Business Application Research Center

Experten für Business Intelligence, Analytics, Big Data, CRM und ECM

BARC-Newsletter

SAP Data Warehouse Cloud als neue Data-Warehouse-Applikation von SAP – was bedeutet die Neuerscheinung für SAP BW/4HANA?

SAP Data Warehouse Cloud als neue Data-Warehouse-Applikation von SAP – was bedeutet die Neuerscheinung für SAP BW/4HANA?

RssRss

21.09.2020

SAP Data Warehouse Cloud als neue Data-Warehouse-Applikation von SAP – was bedeutet die Neuerscheinung für SAP BW/4HANA?

SAP hat Ende 2019 die SAP Data Warehouse Cloud (DWC) als cloudbasierte Data-Warehouse-(DWH) Applikation veröffentlicht. Einige Kunden setzen bereits erste Anwendungen damit um.

Die bestehende SAP-BW/4HANA-Applikation ist ebenso gerade in der stärkeren Adaption bzw. Umsetzungsplanung bei einer Vielzahl der Kunden. Dieser Blogbeitrag zeigt die SAP-Strategie in Bezug auf das Data Warehousing und worauf Sie bei Ihrem Projekt achten sollten.

Vom reinen Business-Software- zum Datenbank- und DWH-Software-Lieferanten

SAP hat den Data-Warehouse-Markt mit der Veröffentlichung von SAP Business Warehouse (BW) schon 1997 betreten. Es handelt sich hierbei um eine Applikation für die Data-Warehouse-Entwicklung.

Vor Erscheinen der eigenen Datenbank HANA hat SAP auf Drittanbieter wie Oracle, Microsoft oder IBM für die Datenhaltung gesetzt. Danach wurde die eigene Business Software wie SAP Business Suite sowie die DWH-Applikationen auf SAP HANA umgestellt.

So entstand u. a. die auf HANA optimierte DWH-Applikation SAP BW/4HANA, die viele SAP-BW-Kunden als Nachfolgetechnologie für BW 7.5 implementieren oder dies in Erwägung ziehen. Weitere Infos zu SAP BW/4HANA finden Sie in unserem Research.

Data-Warehousing-Technologien und -optionen von SAP

Mit dem Portfolio aus SAP DWC, SAP BW/4HANA und SAP HANA hat SAP grundsätzlich drei mögliche Technologien für die Entwicklung eines Data Warehouse.

Unter einem DWH, auch als Enterprise Data Warehouse (EDW) oder Core Warehouse (CWH) bezeichnet, versteht man eine dispositive Datenbasis, die explizit für Business Intelligence und Analytics geschaffen wird.

DWHs sind zentrale Speicher integrierter Daten aus einer oder mehreren, ungleichartigen Quellen. Sie speichern meist atomare, aktuelle und historische Daten, die aus operativen Systemen (bspw. CRM, ERP, etc.) extrahiert und in das DWH übertragen werden.

Zur Abbildung eines Data Warehouse eignet sich grundsätzlich jede denkbare Datenbank, somit auch SAP HANA. Dieses Szenario wird von der SAP auch als „SAP SQL Data Warehousing“ bezeichnet. Hier müssen jedoch jegliche Logiken zur Harmonisierung der Daten sowie deren Aufbereitung für Reporting und Analyse in unterschiedlichen Schichten konzipiert und vorbereitet werden.

Eine Data-Warehouse-Applikation bietet hingegen Unterstützung bei dieser konzeptionellen und Modellierungsarbeit, arbeitet jedoch im Vergleich zu den Datenbanken mit proprietären Modellierungstechniken und -objekten. Daneben bietet sie in der Regel zusätzliche Werkzeuge oder vordefinierte Konnektoren an, um die Daten aus diversen Datenquellen zu extrahieren, bspw. aus einem ERP-System.

Data-Warehousing-Strategie von SAP

SAP hat bereits vor einigen Jahren die (alte) SAP-BW-Applikation auf Wartung gesetzt. Dieser Zeitraum wurde vor kurzem auf 2027 mit einer Verlängerungsoption bis 2030 datiert.

Die meisten SAP-BW-Kunden haben sich zumindest mit den Migrationsoptionen nach SAP BW/4HANA beschäftigt oder schon damit begonnen.

Mit der Version 7.5 von SAP BW (powered by HANA) können Entwickler bereits mit den Modellierungsobjekten arbeiten, die SAP BW/4HANA nutzt. Die Architekturoptionen und Migrationsmöglichkeiten beleuchten wir in diesem Blogbeitrag.

Die Veröffentlichung der cloudbasierten DWH-Applikation SAP Data Warehouse Cloud hat insbesondere viele SAP-BW/4HANA-Kunden oder SAP-BW-Kunden, die gerade eine DWH-Modernisierungsinitiative gestartet haben, verunsichert.

