{"id":24689,"date":"2021-06-07T15:17:00","date_gmt":"2021-06-07T15:17:00","guid":{"rendered":"https:\/\/barc.com\/?p=24689"},"modified":"2023-10-25T13:01:53","modified_gmt":"2023-10-25T13:01:53","slug":"datendemokratie-mit-integrierten-sap-und-non-sap-daten-durchstarten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/barc.com\/de\/datendemokratie-mit-integrierten-sap-und-non-sap-daten-durchstarten\/","title":{"rendered":"Datendemokratie: mit integrierten SAP- und non-SAP-Daten durchstarten"},"content":{"rendered":"\n

Die digitale Transformation ist in vielen Unternehmen im vollen Gange. Das Potential der neu verf\u00fcgbaren Informationen und Daten wird aber oft nicht voll ausgesch\u00f6pft. Damit der Wandel zum datengesteuerten Unternehmen gelingt, muss fundamental umgedacht werden. Datengesteuert zu sein bedeutet, im gesamten Unternehmen eine Mentalit\u00e4t zu kultivieren, die Data und Analytics als Basis f\u00fcr alle Gesch\u00e4ftsentscheidungen <\/strong>sieht. In unserer Umfrage „Leverage Your Data<\/a>„, gaben 90 Prozent der Befragten an, dass Informationen eine hohe Priorit\u00e4t bei der Entscheidungsfindung im Unternehmen haben. Aber nur bei 25 Prozent werden Entscheidungen \u00fcberwiegend oder ausschlie\u00dflich basierend auf Daten gef\u00e4llt. Es gibt noch eine gro\u00dfe L\u00fccke zwischen Anspruch und Wirklichkeit.
 <\/p>\n\n\n\n

Wie etabliert man also eine \u201eDatendemokratie\u201c im Unternehmen?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Der Begriff Datendemokratie soll implizieren, dass m\u00f6glichst viele Mitarbeiter:innen die Autorit\u00e4t und die F\u00e4higkeit bekommen, auf Unternehmensdaten zuzugreifen, sie zu verstehen und wertsch\u00f6pfend nutzen zu k\u00f6nnen. Daf\u00fcr m\u00fcssen viele Unternehmen ihren Umgang mit Daten fundamental \u00e4ndern<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Heutzutage wird der Zugriff auf Daten sowie deren Aufbereitung, Nutzung und Verteilung oft restriktiv gehandhabt. Dies spiegelt sich im Konzept des zentralen Data Warehouse<\/a> wider, das traditionell eher als etwas Technisches gesehen wird und dementsprechend meist von technisch orientierten Teams bzw. der IT-Abteilung verantwortet wird.<\/p>\n\n\n\n

Das Konzept des zentralen Data Warehouse wird jedoch von vielen als \u00fcberholt angesehen. Vor allem Fachanwender:innen kritisieren die mangelnde Flexibilit\u00e4t<\/strong> und fehlende Self-Service-M\u00f6glichkeiten.<\/p>\n\n\n\t\t

\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
H\u00e4lt Ihr Data Warehouse Sie zur\u00fcck?<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t
BARC Webinar (on demand)<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

Das muss nicht so bleiben. Data Fabric verbindet Datenumgebungen \u00fcber eine gemeinsame logische Schicht. Zugriff auf Daten dort, wo sie liegen. Keine Migration, kein Integrationsaufwand.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\tJetzt ansehen!<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\n\n\n\n

Dabei ist die Idee der Self-Service Analytics nicht neu. Es gibt jedoch eine anhaltende Debatte dar\u00fcber, welcher Grad an Self-Service angemessen ist. Ein Hauptstreitpunkt ist dabei die Datenaufbereitung. Wird diese individuell und dezentral durchgef\u00fchrt wird, entstehen Risiken in Bezug auf die Konsistenz und damit auch die Aussagekraft von Kennzahlen. <\/p>\n\n\n\n

