Verfasst von: Anja Kaup (PR und Marketing Managerin) – anja.kaup@infocient.de

SAP Data Warehouse Cloud ist ein Service, der Daten aus SAP- und anderen Datenquellen integriert, damit Anwender und IT verlässliche Daten analysieren können. Damit lassen sich fundierte Entscheidungen treffen.

Aktuelle Herausforderung

Unternehmen verfügen über eine Menge von Daten zu jedem Aspekt ihrer Geschäftstätigkeit. Um die richtigen Entscheidungen treffen zu können, muss man Muster und Erkenntnisse aus diesen Daten gewinnen können.

Davor gilt es allerdings, Zugang zu den Daten zu bekommen, die man analysieren möchte. Der Zugang zu verwertbaren Daten ist meist die größte Herausforderung. Denn die Daten sind über das ganze Unternehmen verteilt und in verschiedensten Systemen abgespeichert. Hinzu kommt noch die Notwendigkeit, Daten zu verwalten, zu analysieren und zu sichern, die im Internet der Dinge (IoT) erzeugt und gestreamt werden. Daraus ergeben sich Risiken:

  • Ohne Kenntnis aller Produktions-, Kunden- und Lieferantendaten, möglichst in Echtzeit, sind keine informierten Entscheidungen zu treffen.
  • Eine weitläufige Datenlandschaft ist schwer zu verwalten und zu schützen. Die Dublettenquote steigt. Mit den DPRG-Richtlinien drohen sogar Geldstrafen beim Missbrauch von Daten.
  • Für Wirtschaftsprüfer werden nachprüfbare Daten in Berichten benötigt, keine Daten, die Mitarbeiter von einer selbstentwickelten oder heruntergeladenen Applikation in eine andere ziehen.

Unternehmen benötigen also vertrauenswürdige und vernetzte Echtzeit-Daten mit zentralem Zugriffspunkt in einer flexiblen Cloud Architektur.

Was ist das Ziel von SAP Data Warehouse Cloud?

Ziel der Data Warehouse Cloud ist, dass Anwender aus den Fachbereichen Zugriff auf die Echtzeit-Daten der SAP HANA Datenbank haben. Diese – von der IT zentral kontrollierten und geschützten – Daten können sie dann selbst analysieren und visualisieren, ohne eigene Datenkopien in lokalen Systemen abzuspeichern oder aus anderen Anwendungen zu ziehen.

Damit löst sich das Spannungsverhältnis auf zwischen

  • Fachbereichsmitarbeitern, die sich mehr Agilität und Flexibilität in der Analyse von Daten wünschen und
  • der IT, die sich darum sorgt, nicht die Kontrolle über die Daten zu verlieren, wenn Daten in Cloud-Systemen verfügbar sind.

Eine Data-Lake-Speicherebene ermöglicht sogar, unbegrenzte Mengen an Daten zu speichern, die von SAP HANA verwaltetet werden.

Die Kombination der In-Memory-Technologie von SAP HANA mit der Virtualisierung von Daten vereinfacht das Datenmanagement für jeden Anwender im Unternehmen.

Damit Endanwender intuitiv eigene Analysen durchführen können, wurde das User Experience Team der SAP Analytics Cloud beauftragt, auch Datawarehouse Cloud zu designen. Damit ist für eine einfache Nutzung der Anwendung gesorgt.

Kurze Historie

Im Februar 2018 stellt SAP die SAP HANA Data Management Suite vor. Diese stellt einen neuen Ansatz dar, um Daten eines Unternehmens für die Analyse zu konsolidieren. Statt Daten zwischen verschiedenen Anwendungen auszutauschen, werden Metadaten für alle Anwendungen von einer zentralen Stelle aus verfügbar gemacht.

Was ist DWC_HANA Management Suite

Abb. 1: SAP HANA Data Management Suite, Quelle: SAP SE

Die Daten der Anwender sind sichtbar für Datenabfragen und Datenmodelle, so dass Workloads zwischen Systemen oder zwischen Verarbeitung in der Cloud und lokaler Verarbeitung hin- und zurück verschoben werden können.

