Old School vs. Modern BI

Wird BI heute anders angegangen, als noch vor einigen Jahren? Was hat sich verändert? Wo geht die Entwicklung hin?

Nun, als Berater sehe ich ganz kleine und auch ziemlich große Unternehmen und wie diese dort BI machen. Folgende Aspekte sind mir in letzter Zeit zunehmen aufgefallen, was heute (Modern) doch schon häufig anders ist als zu den Zeiten, als ich mit BI gestartet habe (so 2006…).

OldSchool_Modern_BI

Sicherlich hat sich einiges geändert. Die Tools sind zunehmend Self-Service-like, alles muss ziemlich fancy aussehen, man ist total agil und möchte intern viel mehr selbst machen. Unternehmen haben BI und Analytics für sich entdeckt, sei es um an der Digitalen Transformation teilzuhaben oder einfach nur alle Prozesse optimiert und transparent zu haben. Daten generieren Wert und steuern indirekt oder auch direkt, strategisch, taktisch oder operativ das Business.

Nun, heute gibt es sicher noch genug Unternehmen auf beiden Seiten. Ob eine Seite über die Zeit gewinnen wird, wird sich zeigen. Wahrscheinlich wird es kein komplettes Zurückfallen auf die Old School geben. Trotzdem gibt es dort Stärken, die sich evtl. erst in der nächsten Krise zeigen. Möglicherweise hat man bis dahin genug von der modernen Seite gelernt, um für sich den Besten persönlichen Modus zu finden.

 

 

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SAP Analytics Cloud im Gartner MQ Cloud FP&A 2018

Wenn Gartner mal wieder einen „neuen“ Magic Quadrant (MQ) herausbringt, muss man manchmal erstmal schauen, welche Historie es hier gibt.

2015 – Magic Quadrant for Corporate Performance Management Suites

  • Hier hatte SAP zusammen mit Oracle die führende Position im Leaders-Quadrant.
  • Damals waren folgende Tools in der Bewertung:
    • SAP Business Planning and Consolidation
    • SAP Strategy Management
    • SAP Profitability and Cost Management
    • SAP Disclosure Management
  • Gartner hat damals bemerkt, dass es hier einen Trend hin zu Cloud-Lösungen gibt, wie dies auch 2016 von Forrester angemerkt wurde.

2016 – Gartner splittet den Magic Quadrant (vgl. hier) in 2:

  • MQ for Financial Corporate Performance Management
    • „Financial corporate performance management solutions must be understood by the financial application strategists within enterprise finance organizations, so that they can improve efficiency and compliance in processes leading to the financial close.“
    • SAP war Leader zusammen mit Oracle, Blackline und Workiva.
    • Bewertet wurden:
      • SAP Business Planning and Consolidation
      • SAP Financial Consolidation
      • SAP Financial Closing Cockpit
      • SAP Master Data Governance for Financals
      • SAP Financial Information Management
      • SAP Process Control
      • SAP Disclosure Management
      • SAP Profitability and Cost Management
  • MQ for Strategic Corporate Performance Management
    • „Strategic corporate performance management solutions help CFOs and other business leaders manage organizational performance and strategy.“
    • SAP war Leader zusammen mit Oracle, IBM und Adaptive Insights.
    • Bewertet wurden:
      • SAP Business Planning and Consolidation
      • SAP Strategy Management
      • SAP Profitability and Cost Management
      • SAP Cloud for Analytics (Nachfolger von SAP Cloud for Planning, Vorgänger von SAP Analytics Cloud vgl. hier)

=> Bzgl. Cloud bemerkte Gartner: „The Cloud Has Become a Required Capability“

2017 – der MQ for Financial/Strategic Corporate Performance Management, welcher On-Premise- und Cloud-Lösungen umfasst, wird nicht weiter geführt. Sie werden durch den neuen MQ for Cloud Financial/Strategic Corporate Performance Management ersetzt.

Gartner macht dabei auf den klaren Trend hin zur Cloud (SaaS) aufmerksam und bemerkt, dass im Vertriebsprozess der Anbieter, die klassisch On-Premise-Lösungen anbieten stark auf Cloud umgeschwenkt wurde.

Gartner gibt an, keinen Anbieter entfernt oder hinzugefügt zu haben, da es sich ja um einen „neuen“ MQ handelt.

