SAP Data and Analytics Strategie

Abbildung einer Systemlandschaft, die bei SAP und anderen Unternehmen häufig vorzufinden ist:

Abb. 3: Herausforderung durch verteilt gespeicherte Daten

Die Daten sind über mehrere Systeme verteilt. Die Systeme sind in unterschiedlichen Technologien realisiert. Die Herausforderung ist, zu einer abgestimmten, harmonisierten Sicht von Daten über verschiedene Applikationen hinweg zu kommen.

Lösung: Mit Hilfe des One-Domain-Modells sollen die unterschiedlichsten Implementierungen so harmonisiert werden, dass man ein Zieldaten-Modell generieren kann. Dieses soll dann die Grundlage sein, um darauf neue Anwendungen aufzubauen.

Nachteil von Hyperscalern, auf denen man Daten günstig abspeichern kann: Sobald die Daten aus dem Kontext extrahiert werden, verlieren sie ihren Kontext oder die zugehörige Semantik (z.B. Währungseinheit). Dann muss die Semantik nachgebaut werden, außerdem müssen Governance (Datenzugriff) und Compliance (GDPR) sichergestellt werden.

Mit Hilfe der SAP BTP werden die Daten dort belassen, wo sie sind (und nicht extrahiert) und mit Daten angereichert, die aus einem Data Lake kommen. Die Anreicherung soll so geschehen, dass die Daten miteinander verknüpft werden können.

Strategisches Ziel dabei: die Daten werden in den Fokus gestellt und nicht die Technologie. Die Technologie soll zu den Daten gebracht werden.

Abb. 3: Herausforderung durch verteilt gespeicherte Daten

Die Daten werden miteinander verknüpft, ohne dass sie zu einem zentralen Punkt zusammengebracht werden müssen und dabei kann die Semantik eines SAP-Datensatzes erhalten werden, auch der Datenzugriff und das Teilen von Daten.

Mit Hilfe von SAP Analytics Cloud können Daten in eine Planung überführt werden und die Ergebnisse können zurück in das System geschrieben werden – unter Erhalt des Business Kontextes.

Anforderung an ein Portfolio, das die beschriebenen Herausforderungen erfüllen kann:

1. Datenintegrationsmöglichkeiten – mit Hilfe von Data Cloud
2. Data Storage: die Daten müssen abgelegt werden können – mit Hilfe von Data Cloud
3. Datenkatalogisierung: wichtig, um einen Wert aus Daten ziehen zu können
4. Datenvorbereitung
5. Datenmodellierung
6. Teilen von Daten
7. Analyse von und Planung mit Daten

Abb. 5: Datenstrategie für das Portfolio der SAP-Lösungen

Die benötigten Werkzeuge dafür finden sich im Portfolio der SAP Business Technology Plattform:

1. HANA Cloud – für Speicherung und Prozessierung der Daten, federierend und replizierend.
   HANA Cloud ist bereits heute die Grundlage für Data Warehouse Cloud und IBP und wird die Grundlage sein für SAP Analytics Cloud, S/4 und Signavio. Eigene Anwendungen nutzen die eigenen Datenbankkomponenten, um in der Cloud eine Lösung anbieten zu können.
2. SAP Data Warehouse Cloud ist der Counterpart zu BW-Lösungen On-Premises mit Funktionalitäten rund um Data Warehousing. Während das BW stärker auf IT-Spezialistinnen und -Spezialisten fokussiert war, ist SAP DWC auch auf Mitarbeitende in den Fachbereichen ausgerichtet mit Self-Service Modelling und Preparation-Fähigkeiten. Es besitzt das Konstrukt der „Spaces“.
3. SAP Analytics Cloud ist der „Consumption Layer“, und verfügt neben der BI-Funktionalität auch über Planungs- und Predictive-Funktionalitäten.
4. Darüber gibt es neu gebaute Anwendungen, wie den Sustainability Control Tower, der im Unterbau Data Warehouse Cloud und SAP Analytics Cloud (SAC) nutzt.
5. Seitlich gestellt findet sich die Data Intelligence Cloud, eine Integrationskomponente für verteilte Daten, um auf Daten zugreifen oder sie transformieren zu können.

