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SAP Analytics – die Grundlage für bessere Entscheidungen?

„SAP und Anwender waren beste Freunde – und dann kam die Cloud.“  Dieses Zitat illustriert treffend, dass einige Unternehmen derzeit kritisch auf den Weg und die Angebote der SAP blicken. Dabei stehen viele unserer Kunden vor enormen Herausforderungen.

1. Die vier wichtigsten sind in meiner Wahrnehmung: Die eigene IT-Landschaft vieler Unternehmen ist oft komplex und den neuen Herausforderungen nur bedingt gewachsen. Traditionelle Systeme sind oft schwerfällig und unflexibel, was die Anpassung an neue Geschäftsanforderungen erschwert. Diese Systeme wurden für eine andere Ära entworfen und strukturiert, in der die Geschäftsbedingungen und -anforderungen anders waren.

 2. Die stärkere Vernetzung von Geschäftsprozessen und Geräten erhöht die Anfälligkeit für Cyberangriffe. Gleichzeitig nehmen die regulatorischen Anforderungen, insbesondere in Bezug auf den Datenschutz, zu. Dies stellt Unternehmen vor die Herausforderung, ihre Systeme und Prozesse so zu gestalten, dass sie sowohl sicher als auch konform sind.

3. Tagtäglich kommen neue Technologien auf den Markt. Diese werden oft schnell von Wettbewerbern übernommen, was den Druck auf die Unternehmen erhöht, Schritt zu halten. Die Cloud bietet die Möglichkeit, diese neuen Technologien schneller und effizienter zu implementieren, aber dies erfordert eine sorgfältige Planung und Umsetzung, um sich nicht im Spinnennetz der Abhängigkeiten zu verstricken.

4. Schliesslich stellen die durch die Digitalisierung ermöglichten neuen Geschäftsmodelle die gesamte Organisation vor Herausforderungen. Die Cloud kann dabei helfen, diese neuen Modelle zu unterstützen, aber dies erfordert eine Änderung der Denkweise und oft auch der Organisationsstruktur. Insgesamt ist die Migration in die Cloud eine komplexe Aufgabe, die sorgfältig geplant und umgesetzt werden muss.

Gute Entscheidungen beginnen mit guten Fragen. Die Antworten auf gute Fragen finden sich fast immer in Daten. In unserer zunehmend digitalisierten Welt ist die Fähigkeit, diese Daten zu sammeln, zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, von entscheidender Bedeutung. Analytics spielt eine zentrale Rolle bei der digitalen Transformation, da es Unternehmen ermöglicht, datengetriebene Entscheidungen zu treffen, die zu besseren Geschäftsergebnissen führen. Darüber hinaus erfordert die heutige Geschäftswelt mehr denn je, dass alle Mitarbeiter, unabhängig von ihrer Rolle oder Position, in der Lage sind, Daten effektiv zu nutzen. Dies ermöglicht es ihnen, innovative Lösungen zu finden, die Prozesse zu verbessern, Kosten zu senken und neue Möglichkeiten zu erschliessen.  Bei der Weiterentwicklung der analytischen Fähigkeiten sehe ich vier Schwerpunkte: 

  • Daten-Dezentralisierung: Bei der Daten-Dezentralisierung geht es darum, Daten über verschiedene Bereiche und Plattformen hinweg zu verteilen und zu verwalten. Dies kann die Datenzugänglichkeit und -nutzung verbessern, erfordert jedoch auch eine strenge Kontrolle und Verwaltung, um Datenkonsistenz und -sicherheit zu gewährleisten. Die Herausforderung besteht darin, die richtige Balance zwischen Dezentralisierung und Kontrolle zu finden. 
  • Vertrauenswürdige Daten: Daten sind nur so gut wie ihre Qualität und Verlässlichkeit. Es ist eine grosse Herausforderung, sicherzustellen, dass die Daten, die wir nutzen, korrekt, aktuell und vollständig sind. Dies erfordert robuste Datenqualitätsmanagement-Praktiken und oft auch die Implementierung von Technologien zur Datenbereinigung und -validierung. 
  • Daten-Ermächtigung: Daten-Ermächtigung bezieht sich auf die Fähigkeit aller Mitarbeiter eines Unternehmens, auf Daten zuzugreifen und sie für ihre Arbeit zu nutzen. Eine Herausforderung besteht darin, die notwendigen Schulungen und Ressourcen bereitzustellen, damit alle Teammitglieder Daten effektiv nutzen können. Gleichzeitig muss das Unternehmen Datenschutzbestimmungen einhalten und sicherstellen, dass sensible Daten geschützt sind. 
  • Daten-Innovationen: Mit der schnellen Entwicklung von Technologien und Analysemethoden ist es eine ständige Herausforderung, auf dem neuesten Stand zu bleiben und innovative Möglichkeiten zur Nutzung von Daten zu finden. Dies kann die Implementierung von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen oder fortschrittlichen Datenvisualisierungstechniken beinhalten. Es erfordert eine fortlaufende Investition in Technologie und Fachwissen sowie eine Kultur der Offenheit für Experimente und Veränderungen.