  • MQ for Cloud Financial Corporate Performance Management
    • Leader sind Blackline, Workiva, Host Analytics und Oracle.
    • SAP ist im MQ nicht vorhanden und wird nicht erwähnt.

=> Nun, das Flagship-Produkt der SAP – Business Planning and Consolidation ist nicht direkt in die Cloud gewandert. SAP ist in dem Umfeld noch fast komplett On-Premise und hat aus meiner Sicht aktuell auch nichts Konkretes in der Pipeline. Mit S/4HANA Cloud wird der Aspekt zukünftig sicherlich wieder stärker kommen. Jedoch zieht Gartner in diesem Kontext z. B. SAP SEM-BCS schon länger nicht mehr mit ein, trotz dass dies bei vielen Kunden nach wie vor im Einsatz ist (vgl. hier).

  • MQ for Cloud Strategic Corporate Performance Management
    • Leader sind Oracle, Anaplan, Host Analytics und Adaptive Insights.
    • SAP ist im MQ nicht vorhanden, wird aber ehrenhaft erwähnt für sein starkes On-Premise-Angebot und SAP Analytics Cloud als Lösung in dem Umfeld, welche aktuell jedoch nicht alle Kriterien getroffen hat, um entsprechend berücksichtigt zu werden.

2018 – MQ for Financial Planning and Analysis Solutions

  • Leader sind Oracle, Anaplan, Host Analytics, Adaptive Insights und IBM
  • SAP ist als Visionar wieder im MQ vorhanden.
    • Gartner sieht starke Verbesserungen und lobt u. a. die starke Service-Organisation der SAP, die positive Erfahrung im Umgang mit den Werkzeugen und eine schnelle Einführungszeit.
    • Gartner mahnt zur Vorsicht bzgl. der Performance bei umfangreichen Anwendungsfällen, den starken Einsatz von ERP für die Finanzplanung und den hohen Einsatz externer Unterstützung.

Da Gartner eine Neufokusierung des Corporate Performance Managements sieht, wurde wohl ein neuer Name, mit jedoch weitgehend gleichen Kriterien notwendig:

„The emergence of digital business has sidelined CPM methodologies and processes, leading to a renewed focus on financial performance and processes

Integrated financial planning, which brings together financial planning and operational planning, has caused FP&A to become the primary use case for strategic CPM solutions

The financial close market has evolved from financial CPM to deliver innovation for the controller’s organization“

Gartner, 2017

Damit hat SAP mit SAP Analytics Cloud als als strategisches Produkt für BI, Planung und Advanced Analyics wieder den Anschluss gefunden und hat Potential zum Aufholen auf Basis der aktuell sehr starken Roadmap.

Für weitere Informationen, siehe auch den Blog von SAP und die Referenz auf den aktuellen MQ.

SAP Analytics Cloud – Live-Daten-Verbindung mit SCP

Ein einfaches Demoszenario für SAP Analytics Cloud (SCP) kann man mit einer Live-Daten-Verbindung auf eine HANA-Datenbank in der SAP Cloud Platform (SCP) Trial erstellen. Man ist hiermit deswegen sehr schnell, da im Trial bereits Demo-Daten und Demo Calculation-Views zur Verfügung stehen.

Ein Account für SCP Trial kann man mit einem S-User oder einfach mit seiner E-Mailadresse leicht anlegen.

Nach der Registrierung kann eine HANA Datenbank (MDC) generiert werden. Eine gute Anleitung dazu findet sich von Abdel DADOUCHE unter Setup your SAP HANA MDC instance.

SACLive01

Für eine Verbindung muss innerhalb der SCP, wie in der Dokumentation „Live-Daten-Verbindung zu SAPCP mit Kennwortauthentifizierung“ beschrieben, folgende Berechtigung an den Verbindungsuser (hier: SYSTEM) vergeben werden:

SACLive03

Wenn alles passt, kann in der SAC die Verbindung eingerichtet werden:

SACLive02

Der einfachste Weg ist, über die Authentifizierungsmethode „Benutzername und Kennwort“.

SACLive04

Vorab kann man in der SCP in den Editor (SAP HANA Web-based Development Workbench) gehen und die als Demo verfügbaren Calculation-Views prüfen:

SACLive05

Für diese Demo nehme ich den Calculation-View „PURCHASE_OVERVIEW“.

