SAP Analytics Cloud – wo starten?

SAP Analytics Cloud ist das neue Flagship-Produkt der SAP im Frontend. Von der SAP wird es ganz klar bevorzugt zu den klassischen BusinessObjects BI-Werkzeugen gepushed.

Aktuell ist ein neues Buch dazu erschienen:

SAP Analytics Cloud – Das Praxishandbuch

Die Frage, die sich mir dabei stellt, ist, ob ein Buch bei einem sich so schnell entwickelndem Produkt viel Sinn macht?

https://mobile.twitter.com/sapanalytix/status/1136830553511137281

Grundsätzlich ist ja jede Versorgung mit Infos zu begrüssen. Im Cloud-Umfeld im Speziellen habe ich jedoch schon schlechte Erfahrungen z. B. mit Smart Business Services gemacht. Und auch bei SAC sind Features mittlerweile schon wieder komplett verschwunden (z. B. automatische Erstellung von Stories), haben sich komplett geändert (z. B. Digital Boardroom) oder es sind komplett neue Bereiche wie Smart Predict oder Analytics Designer (Application Design) hinzugekommen.

Die Quellen im Netz sind vielfältig. https://www.sapanalytics.cloud/ bietet u. a. mit dem Learning-Bereich schonmal einen guten Start.

Die Videoliste auf  Youtube ist sehr hilfreich um sich neue Features anzuschauen und ist zum Teil auch auf http://www.sapanalytics.cloud verlinkt.

Wer sich gerne Buch-like einliest, dem kann auch https://sapanalyticscloudbook.com/ empfohlen werden. Auch wenn es sich teilweise eher wie eine kommentierte Präsentationssammlung liest.

In Zeiten, in denen Blogs schon nach kurzer Zeit veraltet sein können, sind Wikis, solange gut gepflegt, sicherlich sehr interessant.

Die Community-Seite der SAP ist als zentrale Anlaufstelle sicherlich auch sehr wichtig.

Ich denke auch 2019 und bei einem Thema wie „Cloud“ macht es noch Sinn, ein Buch in die Hand zu nehmen. Man muss sich aber klar sein, dass die schnelle technologische Entwicklung  auch sich schnell anpassbare Medien und Informationsquellen notwendig macht. Und während in der On-Premises-Welt immer noch relativ alte Systemstände zu finden sind, bei denen man eigentlich ganz froh ist, ein Buch von vor ein paar Jahren zu finden, wird dies bei der Cloud-Releaserate nicht mehr so sein.

 

 

BARC Score Data Discovery 2017 vs. 2018

BARC hat für 2018 einen neuen BARC Score für Data Discovery veröffentlicht. Fast genau ein Jahr nach Veröffentlichung des ersten BARC Scores zu dem Thema kommt somit die Neuauflage.  Mit dem Neuzugang Datameer sind in 2018 dreizehn Anbieter zu finden.

Was das Thema ausmacht, jedoch auch wie SAP (mit SAP Analytics Cloud) und auch Microsoft (mit MS Power BI) hier abschneiden, möchte ich im Folgenden etwas genauer betrachten.

BARC hat eine eigene Definition für den Begriff Data Discovery:

„Data Discovery is the business user driven and iterative process of discovering patterns and outliers in data“

– BARC, 2017

Wikipedia fast den Begriff etwas pragmatischer:

„Der Begriff Data Discovery („Datenentdeckung“) gilt als Schlagwort für weiterentwickelte Business-Intelligence-Werkzeuge, die mehr Bedienerfreundlichkeit und Flexibilität sowie höchstmögliche Autonomie der Anwender gewährleisten sollen. Der Schwerpunkt liegt in der Visualisierung der Datenanalyse.“

Wikipedia, 19.09.2018

BARC fasst unter Data Discovery drei wesentliche Komponenten zusammen:

  • Data Preparation
  • Visual Analysis
  • Guided Advanced Analytics

An diesen Aspekten muss man sich auch messen lassen, um im BARC Score aufzutauchen.

2015 beschreibt Rita Sallam von Gartner im News-Beitrag Gartner Says Power Shift in Business Intelligence and Analytics Will Fuel Disruption“ Smart Data Discovery. Die Vorstellung von BARC und Gartner dürften sich hiermit weitgehend treffen.

