SAP BW/4HANA & S/4HANA – Die Zahlen

Vielleicht ist es etwas zu früh, ist doch morgen Special Capital Markets Day bei SAP und irgendwelche Zahlen werden bestimmt kommuniziert. Ich habe mal etwas recherchiert. Als Berater im Markt hat man ja eher den Eindruck, dass der Weg auf HANA, im Speziellen auf BW/4HANA bis Ende 2024 und auf S/4HANA bis Ende 2025 eher schleppend läuft.

Bereits 2015 habe ich mich für SAP BW diese Zahlen schonmal genauer angeschaut. Schauen wir mal, wie sich die Zahlen seit damals entwickelt haben:

BW Adoption

Nun, in 4 Jahren sind also 2.000 neue Kunden hinzugekommen. 2.500 Kunden sind auf HANA migriert oder auch direkt dort eingestiegen. 1.800 Kunden sind bereits auf BW/4HANA. Leider habe ich hier keine genauen Infos, ob es sich hier nur um Lizenzen handelt, was ich vermute, oder der Kunde tatsächlich schon dort ist.

Berücksichtigt man das Wachstum, dann sind immerhin noch 10.200 Kunden NICHT auf HANA unterwegs… aber immerhin fast kein Kunde mehr auf dem bereits ausgelaufenen Release 7.0.

Berücksichtigt man die Geschwindigkeit der letzten 4 Jahre (Ø 575 Kunden/Jahr) und geht davon aus, dass neue Kunden immer mit BW on HANA bzw. BW/4HANA starten, dann wären alle Kunden bis 2037 immerhin mal auf HANA. Dumm nur, dass bis dahin alle auch schon auf BW/4HANA oder wie auch immer das dann 2037 heißt, sein müssten. Bis 2024 wären immerhin bei der Geschwindigkeit 7325 Kunden noch on Any DB…

Nun gut, wie schauts den bei dem großen Bruder S/4HANA aus. Man hört ja immer, dass die „Adaption“ hier super an Fahrt aufnimmt. Die SAP hat zuletzt dieses relativ konstante Wachstum kommuniziert:

LineChart
Quelle: SAP Corporate Fact Sheet, 21.10.2019

Nun, tatsächlich ist die SAP hier etwas transparenter. Ich konnte entsprechend 4x Zahlen über ein gutes Jahr verteilt finden:

S4 Adoption

Dabei zeigt SAP, dass bei weitem nicht jeder der 12.000 lizenzierten Kunden bereits auch S/4HANA im Einsatz hat. Im Juli waren dies gerade mal 3.200. Also nicht mal 10%.

Die Grundgesamtheit aller SAP ERP (ECC) Kunden kann ich nur abschätzen. Es kursieren Zahlen zwischen 35.000 und 40.000 Kunden. Ich habe mich an der Einschätzung von Marktkenner Dan Howlett mit 35.000 orientiert und heruntergerechnet. Also eher konservativ.

Mit einem Jahr zu rechnen ist natürlich überschaubar genau. Immerhin scheint es SAP zu schaffen, fast 2.700 Kunden pro Jahr S/4HANA zu verkaufen. Für die restlichen Kunden würde man dann noch 9 Jahre (bis 2028) nur für die Lizenzen benötigen. Nun, vielleicht zieht das Lizenzgeschäft hier tatsächlich an. Immerhin hat man im letzten Quartal rund 1.500 Lizenzen verkauf. Davon ca. 900 an bestehende Kunden.

Auch scheinen die Projekte an Fahrt aufgenommen zu haben. (+1.700 in 3 Monaten). Bis 2025 sind noch 6 Jahre Zeit. Für die restlichen 31.000+ Kunden wohl kein Problem, oder?

Es bleibt spannend. SAP Berater müsste man die nächsten Jahre sein 😉

Quellen für die Zahlen sind wie folgt:

Die 2018-Zahlen habe ich aus einer älteren Präsentation, welche ich online leider nicht mehr finden konnte.

