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.

 

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…

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:

Neue SAP Analytics Technologien und der Einfluss in das Beraterleben

Gestern habe ich folgenden Blog von Felipe de Mello Rodrigues gelesen:

Blog1

Diesen kann ich sehr gut nachfühlen. Jedoch hat mich nun der Impuls gepackt, diesen für SAP Analytics nochmal spezifischer nachzuvollziehen.

Beispielhaft kann man sich, wenn man als Partner Zugiff hat unter SAP PartnerEdge mal anschauen, was die SAP alles unter SAP Analytics Solutions einordnet:

Partner1
Quelle: SAP PartnerEdge

Das ist natürlich schon ein ganz schönes Spektrum. Als Berater muss man letztendlich sagen, man muss hier ja nicht alles können.

Ich will aber auch mal beispielhaft an Hand von typischen Re-Tweets auf meinem Twitter-Account zeigen, was sich bei den Themen so tut.

Gestern gab es ein Webinar zum Thema SAP Leonardo Machine Learning:

Tweet1
Quelle: SAP, 2019 (PDF)

Eigentlich gleich schon ein Themenfeld für sich, welches verschiedenen SAP-Technologien zusammenfasst oder zumindest berührt:

SAPLeoML
Quelle: SAP, 2018 (PDF)

Daneben hat man als ambitionierter Data Scientist natürlich auch Python und R drauf und nutzt diese im SAP-Kontext:

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Tweet-Link

Ein Thema, welches ebenfalls im Zusammenhang mit Machine Learning seit einiger Zeit gesehen wird ist Robotic Process Automation:

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Ebenfalls dazu kann man das Thema Conversational AI zählen, welches durch die Übernahme von Recast.AI Anfang 2018 seither an Schwung gewonnen hat:

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Ein eher klassisches Thema ist, ob das BW eigentlich schon tot ist, weil S/4HANA Embedded Analytics hier die Themen übernehmen wird:

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Ich denke, wie im Artikel auch vermerkt, wurde diese Frage schon ausführlich diskutiert. Die SAP sieht mit BW/4HANA dies als ausreichend beantwortet und auch die DSAG hat sich bereits 2015 klar positioniert.

Trotzdem darf man sich hier gerne mit der neuen Datengrundlage für Analytics auseinandersetzen – ABAP Core Data Services:

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Im klassischen BW-Umfeld war das Release 2.0 von BW/4HANA ende Februar ein wichtiger weiterer Meilenstein:

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Für Berater und Mitarbeiter im BW-Umfeld bedeutet das aber auch sich nicht mehr nur mit einer Datenbankmigration nach HANA auseinanderzusetzen oder sich Veränderungen bei einem Upgrade anzuschauen. Auf der Agenda steht nun in den nächsten Monaten und Jahren das Thema Conversion:

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Bei vielen klassischen SAP BI-Beratern müsste das Thema SAP Analytics Cloud mittlerweile angekommen sein. Optisch haben sich die Update-Zyklen verlangsamt:

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Allerdings zeigen die Releasestände, dass sich trotzdem ständig was tut und kontinuierlich Neuerungen geliefert werden. Aktuell Stand 08.2019 welcher nicht nur kleine Verbesserungen sondern z. B. die neue Anwendung Application Design, welche nach längerer Testphase nun für alle freigeschaltet wurde:

SAC1

Nicht das einem mit 2-wöchentlichen Updates noch langweilig wird 😉

Das Thema geht noch weiter. So ist über PAi – Predictive Analytics integrator das Veröffentlichen von in SAP Analytics Cloud Smart Predict erstellten Modellen in S/4HANA möglich:

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Neben den verschiedenen Tools in SAP Analytics Cloud ist die Verwendung neuer Visualisierungen relativ einfach. Jedoch darf man sich gleichzeitig u. U. auch mit neuen, nicht immer nur strukturierten Datenquellen wie z. B. JSON auseinandersetzen:

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SAP Analytics Cloud wird auch sofort bei den neusten Übernahmen wie Qualtrics als Enabler und Brücke gefeiert:

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Auch ist das Thema SAP Analytics Cloud für die Planer im SAP BI-Umfeld zunehmend relevant und wird stärker mit S/4HANA verknüft:

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Wer sich noch erinnert, SAP Analytics Cloud hat ja eine längere Namenshistorie. Aber alles hat soweit ich das sehe mal mit C4P – Cloud for Planning begonnen. Daher spielt das Thema in SAC nach wie vor eine wichtige Rolle:

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Als klassischer BW-Berater muss man sich mit BW on HANA und BW/4HANA zunehmend mit HANA selbst auseinandersetzen:

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SQL und vom gleichen Autor auch ein Update zu SQLScript ist nur ein Themenkomplex innerhalb von HANA, der hier relevant und interessant ist.

