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Seit der einführung von SAP HANA scheinen für manchen IT-Entscheider die Tage von SAP BW als ein von SAP ERP unabhängiges Data Warehouse gezählt. Die Idee, auf SAP ERP on HANA zu migrieren und darauf dann direkt Berichte mit den Werkzeugen der BusinessObjects Sui-te zu setzen, erscheint jedoch oftmals zu kurz gedacht: Betriebswirtschaft-liche Systeme (ERP) haben typischer-weise nur relativ kurze Datenhistori-en, während man im Reporting gerne mal über Jahre zurückblickt. Auch Daten aus anderen Systemen kön-nen sehr wichtig für die Bewertung von Prozessen und Ergebnissen sein. Weder die ERP-Systeme selbst noch SAP HANA verfügen jedoch über um-fassende Werkzeuge zur Integration externer Datenquellen. Diese klassi-schen funktionalen Stärken von SAP BW werden also weiter benötigt. Glei-ches gilt für die im SAP BW enthalte-ne Analytik Engine, die für interaktive Analysen hilfreich ist und für die in der BusinessObjects Toolsuite ein ei-genes Werkzeug fehlt.

Folgerichtig arbeitet SAP zielstrebig darauf hin, das Beste aus allen neu-en und alten analytischen Tools zu-sammenzuführen und die einzelnen Werkzeuge durch geeignete Schnitt-stellen so zu öffnen, dass sie sich zu integrierten Anwendungen verbin-den lassen. Dies bietet viele Potenzi-ale, hat aber auch Konsequenzen für Architekturen und die Organisation innerhalb der IT.

SAP HANA bereichert SAP BW funktionalDer Aufbau und der Betrieb von klas-sischen Data Warehouses und Ana-lysesystemen wie SAP BW verschlin-gen viele Millionen. Die Ursachen für die hohen Kosten liegen zum Teil an Maßnahmen zur Gewährleistung ak-zeptabler Antwortzeiten für Berichte. Ein wichtiger Kostentreiber liegt aber auch darin, dass bei der Replikation von Daten in ein Data Warehouse die Konsistenz und Vollständigkeit sichergestellt sein muss. Das erfor-

die trennung von operativen Prozessen und reporting möchte manch ein unternehmen aufheben. Konzepte dafür liefert die hybride modellierung mit den mitteln von SAP Business Warehouse (BW) und SAP HANA.

SAP hAnA

daten in SAP Bw und SAP hAnA lassen sich künftig gemeinsam modellieren

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dert erhebliche Qualitätsmaßnah-men. Die Architekturen, welche die Konsistenz und Performance von Business-Intelligence(BI)-Systemen gewährleisten, machen diese auch schwerfällig für die Reaktion auf neue Anforderungen. Diese können oft erst nach Monaten umgesetzt werden. Oft schleichen sich trotz aller Qualitäts-maßnahmen Fehler bei der Übertra-gung und komplexen Aufbereitung der Daten ein, welche die Nützlich-keit von Daten und Berichten beein-trächtigen. Auch wird oft vergessen, dass sich Ereignisse von heute erst morgen oder gar erst im Folgemo-nat in Berichten widerspiegeln. Viele Anwender haben sich an diese Ein-schränkung klassischer BI-Systeme bereits so gewöhnt, dass sie ihnen nicht mehr bewusst ist. Gleichwohl schränkt sie den Nutzen von isolier-ten BI-Lösungen massiv ein.

Längst hat sich auf den Manage-mentebenen und in den IT-Abtei-lungen herumgesprochen, dass die Notwendigkeit der Trennung von transaktionaler und Berichtswelt nicht mehr in allen Fällen besteht. Hauptimpulsgeber diesbezüglich war und ist in vielen Unternehmen der Anbieter SAP, der seine In-Me-mory-Technologie SAP HANA weiter-entwickelt und in seine Kundenbasis ausrollt. Am Beispiel von SAP BW und SAP HANA lässt sich aufzeigen, wie SAP sich das Zusammenwachsen von operativen und analytischen Syste-men vorstellt.