Mitte 2017 greift Rita Sallam das Thema erneut auf und gibt der seitherigen Entwicklung einen neuen Namen: Augmented Analytics – mit Machine Learning und Conversational Analytics als neue Treiber.

Im Vergleich der Überblicksartikel sowie weiterer große Textteile im BARC Score fällt auf, dass sich hier im Prinzip nicht viel geändert hat und für BARC Copy & Paste offensichtlich weitgehend ausgereicht hat.

Inklusionskriterien und Evaluationskriterien haben sich zum Vorjahr im Wesentlichen nicht verändert. Zu den oben genannten drei Aspekten der ersten Score-Achse „Portfolio Capabilities“ kommt noch der Aspekt „Platform“ hinzu. Die individuelle Verarbeitung von Daten sowie die Verbreitung inkonsistenter Analyseergebnisse haben in der Vergangenheit zu einem Vertrauensverlust geführt. Deshalb bewertet BARC auch den Aspekt, lokale und globale Governance zu unterstützen sowie die Kollaboration rund um die Daten zu ermöglichen, ohne den Anwender im Fachbereich zu sehr einzuschränken.

In der Zweiten Score-Achse „Market Execution“ gab es eine kleine Anpassung. Wurde 2017 der Aspekt „Financials“ noch mit Medium bewertet, ist die Gewichtung in 2018 nur noch Low. Unter Financials versteht BARC Marktkapitalisierung, EBITDA, Cash, Profitabilität usw. Es ist anzunehmen, dass die großen Anbieter darunter etwas leiden. Jedoch ist dies hier nur eines von acht Kriterien.

Der BARC Score beginnt in sofern interessant, als das es keinen „Dominator“ rechts oben mit auf beiden Achsen extrem starken Wertungen gibt. Offensichtlich haben alle Tools auch Ihre Schwächen.

Wie 2017 finden sich im zweitbesten Bereich „Market Leaders“ Tableau und MicroStrategy. Neu hinzugestoßen in 2018 ist Qlik mit Qlik Sense. Vergleicht man mal mit den aktuellen Gartner Magic Quadrant für Analytics & BI, überraschen die Market Leader wenig. Der Fokus mag nicht genau der gleiche sein, was es interessant macht zu sehen, warum Power BI von Microsoft zwar auch im BARC Score stark ist (beste Market Execution), jedoch im Bereich Portfolio Capabilities zu den anderen zurück bleibt und somit nur im nachfolgenden „Challenger“-Bereich landet. Microsoft findet sich dort recht nahe zu SAP, welche zwar immer noch Challenger ist, jedoch im Vergleich zu 2017 in der weiteren Entwicklung wohl nicht ganz mit Microsoft mithalten konnte.

 

Bewertung von Microsoft Power BI 

Analytix_MSPowerBI

Beispiel für MS Power BI Desktop (eigene Darstellung)

Produktlink

Update Power BI-Service für Juli & August 2018

MS Power BI (PBI) ist ein Desktop BI-Tool mit cloudbasiertem BI-Service für die Veröffentlichung und Verteilung von BI-Inhalten. Eine On-Premise-Version (Berichtsserver) ist aktuell in Arbeit und bereits einsetzbar.

Treiber für PBI ist die starke Verbreitung von Microsoft sowie der sehr günstige Einstiegspreis. Die Sprache DAX erlaubt komplexe Funktionen in der Datenvorbereitung, erschwert jedoch den einfachen User u. U. die Nutzung. Die Stärke liegt in den Visualisierungsmöglichkeiten. Advanced Analytics steht bedingt zur Verfügung, R kann für fortgeschrittene User integriert werden.

Während BARC das im Unternehmen oft vorhandene Microsoft-Wissen als klare Stärke ansieht, ist die Kundenzufriedenheit in 2017 doch eher niedrig. In 2018 hat sich Microsoft hier aufgrund regelmäßiger Updates deutlich verbessert.