Abb. 6: SAP-Lösungen im Portfolio der SAP BTP

Die einzelnen Produkte, die es heute gibt und die sich in ihren Funktionalitäten überlappen, sollen zwar weiter bestehen bleiben, sie sollen aber näher zusammengeführt werden zu einem integrierten Set von Services.

Für Kunden stellt sich aktuell oft die Frage, welches Produkt für welchen Ein-satz benötigt wird. Diese Fragestellung soll durch integrierte Services aufgelöst werden.

Voraussetzung dafür ist ein kommerzieller Vertrag, der um die Produkte herum besteht (CPEA, d.h. Cloud Platform Enterprise Agreement) mit dem ein Kunde entlang seiner Vorstellung den Service buchen kann, den er für seine Zielerreichung benötigt – ohne an ein bestimmtes Produkt gebunden zu sein.

Abb. 7: Integrierte Services als Zielvorstellung

Das Portfolio soll für Kunden nach außen als eine Plattform-Lösung dargestellt werden.
Daten, die in HANA Cloud Datenbank abgelegt werden, besitzen dann alle Funktionalitäten, die in der „Data Foundation“ vorhanden sind – also Data Management und Data Quality-Funktionalitäten.

Ziel ist der Aufbau eines modernen Data und Analytics Stacks. Zwischen den Komponenten sollen sich Kundenunternehmen reibungslos bewegen können.

Abb. 8: Bau eines modernen Data und Analytics Stacks als Ziel.

Es gibt weiter einen starken Fokus auf Kundenunternehmen, die mit On-Premises-Lösungen arbeiten, angefangen bei SAP Data Services über SAP Sybase, SP BW bis hin zu SAP Business Objects. Um sie auf den Weg in die Cloud mitnehmen zu können, werden entsprechende Werkzeuge entwickelt.

Beispiel SAP BW: Wie kann ein Kundenunternehmen in die Cloud wechseln, das SAP BW im Einsatz hat? Dies gelingt mit BW Bridge auf der SAP BTP, die ermöglicht, dass alles, was im BW gebaut wurde, ins Data Warehouse übernommen werden kann.

Beispiel SAP HANA: Für SAP HANA gibt es den Database Migration Service, um gebaute Architekturen in die Cloud zu übernehmen. Calculation Views und die darunter liegenden Tabellen können selektiert und in die Cloud überführt werden, ohne dass sie neu gebaut werden müssen.

Data Warehouse Cloud und Data Intelligence Cloud werden enger verzahnt. In Data Warehouse Cloud wird die Funktionalität der Data Intelligence Cloud eingebaut.

Kundenunternehmen, die SAP DWC nutzen, werden im ersten Halbjahr 2023 mehr Konnektivität erhalten, um ihre Daten in die Data Warehouse Cloud bringen zu können.

Abb. 9: Werkzeuge, um On-Premises Lösungen in die Cloud zu überführen

Viele Kundenunternehmen nutzen SAP Analytics Cloud auch für die Planung. Während für die Analytics-Lösungen in SAP SAC eine Live-Verbindung zu SAP DWC besteht, müssen bei der Planung zunächst die Daten aus SAP DWC in den SAP Analytics Cloud-Tenant geladen werden und die erzeugten Plandaten müssen dann wieder in SAP DWC zurückgeladen werden.

Ziel ist, dass die Datenmodelle im DWC als integrierte Datenmodelle in SAC angeboten werden. Perspektivisch sollen DWC und SAC verzahnt werden.
Begonnen wurde bereits mit replikationsbasierter Planung (s. Abb. 10 links), gearbeitet wird nun an der replikationsfreien Planung: Daten aus DWC müssen nicht mehr nach SAC Planung geladen werden, sondern Ist- und Plandaten werden in der gleichen Datenbank liegen. Die darunterliegende Datenbank ist Data Warehouse Cloud.

