SAP Analytics nutzt die Möglichkeiten der SAP Analytics Cloud.✌ Was ist nun der Unterschied zu Lumira, Web Intelligence & Co?
Bisher veröffentlicht:
- Teil 1: Wie Business Analytics erfolgreich gestalten?
- Teil 2: Business Analytics vs. Business Intelligence
- Teil 3: Was ist SAP Analytics? Das SAP Data Warehouse-Portfolio
- Dies ist Teil 4:
Die Daten können mit den vorgestellten Tools (siehe vorherigen Blogbeitrag) extrahiert, zusammengeführt und aufbereitet werden.
Sie kennen das bestimmt: Sie wissen, dass ihre Daten im Data Warehouse verfügbar sind und sie wissen auch, wie sie ihre Daten aufbereiten wollen. Das Problem hierbei nur ist, dass das schöne Dashboard, was ihn vorschwebt, sie auf der Konferenz gesehen haben. Das genannte Tool ist Ihnen noch nicht geläufig und beim ersten Blick in den Auszug des Data Warehouse stellen Sie fest, „dass die IT“ etwas unter ihren Anforderungen verstanden hat, von dem sie noch nicht mal ahnten, dass es so etwas in Ihrem Unternehmen gibt.
Zeit sich mit dem Datenverständnis zu beschäftigen. Und im Anschluss einen kurzen Überblick über die Front End Tools von SAP zu gewinnen.
Datenmodellierung mit dem PowerDesigner / SAP Enterprise Architecture Designer
Wie oft habe ich enttäuschte Anwender gesehen, wenn sie erstmals Zugriff auf neue Daten bekommen haben. Sie konnten trotz der fancy tools nichts aber auch gar nichts anfangen. Die Einarbeitung in neue Datendomänen ist bei vielen Kunden extrem aufwändig, Sie kennen das bestimmt!
Enterprise-Architekten nutzen verschiedene Datenmodelle, um Verständnis zu schaffen: das konzeptionelle Datenmodell, das logische Datenmodell sowie eine Darstellung für das technische Datenmodell. Die kann man ohne Probleme manuell auf Papier, PowerPoint oder Visio erzeugen. Der für mich bessere Ansatz ist, hier den PowerDesigner oder den SAP Enterprise Architecture Designer einzusetzen. Im übrigen können Sie mit der SAP HANA, express edition (hana express 🡪 sap hana express download) den SAP Enterprise Architecture Designer kostenfrei ausprobieren.
Die Datenmodelle können miteinander verlinkt und auch Objekte aus den Datenmodellen generiert werden. So ist eine Konsistenz gewährleistet und ein Startpunkt für die inhaltliche Dokumentation gelegt. SAP hat an der Entwicklung von TOGAF mitgewirkt; hier sind die verschiedenen Modelle Output der verschiedenen Phasen. Ich werde in einem folgenden Blog hierauf zurückkommen.
Bisher habe ich mich stark auf den Bereich der Datenbereit-stellung, der Datenbereinigung und Datenmodellierung beschäftigt.
Aus Sicht des SAP-Produktportfolios fasst die Ab-bildung die unterschiedlichen Pro-dukte gut zusammen.
Für die Enterprise Architektur müssen die verschieden Lösungs-ansätze bewertetet, ausgewählt und in einen sinnvollen Kontext ge-bracht werden. Unsere Referenz-architektur «Business Analytics Platform» leistet dies für typische Kundenanforderungen.
SAP Analytics Tools – Datendarstellung, Dashboards, neue Erkenntnisse
Für den Moment möchte ich mich bei dem Begriff des Business Analytics auf den konkreten Prozess von der Fragestellung bis zur evidenzbasierten Entscheidungsunterstützung konzentrieren.