Die Suite ist On-Premise, als Cloud-Service oder hybrides Angebot verfügbar und basiert auf SAP HANA Cloud Services. Sie reißt organisatorische Grenzen des Unternehmens ein, indem sie sogar Zugriff auf Social-Media-Daten ermöglicht und strukturierte als auch unstrukturierte Daten zusammenführt. So bekommen Anwender eine umfassende Sicht auf alle zur Verfügung stehenden Daten.

Aus der SAP HANA Data Management Suite hat sich SAP Datawarehouse Cloud entwickelt. Erstmals vorgestellt wird SAP Datawarehouse Cloud auf der SAPPHIRE Now in Orlando im Mai 2019.

Keynote SAPPHIRE SAP Data Warehouse Cloud

Abb. 2: Vorstellung von SAP Data Warehouse Cloud auf der SAPPHIRE NOW, Mai 2019, Quelle: YouTube Video “Data Management Revolution: SAP Data Warehouse Cloud Demo at SAPPHIRE NOW 2019

Die Lösung befindet sich noch in der Beta-Phase mit 300 registrierten Unternehmen (statt vorgesehenener 100 Unternehmen).
Interessierte Unternehmen können sich hier registrieren: https://info.sapdigital.com/sap-data-warehouse-cloud-beta-experience-signup.html

Data Intelligence
Eine weitere Lösung, die zu HANA Cloud Services gehört, ist Data Intelligence. Data Intelligence bereitet unstrukturierte Daten in Nicht-HANA-Datenbanken auf, damit sie in anderen Anwendungen verwendet werden kann, einschließlich der SAP Analytics Cloud. Data Intelligence nutzt die Angebote von SAP Data Hub und Leonardo für maschinelles Lernen, um Unternehmen bei der Implementierung von Modellen für maschinelles Lernen zu unterstützen. Quelle: SAP Pressemitteilung

Welche Vorteile bietet SAP Data Warehouse Cloud?

SAP betont die Einfachheit in der Einrichtung, Bedienung und Zusammenarbeit, dass die Lösung schnelle Ergebnisse liefert dank vorgefertigter Vorlagen und der Integration anderer Datenquellen und letztlich auch die flexible Preisgestaltung, da nur für die tatsächliche Nutzung von Daten gezahlt werden muss.

Die Lösung ist gekennzeichnet durch:

  1. Zentral verwaltete, gesicherte und gesteuerte Daten
  2. Flexibilität für unterschiedliche Datennutzer
  3. Anwender benötigen keine Hilfe von IT, um Datenquellen zu identifizieren und ins Data Warehouse einzupflegen
  4. Sie brauchen auch keine Unterstützung von Experten für Datenmodellierung, um ihre Fragestellung analysieren zu können
  5. Einfache Handhabung, u.a. durch natural language processing (Fähigkeit, natürliche Sprache zu verarbeiten)
  6. Es gibt vorgefertigte Vorlagen für häufige analytische Herausforderungen
  7. Keine extra Hardware- und Softwarekosten
  8. Ohne Software und Hardware vor Ort werden Upgrades weniger störend und erfolgen ohne Ausfallzeiten
  9. Flexibles Preismodell, das sich am Verbrauch orientiert. Gezahlt wird nur für tatsächlich genutzte Funktionen und Daten.

Wie nutze ich SAP Datawarehouse Cloud?

In der SAP Datawarehouse Cloud Demo bei der SAPHHIRE NOW 2019 spielte Sonja Burjorjee einen Anwendungsfall für die Marketingabteilung durch.

Was ist DWC_Einstiegsseite

Abb. 3: Einstiegsseite von SAP Data Warehouse Cloud, Quelle: YouTube Video “Data Management Revolution: SAP Data Warehouse Cloud Demo at SAPPHIRE NOW 2019

Auf der Einstiegsseite sieht man links Funktionen, wie KPIs.

Auf den ersten Blick fällt auf, dass die Kennzahl für den von Marketing beeinflussten Umsatz gefallen ist. Da Reports in Echtzeit aktualisiert werden, kann sofort untersucht werden, wann der Umsatz zu sinken begann.

