SAP 到 Power BI：连接器、性能和治理的 2025 年权威指南

Avilas

2025-08-02

在当今的数据驱动型企业中，弥合 SAP 的事务处理能力和 Power BI 的分析敏捷性之间的差距不再是可有可无的，而是至关重要的战略要务。然而，这种集成充满了挑战，从性能瓶颈和复杂的安全模型到导航本机和第三方连接器的迷宫。

这本权威的 2025 年指南由 GigXP.com 提供，它超越了简单的教程，提供了全面的架构和战略路线图。我们将深入探讨 SAP BW、HANA 和 S/4HANA 连接器之间的权衡；剖析 Dataflow Gen2 的演变；并为性能调整、SSO 实施和强大的数据治理提供可操作的手册。这是您的一体化资源，可用于基于最有价值的 SAP 数据构建安全、可扩展且高性能的分析解决方案。

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深入探讨

企业规模分析的连接器、架构、数据流和最佳实践。

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将 SAP 系统中的数据集成到 Microsoft Power BI 中会带来复杂的选择，每个选择都会对性能、安全性和治理产生深远的影响。本指南全面概述了本机和第三方连接器、现代数据流架构和高级策略，以帮助您构建强大、可扩展且安全的分析解决方案。

第 1 部分：连接前景 – 原生 Microsoft 连接器

Microsoft 为 SAP 集成提供了三种主要的本机路径：SAP Business Warehouse (BW) 连接器、SAP HANA 数据库连接器和通用 OData Feed 连接器。了解应用程序层连接与数据库层连接之间的区别至关重要，因为它会影响安全性、业务逻辑和许可证合规性。

本机 Microsoft SAP 连接器比较

使用下面的过滤器并排比较本机连接器。

过滤器连接器：

SAP BW

SAP HANA

O数据源

特征	SAP BW服务器	SAP HANA 数据库	O数据源
连接层	应用层	数据库层	应用层
连接方式	导入、直接查询	导入、直接查询	进口
单点登录支持	克伯罗斯	Kerberos、SAML	微软Entra ID
主要优势	利用现有的 BEx 查询。通过消息服务器进行负载平衡。	高性能 DirectQuery。利用 HANA 的内存引擎。	加强 SAP 安全性。降低许可风险。使用 CDS 视图中的业务逻辑。
重大风险	据报道性能缓慢。缺乏对货币转换等功能的支持。	多维模式限制性很强。关系模式存在聚合不正确的风险。	性能可能是一个瓶颈。查询折叠很脆弱。通常需要定制开发。
主要用例	报告现有 SAP BW 数据仓库。	HANA 计算视图上的实时高性能分析。	用于连接到现代 S/4HANA 系统的安全、合规方法。

SAP HANA：关键模式选择

连接到 SAP HANA 时，您面临一个直接的、不可逆转的选择：将其视为多维源（默认）或关系源。此决定对报告的灵活性和数据完整性具有深远的影响。

多维模式

（默认，建议简单）

确保非相加测量的正确聚合。
更简单且通常性能更高。
无法合并多个视图的数据。
没有计算列或自定义关系。

关系模式

（为了最大的灵活性）

完整的 Power BI 建模功能（关系、计算列）。
可以将 HANA 数据与其他来源相结合。
如果处理不当，错误聚合的风险很高。
SAP 层次结构不可用。

第 2 部分：第三方连接器生态系统

原生连接器的局限性催生了充满活力的第三方解决方案生态系统。这些工具旨在解决与性能、易用性和可访问 SAP 对象的广度相关的痛点，通常在 SAP 后端和业务用户之间提供重要的桥梁。

大众汽车分析

提供对广泛 SAP 业务对象（如 T 代码和 ABAP 报告）的直接、实时访问，从而缩短开发时间并确保逻辑一致性。

C数据连接器

为 SAP 系统提供基于 SQL 的标准化高性能接口，重点关注优化的 DirectQuery 功能。

USB4SAP

这是经过 SAP 和 Microsoft 认证的著名解决方案，提供对报告、查询和表格的实时访问，并提供向数据湖配置数据的选项。

简单地

专注于直接提供对 SAP HANA 表的事件驱动的实时访问，为立即需要原始表数据的用户绕过中间层。

第 3 部分：Dataflow Gen1 与 Gen2 – 比较分析

Dataflow Gen2 作为 Microsoft Fabric 的一部分的引入代表了一次重大的架构演变。 Gen1 和 Gen2 之间的选择是一项战略决策，反映了 SAP 数据的预期用途以及组织更广泛的平台承诺。