Nur ein kleiner Prozentsatz der Anwender:innen ben\u00f6tigt tats\u00e4chlich Datenaufbereitungsfunktionen (siehe Abbildung 1). F\u00fcr die gro\u00dfe Mehrheit der einfachen Datenkonsumenten (ca. 70 Prozent) ist dies nicht relevant. Es sind vor allem Business-Analyst:innen (etwa 5 Prozent der Anwender) und Power User (etwa 25 Prozent der Anwender), die eine individuelle Datenaufbereitung im Rahmen von Data Discovery und Data Science umsetzen m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Abbildung 1: Umgebungen und Personas f\u00fcr die Datennutzung im Unternehmen<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Datendemokratie erfordert neue Ans\u00e4tze<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eine offene Datenkultur bedeutet eine Abkehr vom „need to know“ hin zum „right to know“. Dies erfordert eine interdisziplin\u00e4re und funktions\u00fcbergreifende Zusammenarbeit. So k\u00f6nnen beispielsweise Datenkonsument:innen in einer Vertriebsabteilung f\u00fcr ihre Analysen Finanzdaten ben\u00f6tigen, die von Datenproduzent:innen in der Finanzabteilung erstellt wurden. Eine Datenplattform, die eine Demokratisierung f\u00f6rdert, muss agiles und exploratives, dezentralisiertes Arbeiten sowie die nahtlose Weitergabe und Weiterverwendung relevanter Ergebnisse in einer sicheren und zentralen Umgebung unterst\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n

Anforderungen an eine Datenplattform zur Unterst\u00fctzung der Datendemokratie<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Eine Datenplattform muss ein integraler Bestandteil einer ganzheitlichen Daten- und Analyticsplattform sein. Ihre zentrale Aufgabe ist die logische Umsetzung des unternehmensweiten Data Repository. Dazu geh\u00f6ren auch verschiedene Aspekte der Data Governance und des Data Cataloging sowie die Unterst\u00fctzung von allgemeinem Data Pipelining<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

SAP Data Warehouse Cloud<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die SAP Data Warehouse Cloud<\/a> ist ein relativ neues Angebot von SAP (siehe Abbildung 2). Die L\u00f6sung bietet nicht nur eine flexible, cloudbasierte Option f\u00fcr das Enterprise Data Warehouse, sondern ist auch so konzipiert, dass Fachbereiche mit Hilfe einer semantischen Gesch\u00e4ftsschicht Self-Service-Analytics umsetzen k\u00f6nnen. Sie verfolgt einen „Federate-First“-Ansatz, um Datentransport im Vorfeld zu reduzieren oder ganz zu vermeiden. Dies erh\u00f6ht die Agilit\u00e4t und reduziert den Datenmanagement-Footprint. Sie kann als eigenst\u00e4ndige L\u00f6sung oder als Erg\u00e4nzung zu bestehenden SAP- oder Nicht-SAP-Data-Warehouses on-premises oder in der Cloud eingesetzt werden und unterst\u00fctzt Konnektivit\u00e4t zu einer Vielzahl von SAP- und Nicht-SAP-Datenquellen. Die Datenobjekte des SAP Data Warehouse Cloud werden als Tabellen und Ansichten exponiert. Dies erm\u00f6glicht es externen Data Pipelines und Analytics-Tools, sie als Ziel bzw. Quelle zu nutzen.<\/p>\n\n\n\n

SAP Data Warehouse Cloud zielt auf mehr Agilit\u00e4t und Flexibilit\u00e4t beim Aufbau und der Entwicklung eines Data Warehouse ab. Die Erfolgsfaktoren daf\u00fcr sind zum einen die Bef\u00e4higung der Business-Anwender:innen, in Zusammenarbeit mit der IT eine aktive Rolle beim Aufbau des Data Warehouse einzunehmen, und zum anderen der „As-a-Service“-Ansatz.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Abbildung 2: SAP Data Warehouse Cloud ist Teil der SAP-Produktfamilie \u201cData and Analytics Cloud\u201d<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Typische Szenarien f\u00fcr den Einsatz von SAP Data Warehouse Cloud sind laut SAP:<\/p>\n\n\n\n