Dank der Fähigkeit, natürliche Sprache zu verarbeiten, tippt die Marketingmitarbeitern im Beispiel die Anweisung ein „Show me marketing influenced revenue over time“.

Was ist DWC_Umsatzrückgang

Abb. 4: Auswertung der Umsatzentwicklung in SAP Data Warehouse Cloud, Quelle: YouTube Video “Data Management Revolution: SAP Data Warehouse Cloud Demo at SAPPHIRE NOW 2019

Die automatisch erzeugte Auswertung zeigt, dass der Umsatzrückgang innerhalb der letzten 24 Stunden stattfand.
Da auf Twitter eine hohe Aktivität zu beobachten war, möchte sie genauer analysieren, ob hier ein Zusammenhang besteht.

Dazu müssen Unternehmensdaten mit den Daten aus Twitter zusammengebracht werden.

Mit einem herkömmlichen Datawarehouse müssten die Daten aus dem Data Warehouse und aus Twitter getrennt heruntergeladen werden und ein Weg gefunden werden, diese Daten auf dem lokalen System zu verbinden. Problematisch ist dabei, dass so Datenkopien angelegt werden. Es entstehen also Datenkopien, die über das ganze Unternehmen verteilt sind, schnell veralten und somit nicht der „one source of truth“ entsprechen.

Konzept von „Spaces“
SAP Datawarehouse Cloud arbeitet mit dem Konzept von „Spaces“ oder Räumen, die für die jeweiligen Abteilungen die entsprechenden Daten frei schalten.

Was ist DWC_Konzept der Spaces

Abb. 5: SAP Data Warehouse Workbench mit Übersicht über „Spaces“, Quelle: YouTube Video “Data Management Revolution: SAP Data Warehouse Cloud Demo at SAPPHIRE NOW 2019

Im Beispiel sieht man u.a. einen Raum für die Marketing-, Finanz- oder Personalabteilung. Über den jeweiligen Benutzertyp wird gesteuert, welche Daten ein Nutzer sehen darf und mit welchen Daten er arbeiten kann, ohne die Integrität der Daten anderer Abteilungen zu beeinträchtigen.

Im Marketing Space können auf der linken Seite unterschiedlichste SAP und Nicht-SAP Datenquellen ausgewählt werden.

Was ist DWC_Twitterdatenquelle

Abb. 6: Verbindung von Twitterdaten mit Umsatzdaten in SAP Data Warehouse Cloud, Quelle: YouTube Video “Data Management Revolution: SAP Data Warehouse Cloud Demo at SAPPHIRE NOW 2019

Im Beispiel werden die Twitterdaten mit dem Marketingumsatz unter dem Aspekt „Time“ (Zeit) verbunden.

Um die Daten analysieren zu können, kann jede beliebige Analyse-Anwendung angebunden werden.

Im Beispiel wird die in Data Warehouse Cloud implementierte Analyse-Anwendung SAP Analytics Cloud verwendet. Im von der Marketingabteilung vorgefertigten Dashboard ist zu sehen, dass der Umsatzrückgang mit einem Rückgang der durchschnittlichen Punktzahl für die Stimmung (Sentiment) übereinstimmt.

Geht man tiefer, sieht man in den Tweets, dass es ein Problem in der Kraftunterstützung des E-Bikes gibt und dass ein entsprechender Tweet mit diesem Hinweis von einem Influencer gesendet wurde.

Was ist DWC_Dashboard

Abb. 7: Auswertung der Tweets der letzten 24 Stunden in SAP Data Warehouse Cloud, Quelle: YouTube Video “Data Management Revolution: SAP Data Warehouse Cloud Demo at SAPPHIRE NOW 2019

Diese Erkenntnis teilt die Marketingmitarbeiterin mit einem Klick mit dem Produktions, -Vertriebs- und Marketingteam, damit dieses Problem gelöst werden kann.

Wie sieht die Architektur von SAP Data Warehouse Cloud aus?

