SAP-Lösungen für Corporate Data Warehouse

Genau deshalb setzt SAP auf integrierte Datenplattformen und verfolgt eine einheitliche Strategie für das Datenmanagement. Im Kern gibt es dafür zwei große Lösungen: SAP Business Warehouse für HANA (BW/4HANA), welches vor allem für das eigene Rechenzentrum geeignet ist und SAP Datasphere, meist zusammen mit SAP Analytics Cloud (kurz SAC) für die Cloud.
Wenn ein Unternehmen auf On-Premise setzt, betreibt es die eigene Hardware und Software komplett selbst im eigenen Rechenzentrum. Das heißt: maximale Kontrolle, aber auch hohe Anfangsinvestitionen und viel Aufwand für Wartung und Betrieb. Bei der Cloud ist das anders. Die Infrastruktur liegt beim Anbieter, die Server stehen irgendwo im Netz. Das macht alles flexibler und lässt sich nach Bedarf skalieren. Aber man gibt auch Kontrolle ab und ist auf den Anbieter und eine stabile Internetverbindung angewiesen.
In diesem Artikel geht es um einen direkten Vergleich von SAP BW/4HANA und SAP Datasphere (plus SAC). Wir schauen uns an, wie SAP das einordnet, was die Lösungen in echten Praxisszenarien leisten und wann welche Variante Sinn ergibt.

Was steckt hinter SAP BW/4HANA?

SAP BW/4HANA ist im Grunde eine klassische On-Premise-Lösung fürs Data Warehousing, läuft auf der HANA-Datenbank und ist speziell dafür optimiert. Wer will, kann das System auch von einem Cloud-Anbieter hosten lassen, aber meistens betreiben Unternehmen BW/4HANA selbst im eigenen Haus. SAP garantiert Support mindestens bis Ende 2040, was für viele Unternehmen ein beruhigendes Argument ist.
Das System bietet ein Baukastensystem für Data Warehousing: Viele Bausteine sind schon vorgefertigt, damit lassen sich standardisierte und trotzdem flexible Modelle bauen. Zentrale Bereiche sind die Modellierung und Beschaffung von Daten, Analysefunktionen und der schnelle Zugriff auf Infos über die sogenannten BW Workspaces. Das sind spezielle Bereiche im System, in denen Fachbereiche eigene Analysen bauen und auf neue Anforderungen schnell reagieren können.
Mit SAP BW/4HANA bekommt man außerdem ein zentrales Management für Datenflüsse, integrierte Sicherheits- und Compliance-Modelle und eingebaute Planungsfunktionen. Typische Einsatzbereiche? Ganz klar die Integration in bestehende SAP-ERP- oder S/4HANA-Landschaften, komplexe Auswertungen von SAP-Transaktionsdaten und Szenarien, in denen es auf strenge Kontrolle über die Daten ankommt.
Als Frontend stehen entweder SAP Business Objects Analysis for Office (AfO) zur Verfügung (kann zusammen mit der Business Objects-Lizenz oder zusammen mit SAC erworben werden), ein Add-In für Microsoft Excel, oder eben die SAP Analytics Cloud, die auch ein eigenes Add-In für Microsoft Excel anbietet.

Was kann SAP Datasphere?

SAP Datasphere ist die nächste Evolutionsstufe der SAP Data Warehouse Cloud. Die Plattform läuft komplett in der Cloud und ist darauf ausgelegt, Daten aus SAP- und Nicht-SAP-Quellen zusammenzuführen, zu katalogisieren und bereitzustellen. Das funktioniert nicht nur für IT-Profis, sondern vor allem auch für Anwender aus den Fachbereichen. Mit Self-Service Analytics greifen sie selbst auf die Daten zu, analysieren sie, erstellen eigene Reports und Dashboards und gewinnen so schnell neue Erkenntnisse, ohne ständig auf Hilfe von IT oder Datenexperten angewiesen zu sein.
Wenn’s komplizierter wird, also bei speziellen Datenverarbeitungen oder Berechnungen, kann die IT natürlich eingreifen. Datasphere bringt dafür eine breite Palette an Erweiterungen mit, die sich mit bekannten Programmiersprachen wie SQL oder Python nutzen lassen.
Ein echtes Plus: Datasphere hält eine große Auswahl an Standard-Konnektoren bereit. So lassen sich einfach verschiedenste Systeme, egal ob SAP oder nicht, anbinden, um Daten zu importieren oder zu exportieren. Damit integriert sich die Plattform auch problemlos in moderne Technologien und KI-basierte Lösungen.