Abb. 10: SAP SAC und SAP DWC wachsen zusammen

BW Bridge ist eine Erweiterung von SAP DWC. BW Bridge ist ein Tenant, der gebucht werden kann. BW Bridge versteht Datenmodelle aus dem BW und überführt sie in Datenmodelle in SAP DWC.

DWC spielt intern und extern eine wichtige Rolle, wenn es darum geht, Semantik und Datenmanagement von SAP zu betreiben.

Abb. 11: SAP BW Bridge

SAP DWC ist eine technische Komponente und reicht am Markt als solche nicht aus. Daher wurde Content gebaut, der als Template genutzt werden kann, um Business Outcomes zu beschleunigen. Auch der Content, der in BW schon definiert ist, kann verwendet werden.

Abb. 12: Vordefinierter Content in SAP DWC

HANA Cloud:
Soll als Datenbankkomponente in der BTP etabliert werden. Dazu muss an der Entrerprise Grade Policy gearbeitet werden, wie Elastizität und Skalierbarkeit  oder dem Support von zusätzlichen Data Centern.
Auch die Integration mit Hybrid-Szenarien ist ein starker Fokus. Das enge Zusammenspiel soll unterstützt werden.

Abb. 13: Fokus bei der SAP HANA Cloud

SAP Data Warehouse Cloud: 
Resilienz und Integration mit der Planungskomponente sind Fokusthemen.
Seit kurzem gibt es SAP DWC im CPEA-Agreement in der SAP BTP, das wird auch für SAP SAC kommen. Der Fokus liegt auf BW Bridge und dem Data Marktplatz.

Abb. 14: Fokus bei SAP DWC

• In der SAC ist eine Anbindung an ARIBA zum Beispiel nicht möglich. ARIBA kann direkt in der SAC nicht integriert werden. Beides SAP Cloud Produkte. Das geht nur über DWH oder man kauft Dritt-Produkte
  Es gibt Drittprodukte oder Lösungen von Partnern, die sich darauf fokussiert haben. Auch die SAP hat die Herausforderung, Daten aus verschiedenen Systemen zusammenzuführen. An einer Lösung wird gearbeitet. Es ist noch zu früh, um darüber zu reden.
• Wird auch für BW/4 eine replikationsfreie SAC Planung realisiert?
  Nein, es gibt ein Interface von SAC, mit dem man Plandaten abgreifen kann und in BW/4 zu über-führen. Für eine replikationsfreie Planung braucht man starke Integration mit der Datenbank und die Datenbank für BW/4 ist nicht in der Cloud.
  Hilfreicher Blog hierzu: https://blogs.sap.com/2022/11/07/realtime-delta-data-replication-from-sap-analytics-cloud-to-bw-4-hana/“
• Macht eine neue Investition in BW/4 aus heutiger Sicht überhaupt noch Sinn?
  Ja, es kommt auf die Cloud-Strategie des Unternehmens an. BW/4 hat noch viele gute Facetten. Mit BW Bridge kann das, was man heute baut in DWC überführt werden. Man muss den Use Case und die Funkionalität anschauen und ob diese im DWC abbildbar ist. Nicht alles aus SAP BW ist in SAP DWC möglich. Data Store Object gibt es heute nur in der BW Bridge.
• Leider übernimmt die BW Bridge nur einen Teil des BW Invests (z.B. keine Planungsmodelle). Wird das erweitert werden?
  Heute gibt es dazu noch keine Planung.

Die Aufzeichnung des Webinars finden Sie unter diesem Link:
SAP Daten & Analytics Strategie 2022 und darüber hinaus

Zu den Zusammenfassungen der weiteren Webinare der InCon 2022:
SAP Data Warehouse Cloud & BW Bridge – Was Sie wissen müssen
Zukunft des Dashboardings in SAP Analytics Cloud
SAP Analytics Cloud for Planning
Erfahrungen mit BW/4HANA Conversions

Wenn Sie weitere Fragen zur SAP Analytics Strategie haben
• schicken Sie uns eine E-Mail oder
• fragen Sie Dr. Armin Elbert telefonisch: +49 621 596 838-50