 

Forrester – Translytical Data Platforms (2017 vs. 2019)

Nach 2017 hat Forrester nun erneut eine Forrester Wave für Translytical Data Platforms veröffentlicht. Gerrit Kazmaier, seines Zeichens Executive Vice President SAP Analytics & Database and Data Management hat darauf reagiert, gilt doch HANA bei der SAP als Vorreiter, welcher genau für so etwas geschaffen ist:

https://news.sap.com/2019/10/sap-hana-translytical-database-revolution/

Nun steht in 2019 die SAP aber leider nicht mehr unangefochten vorne. Oracle, der Allzeit-Konkurrent, hat in 2019 einen Hauch die Nase vorne. In 2017 war Oracle auch schon als sehr stark positioniert. Jedoch konnte man in Summe der SAP noch einen leichten Vorsprung zugestehen.

Forrester beschreibt eine „Translytical Data Platform“ in etwa wie folgt:

Translytical Data Platforms unterstützen verschiedene Anwendungsfälle, einschließlich Real-time Insights, Machine Learning, Streaming Analytics und extreme transaktionale Verarbeitung von Daten. Der optimale Einsatzbereich (Sweet Spot) ist die Fähigkeit, all diese Workloads innerhalb einer einzigen Datenbank zu verarbeiten.

Forrester sieht folgende Funktionalität innerhalb einer solchen Plattform:

  • Volle Unterstützung für Hochverfügbarkeit, Sicherheit, Skalierbarkeit und Management
  • Data Logging für Persistenz
  • Datenintegrität und -konsistenz
  • Native Werkzeuge zur Integration mit 3rd Party Anbietern zur Unterstützung des
  • Datenmanagements, der Verwaltung, Sicherheit, Integration, Datenqualität und
  • Archivierung von Daten
  • Konkurrierende Abfragen, Transaktionen, Berichte und Datenzugriffsmuster
  • Die Verfügbarkeit On-Premises, in der Public Cloud oder beides
  • Datenzugriff mit Standardfunktionen wie SQL, ODBC/JDBC, XML oder REST

Ich habe mir SAP und Oracle als führende Anbieter angeschaut und auch noch Microsoft angeschaut. Microsoft hat es in 2019 vom Strong Performer zum Leader geschafft und ist für mich auch immer mal interessant.

Leider ist das Angebot nach 2 Jahren nicht mehr 1:1 vergleichbar. Die Märkte verändern sich, die Angebote ebenso. Folgende Werkzeuge wurden entsprechend verglichen:

01

Die Angaben sind hier somit leider nicht gerade genauer bzw. transparenter geworden.

Im Detail schlagen sich die Anbieter wie folgt:

02

Es zeigt sich, selbst wenn Microsoft nun bei der führenden Gruppe mitspielen darf, ist das Angebot noch nicht auf gleicher Höhe zu SAP und Oracle.

SAP punktet ganz klar bei der in 2019 extra geschaffenen Eigenschaft „Translytical“. Jedoch hat Oracle bei „Data security“, „Deployment“ und „Pricing transparency“ die Nase vorne.

Ansonsten geben sich SAP und Oracle in vielen Punkten nichts und sind gleich auf.

Einführend äußerte sich Forrester 2017 zu SAP noch mit „SAP crushes translytical workloads“, während es 2019 nur noch „SAP remains on of the most popular translytical solutions“ heißt.

Forrester sieht die Stärken von SAP vor allem bei der Unterstützung von Advanced Analytics und dem breiten Multi-modalen Ansatz. SAP ist bei den großen Hyperscalern verfügbar und baut das Cloud-Angebot permanent aus.

Wie schon in 2017 sieht Forrester die Schwächen von HANA in möglicherweise hohen Kosten und einem gewissen Overkill für kleinere Unternehmen. Oracle beispielsweise fährt hier einen differenzierteren Ansatz, In-Memory und spaltenbasierte Strukturen zu nutzen.

 

Twitter SAP Analytics Flash 10/2019

Einen Monat auf Twitter zurück zu blicken ist schon genug. In sofern muss der September tatsächlich ausfallen. Mit 55 Tweets hat sich auf jeden Fall genug getan im SAP BI & Analytics-Umfeld.

