Gute Geschäftsentscheidungen werden nicht aus dem Bauch heraus getroffen, sondern basieren auf den richtigen Informationen. Um diese zu erhalten, müssen Unternehmen passende Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen und auswerten. Das klappt zum Beispiel mit den beiden Lösungen SAP Analytics Cloud und SAP Datasphere.
Was ist die SAP Analytics Cloud?
Die SAP Analytics Cloud, kurz SAC, ist ein Dashboarding-Tool, das Anwendern eine bessere Sicht auf „ihre“ Daten ermöglicht. Dank umfangreicher Selfservice-Funktionen können sie beispielsweise durch Drilldowns einen genaueren Blick in Datensätze werfen oder auf Basis von Datenvisualisierung ganz schnell und einfach Reports erstellen. Neben klassischen BI-Funktionalitäten eignet sich die SAC zudem für den Umgang mit Planungsdaten, etwa zu Kostenstellen, Headcount oder Vertriebsmengen, die laufend mit dem Ist-Wert verglichen werden. Und auch Vorhersagen, etwa zu Zeitreihen, lassen sich mit der SAC auf Basis bestehender Datenquellen treffen.
Was ist SAP Datasphere?
SAP Datasphere ist ein Cloud-basiertes Data-Warehousing-Tool von SAP, das Unternehmen einige Vorteile bietet. Zum einen erlaubt der Betrieb in der Wolke eine gute Skalierbarkeit, auch bei der Analyse größerer Datenmengen. Zum anderen lässt sich SAP Datasphere gut mit SAP Cloud-Tools und Non-SAP-Cloud-Software integrieren. Den maximal nutzbringenden Umgang mit Geschäftsdaten ermöglichen dabei zwei zentrale Komponenten.
Business Builder
Der Business Builder orientiert sich an den Anforderungen der Fachbereiche. Hier können eigene Dimensionen oder Kennzahlen angelegt werden, die nicht unbedingt aus einem SAP-System kommen müssen. Zudem sorgen definierbare Spaces dafür, dass nur berechtigte Personen Zugriff auf die Daten haben.
Data Builder
Der Data Builder spricht hingegen die Sprache der IT- und Datenspezialisten. Sie können hier ihre Expertise ausspielen, um beispielsweise Datenflüsse und Logiken aufzubauen, die sich anschließend für das Business abstrahieren lassen. Darüber hinaus werden eventuell unterschiedliche Begriffe für Kennzahlen oder Institutionen angepasst. So erleichtert das Zusammenspiel beider Tools die Zusammenarbeit im Umgang mit Daten und bricht Erfahrungssilos auf.
Beispiel 1: Verknüpfung von S/4HANA und externen Daten
Wer S/4HANA als ERP-System nutzt, kann mit S/4 Embedded Analytics auch ein integriertes Tool für Auswertungen und Reports benutzen. Das Problem dabei: Die Analyse funktioniert nur mit Daten, die direkt in S/4HANA vorhanden sind. Die Einbindung externer Quellen wird hingegen nur eingeschränkt unterstützt. Will der Anwender beispielsweise ERP- und MES-Daten kombinieren, etwa um die Wartungsaufträge auf Basis von Predictive Maintenance effizienter einzuteilen, funktioniert das nicht einfach so.
Daten lassen sich zwar zwischen S/4 und MES „hin- und herschieben“, aber in keinem der beiden Systeme so aufbereiten, dass sich entscheidungsrelevante Informationen ergeben. So lassen sich zum Beispiel Angaben zu Umsatz, Kosten oder Warenmengen in einem Profitcenter noch problemlos in S/4HANA übertragen. Will man aber genauer untersuchen, wie viele Fehler im Fertigungsprozess passieren, oder wie hoch genau der produzierte Ausschuss ist, geht das nicht ohne Weiteres, da die notwendigen Daten nicht mit übertragen werden.
