Wie sieht die aktuelle SAP Data Warehouse Strategie aus?

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Mit SAP BW/4HANA, SAP HANA SQL Data Warehousing und SAP Data Warehouse Cloud bietet SAP drei verschiedene Data-Warehouse-Lösungen an. Dabei liegt der strategische Fokus auf Public Cloud Produkten basierend auf der Business Technology Platform (BTP).

Weiterentwicklungen und künftige Innovationen sind nur noch in diesem Bereich zu erwarten. Dies bedeutet im Umkehrschluss, dass alle davon abweichenden Lösungen nicht mehr intensiv weiterentwickelt werden. Data Warehouse Cloud ist SAP’s strategische applikationsgetriebene Cloud Data Warehouse Lösung und somit Fokus künftiger Investitionen und Innovationen von SAP.

Abb. 1: On-Premise vs. Private Cloud vs. Public Cloud | isr.de

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Weitere Informationen zur Data Warehouse Cloud und einen guten Überblick erhalten Sie auf unserer Themenseite und in unserem Überblicks-Flyer.

Der HANA SQL Data Warehouse Ansatz wird von SAP nicht aktiv als DWH-Produkt beworben. Strategisch gesetzt ist jedoch die HANA Cloud als Grundlage der Data Warehouse Cloud, weiterer Softwareprodukte (z.B. SAP Analytics Cloud) sowie zur individuellen Softwareentwicklung. Ein HANA SQL Data Warehouse kann lokal, in der private Cloud oder in der HANA Cloud betrieben werden. Somit ist der HANA SQL Ansatz zur Data Warehouse Entwicklung SAP strategiekonform. Der HANA SQL Data Warehouse Ansatz ergänzt das SAP Data Warehouse Portfolio um einen „native driven“ Approach der Data Warehouse Entwicklung und steht für eine hohe Offenheit und Flexibilität in der Modellierung.

steht im Vergleich zur konfektionierten DWH-Anwendung SAP BW eher in der Tradition offener Datawarehouse-Ansätze. Dabei werden Werkzeuge und Methoden verwendet, die anderen Data Warehouse-Umgebungen wie Microsoft Azure, AWS Redshift oder Snowflake sehr ähnlich sind. Der Kern der eingesetzten Werkzeuge sind Bestandteil der HANA nativen Softwareentwicklung. Hierzu gehören:

  • Power Designer 
  • XSA 
  • WebIDE 
  • Smart Data Integration (SDI) 

Ergänzt werden diese SAP HANA spezifischen Werkzeuge um Tools, die in der Softwareentwicklung Standard sind, mit denen man agile, DevOps-orientiere Entwicklung betreiben kann: 

  • Git 
  • Jenkins / Bamboo 
  • Trackingtools 

Auch die verwendeten Methoden sind denen anderer Data Warehouse-Umgebung sehr ähnlich. Zentrale Basis sind konzeptionelle und physische Datenmodelle, die nach gängigen Standards der Modellierung (3NF, Data Vault 2.0) modelliert und implementiert werden und anschließend über ETL-Prozesse entsprechend versorgt werden. 

Der HANA SQL DWH Ansatz zeichnet sich durch folgende Eigenschaften aus:

  • Modellgetriebener Entwicklungsprozess  
  • Agilität und DevOps-Orientierung 
  • Nutzung von Standards der Softwareentwicklung 
  • Automation in der Data Warehouse-Entwicklung 
  • Cloud Readiness 

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Weitere Informationen zur Data Warehouse Cloud und einen guten Überblick erhalten Sie auf unserer Themenseite.