主要区别

Dataflow Gen1 是 Power BI 的自助 ETL 工具。 Dataflow Gen2 是整个 Microsoft Fabric 生态系统的数据工程组件，具有到 Fabric Lakehouse 的强制暂存步骤。

数据流性能和成本比较

说明性数据显示，对于简单的 ETL 任务，Gen2 可能会更慢，并且由于其强制写入 Lakehouse 步骤而消耗更多的结构容量单位 (CU)。

第 4 部分：高级策略和解决方法

在企业范围内成功集成 SAP 数据需要超越基本的连接器配置。本节详细介绍了性能调整、可扩展性和安全性的高级策略。

可扩展性架构：Azure 暂存层

对于许多企业场景，最强大的架构模式涉及通过在 Microsoft Azure 中引入中间暂存层来将数据提取与报告分离。这规避了许多本机连接器限制。

企业SAP数据架构

SAP系统

Azure 数据工厂

Azure 数据湖

电力商业智能

揭秘单点登录 (SSO)

实施 SSO 是一项复杂的、多学科的任务，需要密切协作。本交互式指南按负责团队详细介绍了 Kerberos 配置过程。

第 1 步：网关管理

BI/网关管理

安装本地数据网关（标准模式）。
将网关服务配置为在专用域用户帐户下运行。
在网关计算机上安装所需的 SAP 库（例如 SAP.NET 连接器、ODBC 驱动程序）。

步骤 2：活动目录配置

广告管理员

为网关服务帐户和 SAP 服务帐户创建服务主体名称 (SPN)。
在网关帐户的 AD 对象上配置 Kerberos 约束委派。
授予网关帐户将凭据委派给 SAP 服务的 SPN 的权限。

步骤3：SAP服务器配置

SAP基础/安全管理员

配置目标 SAP HANA 或 BW 服务器以接受 Kerberos 票证进行身份验证。
将 SAP 用户帐户映射到其相应的 Active Directory 用户主体名称 (UPN)。
确保必要的安全库（例如 SAP CommonCryptoLib）已就位。

步骤4：Power BI服务配置

Power BI 管理员

在Power BI服务中，通过网关配置数据源连接。
启用“通过 Kerberos 使用 SSO 进行 DirectQuery 查询”选项。
使用内置测试功能测试 SSO 连接。

第 5 部分：性能优化深入探讨

报告性能缓慢是一个常见的抱怨。根本原因可能存在于数据链的任何地方。系统的、多层次的方法是诊断和解决这些问题的唯一有效方法。单击下面的部分以展开。

源端调整（影响最大）

Power BI 报表的性能永远不会超过发送到其源的查询的性能。 SAP 源头优化是最关键的一步。

对于 SAP BW：确保底层 BEx 查询高度优化。使用强制过滤器、聚合和 BW 加速器来加速执行。
对于 SAP HANA：保持计算视图简单。最大限度地减少连接层并在视图逻辑的早期应用过滤器。确保基表上正确的索引和分区。
对于 S/4HANA（CDS 视图）：遵循虚拟数据模型 (VDM) 原则。仅投影必要的字段，并尽可能使用关联而不是显式联接。

Power Query (M) 优化

目标是确保尽可能多的转换工作由强大的 SAP 源系统而不是 Power BI 引擎执行。这是通过查询折叠来实现的。

保留查询折叠：这是最重要的一个概念。始终尽早执行过滤和柱移除步骤。使用“查看本机查询”选项来验证转换是否已推送到源。
避免折叠断路器：按分隔符拆分列、删除重复项或使用自定义 M 函数等复杂步骤将破坏折叠，迫使 Power BI 在本地加载整个数据集。

数据模型和 DAX 调优

高效的数据模型对于快速报告呈现和交互至关重要，尤其是在导入模式下。

使用星型模式：这是 Power BI 引擎最高效的模型。避免复杂的、标准化的“雪花”模式。
减少基数：删除报告不需要的任何列。将高基数列（如日期时间）拆分为单独的日期和时间列。
优化 DirectQuery：保持 DAX 指标简单。对关系启用“假定引用完整性”以生成更高效的 SQL 查询。使用性能分析器来识别缓慢的视觉效果和 DAX 度量。