In diesem Jahr feiert SAPDie SAP SE mit Sitz im baden-württembergischen Walldorf ist ein… 10 Jahre HANA und freut sich über die Beliebtheit des am schnellsten wachsenden Softwareprodukts der Unternehmensgeschichte.
Auch im Jubiläumsjahr wurden bereits weitere Entwicklungsstufen vorgestellt, die den Weg von SAP HANA zur umfassenden Technologieplattform für das intelligente Unternehmen weiter festigen sollen. Ein Schlüsselelement auf diesem Weg ist das Thema Cloud, dass in den letzten Jahren seitens SAP mit der Maßgabe „Cloud First“ deutlich fokussiert wurde. In dieser Blogreihe wollen wir daher einen Blick auf die strategische Cloud-Ausrichtung von SAP werfen und Ihnen speziell bezüglich der Themengebiete und Business Intelligence, Analytics und Data Warehousing eine Zusammenfassung der wichtigsten Aspekte bieten. Im ersten Teil starten wir dazu mit einem Überblick über die relevanten Cloud-Produkte.
SAP Cloud Platform
SAP Cloud Platform (SCP) wurde 2017 als Nachfolger der 2013 vorgestellten HANA Cloud Platform (HCP) von SAP präsentiert. Bei der Lösung handelt es sich um das Servicemodell Platform–as-a-Service (PaaS) mit dem SAP umfassende Dienste und Funktionen für die Anwendungsentwicklung bietet, um vor allem SAP-HANA-basierte Geschäftsanwendungen in der Cloud erstellen, erweitern und integrieren zu können.
Einsatzgebiete
SCP kann dazu genutzt werden Anwendungen und mobile Applikationen zu entwickeln und damit ein bestehendes SAP-Produktportfolio, sei es durch autonome Entwicklungen oder Weiterentwicklungen, zu komplementieren. So lassen sich beispielsweise SAP S/4HANA oder die SAP-Data-Warehouse-Lösungen (BW/4HANA, SAP HANA SQL Data Warehousing, Data Warehouse Cloud) kundenspezifisch ergänzen und durch neue Technologien im Bereich des Internet der Dinge, des maschinellen Lernen oder der künstlichen Intelligenz unterstützen. Die Plattform bietet dafür die Services der In-Memory-Datenbank SAP HANA sowie verschiedene Entwicklungs- und Laufzeitumgebungen mit denen Full-Stack entwickelt werden kann (insbesondere HTML5, Java und JavaScript). Hierdurch bietet die Plattform auch Anwendungsfälle für nicht SAP-getriebene Projekte.
Vorteile
Grundsätzlich bietet SCP die klassischen Cloud-Vorteile der unmittelbaren Verfügbarkeit, der individuellen und flexiblen Skalierung sowie automatischer Updates. Entwicklungen lassen sich hierdurch schnell und flexibel vorantreiben und bereitstellen. Durch ein breites Angebot an vordefinierten Lösungen ergeben sich weitere Potentiale, um Entwicklungsaufwände einzusparen und die Time-to-Market zu senken. Unternehmen sind so in der Lage schnell auf wechselnde Marktsituationen zu reagieren und ihre Serviceanwendungen anzupassen.
Perspektive
SCP ist letztlich vergleichbar mit den Web-Service Angeboten der Marktführer Amazon (Amazon Web Services), Microsoft (AzureWas ist Azure? Azure ist eine Cloud-Computing-Plattform von Microsoft. Sie…), oder Google (Google Cloud Platform), die ebenfalls Plattformen zur Anwendungsentwicklung zur Verfügung stellen. Aufgrund des breiten Angebots erwartet das Research- und Beratungsunternehmen Gartner eine Bereinigung des PaaS-Marktes bis 2023. SAP ist daher mit dem Projekt „Embrace“ dazu übergangen, den Kunden den Wechsel in die Cloud durch Kooperationen mit den großen Anbietern zu erleichtern. Ein erster großer Schritt war dazu die Einigung mit Microsoft im Oktober 2019, durch die SCP nun auch über Microsoft Azure genutzt werden kann. In Verbindung mit Microsoft Diensten und Services wird die Nutzung von SCP damit noch attraktiver und macht die Entwicklungsplattform in den kommenden Jahren zu einem wichtigen Baustein der SAP Cloud Strategie.
SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud wurde im März 2020 als Teil der SAP HANA Cloud Services vorgestellt. Bei der Lösung handelt es sich um das Servicemodell Database–as-a-Service (DBaaS) mit dem SAP seinen Kunden einen einfachen und schnellen Zugang zu den Funktionen der SAP–HANA-Datenbank in der Cloud ermöglicht. Zwar sind die Datenbank-Services auch in SAP Cloud Platform (PaaS) enthalten. Eine gesonderte Nutzung außerhalb der Anwendungsentwicklung ist jedoch für Szenarien, in denen der Zugang, die Verarbeitung und die Speicherung von Daten im Vordergrund stehen, eine attraktive Option.
Einsatzgebiete
SAP bewirbt SAP HANA Cloud als zentrales Gateway, um Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu verwalten und Einblicke in Echtzeit zu gewinnen. Es verfügt über den Großteil der Funktionen der On-Premises–Variante und kann Daten In-Memory virtuell oder als Replikationen verarbeiten oder aber auf langsameren Speichermedien lagern und stellt darüber hinaus spezifische Analytics-Engines bereit (Abbildung 2.1). SAP HANA Cloud eignet sich daher als eigenständige Datenmanagement-Lösung oder zur Erweiterung einer bestehenden SAP HANA On-Premises-Landschaft. Als Fallbeispiel und einen der ersten Nutzer nennt SAP die Schweizer Firma Geberit AG, einen weltweit agierenden Produzenten von Sanitärprodukten. Dieser verfolgt mit SAP HANA Cloud das Ziel, seine hochgradig verteilte Datenlandschaft durch eine hybride Datenstrategie zu vereinfachen und zu rationalisieren, und auf diese Weise sowohl die On-Premises– als auch in die Cloud-Investitionen zu optimieren.
Grafik 01: SAP HANA Cloud Funktionen (Quelle: SAP)
Vorteile
SAP HANA Cloud überzeugt mit den klassischen Cloud-Vorteilen der unmittelbaren Nutzung, flexiblen Skalierung und automatischen Updates, die im Sinne der zuvor bereits vorgestellten Embrace-Strategie noch kundenfreundlicher gestaltet wurden und werden. So ist SAP HANA Cloud bereits auf Microsoft Azure und Amazon Web Services verfügbar und soll in Zukunft weitere Hyperscaler der Wahl unterstützen. Darüber hinaus sprechen die generellen Fähigkeiten von SAP HANA für sich. Gerade erst wurden mit dem Support Package Stack (SPS) 05 für SAP HANA 2.0 neue Funktionen vorgestellt, die das Datenmanagement In-Memory weiter verbessern und eine direkte Verbindung zwischen HANA On-Premises und HANA Cloud ermöglichen. Hinzukommen die Vorteile, die sich durch das Potential für Synergien mit weiteren SAP-HANA-Produkten ergeben, da diese alle auf der SAP-HANA-Datenbank aufbauen.
Perspektive
Mit HANA Cloud hat SAP einen weiteren Schritt in Richtung der umfassenden Technologie-Plattform in der Cloud unternommen. Im Fokus stehen zunächst Hybrid-Szenarien, durch die SAP-Kunden ihre On-Premises Systeme weiter nutzen und zusätzlich benötigte Ressourcen durch SAP HANA Cloud schnell und flexibel hinzunehmen können. Für die Cloud-Ausrichtung von SAP nimmt HANA Cloud daher eine zentrale Rolle ein und stellt das Bindeglied zwischen der umfassenden Cloud-Entwicklungsplattform SAP Cloud Platform, den übrigen Cloud-Anwendungen wie SAP Data Warehouse Cloud, SAP Analytics Cloud und SAP Data Intelligence Cloud und den On-Premises Systemen, wie SAP HANA, SAP S/4HANA, SAP BW/4HANASAP BW/4HANA ist die aktuelle Data Warehouse Lösung basierend auf… und SAP HANA SQL Data Warehouse her.
SAP Data Warhouse Cloud
SAP Data Warehouse Cloud ist jetzt SAP Datasphere
IST DIE DATA WAREHOUSE CLOUD DER NACHFOLGER VON SAP BUSINESS WAREHOUSE?
SAP Data Warehouse Cloud (DWC) wurde Ende des Jahres 2019 von SAP veröffentlicht. Das Produkt ist ein Beispiel des Servicemodells Software-as-a-Service (SaaS) mit dem SAP eine Ende-zu-Ende Data-Warehouse-Lösung in der Cloud für ein schnelles und flexibles Datenmanagement zur Entscheidungsfindung bietet.
