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Georg Aholt | September 15, 2021

Enterprise Analytics mit SAP

Enterprise Analytics mit SAP

Dass Wissen auch Macht ist, formulierte so ausdrücklich wohl erstmals der britische Philosoph Francis Bacon Ende des 16. Jahrhunderts. Daran hat sich bis heute nichts geändert. Ganz im Gegenteil. In einer Welt, in der Wissen immer rascher zunimmt, wächst auch ihre Bedeutung rasant. Für Unternehmen drückt sich die durch Wissen realisierte Macht in ihrem Erfolg im Business. Insofern ist es nur logisch, dass Daten im Zuge der digitalen Transformation immer mehr in den Fokus rücken. Denn Data-driven Companies gehört die Zukunft.

Das sehen wir auch so. Für ein erfolgreiches Business darf allerdings ein Zusammenhang nie übersehen werden: Daten sind die Grundlage für Wissen. Sie allein sind aber noch kein Wissen. Den Unterschied machen zielführende Analysen. Und für die sind menschliche Intelligenz und performante Tools erforderlich. Eine Enterprise-Analytics-Architektur ist deshalb das Fundament für wissensbasierten Erfolg.

Was ist die Idee von Enterprise Analytics?

Ausgangspunkt für Enterprise Analytics ist die Einsicht, dass in einem Unternehmen überall Daten entstehen, aus denen sich wertvolle Erkenntnisse gewinnen lassen. Weil das so ist, reichen herkömmliche Konzepte für die Analyse (Business Intelligence (BI) ist hier ein wichtiges Stichwort) nicht mehr aus: Erstens kommen sie mit dem enormen Datenvolumen nicht besonders gut klar. Zweitens sind ihre mathematischen und statistischen Verfahren limitiert. Und drittens sind sie ausschließlich für einen kleine Data-Elite in Unternehmen verfügbar. Enterprise Analytics stellt daher Tools bereit, die leistungsfähig und gleichzeitig leicht zu bedienen sind.

Wie ist Enterprise Analytics im SAP-Umfeld realisiert?

SAP baut schon seit Jahren das Portfolio an Lösungen für die Analyse von Daten sukzessive aus. So wurde beispielsweise 2007 der Softwareanbieter OutlookSoft übernommen, aus dessen Technologie SAP Business Planning and Consolidation (SAP BPC) hervorging. Im gleichen Jahr kaufte SAP den französischen BI-Spezialisten BusinessObjects und baute mit SAP BusinesObjects das Angebot an Business-Intelligence-Tools erheblich aus.

Heute sind für die Verwirklichung von Enterprise Analytics vor allem drei Lösungen relevant: die SAP Analytics Cloud (SAC), SAP BW/4HANA und die SAP Data Warehouse Cloud.

Was leistet die SAP Analytics Cloud?

In der SAC als strategischer Lösung versammelt SAP sämtliche analytischen Funktionen, die bislang auf unterschiedlichen Anwendungen und Systemen verteilt sind. Dabei deckt die SAP Analytics Cloud die Bereiche Reporting, Planning und Predictive Analytics ab. Umgesetzt ist die SAP Analytics Cloud als Software-as-a-Service auf der SAP CloudPlatform (SCP). Der Zugriff auf Daten kann bei der SAC auf zwei Arten erfolgen. Entweder als Live Data Connection, wobei die Daten in den jeweiligen Datenquellen verbleiben und die Funktionen der SAC dort ausgeführt werden. Oder als Import Data Connection, wobei die Daten aus den Datenquellen in die SAP Analytics Cloud geladen werden.

Entscheidender als die Backend-Integration ist nach unserer Einschätzung aber die Umsetzung des Frontends bei der SAP Analytics Cloud. Denn dieses erlaubt es Anwendern aus Management und Fachbereichen, eigenständig KPIs und Kennzahlen abzurufen, Ad-hoc-Analysen durchzuführen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Auf das Controlling oder die IT-Abteilung sind sie dafür nicht mehr angewiesen. Folgende Komponenten sind dafür wichtig:

Stories: Self-Service Dashboards für Anwender

Mithilfe von Stories, einer großen Auswahl von Diagrammen und intuitiven Kontrollelementen können Anwender eigenständig Dashboards erstellen, die sich sogar für mobile Endgeräte optimieren lassen. Funktionen für das maschinelle Lernen erlauben auch sehr elaborierte Analysen und Prognosen. Scripting-Kenntnisse sind für all das nicht erforderlich. Es empfiehlt sich aber, wenn die IT-Abteilung einmal entsprechende Templates und eine Governance einrichtet.