Hier schafft SAP Datasphere Abhilfe. Das Cloud-basierten Warehouse führt unterschiedliche Datenquellen zu einer gemeinsamen Informationsbasis zusammen. Die Auswertung spezieller Datenmodelle erhöht die Transparenz und schafft die Grundlage für eine stetige Verbesserung der Prozesseffizienz. Ein weiterer unterstützender Faktor: Da sich Ergebnisse zwischenspeichern lassen, können auch komplexe Berichte auf Basis großer Datenmengen schnell und einfach erstellt und genutzt werden.
Beispiel 2: Altes ECC-System ohne Data Warehouse-Lösung
Viele Unternehmen sind den Schritt hin zu S/4HANA noch nicht gegangen, wollen aber trotzdem ein modernes Reporting nutzen und dafür die SAC einsetzen. Doch die Anbindung des Dashboarding-Tools an ältere ERP-Lösungen wie ECC ist überaus kompliziert. Hier gibt es sogenannte Views, auf die man zugreifen und die man auch in die SAC importieren kann. Sind sie jedoch erst einmal in der SAC-Umgebung, lassen sie sich anschließend nicht mehr einfach verändern. Eine Nutzung unabhängig von der festgelegten Darstellungsform ist dann nur mit sehr hohem (eigenen) Programmieraufwand möglich.
Werden die Daten stattdessen in SAP Datasphere geladen, können sie dort ohne Probleme flexibel angepasst werden. Dazu kommt die Möglichkeit, Daten aus Drittquellen einzubinden, um die Auswertungs- und Datenmodelle noch präziser zu machen. Und die problemlose Anbindung an die SAC als Frontend-Tool ermöglicht sowohl IT als auch Fachbereichen ein unkompliziertes und intuitives Arbeiten sowie eine einfache Datenvisualisierung.
Beispiel 3: Verschiedene Datenquellen in der Cloud
Ob eine Analyse gute Ergebnisse liefert, hängt mit der Qualität, vor allem aber auch der Quantität der zugrunde liegenden Daten ab. Deswegen kombinieren viele Unternehmen Daten aus SAP-Systemen wie SAP S/4HANA Cloud, SAP Marketing Cloud oder SAP Success Factors mit Cloud-basierten Quellen, die etwa in Data Lakes liegen. Dieser „Lagerplatz“ besticht vor allem durch eine hohe Verfügbarkeit, doch es gibt auch Einschränkungen. Denn die Cloud funktioniert in erster Linie über eine hohe Standardisierung, weswegen sich die dort gespeicherten Daten nicht so einfach bearbeiten, anpassen und aufbereiten lassen wie beispielsweise in On-Premises-Systemen.
SAP Datasphere punktet vor diesem Hintergrund gleich in zweifacher Hinsicht. Erstens lassen sich hier auch Cloud-basierte Datensätze nach Belieben aufbereiten und bearbeiten. Und zweitens erleichtert die Software eine einfache und native Integration von eventuell bereits bestehenden Lösungen in die Cloud. Dann stehen alle für das Reporting notwendigen Informationen gesammelt und passend aufbereitet zur Verfügung – unabhängig vom Speicherplatz.
SAC und SAP Datasphere gemeinsam mit Syntax optimal nutzen
Die SAC und SAP Datasphere sind wertvolle Helfer für Unternehmen, die geschäftsrelevante Entscheidungen auf Grundlage von datenbasierten Informationen treffen wollen. Für gute Analyseergebnisse und aussagekräftige Reports spielen Qualität und Quantität der genutzten Daten eine entscheidende Rolle. Um aus der Kombination von SAP- und Nicht-SAP-Daten das Optimum herauszuholen, sollten sich Unternehmen bei der Einführung Unterstützung von ausgewiesenen Experten an die Seite holen. Sie wollen mehr aus Ihren Daten machen und die Funktionen von SAC und SAP Datasphere bestmöglich nutzen? Dann sprechen Sie mit unseren Experten, und wir begleiten Sie auf dem Weg zu besseren, datengestützten Entscheidungen.
mit unserem Experten!