Im nächsten Schritt kann man ein Modell in SAC anlegen. Über „Datenquelle verwenden“ kann man sich den Calculation-View auswählen:

SACLive06

Man wählt dann die Live-Daten-Anbindung:

SACLive08

Beispielhaft kann das Modell mit folgenden informationen angelegt werden:

SACLive09

Dabei ist nun die entsprechende Datenquelle der ausgewählte Calculation-View „PURCHASE_OVERVIEW“.

Im Vergleich zum Datenimport stehen im nächsten Schritt nicht viele Optionen für Data Wrangling zur Verfügung.

SACLive10

Möglichkeiten sind die Vergabe bzw. Änderung der Beschreibung, das Ausblenden von Feldern sowie die Gruppierung für eine bessere Strukturierung der Merkmale:

SACLive11

Hat man das Modell erstellt, so wird dies gespeichert. Im nächsten Schritt legt man eine Story an z. B. als Grafikseite:

SACLive12

Dort fügt man dann die Daten hinzu…

SACLive13

… und wählt das vorbereitete Datenmodell aus:

SACLive14

In den nächsten Schritten können dann über die Daten-Sicht die Live-Daten analysiert oder in eine Story für eine Demo eingefügt und visualisiert werden.

SACLive15

Im Vergleich zum Datenimport steht hier z. B. keine Forecast-Funktion zur Verfügung und es werden nicht automatisch Stufen für einen Drill z. B. auf Monate oder Quartale generiert.

 

BI & Analytics mit SAP in 2018

Also ich ca. 2006 mit BI im SAP-Umfeld begonnen habe, gab es praktisch nur SAP BW (damals hauptsächlich BW 3.1 und 3.5) als Data Warehouse – primär für SAP ERP-Daten – und die BEx Suite mit dem BEx Analyzer (Excel) und dem BEx Web Application Designer.

Schon damals ist man sich fast als etwas besonderes vorgekommen, weil man nicht nur in einer Welt (Backend / Frontend) unterwegs war, sondern End-to-End eine Lösung entwickelt hat. Heute sehe ich wieder einen gegenläufigen Trend, nämlich oft eine klare Trennung zwischen BW auf der einen und BusinessObjects BI auf der anderen Seite. Nur für Planung, da gab es auch früher oft schon die Spezialisten.

Wenn das aber auch nur gewesen wäre. Gefühlt kam damals alle paar Monate mal ein Support Package für BW raus und die Kunden blieben Jahre auf einen Release stehen. Alles, was bei SAP mit BI zu tun hatte lief über das BW. Eine direkte Verbindung mit dem BEx auf eine andere Datenbank war ja nicht mal möglich.

Heute hat sich nicht nur das geändert. Schon Lumira ist vor einigen Jahren mit Releasezyklen von 4-6 Wochen, später etwa alle 2 Monate gestartet. SAP Analytics Cloud liefert heute automatisch alle 2 Wochen neue Funktionen aus.

Und dann ist da noch HANA. HANA als Plattform. HANA als Datenbank. HANA in der Cloud oder On-Premise. HANA mit einer eigenen Roadmap und analytischen Fähigkeiten als Teil jeder neuen Applikation von SAP. Beispielhaft und zunehmend relevant sind die Möglichkeiten, welche S/4HANA Embedded Analytics mit sich bringt.

Natürlich kommt man als guter Berater ohne ein wenig Data Science- und Big Data-Skill kaum noch aus. Agile ist man sowieso und Themen wie Information Design, Design Thinking und Digitale Transformation hat man sowieso drauf.

Die Welt darum herum ändert sich auch noch permanent. Man könnte gerade zurück an die Hochschule gehen, um sich nochmal eintrichtern zu lassen, was z. B. REST- oder Microservices sind, wofür Docker Container und Kubernetes gut sind und ein Update bzgl. Programmieren mit Python scheint auch nicht schlecht. Da sind Gateways für Hybride Architekturen ja fast schon wieder ein alter Hut.

Es ist doch recht anstrengend, bei all der Dynamik den Roadmaps halbwegs zu folgen. Und das auch nur, wenn man sich dabei auf einen Anbieter fokussiert. Natürlich muss am Ende nicht jeder alles wissen. Die einen haben den Überblick. Die anderen sind die Spezialisten. Teile und herrsche ist hier evtl. die zielführende Strategie.