Datasphere bringt ein paar wichtige Bausteine mit, auf die man aufbauen kann:

– Data Foundation: Hier laufen alle Fäden zusammen. Die Datenkette verbindet Infos aus unterschiedlichen Quellen und bringt sie in eine logisch sortierte Übersicht.
– Datenkatalog und Metadatenmanagement: Das ist im Grunde das große Verzeichnis, in dem steht, welche Daten es gibt, woher sie kommen, wer sie nutzen darf und wie sie verwendet werden dürfen.
– Datenmodellierung: In der Cloud werden Datenmodelle gebaut, die alles harmonisieren und die Bedeutung der Daten festlegen – vom ersten Konzept bis zum fertigen, physisch umgesetzten Modell.
– Datenbereitstellung: Bei der Datenbereitstellung geht es darum, wie Informationen aus den Quellsystemen herauskommen, etwa wenn Daten aus der SAP Datasphere über Standard-Konnektoren direkt in eine Anwendung fließen, die mithilfe künstlicher Intelligenz neue Markttrends identifiziert.
– Security & Compliance: Wer darf worauf zugreifen? Das regeln rollenbasierte Kontrollen, Datenschutzvorgaben und Audit-Protokolle.

Wofür nutzt man SAP Datasphere typischerweise?

Die Datasphere ermöglicht KI-basierte Datenverarbeitungsszenarien, stellt Daten schnell und flexibel in modernen Cloud-Umgebungen bereit und unterstützt die Einrichtung sogenannter ‚federated data landscapes‘. Dabei verbleiben die Daten physisch dort, wo sie entstehen, sind aber über virtuelle Zugriffsebenen zentral nutzbar. Auch Self-Service-Analytics, Data Lake oder Data Mesh Muster lassen sich damit abbilden. Ein Data Lake ist einfach gesagt ein großer Datenspeicher für Rohdaten. Ein Data Mesh geht anders ran: Hier besitzen einzelne Teams ihre Daten, verwalten sie eigenständig und stellen sie als Produkt bereit. Während Data Lakes stark zentralisieren, setzen Meshes auf Eigenverantwortung und machen Daten für die Fachbereiche oft viel besser nutzbar.

Was ist SAP Analytics Cloud?

SAP Analytics Cloud (SAC) ist eine Komplettlösung in der Cloud, die Business Intelligence, Advanced Analyses, Vorhersagen und Planung in einem Tool vereint. Zwar kann die SAC auch ein paar grundlegende Data Warehouse-Aufgaben übernehmen, der typische Einsatz ist aber als Web-Frontend in Kombination mit einem Data-Warehouse wie SAP Datasphere oder BW/4HANA. SAC kann aber insbesondere auch direkt mit S/4 HANA als Reporting- und Planungslösung verwendet werden; komplett ohne BW oder Datasphere.

SAC bietet wichtige Funktionen und Vorteile, wie:

– Business Intelligence (BI): SAC sammelt Geschäftsdaten, analysiert sie und macht daraus handfeste Erkenntnisse. Mit Dashboards, Reports und Visualisierungen werden auch komplexe Daten greifbar und helfen, bessere Entscheidungen zu treffen oder neue Trends zu erkennen.
– Planung: Finanz-, Lieferketten- und Betriebsplanung laufen hier zusammen. Es gibt individuelle Planungsmasken und die Möglichkeit, direkt zusammenzuarbeiten.
– Predictive Analytics: Mit KI und Machine Learning erkennt die SAC Muster und erstellt Vorhersagen, damit Unternehmen fit für die Zukunft bleiben.
– Cloudbasiert: SAC läuft im Web-Browser. Man muss nichts installieren und kann von überall auf die Daten zugreifen, solange Internet da ist.
– Self-Service: Fachbereiche können Berichte und Analysen selbst erstellen. Das entlastet die IT und macht die Teams flexibler.
– Datenintegration: Die Plattform bringt Daten aus verschiedenen Quellen zusammen und sorgt so für einen ganzheitlichen Blick aufs Unternehmen.

SAP Datasphere Stärken vs. BW/4HANA

– Nach meiner Erfahrung ist es bei SAP Datasphere und der SAP Analytics Cloud erforderlich, deutlich häufiger Bugs an SAP zu melden. Die Fehlerbehebung benötigt während der Implementierung entsprechend mehr Zeit. Das liegt unter anderem daran, dass die Datasphere noch vergleichsweise jung ist. Sie wurde 2019 eingeführt und von Grund auf neu entwickelt. Dadurch treten Stabilitäts- und Performance-Themen häufiger auf. Im Gegensatz dazu ist BW/4HANA seit 2016 verfügbar und basiert auf ausgereiften Vorgängerversionen, was zu einer spürbar höheren Stabilität führt. Trotzdem tut sich hier einiges: SAP investiert kräftig in Datasphere und seine Cloud-Lösungen wie SAC. Die Cloud ist die strategische Richtung, und ich bin sicher, dass Datasphere in absehbarer Zeit BW/4HANA überholen wird.