Inhalt:

  • SAP BusinessObjects BI (5)
  • SAP Analytics Cloud (21)
  • SAP BW/4HANA (7)
  • SAP Data Warehouse Cloud (7)
  • SAP HANA (3)
  • SAP Data Hub/Intelligence (4)
  • SAP Business Planning (4)
  • SAP S/4HANA Embedded Analytics (3)
  • Sonstige (1)

 

SAP BusinessObjects BI

Es war wieder #askSAP und wer ein Update braucht, was von BO 4.3 zu erwarten ist, findet hier alle aktuellen Infos:

Zum Teil wurde dargestellt, wie man mit seinen Lizenzen in die Cloud kommt. Selten soviel Transparenz bei der SAP gesehen:

Eine weitere Übersicht über Neuerungen und die Beta-Phase findet sich hier direkt von SAP:

Auch in den noch aktuellen Releases und Werkzeugen wie Analysis Office findet sich u. U. schon spannende Inhalte:

BO Explorer und Xcelsius (Dashboards) gehen ihrem Ende entgegen. Mehr Infos hier:

 

SAP Analytics Cloud

SAP Analytics Cloud hatte nun Mitte Oktober 22 Releases dieses Jahr. An Innovation fehlt es eigentlich nicht:

SAP Analytics Cloud (SAC) erfreut sich großer Beliebtheit, bei der SAP selbst, bei den Kunden, wie auch bei einem zunehmenden Partnernetzwerk:

Wer den BO Explorer noch kennt, der stellt sich evtl. die Frage, ob SAC hier bereits ein adäquater Ersatz ist:

Die Statistik-Sprache R regt zur Kreativität bei SAC an:

Was R bei SAC noch alles zu bieten hat, findet sich evtl. hier:

Offensichtlich sind dadurch auch Möglichkeiten über Visualisierung hinaus gegeben:

Grosser Beliebtheit erfreut sich nach meiner Beobachtung der folgende Tweet bzw. Blog über die Möglichkeiten SAC Analytics Designer Apps in Webseiten einzubinden:

Ein Beispiel für den Analytics Designer findet sich hier:

Wer nochmal ein besseres Verständnis über die diversen Verbindungsmöglichkeiten mit Datenquellen für SAC benötigt:

Im Speziellen vielleicht auch bei der SAC Mobile App:

Ein nettes Beispiel, eine OData API in SAC zu nutzen:

Oder auch der Connect mit HANA XSA:

Bei der TechEd wurde die Integration von SAC ins S/4HANA Cloud Embedded Analytics-Angebot angekündigt wurde:

Auch für die weiteren SAP Cloud-Anwendungen soll SAC Embedded mehr und mehr kommen:

C/4HANA ist eines der Systeme, welches zukünftig SAC Embedded bekommt:

Eine grobe Roadmap dafür findet sich hier:

Grundsätzlich wird SAC wohl auch stärker in die SAP Cloud Platform integriert und darüber zur Verfügung gestellt:

Welche Richtung die Integration von Analysis Office in SAC geht, findet sich hier:

Ebenfalls ein Spannendes Thema ist die Zeitreihenvorhersage mit SAC Smart Predict:

Oder auch die Anwendung im Planning Workflow:

Spannende generelle Infos wie z. B. bzgl. Model Blending finden sich im SAC Wiki:

 

SAP BW/4HANA

On HANA kann mit seine Transformationen über AMDP in die HANA pushen und somit dort ausführen, wo die Daten liegen. Wie man seinen ABAP-Code auf HANA-taugliches SQL Script switched, liest man hier:

Ebenfalls Hilfe zu SQL Script findet sich hier, wenn auch durchaus nicht nur auf BW zu beziehen:

Als weitere Info von den Visual BI-Kollegen wird erklärt, wie man den richtigen Zeitpunkt berechnet, sein Lager wieder aufzufüllen:

Wer sich schonmal intensiver Gedanken um die Paketgrößen im BW/4HANA gemacht hat, findet hier vielleicht ganz interessante Infos:

Eine weitere interessante Info, wer sich mit dem BW/4HANA Cockpit noch nicht anfreunden kann, hat aktuell noch Alternativen:

Wer noch garnicht auf BW/4HANA ist, kann sich gerne mal Gedanken machen, ob hier ein Agiler Ansatz interessant sein kann:

Natürlich spielt nicht nur SAC mit den neuen Cloud-Anwendungen der SAP zusammen. Auch das BW liefert beispielsweise für SuccessFactors Content:

 

SAP Data Warehouse Cloud

Langsam läuft das Thema SAP Data Warehouse Cloud (DWC) an:

Features werden vorgestellt und deren Nutzen erläutert:

Beispielsweise Connections:

Data Warehouse Cloud und SAC – A Match made in heaven?