Das BW/4HANA ist die klassische Plug & Play BI-Lösung von SAP, die als DWH-Anwendung seit Jahren das SAP-Portfolio speziell in Bezug auf das Thema Enterprise Ressource Planning ergänzt. Aufgrund dieser gewachsenen Beziehung spielt BW/HANA in Systemlandschaften mit SAP-Prägung auch heute noch seine Stärken aus und ist als Data Warehouse Lösung sehr bewährt. SAP positioniert BW/4 HANA als strategische Lösung für ein „application driven“ Data Warehouse, dass im eigenen Rechenzentrum (on Premise) oder der private Cloud betrieben wird. Der Support ist sehr langfristig gesichert (2040) und BW/4 HANA ist Teil der Rise with SAP Strategie, was für eine gewisse Investitionssicherheit sorgt. Aufgrund der (Public) Cloud Fokussierung von SAP sind jedoch keine größeren Innovationen mehr in BW/4 HANA zu erwarten. Weiterentwicklungen werden sich primär auf hybride Architekturen (Zusammenspiel BW/4 HANA mit der Data Warehouse Cloud und Analytics Cloud) konzentrieren. Mit der BW Bridge bietet SAP jedoch die Option an zumindest Teile von BW Architekturen in die Data Warehouse Cloud zu überführen und erleichtert so die langfristige Überführung in die Cloud.

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Weitere Informationen zur Data Warehouse Cloud und einen guten Überblick erhalten Sie auf unserer Themenseite oder in unserem Flyer „Data Warehousing mit SAP BW/4HANA“.

Wie ist die Data Warehouse Cloud von SAP positioniert?

Die analytischen Landschaften bei Unternehmen sind zunehmend komplex. Neben einem Enterprise Data Warehouse (für Spezialthemen sind mehr als eine Lösung denkbar) gibt es in den Architekturen häufig Data Lakes. Das EDWH wird von der IT verwaltet und unterliegt einer zentralen Governance. In den Fachbereichen gibt es zunehmend Mitarbeiter mit analytischen Skills, welche selbstständig – insb. bei kurzfristigen Fragestellungen – Datenmodelle erweitern und Kennzahlen berechnen möchten. Daher gibt es lokale Fachbereichslösungen (z.B. SQL Server, Tableau Data Prep, Power Query u.ä.), um diese Lücke zu schließen. Bisher funktionieren diese Komponenten häufig als lose gekoppelte Einheiten, welche (zu) wenig integriert sind.

DWC-Positionierung
Abb. 2: Positionierung SAP Data Warehouse Cloud | isr.de

Die Data Warehouse Cloud ist von SAP positioniert eine Brücke zu schlagen zwischen dem EDWH und lokalen Fachbereichslösungen in dem beide Welten in eine technische Plattform integriert werden. Insofern ist die Data Warehouse Cloud strategisch positioniert als

  • Enterprise Data Warehouse
    Aufbau eines EDWH und Bereitstellung an die Organisation bspw. als central governed Space 
  • Self Service Data Preparation für Fachbereiche
    Nutzernahe Modellierung für Fachbereiche um selbstständig das IT-governed EDWH zu erweitern – im Gegensatz zu Insellösungen jedoch integriert in die gleiche Systemumgebung wie das EDWH. 

Mit Hilfe des Data Layers soll die Data Warehouse Cloud eine Vielfalt an Systemen integrieren können: 

  • Cloudbasierten Software-Lösungen 
  • On Premise Systemen
    Dies können operative Systeme sein jedoch auch bisherige Data Warehouse Lösungen.  
  • Data Lake(s)
    Entweder als HANA Data Lake direkt integriert oder durch Integration von externen Data Lake Lösungen mit der Data Warehouse Cloud 
  • Externen Daten und Teilen von Daten mit Dritten
    Mit dem Data Marketplace wird ein Marktplatz für Daten. Der Grundgedanke ist, dass dadurch in die eigenen Datenmodelle & Analysen öffentlich verfügbare Daten schnell und einfach integriert werden können. Gleichzeitig erlaubt das Sharing Cockpit eigene Daten bereitzustellen an andere definierbare DWC Tenants (z.B. Eigene Kunden oder lokalen Landesgesellschaften) 
DWC-Positionierung-02
Abb. 3: Positionierung SAP Data Warehouse Cloud | isr.de

Demgegenüber kann mit Hilfe des Business Layer, basierend auf den Datenmodellen des Data Layers eine systemübergreifend einheitliche Semantik bereitgestellt werden für Analytics Werkzeuge. Die Data Warehouse Cloud fungiert dann als zentraler Data Virtualization Layer für das Reporting.