Architekturübersicht

Die folgende Abbildung zeigt die grundsätzliche Architektur von SAP Data Warehouse Cloud:

Was ist DWC_Architektur

Abb. 8: Überblick über den Aufbau von SAP Data Warehouse Cloud, Quelle: SAP SE

Datenquellen:
SAP Data Warehouse Cloud ist ein offenes System, das sich sowohl mit SAP als auch Nicht-SAP Daten aus der Cloud oder On-Premise verbinden kann. Zusätzlich können Daten von Drittanbietern oder Daten aus Data Lakes angebunden werden.

Mehr als 170 erweiterte Konnektoren in der SAP Cloud Elements API Integration Platform erweitern die Möglichkeiten erheblich, Daten aus SAP, Non-SAP und externen Quellen zu beziehen und zu kombinieren.

Datenerfassung:
Die eingebaute Konnektivität erfolgt durch virtuellen Zugriff oder der Replikation von Daten in die Cloud.

SAP Data Warehouse Cloud basiert auf dem HANA Cloud-Angebot und bietet vier Services: Repository Services, Modeling Services, Data Warehousing Services und Governance Services.

Im Ausgabe-Layer finden sich Anwendungen für Analyse wie SAP Analytics Cloud, Applikationen, Predictive Tools oder Anwendungen von Drittanbietern.

Semantische Schicht und Datenschicht

Was ist DWC_Semantische Schicht

Abb. 9: Aufbau von SAP Data Warehouse Cloud, Quelle: SAP SE

SAP Data Warehouse Cloud trennt eine semantische Schicht von der Datenschicht.

Datenschicht
Beginnend unten links sieht man die Datenschicht mit Komponenten zum Erzeugen von Tabellen, Ansichten, Datenflüssen, dem Verbindungsmanagement zu lokalen oder Cloud-Systemen und der Erweiterung des Datenspeicherobjekts.

Semantische Schicht
Die Semantische Schicht ist eine virtuelle Schicht, um Modelle, Entitäten, Fakten, Dimensionen und Hierarchien zu erstellen, die genau auf die Bedürfnisse des Anwenders zugeschnitten sind.

Die Anwender können Objekte erstellen – z.B. Rechnungen, Bestellungen oder Lieferungen. Die Zuordnung kann von der semantischen Schicht zur Datenschicht oder umgekehrt erfolgen. Es gibt ganz flexible Mapping-Möglichkeiten.

Ziel ist, eine semantische Schicht zu erzeugen, die flexibel auf die Anforderungen der Nutzer angepasst werden kann, um den richtigen Weg zur Integration von Daten zu finden, virtuell.

Auf der semantischen Ebene sprechen alle die gleiche Sprache in Bezug auf Metadaten, Dimensionen und Maßnahmen, es gibt keine Verwirrung über technische Bezeichnungen. Das stärkt eine bessere Zusammenarbeit und erweiterte Analysen. Darüber hinaus bietet es die Möglichkeit, die Daten bis zur Quelle zurückzuverfolgen, so dass die Benutzer ein klareres Verständnis der Datenflüsse und Transformationen bekommen, die die Daten durchlaufen haben.

Business Katalog
Neben der semantischen Schicht wird ein Business Katalog zur Verfügung gestellt. Dieser Bereich wird vordefinierte Objekte und Dokumentationsobjekte wie Datenablage, Versionierung usw. beinhalten.

Konzept der Informationsräume oder „Spaces“

Was ist DWC_Aufbau der Spaces

Abb. 10: Konzept der Spaces (Informationsräume) in SAP Data Warehouse Cloud, Quelle: SAP SE

Die Datenschicht basiert auf verschiedenen Informationsräumen bzw. „Spaces“.

Dieses Konzept sorgt für eine stärkere Elastizität und Skalierbarkeit der Daten.

Auf der linken Seite sind IT-gesteuerte Betriebssysteme wie SAP S/4HANA, SAP C4/HANA in goldener Farbe abgebildet. Rechts sind die von Anwendern verwalteten Räume wie Marketing, Finanzen, Vertrieb in blau abgebildet.