Bei Interdobs werden damit auf jeden Fall erste Erfahrungen gemacht:

Dort machen die Kollegen zum Teil schon richtig wilde Erfahrungen:

Eine Einführung gibt es auch hier:

 

SAP HANA

Danys van Kempen gibt uns einen grundlegenden und breiten und mehrteiligen Einblick zu SAP HANA:

HANA ist nicht nur analytisch, sondern auch translytisch (falls es das Wort überhaupt gibt…) interessant und führend. Leider hat Oracle hier aktuell bei Forrester die Nase ein Hauch vorne.

Gerrit Kazmaier erklärt und zeitgleich, warum die mit HANA begonnene Revolution weiter geht:

 

SAP Data Hub / Intelligence

Im folgenden wird eine spannende Art beschrieben, Daten aus SAP ERP per Core Data Service für SAP Data Hub zur Verfügung zu stellen. Ob dies an anderen Stellen auch interessant ist?

Wer mehr über den Cloud-basierten und mit SAP Leonardo Machine Learning Foundation integrierten Ableger Data Intelligence auseinander setzen möchte, ist herzlich eingeladen:

Die Ankündigung von Data Intelligence auf der SAP TechEd und weitere Neuigkeiten finden sich hier:

Aber auch On-Premises muss man nicht ohne Leonardo ML auskommen:

 

SAP Business Planning

Eine schöne Übersicht, der verschiedenen Varianten für Financial Planning ziegt:

Ebenfalls einen kleinen Überblick gibt es hier:

Infos zu neuen Features bei der Nutzung von BPC 11.0 in BW/4HANA:

Etwas spezielle, aber der wissen möchte, wie man MDX in BPC 11.0 nutzt:

S/4HANA Embedded Analytics

Um das Thema S/4HANA Embedded Analytics nach vorne zu bringen hat die SAP Enterprise Support Academy ein Training bereit gestellt:

Das neuste S/4HANA-Release 1909 bietet auch neue Möglichkeiten zur Treiberbasierten Planung mit SAC:

Nicht ausschließlich, aber im Kontext eines S/4HANA Embedded BW kann der folgende Ansatz Sinn machen:

 

Sonstige

Folgendes ist nur ein Foto, aber hier wird ja so ziemlich alles aktuelle gemixt…

Forrester Wave – Streaming Analytics

Für Q3 2019 gab es eine neue Forrester Wave zum Thema „Streaming Analytics“. Etwas verwundert war ich, als ich feststellte, dass SAP dort keinen Platz mehr findet. In den letzten beiden, mir bekannten Forrester Waves dazu (Q1 2016 und Q3 2017) was SAP sogar als Leader verzeichnet.

Oracle’s Stream Analytics hat ein ähnliches Schicksal ereilt. Beide Angebote gibt es jedoch noch.

SAPs Angebot heißt sogar genau so: SAP Streaming Analytics:

SAP Streaming Analytics

Natürlich verändern sich Produkte und das Angebot am Markt permanent. In zwei Jahren kann viel passieren:

SAP Streaming Analytics2

Auch die Definition, was unter Streaming Analytics verstanden wird verändert sich und damit auch die Kriterien, nach denen eine Auswahl getroffen wird.

Software that can filter, aggregate, enrich, and analyze a high throughput of data from multiple, disparate live data sources and in any data format to identify simple and complex patterns to provide applications with context to detect opportune situations, automate immediate actions, and dynamically adapt.

– The Forrester Wave™: Big Data Streaming Analytics, Q1 2016

bzw.

Software that provides analytical operators to orchestrate data flow, calculate analytics, and detect patterns on event data from multiple, disparate live data sources to allow developers to build applications that sense, think, and act in real time.

– The Forrester Wave™: Streaming Analytics, Q3 2017

Leider gab es in 2019 keine Definition und auch keine Info, warum SAP hier nicht mehr dabei ist (oder Oracle).

Klar ist, SAP Streaming Analytics (Service -> SAP Cloud Platform) und SAP Smart Data Streaming (On-Premises -> HANA) sind nach wie vor verfügbar.

Das Streaming Analytics bspw. im IoT-Umfeld nach wie vor und auch zukünftig eine wichtige Rolle spielt, dürfte keine Frage sein. Möglicherweise geht es jedoch auch in anderen Werkzeugen und Ansätzen auf.

SAP Datenmanagement as a Service

Im Juni diesen Jahres hat Forrester eine neue Wave zu „Database-as-a-Service“ herausgebracht. Die vorherige erschien in 2017.