Stärken:

  • Quick Insights für geführte fortgeschrittene Analysen (nur 2017)
  • Natural Language Query-Funktionen für Visualisierungen (Q&A)
  • Integration in die Microsoft-Produktwelt
  • Nachvollziehbarkeit aller Datenvorbereitungsschritte, sowie diese zu ändern oder rückgängig zu machen
  • Gute Führung innerhalb der Datenvorbereitung (nur 2018)

Herausforderungen/Schwächen:

  • Datenimporte (Volumen) sowie der Live-Zugriff auf Quellen ist noch recht eingeschränkt
  • Datenvorbereitung und Modellierung ist nur im Desktop möglich
  • In der Datenvorbereitung sind nicht alle Funktionen über Wizards oder kontextsensitive Aktionen abgedeckt (2018)
  • Automatisierte Insights sind nur in der Cloud verfügbar und brachten in den Testfällen keine signifikanten Muster hervor.

 

Bewertung von SAP Analytics Cloud

Analytix_SAPAnalyticsCloud

Beispiel für SAP Analytics Cloud (eigene Darstellung)

Produktlink

Aktuelles Update (2 Wochen-Rythmus)

SAP vollzieht aktuell einen Wechsel im Bereich Data Discovery. Bisher war SAP Lumira als Desktop-Werkzeug das führende Produkt in diesem Bereich.  In 2018 hat die Strategie komplett zu SAP Analytics Cloud (SAC) gewechselt. SAC wird von BARC als Produkt mit einer vollständigen Vision für Data Discovery angesehen. Einschließlich Datenvorbereitung, visuelle Analyse, fortgeschrittene Analysen sowie als einziges der getesteten Werkzeuge Planung und Budgetierung. Jedoch ist der Reifegrad in bestimmten Bereichen noch nicht sehr ausgeprägt.

Der Umfang an Konnektoren ist bei SAC deutlich geringer als bei anderen Anbietern. Jedoch ist die Datenvorbereitung noch schwach ausgeprägt und ein grundlegendes Datenprofiling ist zwar möglich, jedoch aktuell nur bedingt hilfreich.

Advanced Analytics ist mit den Smart Discovery-Funktionen eine starke Säule des Produkts. Auf Basis der Testdaten konnten jedoch keine in den Daten verfügbaren Muster identifizieren.

Die Führung bei der Datenexploration wird aktuell nicht als ausreichend und flexibel genug angesehen. Jedoch gibt es anständige Visualisierungsmöglichkeiten kombiniert mit guten Kollaborations-, Kommentierungs- und Storytellingmöglichkeiten.

Stärken:

  • Breite BI- & Analytics-Fähigkeiten, integriert in einem Angebot
  • Die Möglichkeit, Ad-hoc Datenmodelle sowie zentrale Datenmodelle in Lösungen zu nutzen
  • Eine gute Führung bei fortgeschrittenen Analysen mittels „Smart Discovery“
  • Konnektivität und vordefinierte Inhalte für SAP-Datenquellen und -Anwendungen

Herausforderungen/Schwächen:

  • SAC ist nur in der Cloud verfügbar und immernoch ein relativ junges Produkt mit in einigen Bereichen eingeschränkten Möglichkeiten
  • Konnektoren fokussieren auf SAP
  • R-Integration ist nur für Datenvisulisierung, jedoch nicht für die Datenvorbereitung verfügbar
  • SAC ist die einzige Lösung im Anbieterfeld, welche in mehreren Bereichen keine Ergebnisse liefern konnte
  • Geringe Wahrnehmung außerhalb der SAP Kundenbasis

 

Fazit

Nun, das Urteil bzw. die Schwächen bei SAP Analytics Cloud erscheinen aktuell sehr hart. SAP hat hier aktuell einen Strategiewechsel hinter sich und liefert in hoher Geschwindigkeit neue Features aus. SAP hat eine große Vision mit SAC, jedoch aktuell noch viele Schwächen. Die aktuelle Roadmap macht das ganze nur noch ambitionierter. Nicht untypisch für SAP fokussiert SAP erstmal auf SAP. Das ist Stärke und Fluch zugleich.

MS Power BI steht aktuell stark da und wird schon länger von Microsoft als führendes Frontend-Werkzeug fokussiert. Auch hier hatte man eine Lernkurve, welche deutlich früher begonnen hat und ist daher z. B. SAP heute in einigen Bereiche noch klar voraus. Auch der Community-Support macht heute bei MS einen besseren Endruck im Vergleich zur SAP.