Einsatzgebiete
Als Ende-zu-Ende-Lösung umfasst SAP DWC alle Data-Warehouse-Szenarien von der Datenintegration, über die Datenaufbereitung bis hin zur Datenvisualisierung. Ein Schwerpunkt liegt insbesondere auf den Anforderungen der Business User, denen ein umfassender Self Service ermöglicht wird. Realisiert wird dies zum einen durch die Konzeption eines Business und eines Data Layer (Abbildung 3.1). Die Business User haben vollständigen Zugriff auf den Business Layer und können analytische Modelle als
Grafik 02: SAP Data Warehouse Cloud Architektur (Quelle: SAP)
Grundlage für Datenvisualisierung in SAP Analytics Cloud, das voll integriert ist, oder einem Drittanbieter-Tool nach ihren Vorstellungen konstruieren. Darüber hinaus lassen sich für die unterschiedlichen Fachbereiche eigene Arbeitsbereiche, sogenannte Spaces, einrichten. Die Business User gestalten ihre Modelle lediglich in den ihnen zugewiesenen Spaces. Durch diese Trennung wird der Freiheitsgrad weiter erhöht, da keine Einschränkungen hinsichtlich fachbereichsübergreifendender Modellierungs- und Datenkonzeptionen bestehen. Diese Struktur eignet sich besonders für einfache Szenarien, in denen die Fachbereiche auch die Datenquellen leicht anbinden können. Für komplexere Datenlandschaften sind tiefergehende Modellierungen im Bereich des Data Layer notwendig. Hier bietet sich speziell das SAP HANA SQL Data Warehousing als Lösungsoption an. Beim SAP HANA SQL Data Warehousing handelt es sich um den nativen Data-Warehouse-Ansatz der SAP-HANA-Plattform (weitere Informationen finden Sie hier). Da die Strukturen des SAP HANA SQL Data Warehousing und SAP DWC sich im Bereich des Data Layer aufgrund der gemeinsamen HANA-Basis sehr ähneln, ergeben sich viele Synergien bei der Nutzung beider Ansätze. Dabei gibt es zwei Szenarien: Zum einen kann das SAP HANA SQL Data Warehouse On-Premises bzw. auf einer eigenen HANA-Cloud-Datenbank untergebracht werden und in einer Hybridkonstellation interoperabel auf den Data Layer von SAP DWC einwirken (Abbildung 3.2).
Grafik 03: Hybrider Ansatz mit SAP HANA SQL Data Warehousing (Quelle: SAP)
Bei der zweiten Variante erfolgt das SAP HANA SQL Data Warehousing direkt auf dem der SAP-HANA-Datenbank, auf der auch SAP DWC aufgesetzt ist und ist damit voll integriert (Abbildung 3.3). Diese voll integrierte Variante will SAP im dritten Quartal 2020 zur Verfügungn stellen. Die Entwicklungswerkzeuge werden in beiden Szenarien von der Entwicklungsplattform SAP Cloud Platform bzw. On-Premises von dem integrierten Anwendungsserver der SAP-HANA-Plattform SAP HANA XSA (SAP HANA Extended Application Services, Advanced Model) gestellt.
Grafik 04: Integrierter Ansatz mit SAP HANA SQL Data Warehousing (Quelle: SAP)
Vorteile
Für die Business User ergibt sich der Vorteil, dass sie durch den umfassenden Self Service von SAP DWC dezentral und agil handeln und schnell und einfach benötigte Analysen erstellen können. Hierbei hilft auch ein großer Fundus an vordefinierten Modellen und Schnittstellen sowie das einheitliche User Interface des vollintegrierten Visualisierungstools SAP Analytics Cloud. Dies ist insofern auch ein Vorteil für die zentrale IT, als dass das Phänomen einer Schatten-IT, in der sich technikaffine Business User außerhalb des Zugriffs der IT eigene Lösungen basteln, vermieden wird. Zusätzlich bleiben die grundlegenden Cloud-Vorteile der unmittelbaren Nutzung, der flexiblen Skalierung sowie automatischer Updates.