SAP (noch) der richtige Partner für die neuen Herausforderungen?

Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist es entscheidend, dass Unternehmen eine klare Datenstrategie haben, die von der Unternehmensführung unterstützt wird. Darüber hinaus ist es wichtig, kontinuierlich in Datenmanagement-Fähigkeiten und -Technologien zu investieren und eine datengesteuerte Kultur im gesamten Unternehmen zu fördern.
Kurz gesagt, die Macht von Analytics zu nutzen, ist nicht nur wünschenswert – es ist absolut notwendig für jedes Unternehmen, das in der modernen Geschäftswelt erfolgreich sein will. 

Die DSAG-Jahrestagung in der vergangenen Woche war ein wichtiger Treffpunkt für SAP-Anwenderunternehmen im deutschsprachigen Raum. Allerdings haben Kunden ihre Unzufriedenheit mit der Produktstrategie geäussert. Ein häufig genanntes Anliegen ist, dass sie nicht in die Cloud gezwungen werden wollen. Sie sehen zu hohe Aufwendungen, um die notwendigen Migrationsschritte durchzuführen. 

Die Anwendung der Cloudprodukte bereitet den Anwendern aktuell häufig Schwierigkeiten. Einerseits geht die Weiterentwicklung der Produkte nicht schnell genug voran. Andererseits führen Updates dazu, dass bestehende Applikationen „zerstört“ werden oder ständig migriert werden müssen. Dies wirft Fragen zur Stabilität und Zuverlässigkeit von Cloud-Lösungen auf und erfordert sorgfältige Überlegungen zur langfristigen Strategie der digitalen Transformation. 

Wo aber stehen wir mit den aktuellen Produkten des SAP Analytics-Portfolio?

SAP Datasphere ist eine Cloud-Plattform, die speziell für die Verarbeitung grosser Datenmengen entwickelt wurde. Es ermöglicht Unternehmen, ihre Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Für SAP-Anwender ist diese Plattform besonders relevant, da sie es ihnen ermöglicht, ihre SAP-Daten mit anderen Datenquellen zu verknüpfen und so ein ganzheitliches Bild ihres Unternehmens zu erhalten. Darüber hinaus bietet SAP Datasphere die Möglichkeit, Analysen in Echtzeit durchzuführen, was für Unternehmen von unschätzbarem Wert sein kann, um schnell auf sich ändernde Marktbedingungen reagieren zu können. 

Die SAP Analytics Cloud ist ein umfassendes Cloud-Produkt, das als Software-as-a-Service (SaaS) für Business Intelligence (BI), Planung und vorausschauende Analysen angeboten wird. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, die den Nutzern helfen, ihre Daten effektiv zu analysieren und zu interpretieren. 

Unter den Funktionen der SAP Analytics Cloud sind vorgefertigte Funktionen zur Erstellung berechneter Spalten, Formeln zur Analyse und Planung, Skriptformeln und Berechnungen in fortgeschrittenen Formelschritten sowie mustererkennende Funktionen. Diese Funktionen ermöglichen es den Anwendern, ihre Arbeit zu erleichtern, indem sie nur wenige Parameter definieren müssen, um komplexe Analysen durchzuführen. 

Unternehmen nutzen die SAP Analytics Cloud für eine Vielzahl von Aufgaben, darunter Analytik und Business Intelligence, Unternehmensplanung und zusammensetzbare Analysen. Sie bietet auch vorgefertigten Geschäftsinhalt, um eine intelligente, datengesteuerte Entscheidungsfähigkeit zu ermöglichen. 