Die Produktbezeichnung SAP BW on HANA suggeriert, dass die SAP-Architektur das Data Warehouse auf die SAP-HANA-Plattform aufsetzt, also primär SAP BW von SAP-HANA-Funktionalität Gebrauch macht. In Wirklichkeit ist die Integration beider Komponenten deutlich komplexer. Es wurde nämlich nicht einfach eine Datenbank gegen eine schnellere ausgetauscht. Vielmehr ergeben sich neue und vielfältige Gestaltungsmög-lichkeiten und insbesondere auch das Potenzial zur Nutzung von SAP-BW-Funktionalität in enger Vernetzung

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die trennung von operativen Prozessen und reporting möchte manch ein unternehmen aufheben. Konzepte dafür liefert die hybride modellierung mit den mitteln von SAP Business Warehouse (BW) und SAP HANA.

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daten in SAP Bw und SAP hAnA lassen sich künftig gemeinsam modellieren

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mit operativen Prozessen und Anwen-dungen. Analysen in Echtzeit, basie-rend auf den aktuell durchlaufenden Daten der Prozesse, dürften künftig wieder State of the Art werden.

Die In-Memory-Technologie beschleunigt das reportingBetrachten wir den wechselseitigen Nutzen von SAP HANA und SAP BW etwas genauer. SAP BW profitiert un-mittelbar von der Performance der In-Memory-Technologie. Die Ant-wortzeiten im Reporting verkürzen sich spürbar. Gleiches gilt für die Laufzeit von Beladungsprozessen, so dass Daten nach deren Übertragung ins Data Warehouse früher für Aus-wertungen zur Verfügung stehen. Dieser Performance-Gewinn ermög-licht die Verschlankung der Archi-tektur und der Objekttypen von SAP BW. InfoCubes und Data Store Ob-jects können für SAP HANA optimiert und dabei von überflüssigem Ballast bereinigt werden. Redundanzen in Form von Aggregaten und anderen

vorberechneten Ergebnissen lassen sich vermeiden, da die Berechnung zur Laufzeit immer noch schnell genug ist. Ganze Schichten in Data-Warehouse-Architekturen können dabei wegfallen. Zwangsläufig redu-ziert dies auch die Aufwände für Er-weiterungen und Neuentwicklungen im Analysebereich. Auch der Betrieb vereinfacht sich, da weniger Redun-danz auch weniger Daten, weniger Prozesse im Monitoring und weniger Qualitätssicherungsbedarf bedeutet. Damit bestehende SAP-BW-Anwen-dungen von den neuen Möglichkeiten profitieren, sind allerdings Rück- und Umbauarbeiten erforderlich.

All diese Erkenntnisse haben sich in der Gemeinde der SAP-Anwender und -Berater längst herumgespro-chen. Neu ist vielen oberflächlichen Betrachtern allerdings immer noch, dass SAP HANA außer Performance eine Vielzahl an funktionalen Erwei-terungsmöglichkeiten für Analysen bietet. Die Plattform beinhaltet mit der Predictive Analytics Library auch

eine große Anzahl an Algorithmen aus dem Bereich Data Mining, mit denen sich große Datenmengen anders als im klassischen Reporting auch abseits der vorgedachten Wege analysieren lassen. Die buchstäbliche Steckna-del im Heuhaufen lässt sich inmitten der heute üblichen Datenvolumina nur so finden. Auch Texte lassen sich mit Hilfe von Text Mining auswerten. Daneben bietet SAP HANA vielfälti-ge Planungsfunktionen und andere performant gekapselte Business-Lo-giken sowie Analysefunktionen, um beispielsweise in geographischen Daten Abstände auf einfache Weise zu ermitteln und darzustellen. Dank dieser Features lassen sich mit SAP BW on HANA weit mächtigere An-wendungen bauen, als dies mit SAP BW auf herkömmlichen relationalen Datenbanken möglich ist.

data warehouses können auch virtuell aufgebaut werdenDie genannten Vorteile und Funktio-nen in SAP BW on HANA können trotz