SAP hat in den letzten 15 Jahren massiv in den Bereich Business Analytics investiert. So wurden mit der Business-Objects-Übernahme eine ganze Reihe von Tools hinzugefügt, die sich nicht wirklich in das SAP-Toolportfolio integrieren liessen. Ein gutes Beispiel ist das «Schicksal» vom SAP Business Objects Web Intelligence (WeBI). Für viele Anwender sind die gebotenen Funktionen attraktiv und ausreichend. Nur aufgrund der eigenen Architektur ist die Integration in SAP BW und SAP HANA nicht so tief möglich, wie wir und die Kunden es erwarten.
Mit dem «Design Studio», SAP Lumira und der SAP Analytics Cloud, die alles wieder Eigenentwicklungen der SAP sind, wurde hieraus die Konsequenzen gezogen.
Der Schwerpunkt aller Entwicklungsaktivitäten liegt seit 6 Jahren auf der SAP Analytics Cloud. SAP Analytics Cloud ist ein Tool, das Plattform und Lösung in einem ist, die unterschiedliche Use Cases im Bereich Analytics unterstützt. Ein Tool für Reporting, Dashboarding, gemeinsame Analyse, Planung, Predictive und Applikationsdesign. Für viele Anwender wird mit der SAP Analytics Cloud ein lang erwünschtes Arbeiten möglich. Sie verzichten dafür gern auf einige liebgewonnene Features aus den spezialisierten Produkten.
Für mich fast das Slide aus dem Jahr 2018 die Positionierung gut zusammen:
Wir können das Lösungsportfolio in 2 Bereiche aufteilen:
- SAP Analytics Cloud (die Cloudlösung für alle Anwendungsbereiche) und
- die onPremise-Tools (lokal zu installieren) im Kern mit:
- SAP Analysis Office (die Excel integrierte Lösung)
- SAP Lumira [Designer] (Dashboardlösung auf UI5-Basis, früher unter dem Produktnamen “Design Studio” vermarktet)
- SAP Crystal Reports (pixelgenaue Berichte aus den verschiedensten Datenquellen)
- Web Intelligence
Eine pauschale Einsatzempfehlung für alle Kunden zu geben, wird den unterschiedlichen Ausgangslagen und Anforderungen nicht gerecht. SAP wird den Schwerpunkt aller Investitionen auf SAP Analytics Cloud legen. Die Cloudlösungen werden in Zukunft den Markt dominieren.
Wir leben in einer Welt der schnellen Veränderungen und der Vernetzung der verschiedensten Lebensbereiche. So sind wir auf das regelmässige Update der Produkte angewiesen, aufgrund des Bedrohungspotential haben jedoch die wenigsten die Zeit und die Rechte, diese Updates durchzuführen. Das zentrale Patchen von Rechnern ist in vielen Unternehmen an die Grenze der Leistungsfähigkeit gekommen.
Was ist SAP Analytics Cloud?
SAP Analytics Cloud ermöglicht es dem Anwender, verschiedenste Aufgaben in einem Tool integriert zu erledigen. Die SAP Analytics Cloud nutzt die Cloud- und Webtechnologie konsequent, um Betrieb, Wartung und Weiterentwicklung der Software zentral durch SAP bereitzustellen. Die eigentliche Applikation (Software mit den eigenen Daten) läuft ausschliesslich im eigenen Browser.
Nutze ich also die sogenannte «live-Verbindung» (Daten verbleiben im Quellsystem) und sind diese im eigenen Rechenzentrum wie auch der Browser, verlassen die Daten niemals das eigene Netzwerk. Nur Metadaten (zB. welcher Diagrammtyp, welche Verbindungen werden in der Story verwendet) werden in der Cloud gespeichert. Die Integration und die konsequente Unterstützung der zentralen Datenhaltung (Datenschutz, Betriebsgeheimnisschutz) unterscheiden die Lösung von vergleichbaren Wettbewerbsprodukten.