Seit etwa 2012 stellt SAP HANA auch in der SAP Cloud Platform bereite, welche ja auch eine ganze Zeit SAP HANA Cloud Platform hieß. Immerhin hat sich SAP hier als „Strong Performer“ im Vergleich 2019<->2017 auf Position gehalten. Die Leaders in 2019 sind Oracle, die hier selbst innerhalb des Leaders-Bereichs seit 2017 nochmal ganz gut aufgeholt zu haben scheinen, Amazon, Microsoft, MongoDB und Google. Während Google bereits 2017 am Leaders-Bereich gekratzt hatte, war MongoDB damals noch etwas davon entfernt.

Die Aussage ist trotzdem leider recht klar. Trotz „Strong Performer“ ist der Markt der SAP hier doch deutlich voraus. Die Marktbegleiter, welche noch hinter SAP kommen, höre ich hier zum ersten Mal.

Interessant wird es, vergleicht man die Produkte, welche SAP anbietet:

  • In 2017: SAP Cloud Platform – In der Bewertung wird hier nur der SAP HANA Service erwähnt.
  • In 2019: SAP HANA Serivce, SAP Big Data Services, Redis, PostgreSQL, MongoDB.

Die 2019-Bewertung von SAP leitet dann auch gleich ein mit den folgenden Worten:

„SAP Cloud Platform expands support for non-SAP applications.“

Leider wird darauf nicht mehr tiefer eingegangen.

Nun schaut man mal darauf, wann die Daten für 2017 zusammengetragen wurden: 21.12.2016. Das ist deshalb interessant, weil es am 16.05.2017 folgenden SAP-Blogeintrag von Manjunath Baburao (Produktmanager für SCP Datenmanagement bei SAP Labs Indien) gegeben hat: „Data Management on SAP Cloud Platform: New Environment; New Capabilities

Also die 2017 Wave erstellt wurde, gab es also wohl die Services noch nicht. Von daher ist auch verständlich, dass diese Services noch nicht bewertet werden konnten.

Die Möglichkeit für solche Services ist der Einführung der Cloud Foundry-Umgebung zu verdanken, welche neben der Neo-Umgebung den Betrieb von Open Source-Werkzeugen und Services ermöglicht hat. Im Blog wird dies wie folgt begründet:

„Introduction of the Cloud Foundry environment in the SAP Cloud Platform, brings in, new capabilities like NoSQL, Message Brokers, Object Storage to the SAP Cloud Platform. In addition to the existing relational capabilities of the platform (HANA), the Data Management portfolio on the new environment is a formidable power, which brings in the flexibility of choosing any service on the SAP Cloud Platform, based on need and the relevant use case.“

Weiter oben im Blog wird gar die Abkehr von Namen „SAP HANA Cloud Platform“ zu „SAP Cloud Platform“ wie folgt begründet:

„As indicated by the rename announcements at the Mobile World Congress 2016, the SAP Cloud Platform is much more than just HANA (hence the rename to SAP HANA Cloud Platform).“

So weit, so gut. Alles könnte nun schön sein, könnte man auf der SAP Cloud Plattform bei den Services nicht aktuell folgendes lesen:

Blog_SCP
Quelle: https://cloudplatform.sap.com/capabilities.html, 2019

Sprich, die noch 2017 gelobten und von Forrester bewerteten Möglichkeiten sind mittlerweile schon wieder obsolet.

Ebenfalls darf Manjunath Baburao hier wieder die Veränderung per Blog ankündigen:

„SAP wants to strategically invest in areas which differentiate us, such as business services; which are being built on a strong foundation of decades of business process knowledge and excellence.

Following the core principles of ‘openness‘ and ‘freedom of choice‘, the platform will partner and integrate with hyper-scale providers intensively. Customers will have the flexibility to select any hyper-scaler of their choice to procure commodity technical services like the open-source backing services. This will in-turn help customers leverage hyper-scaler technology innovations within their SAP landscapes.“

Dann wird die Aussage nochmal klarer:

„As a first step towards this strategic goal, starting July 15th, 2019, we announce the retirement of SAP ‘managed’ open-source backing services offerings – PostgreSQL, MongoDB, Redis, and RabbitMQ, from SAP Cloud Platform pricelists.“

Man mag es nun interpretieren, wie man möchte. Der Blog beschreibt es auch recht klar. Mittlerweile kann SAP diese Services weitgehend selbst anbieten.