Trotz der Vielzahl an Funktionen und Anwendungsmöglichkeiten gibt es noch Raum für Verbesserungsmöglichkeiten. Einige Anwender haben Schwierigkeiten damit, die Bedienung als intuitiv zu empfinden. Es ist toll, dass immer neue Funktionen in die Analytics Cloud kommen. Aus meiner Sicht verlangen die Kunden mehr und schnellere Innovationen, aber bitte ohne Unterbrechungen. Bei der Einführung von SAP HANA versprach SAP „Innovation without disruption“. 

Kritisch bleibt aus meiner Sicht der Weg, die Produkte nur als SaaS-Lösungen zu betreiben. Hier wären mehr Optionen für die Unternehmen sicherlich sinnvoll.  

Viele analytische Anforderungen können mit Daten eines Quellsystems erfüllt werden. Gerade S/4HANA bietet hier bereits sehr viele Möglichkeiten, die aus meiner Sicht noch nicht jeder ausschöpft. 

Core Data Services (CDS) Views sind in der S/4HANA-Welt von entscheidender Bedeutung, da sie auf vorhandenen Datenbanktabellen und -ansichten aufbauen, um eine effiziente Datenmodellierung zu ermöglichen. Sie bieten eine Vielzahl von hochwirksamen eingebauten Funktionen wie SQL-Operatoren, Aggregationen und Ausdrücke zur Erstellung von Ansichten. Da die CDS-Views, die das Virtual Data Model (VDM) bilden, konsistenten Modellierungs- und Benennungsregeln folgen, können sie Geschäftsdaten in einem Format bereitstellen, das leicht verständlich und nutzbar ist. 

Die Leistungsfähigkeit von CDS-Views zeigt sich auch in ihrer Fähigkeit, eine fortschrittlichere und semantisch reichere Datenmodellierung zu ermöglichen. Sie sind eine Verbesserung der ABAP-Schicht und bieten ein erweitertes und semantisch reicheres Datenmodell. Dies verbessert nicht nur die Datenverarbeitung und Abfrageleistung, sondern erleichtert auch die Datenmodellierung. Allerdings muss man klar benennen, dass die Entwicklung von CDS-Views nichts für den Business Anwender ist. Hier ist ein Spezialist gefragt, der sich mit allen Problemen der Verfügbarkeit und der Kommunikation von Anforderungen auseinandersetzt. 

Ein weiterer Vorteil von CDS-Views ist die Zeitersparnis bei der Fiori-App-Entwicklung. Fiori Apps sind die Benutzeroberfläche von SAP S/4HANA. Mit CDS-Views können Entwickler schnell und effizient massgeschneiderte Fiori Apps erstellen, die genau auf die Anforderungen und Prozesse eines Unternehmens zugeschnitten sind. 

SAP S/4HANA Analytics

Darüber hinaus dienen die CDS-Views als solide Basis für Embedded Analytics in S/4HANA. Sie bilden eine Modellierungsschicht, die als Ausgangsbasis für eingebettete Analysen mit CDS-Abfragen dient. Dies ermöglicht Unternehmen, ihre Daten effektiv zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die zur Verbesserung der Geschäftsprozesse beitragen können. 

SAP stärkt mit den neuen Funktionen die Integration innerhalb des SAP-Stacks. „Niemand versteht SAP so gut wie es SAP tut“. Das gibt gute Gründe, als Unternehmen auf SAP zu setzen. Gleichzeitig sehe ich viele Anforderungen, wo die Komplexität und Fokussierung auf SAP-Funktionen unnötiger Ballast ist. Das spricht aus meiner Sicht für eine hybride Lösung. Zumal die weitere Entwicklung von Produkten und Preisen nur bedingt für die Zukunft gesichert ist. Technologischer Wandel und unternehmerische Entscheidungen von SAP sind nur schwer prognostizierbar. Die Kunst besteht darin, ein leistungsfähiges Portfolio von verschiedenen Lieferanten und Technologien zu einer [Business Analytics] Plattform so zu verbinden, dass aus Nutzersicht verschiedene Nutzungen („wie aus einem Guss“) möglich sind. Ich konzentriere mich hier auf die AWS, Azure und Pyramids als doch sehr ungleiche Plattformen. 

AWS Analytics ist eine leistungsstarke Sammlung von Services und Tools, die Unternehmen dabei unterstützen, Daten effizient zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren. Hier sind sieben spezifische Vorteile der AWS-Lösung: 

Vielseitigkeit: AWS bietet eine breite Palette von Analytics-Tools für verschiedene Anforderungen, einschließlich Amazon Quicksight für Business Intelligence, Amazon Redshift für Data Warehousing und Amazon Kinesis für Echtzeit-Streaming-Daten. 