Mit der SAP Analytics Cloud realisiert SAP eine sehr anspruchsvolle Vision: Ein Tool für die verschiedensten Use Cases im Bereich Analytics anzubieten: Business Intelligence, Planung, Predictive und eigene Applikationen. Und natürlich findet sich SAP Analytics Cloud in allen neuen SAP-Produkten (von S/4HANA über Ariba, SuccessFactors …) wieder, die SAP Analytics Cloud für das Embedded Analytics nutzen.
SAP hat vier zentrale Use Cases für die SAP Analytics Cloud identifiziert: BI, Planung, Predictive Analytics und das Application Design. Damit können sehr viele Anwender für Business Analytics gut leben.
Wichtige Bereiche wie die Datenextraktion, Datenbereinigung und das Datenzusammenführen sind hier nicht abgedeckt. Aus meiner Erfahrung braucht es dafür zusätzliche Tools (z.Bsp. SAP HANA, BW/4HANA und / oder die SAP Data Warehouse Cloud etc.). Erst dann kann ich von einem umgesetzten Enterprise-readiness-Approach sprechen.
Hiervon sollten Sie sich als Anwender nicht abschrecken (schockieren) lassen. Viele Anwender werden ohne die Spezialfunktionen gut zurechtkommen. Dass die Enterprise Architektur dann doch etwas komplexer ist und mehr Fähigkeiten umfasst, ist dann doch keine Überraschung.
Die folgende Abbildung zeigt den Anspruch: ein Tool für die verschiedenen Use Cases sehr gut auf. Wir sehen auch, dass weitere Produkte (SAP Digital Boardroom sowie der SAP Analytics Hub) auf die SAP Analytics Cloud aufsetzen. Die SAP Analytics Cloud wurde als Plattform konzipiert. Für den Nutzer ergibt sich daraus der Vorteil, dass er gewohnte Userführungen leicht in angrenzenden Produkten wiederfindet.
Um etwas tiefer in die Möglichkeiten von SAP Analytics einzusteigen, empfehle ich Ihnen zuerst das Buch von Abassin Sidiq zu lesen. Es ist ausgezeichnet und fachkundig geschrieben. Wenn Sie lieber die Praxis bevorzugen, stehen wir von CubeServ gern für einen Überblicksworkshop oder – noch besser – für einen kleinen Proof of Concept bereit, wo Sie die Applikation live mit Ihren Daten sehen können.
Wenn Sie weiterhin aktiv SAP Applikation einsetzen werden, wird Ihnen in zunehmendem Masse die SAP Analytics Cloud begegnen. Das ist sicherlich ein guter Grund, sich mit dem Tool auch tiefer zu beschäftigen. Wenn uns die Bedienung mehr und mehr in Fleisch und Blut übergeht, dann spricht auch wenig dagegen, dieses Tool verstärkt für den Normaluser zu verwenden.
Egal für welches Tool Sie sich im letztendlich entscheiden, Ihre Anwender werden immer am Anfang unzufrieden mit der Auswahl sein, bis eben die Handhabung in Fleisch und Blut übergeht.
Aus meiner Sicht spricht aber noch ein ganz anderer Punkt für die SAP Analytics Cloud: Der Aufwand, die Daten zu visualisieren, ist im Vergleich mit anderen Tools ganz erheblich. Im Vergleich wurden für gute Dashboards mit dem Web Application Designer schnell 70 Personentage verbraucht.
Mit dem Lumira Designer reduzierten sich die Aufwände für vergleichbare Anforderungen auf die Hälfte. Bei dem Arbeiten mit der SAP Analytics Cloud merkt man, dass die Aufwände noch einmal deutlich geringer sind. Das gilt, solange man die Daten gut vorbereitet hat und die Visualisierungsmöglichkeiten, die einfach vorhanden sind, genutzt werden.
Natürlich gibt es auch von anderen Softwareanbietern ähnliche Produktansätze, die teilweise die intuitive Benutzerführung noch besser umgesetzt haben. Die tiefe Integration in die SAP basierten operativen Systeme ist für mich der starker Grund, SAP Analytics Tools zu empfehlen.