Die In-Memory-Datenbank SAP hAnA optimiert Analyseanwendungen für SAP Bw. Quelle: mayato

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ihrer beträchtlichen Tragweite immer noch als evolutionäre Weiterentwick-lung gelten. Nach wie vor basieren sie auf dem Ansatz, operative und analy-tische Prozesse und Systeme getrennt zu betreiben. Als Paradigmenwechsel hingegen ist einzustufen, was durch die hybride Modellierung, also die wechselseitige Nutzung von Funktio-nalitäten in SAP HANA und SAP BW, möglich wird. Re-porting und Analyse werden dabei näher an die transak-tionalen Systeme herange-führt und teilweise direkt in die ERP-Prozesse integriert.

Für eine derart enge Ver-zahnung hat SAP zahlreiche technische Optionen zur wechselseitigen Nutzung von Funktionalität in SAP BW und SAP HANA geschaf-fen. So besteht seit Version 7.4 von SAP BW on HANA die Möglichkeit, Datenzugriffe aus SAP BW heraus zu vir-tualisieren. Konkret lassen sich SAP-BW-Datenmodelle definieren, die auf externen Datenquellen beruhen und deren Daten zur Laufzeit gelesen werden. Unterstützt werden dabei auch Tabel-len und Views in SAP HANA. Besonders spannend ist ein solches Vorgehen, wenn es SAP-HANA-Objekte um-fasst, die aus SAP ERP oder anderen SAP-Modulen mit einer SAP-HANA-Datenbank stammen. Mit Hilfe der Mo-dellierungsvariante Open ODS Views lassen sich in SAP BW Queries definieren und die Anwendungsdaten zur Laufzeit von Analysen in Echtzeit einlesen. Eine vorherige Übertragung und Ablage der Daten in SAP BW ist nicht erforderlich. Nicht einmal das Datenbanksche-ma, aus dem gelesen wird, muss von SAP BW verwaltet werden. Zusätzlich wird die

Integration von Anwendungsdaten dadurch erleichtert, dass die Model-lierung, anders als dies bisher in SAP BW üblich war, auch auf schlichten Datenbank-Metadaten beruhen kann, das heißt auf bloßen Feldinformatio-nen. Nur wer die reichhaltige SAP-BW-Funktionalität für Stammdaten, Hierarchien und Texte nutzen oder

externe Daten in SAP BW integrieren will, muss weiter die sogenannten In-foObjects – erweiterte Metadatenob-jekte in SAP BW – zuordnen.

In Zeiten von Big Data dürfte es von großer Bedeutung sein, dass der sogenannte Smart Data Access einen Durchgriff von SAP HANA auf exter-ne Datenquellen ermöglicht. Promi-

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nentestes Beispiel hierfür ist Hadoop als Plattform für hochvolumige und nicht vollständig strukturierte Daten. Mit Hilfe von Open ODS Views und Smart Data Access lassen sich Tabel-len anbinden, die auf Hadoop-Daten basieren. So gelangen beispielsweise Textinformationen aus sozialen Netz-werken oder Sensordaten aus der Produktion ins SAP-BW-Reporting. Die Performance dieser Zugriffe hängt stark von der Leistungsfähig-keit der jeweiligen Quellsysteme ab. Aktuell leidet auch Smart Data Access selbst noch an einigen Kinderkrank-heiten hinsichtlich der Geschwindig-keit. Echtzeitzugriffe auf Hadoop sind daher noch nicht zu empfehlen. Open ODS Views lassen sich jedoch durch die spätere Definition einer vollwer-tigen, auf diese zugreifende SAP-BW-DataSource auch zur asynchronen, physischen Replikation von Daten nutzen.