Die von mir in der Vergangenheit erstellten Skillsets sind dabei noch erstaunlich gültig. Ein paar kleine Ergänzungen könnten man sicherlich an der einen oder anderen Stelle machen. So ist SAP Data Hub recht neu. HANA könnte man stärker differenzieren.  Tools wie Agile Data Preparation hatte ich damals wohl noch nicht auf dem Schirm und bei Leonardo tue ich mir nach wie vor schwer, greifbar zu machen, wo das eigentlich hingehört. Auch habe ich die SAP Cloud Platform früher eher als Entwickler-Plattform gesehen. Mittlerweile denke ich, dass ist evtl. nicht mehr so klar zu trennen.

Die Erfahrung, die ich als Dienstleister in letzter Zeit mache, ist, dass man nur schwer sagen kann, ich fokussiere mich auf BW und BO und vielleicht noch was, was irgendwie innovativ aussieht und gut ist. Die SAP dreht die Strategie in Richtung Cloud. Die Kunden haben plötzlich alle Interesse an Big Data und Data Science. Mit IoT beschäftigt sich sowieso jeder mittlere Maschinenbauer. Der Fachbereich will direkt Social Media auswerten und statt mich umständlich in ein BI-Werkzeug einzuarbeiten soll ich über WhatsApp mit meinem BI-System kommunizieren können. Das man nur eine Umgebung für BI hat ist schon lange her. Die müssen sich natürlich alle miteinander verstehen. Wenn man das alles nicht kann ist man schnell nicht mehr interessant.

Nun, über was man sich nicht beschweren kann ist, dass es evtl. langweilig werden würde. Die Kunden kommen kaum noch mit, dafür wächst der Kundenkreis aber tendenziell.

Das Jahr ist ja gefühlt erst angelaufen. Die großen SAP Events stehen noch bevor und werden zeigen, auf was wir demnächst alles gespannt sein dürfen.

SAP TechEd Las Vegas 2017 – Wenn Worte Zahlen sind

Man stelle sich vor, man hole sich einfach mal die Liste aller Sessions der ersten SAP TechEd-Runde und wir machen eine kleine ad-hoc Analyse dazu.

Die TechEd in Zahlen:

1316 Sessions, welche sich wie folgt zusammensetzen (Quelle):SAPAnalytix - Teched LV2017 - 1Dazu muss man sagen, dass sich in den anderen Bereichen auch immer wieder mal Analytics versteckt. In Summe sind die aktuellen Themen somit jedoch schnell klar.

Lässt man sich mal die Häufigkeit der Worte anzeigen, wie das pooq macht (und man bereinigt etwas um Füllwörter und Zeichen ohne Kontext), sieht die Top 25 so aus:

SAPAnalytix - Teched LV2017 - 2Das SAP wohl recht häufig vorkommt ist ja keine Überraschung. Immerhin ist Cloud mit mehr als 3% sehr dominant. Genauso S/4HANA auf Platz 3, wo das Diagramm oben ja schon eine Top-Platzierung nahe legt. (Obwohl bei „4HANA“ sicherlich auch ein Anteil BW/4HANA drin ist -> 28 Erwähnungen von BW)

Platform, Data und HANA sind natürlich Schlagworte, die aktuellen Trends wiedergeben.

Fiori schafft es immerhin auch noch auf den 10. Platz mit knapp 0,7%.

Analytics landet auf einem ich denke akzeptablen Platz 12. Wobei die fast schon inflationäre Nutzung fast eine bessere Position hätte erwarten lassen.

Das Learning und Machine nahe bei einander sind macht Sinn. Leider bräuchte ich ein Tool mit etwas mehr Intelligence, um hier signifikante Wortkombinationen wie „Machine Learning“ automatisch herauszufiltern. Manuell komme ich hier immerhin auf 52, was Platz 20 in der Liste zusammen mit Manager wäre.

Nun, in Summe gab es 1288 Einzelworte, welche hier berücksichtigt wurden.

Immerhin hat es BusinessObjects mit 37 Erwähnungen noch auf Platz 32 geschafft. Knapp hinter ABAP (Platz 29). Dann folgen noch Leonardo mit 34 Erwähnungen. BW wie auch Intelligence kommen 28 mal vor, wobei ich eigentlich nur 26 gezählt habe:

SAPAnalytix - Teched LV2017 - 3

Was am Ende dann sogar nur 16 Sessions sind, die eben zum Teil zweimal angeboten wurden.