Hinsichtlich der Positionierung der beiden Applikationen für diverse Nutzungsszenarien hat der Hersteller eine klare Stellung bezogen. Die Kunden, die ein Interesse am Aufbau eines rein cloudbasierten Data Warehouse haben, sollten laut SAP die DWC in Erwägung ziehen. Zu beachten ist jedoch, dass es sich hierbei um ein sehr junges Produkt handelt und derzeit eher ergänzende Szenarien zu einem bestehenden DWH empfohlen werden.

Die Kunden, die weiterhin ein DWH On-Premises betreiben wollen, sollen auf SAP BW/4HANA setzen. Laut SAP existiert für das Werkzeug weiterhin eine funktionale und technische Roadmap – und die Applikation sei für SAP strategisch.

Die mit SAP BW/4HANA umgesetzten DWHs können heute als Live- oder Import-Datenquelle in SAP DWH Cloud abgefragt werden, sodass Kunden beide Produkte je nach Anforderungslage (im „hybriden Szenario“) nutzen können. Ein konkreter Migrationspfad von SAP BW/4HANA nach SAP DWC liegt aktuell nicht vor.

SAP Data Warehouse Cloud im Überblick

SAP DWC ist als eine offene DWH-Applikation konzipiert, die insb. im Vergleich zu SAP BW/4HANA einen starken relationalen Charakter aufweist. So verfügt die Lösung lediglich über relationale Schnittstellen für den Datenzugriff – ein MDX-Zugriff wie er von HANA oder BW/4HANA angeboten wird, ist zurzeit nicht vorgesehen.

Die Offenheit von SAP DWC zeigt sich jedoch auch bei der Datenbeladung. Neben eigenen Lösungen wie Data Intelligence (früher SAP Data Hub), plant der Hersteller stark über Technologiepartnerschaften zu arbeiten, um schnellstmöglich Konnektoren für die Applikation zur Verfügung zu stellen.

Aktuell sind bspw. Adverity und SnapLogic als Partner aktiv. Daneben können Drittanbieter die DWH-Applikation als Datenspeicherung für eigene Applikationen nutzen, wie es bei SAP HANA der Fall ist. Hinsichtlich des Betriebs in der Cloud folgt SAP DWC der SAP Analytics Cloud (SAC) Strategie. Die Applikation ist zurzeit in der AWS-Cloud verfügbar.

Spannend ist das Konzept der semantischen Schichten, die SAP gerade in DWC schärft. Der Anbieter hat in der Applikation einen sog. Business Layer, also eine Art semantische Schicht namens Spaces, vorgesehen. Bei diesen Spaces soll es „governed“, zentral gesteuerte und gesicherte Semantik sowie auch sog. Line of Business Spaces, also Fachbereichssichten, geben.

Damit sollen die Fachbereiche in die Lage versetzt werden, eigene Datensichten zu erstellen. Das Besondere wäre hier, dass dies heute meistens in Frontend-Werkzeugen passiert mit dem damit verbundenen Nachteil, dass kein Rücklauf in die DWHs stattfindet und schnell Silos entstehen.

Aus Analystensicht begrüßen wir diesen Ansatz, der jedoch noch reifen muss. Fachanwender sind selten motiviert mehrere Werkzeuge für ihre tägliche Arbeit zu verwenden, auch wenn Vorteile einer „governed“ Welt bekannt sind.

Entsprechend müsste hier die Datenmodellierung idealerweise mit einem Frontendendwerkzeug wie SAP Analytics Cloud erfolgen, um unserer Ansicht nach bei der Kundschaft Anklang zu finden. Wir dürfen daher gespannt sein wie das Konzept noch reift und wie die Funktionalität bei den Kunden ankommt.

 

Empfehlungen für Ihr Projekt

Sollten Sie derzeit Ihre BI- und Analytics-Umgebung der Prüfung auf ihre Zukunftsfähigkeit unterziehen, sollten Sie folgende Punkte beachten:

1. Verschaffen Sie sich einen Überblick über Ihre derzeitige Landschaft und die Anforderungen an eine zukünftige BI- und Analytics-Landschaft insb. in Bezug auf analytische Themen, die abgebildet werden sollen.

2. Erstellen Sie eine Grobkonzeption der zukünftigen Architektur inkl. deren Komponenten; hier sollte man auch den Einsatz von Cloud-Technologien prüfen.

3. Erkundigen Sie sich über die für Ihr Unternehmen sinnvollen und realistischen Optionen für die BI- und Analytics-Landschaft seitens SAP und anderer Hersteller.

4. Entwerfen Sie eine sinnvolle und realistische Roadmap für die weiteren Projektschritte.


Gerne unterstützen wir Sie bei Ihrem Projekt mit unseren Beratungsleistungen wie bspw. unserem SAP-Orientierungsworkshop

Auf unserer kostenfreien Online-Konferenz The Future of SAP Data & Analytics lernen Sie, wie Sie SAP-Daten besser nutzen. Alle Inhalte unserer Konferenz stehen ab sofort kostenfrei zur Verfügung.

Zur Mediathek