Anwender nutzen sowohl Betriebsdaten („operational data“ in gold), als auch geschäftliche Daten („business data“ in blau) aus weiteren Datenquellen.

Anwender erstellen damit Modelle und virtuelle Tabellen, ausgehend von den administrativen Berechtigungen, die sie von der IT-Abteilung erhalten haben.

Die Kombination aus Data Warehouse Cloud und Spaces ermöglicht den einzelnen Geschäftsbereichen, Anwendungen selbst zu designen und zu konfigurieren.

Ist der Zeitpunkt gekommen, die Performance zu optimieren oder weitere Data Services hinzuzufügen, kann der virtuelle Zugang in eine lokale persistente Datenumgebung transformiert werden und Datendienste zur Persistenz hinzugefügt werden. Dabei wird die semantische Schicht stabil gehalten, um sich mit der Datenschicht zu verbinden.

Spaces ermöglichen es also, einzelne Bereiche des Data Warehouse unabhängig voneinander zu skalieren, anstatt große monolithische Systeme aufzubauen. Daten können intelligent auf den spezifischen Speicherplatz repliziert werden, wo sie benötigt werden, anstatt alle Daten bei Bedarf zusammenzuführen oder nicht. Die Kontingentierung ermöglicht es zu steuern, wie viel Rechen- und Speicherkapazität ein definierter Bereich von Benutzern, typischerweise ein einzelner Geschäftsbereich (LOB), verbrauchen kann.

Wo kann ich SAP Data Warehouse Cloud testen?

Noch befindet sich SAP Data Warehouse Cloud in der Beta-Phase.

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Fazit


SAP Data Warehouse Cloud bietet Anwendern eine umfassende und konsolidierte Sicht auf alle zur Verfügung stehenden Datenquellen mittels eines zentrales Repositories, das Daten aus verschiedenen benötigten Datenquellen konsolidiert und ein einziges Datenmodell für Reporting und Analyse bereitstellt.

SAP Data Warehouse Cloud besticht durch die Einfachheit. Mit dem Konzept der „Spaces“ haben Anwender ihren eigenen Informationsraum. Dieser Raum ist der zentrale Einstieg für Echtzeit-Analysen, die auch Daten aus verschiedenen strukturierten und unstrukturierten Quellen einschließt, wie Social Media oder Marktforschungsdaten.

Die Geschäftsanwender können Modelle erstellen, alle Arten von Datenladungen planen, mit Transformationen spielen, Benutzer und Daten verwalten und neue Einblicke gewinnen. Die gewonnen Informationen können mit anderen Teams innerhalb des Unternehmens geteilt und genutzt werden.

Damit entfällt die Notwendigkeit, mehrere Datenversionen anzulegen und Daten manuell auf lokalen Systemen zu integrieren.

Anwender sind flexibel und müssen Aufgaben nicht so oft an die IT delegieren, sondern können besser mit der IT zusammenarbeiten. Die IT-Abteilung spielt eine wichtige Rolle, wenn es um die Optimierung der Leistung und die Pflege, Kontrolle und Sicherheit der Daten geht.

Die SAP Data Warehouse Cloud ist ein Schritt in Richtung einer einzigen Datenquelle, der Nutzung sicherer Daten, Benutzerfreundlichkeit und Kosteneffizienz.

Daher ist es sinnvoll, diese Lösung als Teil der BI-Strategie genauer und betrachten und zu bewerten.

Vision
Die Vision von SAP ist, ein Analysetool bereit zu stellen, das Trends entdecken und Vorhersagen treffen kann und dabei künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen einschließt. Mit diesen Prognosen soll die Geschäfts- und Finanzplanung mit zweifelsfreien Entscheidungen möglich sein (daher lautet das Motto: „decisions without doubt“).

Weitere Quellen:
https://www.sap.com/germany/products/data-warehouse-cloud.html
https://blogs.sap.com/2019/06/04/how-does-sap-data-warehouse-cloud-work-webcast-recap/

 

Coverphoto: Jakub Jacobsky auf Unsplash – Light Festival