BI, Analytics, Reporting, Planung: Alles Dauerbrennerthemen bei vielen unserer Kunden, nicht erst seitdem die Digitalisierung und Big Data ausgerufen worden sind. Davon sind vor allem im deutschsprachigen Raum auch Anwender mit Produkten von SAP betroffen.<\/p>\n\n\n\n
So spielt SAP als Datenquelle eine entscheidende Rolle und ganz oft kommen auch BI-, Data-Warehouse- (DWH) oder Analytics-L\u00f6sungen von SAP zum Einsatz. Daher wird in diesem Artikel beschrieben, welche Optionen f\u00fcr die Umsetzung eines Data Warehouse<\/a> bestehen. Eine kurze Checkliste verr\u00e4t, welche Fragestellungen f\u00fcr die Entscheidung relevant sind.<\/p>\n\n\n\n Aus unseren Marktforschungsstudien wie dem BI Survey, aber vor allem auch dem Data Management Survey<\/a> k\u00f6nnen wir erkennen, welche Werkzeuge aktuell im Markt eingesetzt werden. Wir k\u00f6nnen aus diesen Zahlen zwar keine Marktanteile ablesen, sehen aber, dass auch \u00e4ltere L\u00f6sungen immer noch sehr h\u00e4ufig im Einsatz sind.<\/p>\n\n\n\n So haben im Data Management Survey, der im Herbst 2019 erschienen ist, 38 Teilnehmer angegeben SAP BW (ohne HANA) einzusetzen, 44 Teilnehmer haben unsere Fragen zu SAP BW on HANA beantwortet und 34 Teilnehmer haben verraten, auf der aktuellsten Version SAP BW\/4HANA<\/a> aufzusetzen.<\/p>\n\n\n\n Mit sechs Nennungen haben deutlich weniger Kunden angegeben, dass sie mit SAP HANA (ohne BW) arbeiten. Damals gab es noch keine Anwender, die SAP Data Warehouse Cloud (DWC)<\/a> eingesetzt haben. Daher sind zu beiden L\u00f6sungen keine Detailauswertungen im Survey hinterlegt.<\/p>\n\n\n\n Aktuell sind auch viele eigenentwickelte DWH-L\u00f6sungen auf Basis meist relationaler Datenbanken<\/a> im Einsatz, zum Teil mit Unterst\u00fctzung durch zus\u00e4tzliche Datenintegrations-Werkzeuge, DWH-Automatisierungsl\u00f6sungen<\/a> und weiteren Erg\u00e4nzungen. In unserem Survey haben wir vor allem Antworten zu Microsoft SQL Serve<\/a>r, Microsoft Azure<\/a> und Oracle erhalten.<\/p>\n\n\n\n In der letzten Zeit entstehen zus\u00e4tzlich neue Architekturans\u00e4tze, die verst\u00e4rkt auf Cloud, Virtualisierung, den Einsatz von DWA-L\u00f6sungen, etc. setzen und oft auch einen Data Lake\/Data Acquisition Layer mit einbeziehen.<\/p>\n\n\n\n Nat\u00fcrlich k\u00f6nnen Anwender weiterhin die aktuellen Produkte von SAP nutzen. Allerdings sehen wir den Einsatz von SAP BW oder SAP BW on HANA nicht mehr f\u00fcr Neuprojekte, da beide L\u00f6sungen durch SAP BW\/4HANA abgel\u00f6st werden.<\/p>\n\n\n\n Anwender, die auf die Cloud setzen, sollten zudem einen Blick auf SAP DWC werfen, auch wenn das Produkt noch sehr jung ist. Anwender, die von Vorteilen eines BW\/4HANA-Systems und dessen Spezifika (Schichtenmodell, Business Content, etc.) nicht profitieren w\u00fcrden, haben mit SAP HANA eine Alternative zu anderen, relationalen Datenbanken.<\/p>\n\n\n\n Sobald SAP HANA eine Alternative darstellt, kommen nat\u00fcrlich auch die anderen relationalen bzw. analytische Datenbanken ins Spiel. Diese Welt hat sich in den letzten Jahren durch eine Vielzahl weiterer Optionen vor allem in der Cloud noch zus\u00e4tzlich erweitert.<\/p>\n\n\n\n So bieten die gro\u00dfen Hyperscaler nicht nur relationale Datenbanken an, sondern auch f\u00fcr DWH & Analytics optimierte Pakete. Hier kann bspw. Azure Synapse Analytics<\/a> (fr\u00fcher SQL Data Warehouse) oder Amazon Redshift<\/a> genannt werden. Erg\u00e4nzt wird dieses Angebot durch eine Vielzahl j\u00fcngerer Hersteller (Snowflake<\/a>, Matillion, \u2026) und alteingesessene Spezialisten (Teradata, Informatica, \u2026).<\/p>\n\n\n\n Zus\u00e4tzlich k\u00f6nnen diese L\u00f6sungen auch kombiniert verwendet werden (Best of Breed). Damit ergibt sich eine fast un\u00fcberschaubare L\u00f6sungskombination im Markt.