Lange wurden Data-Warehouse-Lösungen als Single-Point-of-Truth für das Berichtswesen zu den operativen Systemen eines Unternehmens gesehen. Oberstes Ziel war es, eine hohe Stabilität und Qualität sicherzustellen. Die strukturierten Daten aus den operativen ERP Systemen wurden schichtenweise aufbereitet und redundant gespeichert als Grundlage für die Konsumierung durch BI Frontend-Werkzeuge.

1. Geänderte Erwartungen
an ein SAP BW

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UNERFÜLLTE ERWARTUNGEN
Data Warehousing unter Druck
"Wie werden
sich die Zahlen
in der Zukunft
entwickeln?"
"Wie kann ich
die Datenquelle
flexibel um
meine Excel
Daten
erweitern?"
"Warum benötigt
meine Erweiterung des
Berichts so lange?"
"Ich möchte gerne
die Daten unserer
vernetzten
Maschinen
ebenfalls
auswerten"

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Was lange galt…

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Bisherige Anforderungen an ein SAP BW
Stabilität Integration
operativer
Systemen
Qualität Single Point
of Truth

5. Klassisches SAP BW Data Warehouse
Reporting und Dashboards
• Vergangenheitsorientierte Auswertung von Ist-
Zahlen
Single-Point-of-truth
• Verpflichtende Aufbereitungsschichten führen
zu redundanten Daten
• Wenig Agilität & viel Aufwand durch
Top-Down-Modellierung
• Monolithische Architektur sorgt gleichzeitig für
hohe Stabilität und Qualität
• Anpassungswünsche führen schnell zu hohen
Entwicklungsaufwänden
• Das System ist damit weder flexibel, noch
unterstützt es inkrementelle
Weiterentwicklungen.
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Was lange galt…gilt nicht mehr!

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Die Anforderungen haben sich verändert!
Stabilität Integration
operativer
Systemen
Bedarfsgerechte
Qualität
Integration
neuer Daten
Flexibilität Agilität Time-to Value

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Bedarfsgerechte Qualität
• Hohe Datenqualität und Verlässlichkeit auch weiterhin sehr hohen
Stellenwert
• Aber: Auch Daten mit hinreichender Qualität (z.B. 3%
Fehlerquote) können einen analytischen Mehrwert besitzen
• Beispiel: So ist bei Social Media Daten nicht damit zu rechnen,
dass bei jedem Datensatz vollständige Daten vorliegen. Trotzdem
würde dadurch niemand auf diesen Daten komplett verzichten.

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Mehr Flexibilität
• SAP BW Datenmodelle werden nicht (mehr) für die Ewigkeit
konzipiert und entwickelt
• Die Erwartung von Nutzern ist, dass sich bestehende
Datenstrukturen flexibel erweitern lassen um neue Inhalte - durch
die IT oder Fachbereiche in eigens dafür bereitgestellten
Lösungen.
• Das Data Warehouse Design muss diese Flexibilität und
kontinuierliche Veränderungen von Anfang an einplanen.

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Agilität und die Reduktion von Time-to-Value/Analytics
• Klassische Entwicklungsmethoden, bei denen Nutzer erste
Ergebnisse erst nach mehreren Wochen oder Monaten sehen
haben keine Zukunft - Amazon & Co machen es vor
• Nutzer erwarten schnell erste nutzbare Versionen, statt die 100%-
Lösungen einer mittlerweile veralteten Anforderung

11. Integration neuer Daten
• Basis des SAP BW bleibt weiterhin die
Integration
strukturierter Daten aus operativen
Systemen
• Aber: Neue Prozesse und Datenquellen
führen zu hohen Datenmengen und
unstrukturierten Daten.
• Das SAP BW ist keine Lösung zur Ablage
unstrukturierter Massendaten. Dafür gibt es
„Data Lake Lösungen“.
• Benötigt wird aber eine Integration zwischen
den kfm. Daten eines SAP BW mit den
Informationen des Data Lake. Das SAP BW
kann diese Rolle übernehmen.
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12. Operative Systeme werden gleichwertig(er)
• S/4 HANA ermöglicht performantes
operatives Reporting
direkt im operativen System
• Damit verliert das SAP BW seinen alten
„Selbstzweck“ und wird sich mehr auf die
Aufgaben eines Data Warehouse
konzentrieren
• Gleichzeitig wächst die Systemvielfalt. Es ist
weniger damit zu rechnen, dass Firmen nur
ein SAP ERP
haben als Quellsystem für ein Data
Warehouse.
• Die Integration und Harmonisierung dieser
komplexen Systemwelt ist wichtig und die
Aufgabe des SAP BW
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13. Net-of-Truth statt Single-Point-of-Truth
• Lange wurde das SAP BW als Single-Point-of-Truth
(SPOT) für
Reporting positioniert
• In der Realität hat es schon immer weitere
Lösungen gegeben. Beispielsweise lokal bei
Fachbereichen (Schatten-IT) oder auch
zweckgebunden (Produktionsorientiertes DWH).
• Einen wirklichen Single-Point-of-Truth hat es
vermutlich nie gegeben. S/4 HANA rüttelt
zusätzlich an diesem Selbstverständnis mit der
Folge, da es eine gute Quelle für operatives
Reporting ist.
• Wichtig ist die enge Koppelung und Orchestration
dieser verteilten analytischen Landschaft zu
einem sog. Net-of-Truth.
• Das SAP BW kann darin bspw. die Aufgabe
übernehmen historische kfm. Daten
bereitzustellen
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14. Integration mit Advanced Analytics
• Für die Umsetzung von Advanced Analytics
haben openSource Lösungen eine
Bedeutung.
• Das SAP BW kann wertvolle Informationen
enthalten für die Anwendung von
Algorithmik
und ist gleichzeitig häufig die Quelle für
Analytics Werkzeuge
• In einfachen Fällen kann das SAP BW die
Orchestration übernehmen – in der Regel
werden aber darauf spezialisierte
Werkzeuge eingesetzt (z.B. Data
Intelligence)
• In der engen Integration zwischen
Advanced Analytics und dem SAP BW
liegen Potentiale. Das SAP BW muss lernen
sich in dieser Welt zurecht zu finden.
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15. ISR Information Products AG | isr.de16
Die Welt hat sich verändert!

16. ISR Information Products AG | isr.de17
Das SAP BW muss sich in einer neuen Welt zurecht finden!
JSON BILDER TABELLEN TEXTE XML
S/4 C/4 …
QUELLENPROZESSEANALYTISCHEPLATTFORM
S/4 C/4 VIRTUAL LAYER
ACQUISTION LAYER
BUSINESS
DATA MARTS
DATA
WAREHOUSE
ANALYTICS
VISUALIZATION ADVANCED ANALYTICS
(BIG)
DATA
LAKE
JSON
Bilder
Tabellen
Texte
XML
…
INTEGRATION INTEGRATION

17. Ich freue mich
auf Ihren Anruf.
CHRISTOPHER KAMPMANNSenior Manager
SAP Information Management
Kaiser-Wilhelm-Ring 26 | 50672 Köln
+49-151 42205-448 | christopher.kampmann@isr.de
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