Perspektive
SAP DWC ist die neueste Generation des SAP Data Warehousing und bietet als SaaS alle Cloud-Vorteile. Mittelfristig sieht SAP die Lösung vor allem als Ergänzung zu den bestehenden Data Warehouses On-Premises. Hybride Szenarien in Verbindung mit SAP BW/4HANA und SAP HANA SQL Data Warehousing, in denen Unternehmen ihre On-Premises-Landschaft mit geringem Aufwand schnell erweitern können, sind das vorrangige Ziel. SAP DWC ist in dieser Konstellation eher eine konsumierende Instanz, die insbesondere eine hohen Self Service für Business User garantiert. Langfristig ist so ein vollständiger Wechsel in die Cloud möglich. Das Zusammenspiel von SAP Cloud Platform, SAP HANA Cloud, SAP DWC und SAP Analytics Cloud bietet hier alle Möglichkeiten.
SAP Analytics Cloud
SAP Analytics Cloud (SACDie SAP Analytics Cloud (SAC) ist die Cloud-basierte Frontend-Lösung der SAP, welche die…) wurde im Jahr 2015 veröffentlicht und ist seitdem zum SAP-Hauptprodukt für Datenvisualisierung und Reporting gereift. Bei SAC handelt es sich ebenso wie bei SAP Data Warehouse Cloud um eine SaaS-Lösung, die auf Basis von SAP Cloud Platform entwickelt wurde.
Einsatzgebiete
SAC ist die SAP BI- und Analytics-Plattform, die Benutzern ein breites Portfolio an Werkzeugen zur visuellen und statistischen Auswertung von Daten und zur Unternehmensplanung bietet. Es ist funktionell vergleichbar mit den im Markt bekannten Tools Tableau, Microsoft Power BI oder Qlik. Seine Stärken spielt die Software im Vergleich zu den Marktbegleitern wie zu erwarten insbesondere im SAP-Umfeld aus. So lassen sich SAP BW/4HANA und sonstige SAP-HANA-Produkte leicht an SAC anbinden und auswerten. In SAP Data Warehouse Cloud ist die Software zudem standardmäßig integriert.
Vorteile
SAC bietet als SaaS-Lösung die Cloud-Vorteile der unmittelbaren Verfügbarkeit, flexiblen Skalierbarkeit und automatischer Updates. Die Werkzeuge zur Datenvisualisierung, zum Reporting und Advanced Analytics entsprechen dem Stand der Technik. Im Bereich der Planung bestehen aufgrund des großen SAP-ERP-Knowhow Vorteile gegenüber Vergleichsprodukten. Die hohe Integrität mit anderen SAP-Produkten macht die Lösung besonders für SAP-Kunden attraktiv. Metadaten können umfassend genutzt werden und das einheitliche User Interface sollte Aufwände einsparen. Darüber hinaus gibt es seit Mai 2020 ein SAC Add-In für das in Unternehmen weiterhin beliebte Microsoft Excel, was für weitere Arbeitserleichterungen für eine Vielzahl von Nutzern sorgen sollte.
Perspektive
SAC ist bereits heute das federführende SAP BI-Frontendtool und ein zentraler Baustein der SAP-Cloud-Strategie. Die enge Verzahnung mit SAP Data Warehouse Cloud zeigt die Ambitionen zur Ende-zu-Ende-Lösung in der Cloud im Bereich des analytischen Datenmanagements deutlich. Aktuell ergeben sich vor allem Hybrid-Szenarien, mit denen Unternehmen ihre Investitionen in SAP-Produkte On-Premises schützen und sich schrittweise in Richtung Cloud entwickeln können.
SAP Data intelligence
SAP Data Intelligence ist eine Kombination aus SAP Data Hub und SAP Leonardo Machine Learning Foundation. SAP Data Hub wurde im Jahr 2017 als Lösung zur Datenorchestrierung und -verwaltung von großen Datenmengen in komplexen Systemlandschaften von SAP präsentiert. Gleichzeitig wurde das Produkt SAP Leonardo Machine Learning Foundation vorgestellt, in dem verschiedene Services für Maschinelles Lernen wie SAP HANA Predictive Analytics Library (PALPredictive Analytical Libary, eine Funktionsbibliothek, welche zur Prädiktiven Datenanalyse verwendet…) und SAP Predictive Analytics zusammengefasst und um weitere Funktionen des Bereichs Künstlicher Intelligenz (KI) ergänzt wurden. Da beide Produkte von Anfang an sehr kompatibel waren und ein großes Potential für Synergien boten, vereinigte SAP beide Lösungen im Jahr 2019 im Produkt SAP Data Intelligence, um eine umfangreiche Data Science Plattform zu schaffen. Getreu der Maßgabe „Cloud First“ war SAP Data Intelligence zu Beginn nur als Service auf SAP Cloud Platform verfügbar. Eine On-Premises-Variante gibt es seit Version 3.0 (Juni 2020).