<\/p>\n\n\n\n Um eine nachhaltige und effiziente Architektur- und Technologie-Entscheidung zu f\u00e4llen, empfehlen wir unseren Kunden sich zuerst \u00fcber die eigenen Anforderungen und die strategische Ausrichtung klar zu werden. Daf\u00fcr haben wir im Folgenden exemplarisch einige Fragen in einer Checkliste zusammengestellt:<\/p>\n\n\n\n Welche Anforderungen soll mein DWH bzw. meine analytische Landschaft in Zukunft abdecken? Welche Nutzertypen arbeiten heute mit Daten und welche wird es zuk\u00fcnftig geben? Welche Anforderungen k\u00f6nnen heute nicht gut abgedeckt werden? Der im aktuellen Data Management Survey mit Abstand am h\u00e4ufigsten genannte Kritikpunkt lautet \u201ezeitraubende Entwicklungsprozesse\u201c im DWH.<\/p>\n\n\n\n Sollen (weiterhin) vor allem (standardisierte) Berichts-, Dashboard- und Planungs-Anforderungen abgebildet werden? Stehen einzelne Einheiten wie bspw. das Finanzberichtswesen im Controlling im Fokus oder gibt es einen breiteren Ansatz? Welche Rolle spielen explorative Use Cases und wo werden diese in Zukunft umgesetzt? Bedarf es f\u00fcr diese zus\u00e4tzlichen Szenarien einer erweiterten Architektur? Wie wird das operative Berichtswesen in einer Welt mit S4\/HANA abgebildet?<\/p>\n\n\n\n Welche (Daten-)Architektur kann meine Anforderungen in der Zukunft am besten erf\u00fcllen? Ist der SPoT (Single Point of Truth) in einem Enterprise Data Warehouse realistisch erreichbar? Welchen Preis zahle ich f\u00fcr ein m\u00f6gliches Schichtenmodell in meinem (heutigen) Data Warehouse?<\/p>\n\n\n\n Welcher Bedarf an Modernisierung meines DWH \/ meiner BI- und Analytics-Landschaft ist vorhanden und welche Rolle sollen Trendthemen (bspw. Cloud, Data-Warehouse-Automatisierung, Self Service, Data Preparation, Data Cataloging, Data Lakes, K\u00fcnstliche Intelligenz, u.v.m.) spielen?<\/p>\n\n\n\n Wie ver\u00e4ndern sich meine Datenquellen in der Zukunft? Erwarte ich den verst\u00e4rkten Einsatz von SAP-basierten Werkzeugen oder rechne ich damit, dass bspw. in der Cloud vor allem Nicht-SAP-L\u00f6sungen eingesetzt werden?<\/p>\n\n\n\n Welche Betriebs-Strategie verfolge ich? F\u00fchrt mein Weg (nicht) in die Cloud? M\u00f6chte ich den Weg der SAP in der SAP Cloud Platform mitgehen? Welche Rollen spielt heute schon das Angebot der gro\u00dfen Hyperscaler (Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud) f\u00fcr mich? Welche Vorteile k\u00f6nnte ein nutzungsbasiertes Modell entfalten? Wie soll mein DWH in Zukunft skalieren?<\/p>\n\n\n\n Welche Erwartung habe ich an SAP? Ist es realistisch, dass die von mir genutzten (ERP-)L\u00f6sungen ein \u00fcbergreifendes (Daten)Objekt-Modell mitbringen, das die Aufw\u00e4nde im DWH reduzieren hilft?<\/p>\n\n\n\n Wie viel habe ich in die bestehende DWH-L\u00f6sung investiert und welche Bestandteile kann ich bei einer evtl. Migration weiterverwenden? Welche neuen Produkte von SAP (wie SAP Data Intelligence, SAP Analytics Cloud) habe ich ggf. bereits lizenziert oder Knowhow aufgebaut?<\/p>\n\n\n\n Welche Anwenderwerkzeuge werden heute schon eingesetzt? Welche Schnittstellen funktionieren und welche Anforderungen bestehen hier?<\/p>\n\n\n\n So vielf\u00e4ltig wie die oben genannten Fragen sind, so vielf\u00e4ltig sind aktuell auch die Antworten. So l\u00e4sst sich aktuell kein genereller Trend erkennen, au\u00dfer dass viele SAP BW- und SAP BW on HANA-Kunden eine Evaluation von SAP BW\/4HANA angesto\u00dfen haben und zum Teil auch bereits migriert sind.<\/p>\n\n\n\n Allerdings muss jedem Anwender hierbei bewusst sein, dass es sich weiterhin um eine DWH-Applikation handelt, die bis zu einem gewissen Grad abgekapselt ist. So kennen wir aktuell bspw. kein Data-Cataloging-Werkzeug, dass die Metadaten eines SAP BW vollumf\u00e4nglich nutzbar macht.<\/p>\n\n\n\n Auch die Schnittstellen f\u00fcr Frontend-Werkzeuge sind eingeschr\u00e4nkt, bzw. bedingen besondere Lizenzen. Daf\u00fcr bringt BW bspw. mit LSA++ ein Modell f\u00fcr die klassische EDW-\/ Data-Warehouse-Service-Modellierung mit, dass dem Kunden einen Teil der konzeptionellen Arbeit abnimmt.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" BI, Analytics, Reporting, Planung: Alles Dauerbrennerthemen bei vielen unserer Kunden, nicht erst seitdem die Digitalisierung und Big Data ausgerufen worden sind. Davon sind vor allem im deutschsprachigen Raum auch Anwender mit Produkten von SAP betroffen. 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