Eine Dokumenten-orientierte NoSQL Datenbank a la MongoDB liefert HANA seit dem Release 2.0 SPS 01 mit. Messaging Services wie RabbitMQ ist mit Enterprise Messaging seit 10/2018 verfügbar. Nun, eine Key-Value Datenbank wie Redis wird evtl. durch den SAP Cloud Platform Backend service  (BaaS – Backend as a Service) ersetzt, welcher die Serverless-fähigkeiten der SAP Cloud Platform ausbauen soll, aktuell noch in Beta ist und noch für 2019 angekündigt ist.

Zum Big Data Service (fka Altiscale) habe ich zwar keine Begründung gefunden. Schaut man sich jedoch mal für Ende 2019 angekündigten HANA Cloud Service an, sieht man, dass auch hier die Alternative bzw. der Nachfolger evtl. am anlaufen ist:

HANA_Cloud_Service.PNG
Quelle: https://saphanacloudservices.com/hana-cloud/, 2019

Wie sich zeigt, ist das Umfeld sehr dynamisch und die SAP arbeitet beständig daran, ihre Services auszubauen. Ob damit beliebte Open Source-Services ersetzt werden können wird sich zeigen. Alternativ zeigt sich die SAP aber immerhin bereit Services der anderen Plattformen zu integrieren. Nicht umsonst läuft die Cloud Foundry bereits direkt auf den Hyperscalern GCP, AWS, Azure und AliCloud.

Beispiele finden sich hier:

SAP Cloud Platform offers integration with Google Cloud Platform services

How to consume AWS services on SAP Cloud Platform?

Consuming native Microsoft Azure services on SAP Cloud Platform

 

 

Twitter SAP Analytics Flash 08/2019

Schauen wir mal, was der Monat August alles auf Twitter gebracht hat. Was war neu, wo gibt es Trends.

Eine kurze Übersicht in Reihenfolge der Themen mit (Anzahl) der hier aufbereiteten Tweets im August:

  • SAP Leonardo (3)
  • SAP Analytics Cloud (17)
  • SAP BusinessObjects BI (2)
  • SAP Data Intelligence / SAP Data Hub (5)
  • SAP BW (5)
  • SAP Cloud Platform (2)
  • SAP Data Warehouse Cloud (5)
  • SAP HANA (6)
  • SAP Intelligent Enterprise (4)

 

SAP Leonardo

Unter SAP Leonardo werden verschiedene Lösungen, Werkzeuge und Technologien zusammengefasst. Lösungen wie SAP Intelligent Asset Management gehören ebenfalls dazu:

Aber auch SAP Leonardo Machine Learning erweitert die Möglichkeiten bestehender Lösungen:

SAP Leonardo Machine Learning scheint mittlerweile auch ausserhalb der SAP-Welt Aufmerksamkeit zu finden:

 

SAP Analytics Cloud

Wer sich schon länger gefragt hat, wie Search to Insight funktioniert, findet hier einen guten Start:

Natürlich lässt sich Search to Insight mittlerweile auch mit SAP Conversational AI verbinden:

Ziemlich regelmäßig gibt es Webcasts, um bestimmte Funktionen vorzustellen oder Neuerungen zu präsentieren:

Auch mit der Statistiksprache R, welche in Data Science-Kreisen sehr beliebt ist, lässt sich in SAC einiges anfangen:

Oder auch nur eine Word Cloud bauen:

Hier geht es eher um die komplexe Zusammensetzung von Kennzahlen:

SAC ist natürlich immer noch die go-to Lösung für die Cloud-basierten SAP Lösungen:

Auch im Kontext der Digitalen Transformation kann man SAC auf IoT-Daten ansetzen:

Wer mit SAC noch wenig zu tun hatte, kann sich hier gerne von Ingo Hilgefort überzeugen lassen:

Und natürlich gibt es permanent Updates und eine reich gefüllte Roadmap:

Der Application Designer bringt SAC natürlich nochmal deutlich nach vorne:

Ein tieferer Überblick und weiterführende Links finden sich auch hier:

Auch bei den Research-Unternehmen findet SAC anklang. Hier die Bewertung zusammen mit S/4HANA Group Reporting als Visionary im Gartner Magic Quadrant:

Wie man die User- und Team-Verwaltung über REST-Service integrieren kann, wird hier gezeigt:

Ebenfalls eine Vereinfachung im Kontext der Verwaltung bietet der hier dargestellte Export über das Content Network:

Und so mancher Windows-Admin dürfte sich über die SSO-Integration mittels Azure AD freuen:

Ergänzend dazu tut sich auch was im Bereich SAP Analytics Hub:

 

SAP BusinessObjects BI

Ich denke von SAP BO werden wir die nächsten Monate und dann ab 2020 wieder einiges mehr hören und sehen:

Und auch wenn es in der Regel meist Meldungen zu neuen Themen, Tools und Features gibt, so gibt es auch irgendwann mal den Zeitpunkt, an dem diese auch wieder ihr Ende finden:

 

SAP Data Intelligence / SAP Data Hub

Zur Zeit startet SAP Data Intelligence als um Machine Learning erweiterte Variante des SAP Data Hub durch. Einen Einblick gibt dazu Marc Hartz:

Hier findet man ein Beispiel, wie man mit ML und Data Intelligence starten kann:

Nicht nur Daten managen, auch daraus Wert generieren gehört zu einem ganzheitlichen Ansatz:

Beim Thema Kubernetes denke ich oft an Container und Infrastruktur bzw. Rechenzentrum. Aber für Data Intelligence und Data Hub spielt Kobernetes eine wichtige Rolle. Drum – Master the Basics:

Was man mit Data Governance Rules in SAP Data Hub anfangen kann, zeigt folgender Blog:

 

SAP BW

Auch bei BW/4HANA werden immer wieder neue Erfahrungen, wie beispielsweise beim Rechnen Datumsdifferenzen gemacht:

Wem hier beispielsweise der passende BI-Content fehlt, der darf sich gerne mit einbringen:

Allerdings wird hier auch beständig geliefert, bedenkt man, dass der BW/4HANA BI-Content komplett neu entwickelt wurde:

Die Verwendung von BAdIs im Kontext von BW-Hierarchien zeigt uns reyemsaibot:

Im Kontext SAP BW war das Portal seit SAP NetWeaver 7.0 der Single Point of Access. Vielleicht schon immer etwas überdimensioniert wird dieser schon länger durch das BI Launchpad, SAP Analytics Hub oder auch das Fiori Launchpad abgelöst:

 

SAP Cloud Platform

Wer mit der SAP Cloud Platform noch wenig vertraut ist, für den ist evtl. Die YouTube Videoserie „FromZeroToCloud“ ganz interessant:

Die SAP Cloud Platform hat nämlich viel zu bieten. Z. B. ein SDK für Machine Learning:

 

SAP Data Warehouse Cloud

Ebenfalls Fahrt nimmt im August und September das Data Warehouse Cloud auf. Für Ende des Jahres angekündigt ist soeben die Beta-Phase angelaufen. Wer noch nicht weiß, warum man DWC jetzt auch noch als DWH-Lösung benötigt:

Tammy Powlas gibt im Blog zum aktuelle Überblick-Webcast die wichtigsten Infos mit:

Die Roadmap ist hier auch schon verfügbar:

Wer es aber nochmal kompakt und auf den Punkt braucht:

Auf jeden Fall ist DWC nun in der Beta Phase und bereit für erste Tests:

 

SAP HANA

Lucia Subatin verrät uns ganz zurückhaltend, dass HANA Express 2.0 SPS 04 nun verfügbar ist:

Wie und warum HANA evtl. in das Data Warehouse-Konzept passt, kann man hier lesen:

Calculation Views stellen ein wichtiges Modellierungsinstrument für HANA dar und sollten natürlich optimal eingesetzt werden:

Wie sich ein Calculation View technisch von einen SQL View unterscheidet, findet sich hier:

Wie man nun Python für die Explorative Datenanalyse nutzen kann wird in diesem Blog ausführlich dargestellt:

Und die Möglichkeiten von HANA schlagen sich auch immer mehr auf der Applikationsebene, also in ABAP nieder. Wie hier am Beispiel von Graph Processing:

 

Intelligent Enterprise

mit den neusten S/4HANA Cloud Release 1908 kommen auch wieder neue Features im Bereich RPA, ML und Predictive Analytics dazu:

 

Hintergrund hier ist u. a. die Möglichkeiten, welche sich durch das so genannte Hybrid Transactional / Analytical Processing (HTAP) ergeben:

Wenn noch mehr interessiert, der findet hier eine kleine Video-Serie dazu:

Aber auch Sven Denecken erklärt hier gerne in seinem Blog den Stand der Dinge:

Twitter SAP Analytics Flash 07/2019

Aus Spaß einfach mal ein Stück weit, was sich in der Twittersphäre so tut. In kompakter Form. Allein wenn man mal wie hier rund 2 Wochen zurück geht, zeichnet sich ein recht klarer News-Flow Gewinner in der SAP Analytics Twittersphere ab.