Einsatzgebiete
SAP Data Intelligence deckt den gesamten Data Science-Prozess und KI-Lifecycle ab. Der Datenzugriff erfolgt dabei auf Basis der vielfältigen Konnektoren von SAP Data Hub. Die weitere Datenverarbeitung geschieht mit den KI-Funktionen von SAP Leonardo Machine Learning. SAP Data Intelligence eignet sich damit für Unternehmen, die große Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten aus ihren Systemen zum Trainieren verschiedener Machine-Learning-Algorithmen verwenden möchten. Auf Basis der Algorithmen können schließlich Abläufe im Unternehmen automatisiert werden, beispielsweise durch das automatische Kategorisieren von Dokumenten.
Vorteile
SAP Data Intelligence bietet zunächst umfassende Cloud-Vorteile. So kann die Software auf der SAP Cloud Platform oder den großen Hyperscalern (AWSAWS ist die Abkürzung von Amazon Web Services, dem weltweit…, Azure, Google) umgehend genutzt und flexibel skaliert werden und wird darüber hinaus turnusmäßig mit Updates versorgt. Durch die erprobte SAP-Data-Hub-Technologie lassen sich eine große Bandbreite an Datenquellen anbinden und unterschiedlichste Anwendungen des Maschinellen Lernens unkompliziert mit Daten versorgen. SAP Data Intelligence macht auf diese Weise eine verbesserte Zusammenarbeit der zentralen IT und der beschäftigten Data Scientists möglich, da auf der Plattform eine Reihe bekannter Data-Science-Tools, wie Jupyter Lab und Open-Source-Libraries, wie TensorFlow oder PyTorch einfach genutzt werden können, und so Anpassungsaufwände vermieden werden.
Perspektive
Mit der Einführung von SAP Data Intelligence hat SAP seine „Cloud First“ Strategie klar umgesetzt und die On-Premises-Variante erst rund ein Jahr später ausgeliefert. Aufgrund der flexiblen Skalierbarkeit ist die Verwendung der Cloud im Bereich Data Science, wo das Arbeiten mit immensen Datenmengen die Regel darstellen sollte, sinnig und eine zukunftsorientierte Lösung. SAP Data Intelligence macht dabei sowohl hybride als auch reine Cloud-Strukturen hinsichtlich der Interaktion mit anderen Systemen möglich. Für datengetriebene Unternehmen, die ein hohes Interesse an prädiktiven Analysen habe, ist SAP Data Intelligence in der Cloud daher ein strategisch sinnvolles Produkt.
Fazit
Die Analyse der SAP-Cloud-Produkte im Bereich Business Intelligence, Analytics und Data Warehousing zeigt, dass SAP bereits heute alle entsprechenden Dienstleistungen in der Cloud anbieten kann und dabei ist, das Cloud-Angebot weiter auszubauen und zu verbessern. Auch wenn in den nächsten Jahren zum Schutze der On-Premises-Investitionen der Kunden hybride Szenarien im Vordergrund stehen, geht der Trend deutlich in Richtung Cloud. Die Embrace-Initiative macht die verschiedenen Cloud-Services dabei noch attraktiver, da auch hinsichtlich der Hyperscaler eine große Wahlfreiheit besteht. Aufgrund der hohen Flexibilität bezüglich hybrider Konstellationen, die sich speziell auf Basis der SAP-HANA-Plattform und der strukturellen Gleichheit von Cloud FoundryCloud Foundry ist eine Open Source, Multi-Cloud Applikationsplattform, welche Applikationen… und XSA ergibt, hält SAP jedoch einen Trumpf, der für viele Kunden auch strategisch interessant sein sollte. Es wird daher spannend zu sehen sein, wie schnell sich die Kunden tatsächlich in die Cloud entwickeln.
Autor: Eckhard Schulze, Martin Peitz
Stefan Kahle
Senior Executive Manager
SAP Information Management
stefan.kahle@isr.de
+49 (0) 151 422 05 430