Ist die Data Warehouse Cloud schon geeignet, um ein komplexes Enterprise Data Warehouse aufzubauen?

Die Data Warehouse Cloud ist ein neues Produkt. Wir möchten daher der Frage nachgehen, ob die Data Warehouse Cloud schon geeignet ist, ein vollwertiges Enterprise Data Warehouse aufzubauen. Ein Fokus liegt dabei auf Unternehmenslandschaften, die den Aufbau und Betrieb eines großen und komplexen EDWH’s erfordern. In diesem Beitrag möchten wir die Fragestellung aus der Perspektive von SAP BW und HANA SQL Kunden beleuchten.

SAP BW/4 HANA ist ein über 20 Jahre Produkt, welches über die Jahre sehr ausgereift und im Hinblick auf SAP Quellsysteme optimiert worden ist. Neben dem BI Content sind auch die Modellierungs-fähigkeiten auf SAP Strukturen hin optimiert. Daher ist es wenig verwunderlich, dass die Data Warehouse Cloud (noch) nicht den gleichen Funktionsumfang bieten kann. Insb. bei den Modellierungsmöglichkeiten gibt es Einschränkungen (z.B. Compounded Keys, Currency Conversion). Zudem gibt es funktionale Vorteile des BW/4 in den Bereichen Berechtigungssteuerung und Lifecycle Management. Man könnte hier noch einige weitere Details nennen, aber die Aussage bleibt die gleiche: Es fehlen der Data Warehouse Cloud im Vergleich zum BW/4 HANA noch Funktionalitäten.

Im Vergleich mit dem HANA SQL Ansatz muss man zunächst festhalten, dass sich die Ansätze für eine DWH Entwicklung sehr voneinander unterscheiden. Sind bei einem applikationsgetriebenen Ansatz bestimmte Entwicklungs- und Modellierungspfade vorgegeben, erlaubt der native driven Approach eine höhere Offenheit in der Entwicklung. Wie das DWH modelliert wird (z.B. Data Vault) entscheidet der Architekt selbst und muss sich nicht Konventionen eines applikationsgetriebenen Ansatzes unterordnen. Gleichzeitig besteht durch die Integration von Git Repositories und Build Werkzeugen eine hohe Offenheit für DevOps (inkl. CI / CD) orientierte Vorgehensweisen. Dies alles ermöglicht eine hohe Agilität in der Entwicklung. In Bezug auf Berechtigungssteuerung, Lifecycle Management und Monitoring bestehen vergleichbare Anforderung wie bei einem BW/4 orientieren Ansatz. Hinsichtlich dieser genannten Aspekte gibt es noch mehr oder weniger deutliche Einschränkungen, so dass auch im Vergleich zum HANA SQL Ansatz noch einiges zur Enterprise Readiness in großen komplexen Umgebungen fehlt.

Daher kommen wir zu dem Schluss, dass die Data Warehouse Cloud zum heutigen Zeitpunkt noch nicht in der Lage ist, ein komplexes Enterprise Data Warehouse aufzubauen. Gleichzeitig zeigt die SAP-Roadmap, dass sehr viel in diesen Bereich investiert wird. Insofern wird man genau beobachten und für sich selbst um jeweiligen Zeitpunkt beurteilen müssen, wann die Data Warehouse Cloud einen Reifegrad erreicht hat, der einem ausreicht.

Mit den bisherigen Erläuterungen haben wir das Thema Enterprise Readiness als Enterprise Data Warehouse nur kurz behandelt. Für ein Enterprise Data Warehouse sind aus unserer Sicht die nachfolgenden Aspekte relevant. Daher werden wir in einem gesonderten Beitrag das Thema Enterprise Readiness vertiefend behandeln.

