Kennzahlen
  @AnalyticsDetails.query.axis: #COLUMNS
  Revenue,

  @AnalyticsDetails.query.axis: #COLUMNS
  Quantity,

  @AnalyticsDetails.query.axis: #COLUMNS
  OrderCount,

  Currency,
  Unit,

  -- Berechnete Kennzahl: Durchschnittlicher Auftragswert
  @EndUserText.label: 'Durchschn. Auftragswert'
  @AnalyticsDetails.query.axis: #COLUMNS
  division(Revenue, OrderCount, 2) as AverageOrderValue,

  _Customer,
  _Product,
  _CalendarMonth
}

Live Data Connection einrichten

Die Live Data Connection verbindet SAC direkt mit dem ABAP Cloud System.

Schritt 1: Communication Arrangement erstellen

Im ABAP Cloud System wird ein Communication Arrangement für den SAC-Zugriff benötigt:

Communication Scenario: SAP_COM_0065 (InA - Information Access)
Communication System: SAC_SYSTEM
Communication User: SAC_TECHNICAL_USER

Schritt 2: Connection in SAC anlegen

In SAP Analytics Cloud unter Connections → Add Connection:

Einstellung	Wert
Connection Type	SAP S/4HANA
Host	abap-system.cloud.sap
Port	443
Authentication	OAuth 2.0 SAML Bearer
Token URL	/sap/bc/sec/oauth2/token

Schritt 3: Model erstellen

Das SAC Model basiert auf der CDS Query:

Model Type: Live Data
Connection: ABAP_CLOUD_SYSTEM
Data Source: ZC_SALESANALYTICSSAC

InA Service Aktivierung

Der InA (Information Access) Service muss im System aktiviert sein:

-- CDS View muss InA-fähig sein
@Analytics.query: true
@ObjectModel.supportedCapabilities: [#ANALYTICAL_QUERY]

-- Diese Annotation ist wichtig für Live Data
@Analytics.internalName: #LOCAL

Story in Fiori App einbetten

Die Einbettung erfolgt über das SAC Widget oder einen Custom Controller.

Für Fiori Elements Apps wird ein Custom Section mit SAC Widget verwendet:

manifest.json Anpassung:

{
  "sap.ui5": {
    "routing": {
      "targets": {
        "ObjectPage": {
          "options": {
            "settings": {
              "content": {
                "body": {
                  "sections": {
                    "analyticsSection": {
                      "template": "sap.fe.templates.ObjectPage.AnalyticsSection",
                      "title": "Verkaufsanalyse",
                      "storyId": "XXXXXXXX-XXXX-XXXX-XXXX-XXXXXXXXXXXX"
                    }
                  }
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}

Option 2: Freestyle UI5 mit sac-embed

Für Freestyle Apps wird die sac-embed Library verwendet:

sap.ui.define([
  "sap/ui/core/mvc/Controller",
  "sap/sac/df/embed/SACEmbedding"
], function (Controller, SACEmbedding) {
  "use strict";

  return Controller.extend("com.example.app.controller.Analytics", {
    onInit: function () {
      this._initSACEmbed();
    },

    _initSACEmbed: function () {
      var oContainer = this.byId("sacContainer");

      var oEmbedding = new SACEmbedding({
        url: "https://your-sac-tenant.sapanalytics.cloud",
        storyId: "STORY_ID",
        pageId: "PAGE_ID",
        tenantId: "TENANT_ID"
      });

      oEmbedding.embed(oContainer.getDomRef());
    }
  });
});

Option 3: iFrame-Einbettung

Die einfachste Variante nutzt einen iFrame:

<mvc:View xmlns:mvc="sap.ui.core.mvc"
          xmlns:html="http://www.w3.org/1999/xhtml">
  <html:iframe
    id="sacFrame"
    src="{path: 'StoryUrl'}"
    width="100%"
    height="600px"
    frameborder="0"/>
</mvc:View>

Filter-Kontext zwischen App und SAC

Der Filter-Kontext synchronisiert Auswahlen zwischen Fiori App und SAC Story.

URL-Parameter für Filter

Filter werden über URL-Parameter an die Story übergeben:

_buildSACUrl: function (sStoryId, oFilters) {
  var sBaseUrl = "https://tenant.sapanalytics.cloud/sap/fpa/ui/app.html";
  var sParams = "#/story/" + sStoryId;

  // Filter als URL-Parameter
  if (oFilters.CustomerId) {
    sParams += "?filter=CustomerId eq '" + oFilters.CustomerId + "'";
  }
  if (oFilters.CalendarMonth) {
    sParams += "&filter=CalendarMonth eq '" + oFilters.CalendarMonth + "'";
  }

  return sBaseUrl + sParams;
}

postMessage API für dynamische Filter

Für bidirektionale Kommunikation wird die postMessage API verwendet:

// Filter an SAC Story senden
_applyFilterToSAC: function (oFilter) {
  var oIframe = this.byId("sacFrame").getDomRef();

  var oMessage = {
    type: "setFilter",
    dimension: oFilter.dimension,
    values: oFilter.values,
    operator: "IN"
  };

  oIframe.contentWindow.postMessage(oMessage, "https://tenant.sapanalytics.cloud");
},