Neben dem Einsatz von Open ODS Views zur Virtualisierung des Data Warehouse und zur Integration von Anwendungen bietet diese Neuerung einen interessanten Nebennutzen: Bei der Anbindung neuer Datenquel-len sind schnelle Datenanalysen zum Aufbau eines detaillierten Verständnis dieser Daten möglich. Oft sind solche Analysen unverzichtbar, da niemand die Daten so detailliert kennt, dass er vorab zuverlässige und belastbare Anforderungen an Datenmodelle und Transformationen stellen kann. Sind die Daten zunächst über virtuelle Zu-griffe analysiert sowie Anforderungen verifiziert und vervollständigt, kön-nen sie physisch übertragen werden.

SAP-HANA-Views kapseln AbfragenSAP BW kann nicht nur auf SAP-HANA-Objekte und auf externe Datenquellen zugreifen. Das Data

Warehouse fungiert auch als Zugriffs-quelle und funktionale Bereicherung für SAP-HANA-Anwendungen. Zu die-sem Zweck stehen seit der Version 7.4 von SAP BW on HANA diverse Optio-nen zur Verfügung, um im SAP HANA Studio auf InfoProvider und Queries in SAP BW zuzugreifen und diese in SAP-HANA-Views zu kapseln. Anwen-dungen, die diese SAP-HANA-Views nutzen, können also auf physisch in SAP-BW-InfoProvidern gespeicher-te oder zur Laufzeit gelesene Daten zugreifen. Zusätzlich kann man sich beim Zugriff über CompositeProvider auch die Funktionalität zur Integrati-on mehrerer InfoProvider per Join oder Union zunutze machen. Greift man auf SAP-BW-Queries zu, steht in SAP HANA außerdem auch die Funktionalität der Analytical Engine (vormals: OLAP-Server/Online Ana-lytical Processing) von SAP BW zur Verfügung.

Operatives Reporting, Planungsapplikationen und integrierte Echtzeit-Analysen profitieren besonders von der hybriden modellierung mit den mitteln von SAP Bw und SAP hAnA. Quelle: mayato

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Viele dieser Funktionen und Ob-jekttypen erfordern jedoch die Mo-dellierung von Objekten in SAP HANA und SAP BW in einer Eclipse-basier-ten Umgebung. Die neuen Modeling Tools für SAP BW und das SAP HANA Studio wachsen zusammen zu einer Entwicklungsoberfläche für analyti-sche Anwendungen in SAP. Für man-chen gestandenen Modellierer für SAP BW dürfte diese Umstellung weg vom klassischen SAP GUI eine Her-ausforderung darstellen. Die Instal-lation der Werkzeuge weist schließ-lich manchen Fallstrick auf, zudem ändern sich dieses Umfeld und seine Dokumentation ständig.

Hinsichtlich der Verwendung von SAP-BW-Objekten innerhalb von SAP-HANA-Views gibt es bislang eine Reihe von Einschränkungen. So wer-den nicht alle Aggregationstypen von SAP BW unterstützt. Weitere Limita-tionen bestehen hinsichtlich Klam-merung, Bestandskennzahlen, Da-tums- und Alpha-Konvertierungen, SAP-BW-Hierarchien und reinen An-zeigeattributen. Die Behebung dieser Einschränkungen durch SAP dürfte jedoch nur eine Frage der Zeit sein.

werkzeuge von drittanbietern analysieren SAP-HANA-DatenInteressanterweise ergeben sich durch die SAP-HANA-Views auf SAP-BW-Objekte auch Möglichkeiten, mit Hilfe von Nicht-SAP-Tools auf SAP BW zuzugreifen. Bisher gab es offiziell nur den Zugriff auf SAP-BW-Queries mittels Ole DB for OLAP, also das Absetzen von sogenannten MDX-Statements (Multi Dimensional Expressions), einer Syntax für Re-portingabfragen. Performance- und Funktionseinschränkungen dieser Schnittstelle führten in vielen Fällen dazu, dass Daten aus SAP BW vor der Analyse in eine separate Ablage re-pliziert wurden. Da der Zugriff auf SAP HANA für jedes SQL-fähige Werk-zeug performant möglich ist, können diese Umwege zukünftig entfallen. Dies könnte sich beispielsweise im Anwendungsbereich Self-Service BI

als sehr hilfreich erweisen. In diesem Anwendungsbereich kann SAP – trotz großer Anstrengungen rund um das Werkzeug SAP Lumira – den etablier-ten Werkzeugen wie Tableau noch nicht das Wasser reichen. SAP-Kun-den mit sehr weitgehenden Anfor-derungen an Self-Service BI könnten Tableau oder andere mächtige Fach-bereichstools für die Analyse von Da-ten aus SAP BW on HANA nutzen.