Abb. 4: Aufbau eines komplexen Enterprise Data Warehouse | isr.de

Die Einschätzung zum Use Case EDWH bedeutet gleichzeitig nicht, dass die Data Warehouse Cloud generell nicht bereit ist in Unternehmen eingesetzt zu werden. Die Wertung muss immer im Kontext des Use Cases erfolgen. Kunden mit einer eher einfachen Architektur und entsprechenden Use Cases wie auch dem Wunsch nach einer nutzernahen Modellierung werden potenziell bereits heute mit der DWC ihre Anforderungen abbilden können. Die DWC kann zudem aus unserer Sicht sehr gut die Analytics Cloud und vorhandenen DWH Lösungen ergänzen um Self Service Data Preparation Möglichkeiten für Fachbereiche. Chancen können also in hybriden Architekturen liegen, in denen die Data Warehouse Cloud Ihre Stärken einbringen kann.

Welche Chancen bieten hybride Architekturen zusammen mit der Data Warehouse Cloud?

In der voranstehenden Fragestellung sind wir darauf eingegangen, dass die Data Warehouse Cloud aus unserer Sicht noch nicht so weit ist ein komplexes EDWH abzubilden. Jedoch sehen wir auch heute schon Vorteile bei der Kombination der Data Warehouse Cloud mit bestehenden Architekturen.

Data Warehouse Cloud als Self Service Plattform 

Die Data Warehouse Cloud eignet sich sehr gut für die einfache und nutzernahe Datenmodellierung. Durch die Möglichkeit von SQL-Script und Data Flows von Data Intelligence stehen zudem mehrere Wege offen, um Logiken zu implementieren. In dem untenstehenden Beispiel werden in dem EDWH die abgestimmten und harmonisierten Standard-Datenmodelle in einem governed Space bereitgestellt. Häufig treffen wir in Unternehmen nicht nur eine Lösung an, welche DWH Aufgaben übernimmt. Auch diese möglichen verteilten weiteren Lösungen lassen sich in einem governed Space bereitstellen. In der Data Warehouse Cloud können Fachbereiche auf den qualitätsgesicherten Bereich zugreifen um die Datenmodelle beliebig zu erweitern (etwa um externe Daten des Data Marketplace). Der Vorteil dieser Architektur ist, dass die Fachbereiche Flexibilität gewinnen bzw. behalten in einer integrierten Architektur bei der eine gewisse Governance aufrechterhalten werden kann. Perspektivisch können wir uns auch sehr gut vorstellen, dass die Data Warehouse Cloud als virtueller semantischer Layer über sämtliche Systeme hinweg fungiert. Damit würde sie dann eine einheitliche fachliche Sicht auf unterschiedliche Datenquellen ermöglichen und den Frontend Applikationen anbieten.

Abb. 5: Data Warehouse Cloud als Serlf-Service-Plattform | isr.de

SAP BW/4 HANA und Data Warehouse Cloud

Das BW/4 HANA hat Schwächen im Bereich von Self Service Data Preparation. BW Workspaces sind nie eine gute Option gewesen. Wir sehen viele Chancen in einer hybriden Architektur aus BW/4 HANA mit der Data Warehouse Cloud. Technisch gesehen gibt es verschiedene Optionen zur Integration der Lösungen.

Abb. 6: Hybride Szenarien | isr.de

1. Remote Tables / Datenbankverbindung

In dem Szenario wird in dem Data Layer BW/4 HANA angebunden und als Remote Source verwendet. Dadurch kann auf Daten des BW Systems zugegriffen werden. Auf der einen Seite ist das Szenario sehr schnell und einfach umsetzbar. Andererseits hat die Data Warehouse Cloud so keinerlei Wissen zur Semantik des BW/4 HANA Systems. Verfolgt man nur diesen hybriden Ansatz, muss man die Semantik in der DWC manuell neu anlegen. Der Weg ist die einfachste Form der Integration, um schnell Datenmodelle in der DWC verfügbar zu machen damit Fachbereiche Erweiterungen durchführen können.