– Stand jetzt bietet Datasphere allein keine Planungsfunktionen. Die bekommt man nur zusammen mit SAC und verursacht zusätzliche Lizenzkosten.

– Wer komplexe, eigene Berechnungslogik bauen will, braucht bei Datasphere mehr Zeit. BW/4HANA setzt auf ABAP, eine SAP-eigene Programmiersprache, mit der man Geschäftsanwendungen und Erweiterungen sauber kapseln kann. In Datasphere arbeitet man dagegen mit Scriptsprachen wie Python (ohne Debugger oder Syntaxprüfung) und SQL. Die SAP Analytics Cloud stellt für Erweiterungen nur eine eingeschränkte JavaScript-Variante bereit, die ausschließlich asynchron ausgeführt wird. Dadurch warten einzelne Programmschritte nicht aufeinander. In der Praxis kann es daher vorkommen, dass nachfolgende Schritte bereits starten, obwohl der vorherige noch nicht abgeschlossen ist. Dies ist ein typischer Auslöser für unerwartete Ergebnisse oder Fehler.

– In Sachen Funktionsumfang hinkt Datasphere in manchen Kernbereichen noch hinterher. BW 7.x und BW/4HANA bieten nach jahrelanger Entwicklung viel mehr Möglichkeiten. Ein Beispiel: In BW kann man einzelne, fehlerhafte Datenladevorgänge wiederholen, das geht bei Datasphere bisher nicht.

– Wer in der Public Cloud arbeitet, muss damit rechnen, dass SAP Softwareupdates einfach einspielt, ohne vorher Bescheid zu sagen. Da kann es plötzlich zu Problemen kommen. In der Private Cloud lässt sich das besser steuern: Hier kann man Update-Zeiten mit SAP abstimmen und vorher Tests machen.

– Manchmal sind die Schnittstellen (APIs) in Datasphere nicht optimal abgestimmt. Dann muss man selbst ran und Workarounds für den eigenen Code bauen – das kostet Zeit und Nerven.

Fragen, die bei der Entscheidung für eine SAP-Lösung helfen:

– Welche Quellsysteme sind im Einsatz, und wie komplex sieht die Systemlandschaft aus (braucht man ein Data Mesh)?
– Wie groß ist das Datenvolumen, das ins Data Warehouse soll?
– Welche Szenarien und Funktionen braucht das Data Warehouse eigentlich (Analytik, Planung, Forecasts usw.)?
– Müssen die Daten für das Internet zugänglich sein, oder sollen offene Datenquellen eingebunden werden?
– Gibt es schon ein SAP Data Warehouse?
– Wie geht das Unternehmen eigentlich mit dem Thema Cloud- oder On-Premise-Installationen um?
– Und wie steht’s um die Datensicherheit?
– Noch wichtiger: Wie viel Budget steht überhaupt zur Verfügung?

Im Grunde gibt’s ein paar klare Wege, die man einschlagen kann:

1. Man kann die bestehenden On-Premise-Lösungen wie SAP BW 7.x oder SAP BW/4HANA einfach weiter nutzen oder sie in die Cloud verschieben. Klar, SAP unterstützt SAP BW 7.5 noch bis 2030 und SAP BW/4HANA sogar bis 2040. Da bleibt also noch etwas Zeit.

2. Oder man zieht einen kompletten Wechsel durch und ersetzt SAP BW durch SAP Datasphere zusammen mit der SAC. Die SAP BW Bridge hilft dabei, den Umzug zu stemmen. Sie ist eine Funktion in SAP Datasphere und macht es leichter, alte Investitionen in SAP BW oder SAP BW/4HANA Stück für Stück in die Cloud zu bringen.

3. Wer lieber auf Nummer sicher geht, wählt einen hybriden Ansatz: SAP BW 7.5 oder SAP BW/4HANA weiterlaufen lassen und gleichzeitig schon mit SAP Datasphere und SAC arbeiten.

4. Natürlich gibt es auch die Möglichkeit, völlig neu anzufangen, also ein Greenfield-Projekt mit Datasphere und SAC. Das heißt, man baut ein neues IT-System komplett von Grund auf, ohne Altlasten aus alten Systemen zu übernehmen.

Was am meisten Sinn macht? Das hängt davon ab, welche Anwendungsfälle man hat und welche Funktionen dafür gebraucht werden.