SAP-Kunden werden nicht zuletzt aufgrund der Release-Strategie des Herstellers aus Walldorf motiviert, sich Gedanken über die bevorstehende HANA-Migration zu machen. Da die Nutzung dieser neuen Zukunftstechnologie nicht nur weitere Features bereithält, sondern die Kunden zudem über gewachsene BI-Strukturen verfügen, bietet sich ein ganzheitlicher Blick auf das nächste Level an. Es geht um nichts mehr, aber auch um nichts weniger, als um die Definition des Setups für die nächste Business Intelligence-Generation.

Die SAP HANA-Plattform ermöglicht es den Kunden, wie kein Release zuvor, Werkzeuge und Technologien auch außerhalb des SAP-Universums zu integrieren. Dies eröffnet neue Möglichkeiten, sowohl bestehende Workarounds abzulösen als auch innovative Lösungen zur Datenkollaboration, -visualisierung oder -vorhersage einzuführen. Ein bevorstehendes Migrationsprojekt ist demnach eine gute Gelegenheit die bisherigen BI-Strukturen zu hinterfragen und das nächste Level zu erreichen.

 

Bestehende Architektur aufräumen

Bevor neue Möglichkeiten erschlossen werden, lohnt es sich einen prüfenden Blick auf die bestehende Architektur zu werfen. Dabei bedarf es sowohl einer genauen Untersuchung der bestehenden Business Intelligence-Strukturen als auch der Schnittstellen der Informationssysteme. Eine wichtige, kritisch zu beleuchtende Frage ist, ob angeschlossene Quellsysteme und deren Reporting-Content auch in Zukunft betrachtungsrelevant sind. Nicht selten sind über die Jahre in zahlreichen Projekten viele Analyse-Applikationen entstanden, die jedoch heute unter Umständen keine Bedeutung mehr haben. Eine neue BI-Architektur sollte nur State-of-the-Art Analysen umfassen.

Anforderungen, die bisher nur durch Workarounds und Provisorien bedient werden konnten, lassen sich eventuell ablösen und durch Standardmittel ersetzen. Dies kann der bisher manuelle Upload von Daten aus externen Quellen sein, wofür es mittlerweile intelligente Standard-Schnittstellen gibt. Oder aber die Bereitstellung validierter Datenräume in einem dedizierten Umfeld, was den anfälligen Download für Self-Service-Zwecke überflüssig macht. Weitere und geänderte Voraussetzungen können in Abstimmung mit den anfordernden Fachabteilungen zeitgleich integriert werden. Dies schafft Mehrwerte wie gesteigerte Datenqualität, Geschwindigkeit oder weitergehende Erkenntnisse und wirkt somit aus der Sicht der Stakeholder akzeptanzbildend.

Innerhalb der eigenen BI-Systeme sollte eine Unterscheidung zwischen „heißen“ und „kalten“ Daten durchgeführt werden. Will sagen: Im Zuge eines intelligenten Datenmanagements wird zwischen starkfrequentiertem Content und weniger relevanten Zeitreihen differenziert. Im Sinne des Data Tierings werden zukünftig Hot-Data im hoch performanten Arbeitsspeicher der HANA-Datenbank gespeichert, wohingegen die Cold-Data in weitaus kostengünstigere Secondary-Storages ausgelagert werden können. Diese können in Form von zertifizierten on-premise Datenbanken oder auch gängigen Cloud-Services realisiert werden.

 

Open Source Technologie als Wegbereiter

Das Internet-der-Dinge (IoT) ist nach Mobile und Cloud nicht bloß der nächste brandheiße Trend, sondern bietet nicht selten den Türöffner zu einem neuen analytischen Niveau. Dabei ist es zunächst nachrangig, ob ein produzierendes Anwenderunternehmen Maschinen- und Sensordaten aus einem komplexen Fertigungsprozess ins unternehmensweite Reporting integrieren will. Oder ob ein Handelsunternehmen Marktdaten und Texte aus Social-Media-Netzen auswerten möchte. In beiden Fällen soll dieser Content mit Blick auf Struktur der Daten und Umfang der Informationen nicht in eine teure SAP HANA Appliance eingespeist werden.