2. BW/4 HANA Model Transfer

Im Gegensatz zur einfachen DB Verbindung, wird bei der Model Transfer Connection die BW Query verbunden. Die Data Warehouse Cloud liest hierbei neben der notwendigen DB Connection auch die Semantik aus und legt die notwendigen Objekte im Business Layer an. Die Art der Verbindung hat den großen Vorteil, dass die manuelle Modellierung des Business Layers nicht notwendig ist. Andererseits hat man bei der ersten Option mehr Freiheitsgrade in der Modellierung, wenn eine Business Entität abweichend zu BW/4 HANA definiert werden soll in dem bspw. die Daten des BW zu einer Entität erweitert werden sollen um externe Daten.

3. BW Bridge

Die BW Bridge ist eine BW/4 HANA Umgebung in der Data Warehouse Cloud Umgebung geschaffen worden. Dabei stellt die Bridge der DWC in einem „Bridge Space“ die BW Datenmodelle zur Verfügung – es ist also keine native BW Integration in die Modellierungsobjekte der Data Warehouse Cloud. Die BW Bridge bietet aus BW Sicht eine eingeschränkte Funktionalität. Bspw. können nur ODP Datenquellen angebunden werden, es werden nicht alle Providerarten unterstützt und es fehlt der „analytische Layer“ (z.B. Query). Details zu den Möglichkeiten und Grenzen sind in der Note 3117800 beschrieben.

Die BW Bridge ist keine Integration bestehender BW/4 HANA Systeme in die Data Warehouse Cloud. Mit der BW Bridge haben BW Kunden aber die Option Ihre BW Systeme in die Data Warehouse Cloud Umgebung zu überführen bzw. zu migrieren. Theoretisch ist damit eine Migration von bestehenden Systemen möglich. Jedoch ist der Funktionsumfang der Bridge aus BW Sicht sehr eingeschränkt, so dass viele Dinge manuell in dem nativen „Core“ Bereich der Data Warehouse Cloud nachgebaut werden müssten. Perspektivisch wird die Bridge die gleichen zwei Integrationsfunktionen (Remote Tables + Model Transfer) bieten wie zuvor beschrieben worden ist.

Aus Sicht der Data Warehouse Cloud öffnet die BW Bridge dagegen einige Perspektiven. Über den Umweg der Bridge können ODP fähige SAP Quellsysteme an die Data Warehouse Cloud angebunden werden. Die Bridge kann hier als eine Art Ingestion Layer fungieren. Gleichzeitig ist der BW/4 HANA Content verfügbar, so dass die Bridge relativ schnell aufgesetzt und mit Daten befüllt sein sollte. Die InfoObjekte des Contents wirken zudem als Beschleuniger für den Aufbau von SAP basierten Datenmodellen in der Data Warehouse Cloud.

Abb. 7: SAP BW Bridge | isr.de

SAP HANA SQL DWH, BTP und Data Warehouse Cloud

HANA SQL DWH, in der BTP oder auch on premise, haben eine sehr hohe Integrationsmöglichkeit mit der DWC, was in der Natur der Sache liegt, da Data Warehouse Cloud letztlich auf HANA Cloud basiert. Grundsätzlich gibt es zwei Möglichkeiten der Integration, über das Open SQL Schema oder über HDI Container. Die Integration ist dabei leicht in beide Richtungen möglich.

Besonders interessant ist dabei der Austausch über HDI Container. Damit lassen sich leicht Strukturen und Inhalte in die DWC integrieren, die auf der HANA Cloud mit dem Business Application Studio oder auf der HANA on premise mit der WebIDE entwickelt wurden. Das funktioniert auch in die andere Richtung, dass darüber leicht von der DWC in die HANA Cloud oder HANA on premise deployed werden kann.

Abb. 8: Business Technology Platform | isr.de

Somit kann leicht ein Szenario aufgebaut werden, in dem z.B. das Enterprise Data Warehouse in der BTP (HANA Cloud native) gebaut wird, wo eine vollständige Enterprise Readiness bereits gegeben ist.   Der LoB orientierte Teil mit seinen Stärken im Self Serivce dann in der DWC.   