SAP Analytics allgemein

Ein Highlight zuletzt war die DSAG Handlungsempfehlung zu „Zukunftsorientiere Analytische Plattformen„, die auf hoher Flughöhe zeigt, wie man mit SAP-Mitteln einen ganzheitlichen, modernen Ansatz für Analytics schaffen kann.

Daneben freut man sich natürlich immer über eine gute Research-Platzierung wie hier im neusten BARC BI Score.

SAP Analytics Cloud

Zunehmend fließt SAC in die verschiedenen, vor allem Cloud-basierten Tools wie SuccessFactors ein. Das Thema People Analytics wird hier groß geschrieben. Tammy Powlas dokumentiert für uns den aktuellen Stand der Planning-Roadmap für SAC. Auch die Smart Predict-Funktion integriert sich hier bereits gut in die Plannung. SAC liefert flexible Möglichkeiten, eigene berechnete Dimensionen (Measure Based Calculated Dimension) anzulegen. Warum man überhaupt in Richtung SAC gehen sollte, erklärt uns Ingo Hilgefort. Er geht aber gerne auch mal in die Details und erklärt, wie Simulationen wie das Minimum Wage Analysis Scenario in SAC umgesetzt werden können. Mittlerweile bietet SAP zum Einstieg sogar Expert-guided Implementation an. Zuletzt kam das 14. Release von SAC mit natürlich jeder Menge neuer Funktionen heraus. Und als ein Major Highlight kann der zuletzt eingeführte Analytics Designer angesehen werden, der den Einsatz von Scripting erlaubt. Ein spannendes Thema mit SAP und CloudFoundry ist IoT, wie hier gezeigt wird. Aber natürlich nie die Sicherheitsaspekte vernachlässigen. Beim Thema Integration wurde eine ganze Tutorial-Serie für HANA Service in der SAP Cloud Platform durch die HANA Academy zur Verfügung gestellt.

SAP BusinessObjects BI

SAP BO BI 4.3 steht an. Wenn auch erstmal in der Beta-Phase. Auf was man sich alles freuen kann, findet man schonmal bei SAP-Partner 360Suite.

HANA Analytics

Wie man mit Smart Data Integration (SDI) in CloudFoundry arbeitet, wird in diesem Blog erklärt. Wer sich für die Neuerungen in SDI und SDQ interessiert wird hier mit dem Nötigsten versorgt. Die Möglichkeiten der Nutzung von R mit HANA werden gut hier gezeigt. Wer lieber den Zugriff und die Verarbeitung mit Python mag, freut sich über dieses End to End Machine Learning Scenario.

SAP Data Warehousing

VisualBI zeigt uns, welche Veränderungen sich in der DSO-Modellierung von BW/4HANA 1.0 auf 2.0 ergeben haben. Wie BW/4HANA gut mit S/4HANA zusammenarbeitet, zeigt uns SAP-Partner Itelligence UK. Mit der Vora-Technologie kann der Data Warehouse-Ansatz auf einen Data Lake ausgedehnt werden. Wer hier bzgl. Hadoop mal eine Einführung möchte, dem wird hier geholften. Gleichzeitig startet das Data Warehouse Cloud bald mit spannenden Features in die Beta-Phase.

SAP Data Hub

Wie SAP Data Hub mit der Process Mining Software Celonis Snap zusammen arbeitet zeigt uns Frank Schuler. Genauso zeigt er, wie man mit Lineage Informationen besser Vertrauen zu seinen Daten aufbauen kann.

S/4HANA Embedded Analytics

Insight to Action wird hier durch die richtige KPI Tile ermöglicht. Selbst kleinen Herausforderungen wie der Darstellung von Prozentzeichen wird sich aktuell angenommen.