Skalierbarkeit: Mit AWS können Sie Ihre Analysekapazität nach Bedarf skalieren. Dies bedeutet, dass Sie nicht für ungenutzte Ressourcen bezahlen müssen und dass Ihre Infrastruktur mit dem Wachstum Ihres Unternehmens mithalten kann. 

Sicherheit: AWS legt großen Wert auf Sicherheit und Compliance. Alle Daten werden sicher in der AWS-Cloud gespeichert und können nur von autorisierten Benutzern abgerufen werden. 

Integration: AWS-Analytics-Tools lassen sich nahtlos in andere AWS-Services integrieren, sodass Sie einen umfassenden, einheitlichen Ansatz für Ihr Datenmanagement verfolgen können. 

Maschinelles Lernen: Einige AWS-Analytics-Tools bieten eingebaute Machine-Learning-Funktionen, die es Ihnen ermöglichen, komplexe Muster und Trends in Ihren Daten zu erkennen. 

Kosteneffizienz: Mit AWS zahlen Sie nur das, was Sie tatsächlich nutzen. Es gibt keine Vorabkosten oder langfristige Verpflichtungen, was AWS zu einer kosteneffektiven Lösung für Unternehmen jeder Größe macht. 

Globale Präsenz: AWS hat Datenzentren auf der ganzen Welt, was bedeutet, dass Sie Ihre Daten dort speichern können, wo es für Ihr Unternehmen am sinnvollsten ist und einen schnellen Zugriff auf Ihre Daten von überall aus ermöglicht. 

 

Azure Data Fabric ist eine integrierte Sammlung von Big-Data- und Analytics-Dienstleistungen, die eine nahtlose Datenverarbeitung und Analyse ermöglichen. 

Hier sind sieben spezifische Vorteile der Azure Data Fabric Lösung: 

  1. Vollständige Integration: Azure Data Fabric ist vollständig in das Azure-Ökosystem integriert, was eine einfache Verbindung mit anderen Azure-Diensten wie Azure Machine Learning oder Azure Synapse Analytics ermöglicht. 
  2. Skalierbarkeit: Azure Data Fabric kann problemlos skaliert werden, um große Mengen an Daten zu verarbeiten, was es ideal für Unternehmen mit wachsenden Datenanforderungen macht. 
  3. Flexibilität: Mit Azure Data Fabric können Sie Daten in Echtzeit oder in Batches verarbeiten, je nach Ihren Geschäftsanforderungen. 
  4. Sicherheit: Azure bietet robuste Sicherheitsmaßnahmen, einschließlich Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung, um die Sicherheit Ihrer Daten zu gewährleisten. 
  5. Einfache Verwaltung: Azure Data Fabric bietet eine zentrale Management-Oberfläche, die die Verwaltung und Überwachung Ihrer Datenvereinfacht. 
  6. Kosteneffizienz: Azure Data Fabric verwendet ein Pay-as-you-go-Modell, was bedeutet, dass Sie nur für die Ressourcen bezahlen, die Sie tatsächlich nutzen. 
  7. Globale Verfügbarkeit: Mit Azure können Sie Ihre Daten in jedem der globalen Azure-Rechenzentren speichern, was Ihnen hilft, die Latenz zu minimieren und die Leistung zu verbessern. 

Pyramid

Zu Pyramid hat mein Kollege gerade einen Blog geschrieben, den ich gern hier empfehle: Pyramid Analytics

FAZIT

Insgesamt ist die Situation der SAP-Analytics Anwender komplex und herausfordernd. Während Analytics eine wichtige Rolle bei der digitalen Transformation von Unternehmen spielt, gibt es immer noch viele Herausforderungen zu bewältigen. Die Unzufriedenheit der DSAG-Mitglieder mit der Produktstrategie von SAP zeigt, dass es Verbesserungsbedarf gibt und die Anwender eine bessere Kommunikation und Einbindung in die Entscheidung.  

Ich bin davon überzeugt, dass der Aufbau der Business Analytics Platform für die meisten Unternehmen mehr als nur SAP-Produkte umfassen sollte. Viele Anwender stehen genau vor den gleichen Herausforderungen, insoweit lohnt sich der Austausch aus meiner Sicht immer … 

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