Mit der Einführung und den Möglichkeiten von SAP S/4HANA sollen Geschäftsprozesse und die Datenhaltung vereinfacht und optimiert werden, um die Unternehmen für die digitale Transformation „fit“ zu machen. Damit werden die Weichen für sämtliche Anforderungen einer digitalen und vernetzten Welt gestellt. Welchen Einfluss hat diese Architektur und Business Suite Evolution der SAP auf das „klassische“ Data Warehouse, dem „Gedächtnis“ ihres Unternehmens?

Durch die In-Memory-Technologie und die damit geänderte Datenstruktur von SAP S/4HANA passen die bewährten Konzepte der Vergangenheit für Business Warehouse (BW) und Planung nur noch bedingt. Ein – in der neuen Business Suite – integriertes BW (Embedded BW) legt die Vermutung nahe, dass das Analyse- und Berichtswesen wieder in den ERP-Kern „zurückkehrt“. Der Startschuss fiel mit der Simplifizierung und Verschmelzung der klassischen Module Controlling und Finanzwesen zu SAP S/4HANA Finance. Im Rahmen der Entwicklungen ist auch für weitere SAP S/4HANA Enterprise Management Komponenten ein leistungsstarkes Reporting nun auch direkt im Kernsystem möglich (z.B. über virtuelle Datenmodelle (VDM), s.a. die folgende Abbildung).

SAP S/4HANA Data Warehouse
Abb.: SAP S/4HANA: Analytische Lösungsoptionen

Separates Data Warehouse: Ja oder Nein?

Das bedeutet aber nicht, dass das klassische „Enterprise“ Data Warehouse obsolet wird, denn viele Unternehmen haben u.a. heterogene Systemlandschaften, die in der Konsequenz die Existenz eines separaten Enterprise Data Warehouses weiterhin erforderlich machen. Dabei ermöglicht eine einheitliche Definition von Merkmalen und Kennzahlen in einer zentralen Berichtsplattform, z.B. mittels unternehmensweiten gültigem Kontenplan, Produkthierarchien, Profit-Center-Strukturen etc. ein Zusammenführen der Informationen aus mehreren unterschiedlichen Quellen. Somit machen die folgenden wesentlichen Aufgaben, den Einsatz eines Enterprise Data Warehouse erforderlich:

  • Harmonisierung und Integration von Daten
  • Datenanreicherung und Historisierung (z.B. “slowly changing” Dimensions, etc.)
  • „Big Data“ (Internet of Things, u.a.) und Predictive-Szenarien

Eine weitere Überlegung mit zunehmender Bedeutung betrifft die Anreicherung der Unternehmensinformationen mit externen und teilweise unstrukturierten Daten. Eine sinnvolle Verknüpfung von internen und externen Informationen gelingt nur, wenn diese im „Unternehmensgedächtnis“ verfügbar sind. Das Einspielen von externen Daten in ein HANA-System ist hier nur bedingt zu empfehlen – etwa um operative Prozesse zu unterstützen. Auch hinsichtlich der Governance und Compliance kann eine getrennte Haltung beider Systeme die klügere Wahl sein – z.B. wenn Zugriffsberechtigungen auf die Business Suite nicht für sämtliche Anwender mit Analyse- und Planungsaufgaben möglich sein soll. Bei diesen Überlegungen spielen einerseits lizenzrechtliche Gründe, andererseits auch Aspekte bezogen auf die Datensicherheit eine wesentliche Rolle.

Auch vor dem Hintergrund einer leistungsstarken SAP S/4HANA-Umgebung ist der alleinige Einsatz dieser Umgebung für analytische Zwecke nicht in allen Fällen die richtige Entscheidung. Eine Vielzahl von Argumenten sprechen weiterhin für den Einsatz eines Enterprise Data Warehouse. Daher empfiehlt sich zunächst eine Ist-Analyse der derzeit im Einsatz befindlichen Lösungen zur Unternehmenssteuerung durchzuführen, bevor eine Zielarchitektur definiert und umgesetzt wird. Auch vor einem Umbau bestehender Berichtslandschaften sollten auf jeden Fall Vor- und Nachteile der möglichen Optionen herausgestellt werden, um Veränderungen im Rahmen einer BI Roadmap zu planen und umzusetzen.

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