// Filter-Events von SAC empfangen
_initFilterListener: function () {
  var that = this;
  window.addEventListener("message", function (event) {
    if (event.origin !== "https://tenant.sapanalytics.cloud") {
      return;
    }

    if (event.data.type === "filterChanged") {
      that._onSACFilterChanged(event.data.filter);
    }
  });
}

Kontext-Übergabe bei Object Page

Bei Object Pages wird der Kontext des aktuellen Objekts automatisch gefiltert:

_embedSACWithContext: function () {
  var oBindingContext = this.getView().getBindingContext();
  var sCustomerId = oBindingContext.getProperty("CustomerId");

  // Story mit Filter für aktuellen Kunden laden
  var sStoryUrl = this._buildSACUrl("STORY_ID", {
    CustomerId: sCustomerId
  });

  this.byId("sacFrame").setSrc(sStoryUrl);
}

Filter-Modell für Synchronisation

// Filter-Modell für bidirektionale Synchronisation
var oFilterModel = new JSONModel({
  CustomerId: "",
  SalesOrganization: "",
  CalendarMonth: "",
  syncEnabled: true
});
this.getView().setModel(oFilterModel, "filter");

// Bei Änderung in Fiori App
oFilterModel.attachPropertyChange(function (oEvent) {
  if (oFilterModel.getProperty("/syncEnabled")) {
    this._applyFilterToSAC({
      dimension: oEvent.getParameter("path").substring(1),
      values: [oEvent.getParameter("value")]
    });
  }
}.bind(this));

Best Practices für Performance

CDS View Optimierung

-- Aggregations-Annotation für effiziente Verdichtung
@Aggregation.default: #SUM
Revenue,

-- Nur benötigte Dimensionen exponieren
@Analytics.dimension: true
@AnalyticsDetails.query.axis: #ROWS  -- In Zeilen vorselektiert
CalendarMonth,

-- Text-Assoziationen für schnellen Zugriff
@ObjectModel.text.association: '_CustomerText'
CustomerId,

Datenvolumen reduzieren

Maßnahme	Beschreibung
Aggregation	Voraggregierte Views verwenden
Filter	Nur relevante Daten laden
Paginierung	Große Datenmengen begrenzen
Cache	SAC Caching aktivieren

Live Data vs. Import

Aspekt	Live Data	Import
Aktualität	Echtzeit	Snapshot
Performance	Abhängig vom Backend	Schnell (gecached)
Datenvolumen	Begrenzt	Unbegrenzt
Empfohlen für	Operative Analyse	Große Datenmengen

Connection Pool Konfiguration

# SAC Connection Settings
max_connections: 10
connection_timeout: 30000
query_timeout: 300000

Caching-Strategie

-- In der CDS View für SAC
@ObjectModel.usageType: {
  serviceQuality: #D,  -- Für direkte Abfragen optimiert
  sizeCategory: #L,    -- Erwartete Datenmenge
  dataClass: #TRANSACTIONAL
}

Berechtigungen und Security

CDS Access Control

@MappingRole: true
define role ZR_SalesAnalytics {
  grant select on ZC_SalesAnalyticsSAC
    where SalesOrganization = aspect pfcg_auth (
      V_VBAK_AAT, VKORG, ACTVT = '03'
    );
}

SAC Team und Folder Berechtigungen

Public Folder: Stories für alle Benutzer
Team Folder: Stories für bestimmte Teams
Private Folder: Eigene Stories

SSO-Konfiguration

Für nahtlose Authentifizierung zwischen Fiori und SAC:

Identity Provider: SAP Identity Authentication
Trust Configuration: Cross-Domain SSO enabled
Principal Propagation: Active

Troubleshooting

Häufige Probleme

Problem	Ursache	Lösung
Keine Daten in SAC	InA Service nicht aktiv	Communication Scenario prüfen
Langsame Performance	Große Datenmenge ohne Filter	Pflichtfilter definieren
Filter funktioniert nicht	Falscher Feldname	Technische Namen synchronisieren
Connection Fehler	Zertifikat abgelaufen	Trust Store aktualisieren

Diagnose-Tools

-- CDS View testen
SELECT * FROM zc_salesanalyticssac WHERE CalendarMonth = '202401';

-- InA-Service prüfen
/sap/bw/ina/GetServerInfo

Zusammenfassung

SAP Analytics Cloud Embedded bringt Analytics direkt in den Arbeitskontext der Benutzer. Die wichtigsten Schritte:

Analytische CDS Views mit korrekten Annotations erstellen
Live Data Connection zwischen ABAP Cloud und SAC einrichten
Story in SAC mit dem CDS-Modell erstellen
Story einbetten in Fiori App (Widget, Library oder iFrame)
Filter-Kontext für nahtlose Benutzererfahrung synchronisieren

Die Kombination aus Echtzeitdaten und interaktiven Visualisierungen macht SAC Embedded zu einem mächtigen Werkzeug für datengetriebene Entscheidungen.