Weitergehende Informationen findet man hier:

SAP BTP Showcase – Access the SAP HANA Cloud database underneath SAP Data Warehouse Cloud | SAP Blogs

SAP Data Warehouse Cloud (DWC) integrated with SAP SQL data warehousing – accessing DWC consumable models as Source | SAP Blogs

Was sollten Firmen machen, die vor einer DWH Modernisierung stehen?

Was machen Kunden, die Ihr Data Warehouse modernisieren möchten? Ein Weg wäre, sich nach Alternativen im nonSAP Bereich umzuschauen. Dies ist auch etwas was wir in Kundengesprächen merken. Aber muss dies sein? Kann ich mein Enterprise Data Warehouse aufbauen mit SAP?

Wir versuchen eine Einschätzung zu geben aus Sicht von drei Ausgangssituationen:

SAP BW Kunden, die überlegen Ihr Data Warehouse durch Einführung von SAP BW/4 HANA zu modernisieren stehen vor der Frage, ob dies noch zukunftsfähig ist(?). Ja, die Einführung von BW/4 HANA ist zukunftsfähig und die Investition keine Sackgasse. Wir kommen zu dieser Einschätzung aufgrund folgender Gründe:

 

  1. BW/4 HANA ist ein sehr ausgereiftes Data Warehouse Produkt und wird sehr erfolgreich eingesetzt. Es besteht die Sicherheit, dass das Produkt sehr gut geeignet ist, um ein Enterprise Data Warehouse aufzubauen. Es wird wenig „Functions & Features“ geben, welche dem Produkt noch fehlen.
  2. Gleichzeitig gibt es eine Roadmap für BW/4 HANA und Zusage von SAP, dass es BW/4 HANA bis mind. 2040 weiterhin geben wird. Dies sind 18(!) Jahre und damit eine (sehr) sehr langfristige Bestätigung der Investitionssicherheit.
  3. Mit der BW Bridge hat SAP im Jahr 2021 eine (Public) Cloud Perspektive für BW Kunden geschaffen. Die Bridge ist eine (abgespeckte) BW/4 HANA Entwicklungsumgebung, welche in der Data Warehouse Cloud Umgebung läuft. Sie eröffnet Kunden die Möglichkeit zumindest Teile Ihrer BW Architekturen in die Data Warehouse Cloud zu migrieren. Was die BW Bridge konkret ist und welche Möglichkeiten sie bietet werden wir in einem separaten Beitrag.

 

Vor diesem Hintergrund sollten BW-Kunden den Markt und die Data Warehouse Cloud Weiterentwicklung sehr gut beobachten, sich aber auch nicht verunsichern lassen.

Für Unternehmen, die ihre DWH Modernisierung mit SAP HANA SQL Data Warehouse stellt sich ebenfalls die Frage nach der Zukunftsfähigkeit. Die verwendete Technologie und Methodik ist absolut kompatibel mit HANA Cloud. Somit ist ein HANA SQL Data Warehouse ist per se schon cloud ready. Kunden können sich aussuchen, ob sie Ihr natives Data Warehouse on Premise, in der private Cloud oder perspektivisch in der HANA Cloud deployen möchten. Da DWC auf HANA Cloud basiert, lässt sich der HANA SQL Ansatz sehr gut mit der Data Warehouse Cloud integrieren, um bspw. ein HANA natives EDW um mehr Self Service Möglichkeiten zu erweitern. Auch bezgl. der Investitionssicherheit ist der HANA SQL Ansatz als sicher zu betrachten, das er anders als das BW/4 kein Produkt ist, sondern einen Auswahl bestimmter Werkzeuge und dazu passender Methoden.

 

  • Die Werkzeuge sind Werkzeuge der SAP, wie sie auch im SAP HANA Application DevDeveloment verwendet werden. Sie unterliegen somit der jeweiligen Produktstratigie der SAP
  • Die dazu passenden Methoden orientieren sich streng an Standards der allgemeinen DWH Entwicklung, so dass der HANA SQL DWH Ansatz sich nur wenig unterscheid vom Aufbau anderer SQL basierter DWH’s wie z.B. in einer Microsoft Umgebung.