Der Nutzen all dieser neuen Archi-tekturoptionen liegt auf der Hand: Aufwände für die Replikation und Auf-bereitung von Daten entfallen ebenso

wie das lange Warten auf die Bereit-stellung von Berichten beziehungswei-se die Umsetzung neuer Anforderun-gen. Weiterhin nimmt das Risiko von Fehlern in der Datenprozessierung ab. Da die allermeisten Berichte und Ana-lysen nach wie vor ein Mindestmaß an fachlicher Verarbeitung und Berech-nung erfordern, können in geringem Umfang zwar immer noch Fehler auftreten. Fachliche Logik wird auch auf In-Memory-Architekturen weiter benötigt. Sie kommt dabei allerdings meist nur in virtualisierter Form zum Einsatz. Die Ergebnisse der Verarbei-tung müssen nicht wie bisher aus Per-

formancegründen vorberechnet und abgespeichert werden. Stattdessen erfolgt die fachlich notwendige Auf-bereitung von Daten zum Zeitpunkt des Berichtsaufrufs beziehungsweise in dem Moment, in dem sie von Ana-lysten benötigt werden.

Hybrid-Modellierung stärkt Reporting, Planung und AnalyseVon der hybriden Modellierung mit den Mitteln von SAP BW und SAP HANA werden vor allem drei Anwen-dungsgebiete profitieren: Operatives Reporting, Planungsapplikationen und integrierte Echtzeitanalysen. Als Quick Win kann hierbei das Operati-ve Reporting gelten. Hierbei handelt es sich um einfache, historisch oft listenartige, zunehmend aber auch grafische Übersichten über einzelne laufende Prozesse und Entitäten. Zu-künftige SAP-Architekturen erlauben grundsätzlich den kostengünstigen Bau von auch optisch ansprechen-den Berichten und Dashboards, die beim Ausführen den aktuellen Da-tenbestand des ERP-Systems bis hin zur Transaktion der letzten Sekunde beinhalten.

Wie bereits beschrieben, sind die grundlegenden Konzepte und Bausteine für solche Architekturen vorhanden. Auch Standards für die Entwicklung operativer Berichtsan-wendungen sind schon recht weit entwickelt. Viele Unternehmen be-dienen sich aber dieser Konzepte nicht und gehen bei der Umsetzung für Operatives Reporting noch man-chen Irrweg. Der Hauptgrund ist, dass sie Werkzeuge und Methoden einset-zen, die sich zwar im Prozessumfeld bewährt haben mögen, im Analyse-kontext aber Fehler, unnötige Auf-wände und Unzufriedenheit erzeu-gen. Eine simple Ursache für solche Fehlstarts besteht darin, dass über die vergangenen Jahrzehnte in vielen Or-ganisationen die Verantwortlichkei-ten – und damit auch das Know-how – für BI von denen für die operativen Systeme getrennt wurden. Wenn nun auf operativen Systemen analytische

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Anwendungen entwickelt werden, greifen viele Unternehmen nicht auf die vorhandenen Konzepte und Erfah-rungen in den BI-Abteilungen zurück. Strategisch denkende CIOs tun daher gut daran, ihre gegebenenfalls über-kommenen Organisationsstruktu-ren zu überdenken und das im Haus vorhandene BI-Know-how ebenfalls wieder näher an die ERP-Systeme he-ranzuführen.