Einerseits ist es schön, hier doch recht unterschiedliche Fokussierungen und Entwicklungspfade zu sehen. Anbieter wie Qlik und Tableau sind in dem Umfeld bereits lange unterwegs und spielen ihre Erfahrung als Stärke aus. Andererseits zeigen sich ähnliche Releasezyklen im Rahmen agiler Entwicklungsmethoden und oberflächlich betrachtet unterscheiden sich die Tools in den Möglichkeiten erstmal nur bedingt. Cloud ist ein großer Enabler für Innovation und gefühlt wird jede neue Technologie reingebuttert, um dem Kunden einen Mehrwert zu bieten und sich von der Konkurrenz abzuheben.

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
    • SAP Cloud for Planning – der Vorläufer von SAP Analytics Cloud

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 Cloud Analytics Journey

Bill McDermott macht klare Ansagen. SAP soll „The Cloud Company“ werden. SAP Cloud wird die Basis für die Digitale Transformation. Basierend auf HANA, unterstützt durch Machine Learning und das SAP Leonardo IoT-Portfolio und versehen mit der preisgekrönten Fiori User Experience.

Das ist der Weg, den SAP aktuell geht. Seit 02/2010 ist er Vorstandssprecher der SAP SE. Betrachtet man einmal, was sich seither getan hat, kann man fast nur staunen.

SAP hat sich hier vom organischen Wachstum abgewendet und Milliardenübernahmen getätigt und gleichzeitig Bereiche wie BI/Analytics massiv vorangetrieben:

SAP Cloud (Analytics)
SAP’s Cloud Analytics-Reise
Quelle: Eigene Recherche, Internet

Laut Capital Market Day-Präsentation 2017 macht SAP in 2016 rund 3 Milliarden € Umsatz und verzeichnet 125 Millionen User für die Cloud. Gut, schaut man sich mal ein wenig die Akquisitionskosten an, so hat man das noch lange nicht wieder eingespielt. Aber es geht hier natürlich um das Geschäft der Zukunft.

Bill McDermott hat damit klar gezeigt, zu was er bereit und entschlossen ist.

Betrachtet man nun mal die Cloud Analytics-Ebene, dann ist doch interessant, dass BusinessObjects bereits 2006 auf die Cloud gebaut hat. Nach der Übernahme 2008 hatte SAP also bereits ein erstes Cloud Analytics-Angebot im Hause.

2010 wurde dies darauf hin neu als BI on Demand gelaunched. Damals schon mit freiem Test-Account, bei dem man mit zumindest kleinen Datenmengen den schon bald HANA-basierten BO Explorer ausprobieren konnte.

Nach meinem Gefühl hat BI on Demand jedoch niemals wirklich Fahrt aufgenommen. mit dem in 2013 gestarteten SAP Lumira Cloud-Angebot, war dann der BO Explorer wohl doch auch nicht mehr so interessant.

Ende 2015 kam dann die Info, dass Lumira Cloud mit dem Release 1.28 nicht mehr weiter aktualisiert wird. Ende 2014 wurde ja auch schon parallel Cloud for Planning (C4P) gestartet. Einige Monate später sickerte dann Projekt Orca durch, welches dann ein Jahr nach Start von C4P den Namen Cloud for Analytics (C4A) bekommen sollte. Damals wurde auf zusätzliche BI-Funktionalitäten verwiesen, welche diesen evolutionären Schritt rechtfertigen sollte.

Kein Jahr hat der Name gehalten, bis dann Mitte 2016 die Umbenennung in BusinessObjects Cloud folgte. Dazu kamen gewisse Predictive-Fähigkeiten. Wie wir wissen, sollte dies in der jungen Geschichte nicht die letzte Umbenennung sein. Folgte doch zur SapphireNow 2017 im Mai die Umbenennung in SAP Analytics Cloud. Ein Schritt, den beispielsweise Gartner-Analystin Cindi Howson als „smart“ bezeichnete.

Interessant ist jedoch noch zu vermerken, was parallel geschehen ist. So wurden Anfang 2016 die Predictive Services innerhalb der SAP Cloud Plattform (damals noch HANA Cloud Plattform) bereitgestellt und damit analytische HANA-Fähigkeiten in der Cloud verfügbar gemacht. Zeitgleich wurde mit der Übernahme von Roambi auch der Mobile BI-Aspekt im bestehenden Cloud Analytics-Portfolio gestärkt.

SAP Analytics Hub bildet mit dem letzten Renaming wohl nur den vorläufigen Höhepunkt der SAP Cloud Analytics Journey.