 

Insgesamt ist also HANA SQL DWH ebenfalls als absolut investitionssicher zu betrachten, somit SAP strategiekonform und sehr zukunftsfähig.

HANA Cloud native EDWH stellt für Unternehmen eine Möglichkeit dar, die bereits heute in der Cloud ein EDWH aufbauen möchten, die aber nicht in einer nonSAP Umgebung tun möchten. Wie oben schon erwähnt, kann kam den HANA SQL DWH Ansatz ebenso in der Cloud anwenden, es ist bereits cloud ready. Diese Variante wird von der SAP nicht offiziell proklamiert, sie existiert und funktioniert aber, und ist als ebenso investitionssicher zu betrachten wie der HANA SQL Ansatz, der ja weitestgehend. Dieser Ansatz ist der Entwicklung von EDWH’s in einer AWS-, Microsoft Azure- oder Snowflake Umgebung sehr ähnlich und stellt damit eine alternative dazu dar, wenn man Cloud basiert in einer SAP Umgebung bleiben möchte.

Firmen, welche bisher ein nonSAP Data Warehouse hatten, haben sich in der Vergangenheit vielleicht bewusst gegen ein SAP BW entschieden. Wir haben in diesen Fällen häufig beobachtet, dass ein offenerer DWH Ansatz gewünscht wird, als ihn der applikationsgetriebene BW Ansatz ermöglicht. Wir empfehlen Kunden, welche sich bewusst gegen einen BW basierten Ansatz entschieden haben, sich bei Ihren Überlegungen ebenfalls mit dem HANA SQL Ansatz oder HANA Cloud native Ansatz auseinander zu setzen. Die native DWH Entwicklung ist vergleichbar mit nonSAP DWH Entwicklungsansätzen. Mit der HANA Cloud hat SAP eine sehr skalierbare und performante Plattform bereitgestellt, welche aus unserer Sicht in direkter Konkurrenz zu Snowflake & Co steht. Haben Firmen dagegen keine „Vorbehalte“ gegen einen applikationsgetriebenen „all-in-one“ Ansatz oder wünschen ihn, empfehlen wir in die Bewertung ebenfalls BW/4 HANA aufzunehmen.

Fazit

SAP BW/4 HANA und HANA SQL sind tot, lange lebe BW/4 HANA, HANA SQL und Data Warehouse Cloud!

So oder so ähnlich müsste das Fazit unseres Beitrags kurz zusammengefasst lauten. Klar ist, dass die Data Warehouse Cloud das primäre strategische DWH Produkt von SAP ist. Hier darf man sich keinen Illusionen machen. Zentrales Element der Strategie ist die HANA Cloud. Somit gehört auch der HANA SQL DWH Ansatz zum strategischen Portfolio.

Ist damit BW/4 HANA am Ende? Nein (noch) nicht. Der Lebenszyklus von BW/4 HANA endet frühestens 2040. Mit der BW Bridge gibt es zudem eine Cloud Perspektive für Teile von BW/4 HANA Entwicklungen. Gleichzeitig werden keine großen Investitionen mehr in das SAP BW fließen.

Ausblick

Dieser Blogbeitrag ist Teil einer Serie, welche sich mit aktuellen Fragestellungen zur geänderten DWH Strategie von SAP beschäftigt (z.B. Ist die Data Warehouse Cloud als Enterprise Data Warehouse enterprise ready? Was ist die BW Bridge und welche Migrationsoptionen gibt es?).

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Christopher Kampmann
Senior Manager
SAP Information Management

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Über ISR

Die ISR Information Products AG ist Ihr Experte für Analytics, Prozess-Digitalisierung und Application Management. Mit Blick auf die Bedürfnisse namhafter Kunden konzipieren, modernisieren, implementieren und betreuen unsere ca. 200 Mitarbeiter an sechs Standorten IT-Architekturen, Software-Lösungen und IT-Infrastrukturen. Das Ziel: Ihnen die wirtschaftliche Nutzung von Daten zu ermöglichen.

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