Auch der zweite Profiteur und Trei-ber der Verschmelzung von analyti-scher und transaktionaler Welt, näm-lich die Planungsanwendungen, sind traditionell eng mit Reporting verbun-den. Beide Disziplinen haben viele ähnliche Anforderungen. Planungs- und Reporting-Tools nutzen daher im SAP-Technologiestack gemeinsame Komponenten und Konzepte. Planung erfolgt meist mit einem Blick auf his-torische Ist-Daten. Plandaten müssen im Normalfall auch wieder ins Re-porting laufen, um dort Plan-Ist-Ver-gleiche zu ermöglichen. Trotz dieser technischen und fachlichen Nähe von Planung zu analytischen Anwendun-gen haben viele Planungsszenarien auch eine stark operative Seite. Sie sind eng mit operativen Prozessen liiert und oft sogar für deren Funkti-onieren unverzichtbar. So erfordern beispielsweise Produktion und Lo-gistik eine detaillierte und integrier-te Planung von Lagerbeständen und Kapazitätsbedarfen. Produktions-,

Einkauf- und Lieferprozesse werden mit Hilfe operativer Planungsappli-kationen gesteuert. Auch für ein ef-fektives Management der Liquidität eines Unternehmens sind Planzahlen essentiell.

Echtzeit-Analysen dürften künftig Prozessketten steuernViele Planungsanwendungen sind so eng mit ERP-Prozessen und der darin verbauten Logik verknüpft, dass sie aus deren Kontext nicht isoliert wer-den konnten. Dies gilt beispielsweise im Bereich der Produktionsplanung. Effiziente Funktionalität moderner Planungswerkzeuge kommt daher in solchen Szenarien nur wenig zum Einsatz. Stattdessen dominiert Spe-zialprogrammierung. Auch hier sind jedoch in den nächsten Jahren Ände-rungen zu erwarten: Moderne In-Me-mory- und BI-Technologien wie SAP HANA erlauben operativen Planungs-anwendungen neue Möglichkeiten der Beschleunigung. Planungsprozes-se, die heute noch Stunden oder gar Tage laufen, dauern dann nur noch Minuten oder Sekunden. Oft ergeben sich hierdurch Potentiale, Prozesse völlig neu zu konzipieren und damit die Basis für neue Geschäftsmodelle zu schaffen.

Der dritte Treiber für das Coming Home von Analysen in die ERP-Da-tenwelt entwickelt sich erst langsam. Unter dem Banner Predictive Ana-

lytics entstanden in den vergangenen Jahrzehnten zahlreiche Softwaretools, die über die Betrachtung von Berich-ten hinaus auch das Erkennen kom-plexer Zusammenhänge und die Pro-gnose von Ereignissen auf der Basis von Wahrscheinlichkeiten ermög-lichen. Diese Werkzeuge kommen meist noch offline zum Einsatz, also außerhalb des unmittelbaren Prozess-kontexts auf einem Data Warehouse oder einem anderen redundanten Datenbestand. Zunehmend entstehen jedoch Ideen, wie sich Prozesse mit intelligenten Analysen unmittelbar steuern und optimieren lassen.

Bis die operative und analytische Welt vollständig zusammengewach-sen sind, müssen die Vordenker dieser Entwicklung allerdings noch viele Probleme lösen und neue Kon-zepte entwerfen. Die schon erwähnte Virtualisierung von ETL-Prozessen (Extraktion, Transformation, Laden) und die notwendigen organisatori-schen Anpassungen sind nur zwei der Herausforderungen. Auch für den Umgang mit historischen Daten und für ein Information Lifecycle Ma-nagement sind neue Ansätze nötig. Konzepte aus dem klassischen Data-Warehouse-Umfeld können hier hel-fen, sie werden jedoch auf die Beson-derheiten operativer Anwendungen angepasst werden müssen. jf

die Autoren

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s: M

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Marcus Dill (links) ist Geschäftsführer des Analysten- und Beraterhauses Mayato. Max Fabrizius (Mitte) ist dort Business Intelligence Berater mit den Schwerpunkten Data Warehousing, Sensordaten-

analyse und Industry Analytics. Dennis Vorschütz fungiert als Beratungsleiter SAP.