Open-Source Technologien, wie beispielsweise Hadoop, ermöglichen ein viel passenderes Framework, um einen sogenannten Data Lake aufzubauen. Diese Plattform bietet dabei gleich mehrere Vorteile: Im Vergleich zur HANA In-Memory Technologie sind HDFS Speicherkonzepte erheblich kostengünstiger. Zudem ist es möglich, mit Hilfe einer breiten Palette an Integrations-Werkzeugen, Daten unterschiedlichster Herkunft zu verarbeiten. Somit lassen sich weniger betrachtungsrelevante („kalte“) Daten aus dem klassischen SAP Business Warehouse (BW) in ein Hadoop Ökosystem auslagern und gleichzeitig – aus BW-Sicht – externe Daten problemlos integrieren.

Die neue Offenheit der SAP HANA-Architektur ermöglicht die nahtlose Integration eines unternehmenseigenen Data Lakes in die bisher mit Transaktionsdaten orientierten Infrastruktur. Ein konsolidiertes Berichtswesen erfordert zukünftig nicht mehr die Persistenz aller Daten in einem Data Warehouse. Moderne Schnittstellen und hoch performante Storage-Technologien unterstützen eine Virtualisierung, bei der Berichtsinstrumentarien die betrachtungsrelevanten Daten on-the-fly zusammenführen.

 

Best-of-Bread anstatt Single-Vendor Strategie

Betrachtet man die Frontend-Seite, stehen viele neue, elegante Werkzeuge für das Reporting zur Verfügung. So bieten ODBC-Schnittstellen die Möglichkeit, Datenvisualisierungslösungen wie Tableau oder PowerBi anzubinden. Mehr und mehr Anwenderunternehmen nutzen diese Gelegenheit, um ehemalige Abteilungslösungen aufzuwerten und unternehmensweit zu etablieren. Die HANA-unterstützte BW-Architektur gibt die high-speed Antwortzeiten der zugrundeliegenden Appliance auch an Non-SAP Reportinglösungen weiter, was den Kunden neue Freiheitsgrade in der Entscheidungsfindung zugesteht.

Zudem können mittlerweile etablierte Visualisierungslösungen, aber auch gängige Cloud-Konzepte, wie die SAP Analytics Cloud (SAC), besagte Datenzusammenführung in der laufenden Analyse leisten. Es gilt hier das beste Setting für die jeweils individuelle Situation zu finden. Ein Best-of-Bread Ansatz deckt unter Umständen noch besser die artikulierten Bedürfnisse und den lauter werdenden Wunsch nach Self-Service in den Fachbereichen.

 

Ausgereifte Technologien für Planung und Prognose

Nicht zuletzt halten nun ausgereifte Technologien für die Unternehmens- und Finanzplanung in das SAP-Ökosystem Einzug. Unternehmen wie IBM oder Oracle nutzen die neuen HANA-Schnittstellen, die ihnen die Anbindung an die SAP-Welt erleichtern. Auf diese Weise können die SAP-Nutzer auf fortschrittliche Technologien für die Prognose oder Cashflow-Planung zurückgreifen. Die neuen Freiheiten sind auch hier vergleichbar mit denen bei der Auswahl der Reporting-Werkzeuge.

All diese Optionen bieten zahlreiche Chancen bestehende und gewachsene Business Intelligence-Architekturen auf ein neues Level zu heben. Die breite der Optionen zeigt aber auch den Bedarf nach Orientierung auf. Will sagen: War in der Vergangenheit eine Single-Vendor Strategie durchaus „en vouge“, müssen erweiterte Optionen und Lösungsansätze sauber orchestriert werden.

 

Die Business Intelligence-Strategie gibt den Rahmen vor

Dies verdeutlicht mehr denn je den Bedarf einer abgestimmten BI-Strategie. Diese sollte dabei nicht nur technische Grundsatzfragen behandeln und Leitplanken setzen. Wichtige Instrumente in technischer Sicht wären u. a. ein Book-of-Standards, das die zukünftige Auswahl und Nutzung unterschiedlicher Applikationen, ob Planung oder Reporting, im BI-Kontext regelt. Zudem sollte eine Business Intelligence-Strategie auch organisatorische Aspekte beleuchten und Empfehlungen beispielsweise hinsichtlich eines BI-Competence-Centers und dessen Ausgestaltung leisten. Außerdem inkludiert der BI-Leitfaden auch Vorgaben, wie das Demand-Management in punkto Analytics oder auch die BI-Governance geregelt wird.

Bevor Sie also Ihre neue BI-Architektur entwerfen, Meilensteine für eine neue BI-Generation setzen, die dann auch den Weg bereitet, um zukünftig Machine-Learning und andere Aufgaben zu integrieren, sollten Sie auch Ihre BI-Strategie auf ein neues Level heben.