Analytics Designer: Dashboards für spezifische Anforderungen

Analytic Applications erweitern die Self-Service-Funktionalitäten der SAP Analytics Cloud um weitere Elemente. Hier steht die Möglichkeit im Vordergrund, mit einfachen JavaScript-Zeilen Validierungen und Interaktionen zu erstellen. Zudem lassen sich einzelne Widgets – etwa Dropdown-Boxen – in Abhängigkeit von anderen Daten oder Interaktionen füllen. Dadurch können noch spezifischere Anwendungsszenarien implementiert und die User Experience weiter verbessert werden. Die Erstellung von Analytic Applications geht in der Regel über die IT-Kenntnisse von Anwendern hinaus.

SAP Digital Boardroom: Analysen für das Management

Im Digital Boardroom werden die erstellten Dashboards gebündelt, sodass sich das Top Management rasch einen Überblick verschaffen und Entscheidungen auf Basis von Echtzeitdaten treffen kann. Virtuelle Meetingräume erleichtern dabei die Zusammenarbeit. Hier lassen sich auch ad-hoc Analysen abrufen, Prognosen berechnen und Varianten simulieren, wodurch die Entscheidungsfindung noch agiler wird.

Die SAP Analytics Cloud stellt außerdem für die Erstellung von Datenmodellen eine Reihe von nützlichen Tools bereit. Dazu gehören unter anderem Applikationen für das Data Wrangling und das Data Blending.

Schließlich kann die SAP Analytics Cloud mit allen möglichen anderen Lösungen für die Auswertung von Daten kombiniert werden – von Apache Hadoop, Apache Hive und Apache Spark über julia, Python und R bis zu kernlab, scikit-learn und TensorFlow.

Was leistet SAP BW/4HANA?

Ähnlich wie SAP Business Warehouse (SAP BW) deckt SAP BW/4HANA als Data Warehouse verschiedene Funktionen ab. Die Software fungiert als Datenbank mit Datenbankmanagementsystem (DBMS) und ermöglicht so die Erstellung von Datenmodellen. Außerdem sind Analyse-Funktionen vorhanden, mit denen sich die gespeicherten Daten auswerten lassen.

Im Unterschied zum SAP Business Warehouse (SAP BW) setzt SAP BW/4HANA auf der In-Memory-Technologie SAP HANA auf und hat damit erheblich Performance-Vorteile: Es können mehr Daten aus sehr unterschiedlichen Datenquellen schneller (in Echtzeit) und mit anspruchsvolleren Verfahren analysiert werden. Hinzu kommt, dass die Benutzeroberfläche deutlich intuitiver gestaltet ist.

Was leistet SAP Data Warehouse Cloud?

Auch die SAP Data Warehouse Cloud setzt auf SAP HANA auf und profitiert so von den spezifischen Stärken der In-Memory-Technologie. Weil die Lösung als Software-as-a-Service in der Cloud umgesetzt ist, bietet sich darüber hinaus die typischen SaaS-Vorteile einer Cloud-Lösung: Flexibilität und Skalierbarkeit.

Wie funktioniert das Zusammenspiel der drei Lösungen von SAP für Business Analytics?

Die SAP Analytics Cloud, SAP BW/4HANA und die SAP Data Warehouse Cloud stehen nicht im Wettbewerb zueinander, sondern lassen sich perfekt kombinieren. Das bedeutet jedoch nicht, dass Unternehmen alle drei Lösungen gleichzeitig einführen müssen. Wer sich zunächst lediglich für die SAC entscheidet, kann schon damit etliche nützliche Use Cases realisieren. Die SAP Analytics Cloud lässt sich dann später um SAP BW/4HANA und die SAP Data Warehouse Cloud ergänzen – das ist aber kein Muss.

Grafik Banner Download Strategic Guide Embedded Analytics vs. Enterprise Analytics

Konkurrieren Enterprise Analytics und Embedded Analytics?

Mit SAP S/4HANA hat SAP die Idee von Embedded Analytics verwirklicht. In dem transaktionalen System sind also auch analytische Funktionen möglich, Prozesse und Analysen wachsen zusammen. Für Unternehmen ist das aus verschiedenen Gründen großartig – unter anderem, weil sie so Echtzeit-Szenarien etablieren können. Embedded Analytics macht den Einsatz der SAP Analytics Cloud und der beiden Data-Warehouse-Lösungen dabei nicht obsolet. Vielmehr lassen sich die vier Komponenten je nach Anwendungsfall miteinander kombinieren.

Fragen zu Enterprise Analytics und Embedded Analytics beantworte ich gerne in einem persönlichen Gespräch. Um einen guten Überblick zu gewinnen, lohnt sich außerdem ein Blick in unseren Strategic Guide „Embedded Analytics vs. Enterprise Analytics – So finden Sie die richtige Analytics-Architektur für Ihr Unternehmen“.

– von Georg Aholt, Head of Center of Excellence, Business Analytics & Information Management, NTT DATA Business Solutions AG –

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