Letztendlich zählt die Qualität jedoch mehr als die Quantität. Diese zeigt uns jedoch schon, wo die Trends sind und was bei der SAP gerade angeboten wird.

#S4HANA and #BW4HANA

@tfxz

SAP-BACHANA promises to cater for both, OLTP and OLAP, workloads. That allows to provide operational analytics within a S/4HANA system. The SAP-focused reader might wonder why, on earth, do you still want to have a BW/4HANA system in your landscape? This blog looks at 3 anonymised customer examples that reveal why having a data warehouse – such as BW/4HANA – is even more pressing in times of digitalisation than ever before. A data warehouse is thereby considered as the place that brings data and its underlying semantics from a variety of sources together in one place, either physically, virtually or mixed, either using an RDBMS, a big data environment or a combination thereof, either deployed on premise or in the cloud.

Example 1: Consumer Goods Customer

The first example comes from a leading consumer goods company. Figures 1a and 1b show details from 2 of their slides and list the…

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Was ist der SAP Data Hub?

Vor kurzem war ich auf der TDWI Konferenz 2017 auf dem SAP Special Day, der unter dem Motto „Ihr Fahrplan zum Digital Enterprise“ stand.

Eigentlich hatte ich hier verschiedene Perspektiven zu den aktuellen Themen wie auch etwas Praxiserfahrungen erwartet. Doch dann hat Jan Bungert (Head of Database & Data Management Germany) folgende Folie in seinem Vortrag aufgebaut:

TDWI2017_1
SAP-Vorstellung einer datengetriebenen Architektur

Nun, klar, HANA kenne ich, SAP Vora, alles von Hadoop über S3 bis hin zu Tensorflow. Selbst mit Tensorflow konnte ich was anfangen. Aber was ist „SAP Data Hub“?

 

Beim erste Googlen bin ich bei SAP Hybris Data Hub gelandet. Nun, das hörte sich ja jetzt auch gar nicht so falsch an. Nur hat halt hier niemand was von Hybris gesagt. Auch sollte das noch gar nicht alles sein. In einer weiteren Präsentation wurde es mit einem Kundenbeispiel konkreter:

TDWI2017_2.PNG

Wie es aussieht, übernimmt hier der SAP Data Hub das ganze Datenmanagement, bis zur Anflanschung an BW/4HANA über SAP Vora.

Ein paar konkretere Screenshots gab es auch dazu:

TDWI2017_3
SAP Data Hub – Übersicht und Monitoring
TDWI2017_4
SAP Data Hub – Prüfung von Daten in Flatfile
TDWI2017_5
SAP Data Hub – Datenfluss-Modellierung

Wenn so ein Produkt bisher kaum auffindbar ist, dann gibt es zwei Möglichkeiten:

-> Das Produkt ist neu.

-> Das Produkt hat einen neuen Namen.

Wie geschrieben, kommt man bei „SAP Data Hub“ eher bei einem SAP Hybris-Produkt raus, das so heißt. Dieses gibt es jedoch, soweit für mich nachvollziehbar, seit Jahren. Der SAP Data Hub wird aber laut PAM zum Q3/2017 allgemein verfügbar. Die Hilfe ist momentan verfügbar für Release 1.0 SPS0.

Aus der SAP-Hilfe kann man entnehmen, dass das System auf HANA XS läuft und SAP Vora, Spark und HANA Smart Data Integration unterstützt. Dies zeigt so auch der Architekturüberblick:

SAP_DATA_HUB_Architecture
SAP Data Hub – Architektur

 

Denke ich daran, dass SAP beim letzten DSAG AK-Treffen für BI & Analytics im Kontext von SAP Leonardo auch noch eine neue Big Data Strategie aufgezeigt hat, dann zeigt sich doch, das SAP sich hier stark mit neuen eigenen Produkten engagiert, während man sich gleichzeitig mit Open Source-Komponenten ergänzt. Dort war zwar noch nicht von SAP Data Hub die rede, aber es bleibt zu hoffen, dass dies nachher aus einer Hand gesteuert wird.

Auf jeden Fall wird es nicht langweilig. Vielleicht auch nicht einfacher. Wir werden sehen, was kommuniziert wird, sobald die Marketingmaschine dazu anläuft.