Ein Einsatzgebiet für SQL ist im Rahmen der HANA Modellierung mit Table Functions:

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Beim Arbeiten rund um HANA und der Integration von Daten spielt dort SDI – Smart Data Integration eine zentrale Rolle:

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SAP Data Hub ist ein riesen Thema im Big Data-Umfeld, welches wir uns aktuell z. B. auch für IoT-Themen anschauen:

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Der SAP Data Hub ermöglicht die Erstellung und Verwaltung von Data Pipelines und bietet auch die Integration von SAP BW. Der zuletzt gelaufende OpenSAP-Kurs dazu bietet hier einen ganz guten ersten Überblick und Einstieg:

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Auch Thomas Zurek als VP of SAP BW/4HANA + HANA Data Warehouse sieht das Zusammenspiel von BW/4HANA und Data Hub als logischen Schritt zum Intelligent Data Warehouse:

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Auch die klassischen On-Premise BI Frontendtools wie SAP Lumira, discovery edition spielen natürlich nach wie vor eine Rolle:

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Und auch hier muss man auf kontinuierliche Neuerungen nicht verzichten:

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Tweet-Link

Wenn man sich jetzt anschaut, dass die dargestellten Tweets hauptsächlich von April sind, dann zeigt sich schon eine Flut an Neuigkeiten in vielen Bereichen. Daher muss natürlich jeder für sich filtern, was relevant ist. Ob man schon auf BW on HANA ist oder noch nicht oder gar BW/4HANA in irgendeiner Art und Weise angeht. Ob man im Bereich Planung ist oder sich evtl. schon intensiver mit den Möglichkeiten im Bereich Machine Learning und Data Science beschäftigt. Ob Cloud überhaupt ein Thema ist oder man seine On-Premise-Strategie bewahrt. Ob man sich eher im Backend oder im Frontend bewegt.

Zum Abschluss meines Blogs möchte ich das von Felipe de Mello Rodrigues einleitend dargestellte Bild in seinem Blog wiedergeben:

Tweet24

SAP BI – Skill Set

Seit HANA, BO, Cloud und immer neue Tools auf die SAP BI-Berater einprasseln, gibt es auch immer wieder Diskussionen über das „Skill Set“, welches man benötigt.

Als ich in der Beratung mit SAP BI angefangen habe, gab es auch eine gewisse Trennung. Es gab Berater eher für das Backend und eher für das Frontend. Zusätzlich gab es noch ein paar Leute, welche sich mit BPS/Integrierte Planung (IP) beschäftigt haben. Als BusinessObjects dazu kam oder das Thema HANA gab es erstmal weitere spezialisierte Teams.

Mittlerweile ist das Skill Set eines SAP BI-Beraters ziemlich umfangreich. Selbst wenn man Big Data und HANA DW noch gar nicht in der Tiefe betrachtet.

Ich habe im folgenden versucht, die wichtigsten greifbaren Skills zusammen zu bringen:

SAP BI Skillset

Dabei ist schon einiges zusammen gekommen. Die Sicht ist die einer relativ aktuellen, SAP BW on HANA-basierten BI-Landschaft. Aus der Inhouse-Erfahrung heraus muss ich sagen, dass man sich oft leider nicht in die Tiefe mit den Werkzeugen beschäftigen kann. Manchmal kommt ein Tool schneller als man schauen kann, wenn es hier nicht eine klare Strategie gibt. Und schon hat man den ganzen Tool-Zoo im Einsatz.

Sicherlich fehlen an der einen oder anderen Stelle noch Tools, während auf der anderen Seite Themen vielleicht eher unter- oder übergewichtet sind in der Darstellung. Trotzdem einfach mal ein Ansatz, den SAP BI-Alltag und die Anforderungen an interne Mitarbeiter einmal greifbar zu machen.

Ad hoc würden mir schon Themen einfallen, welche man evtl. noch unter bringen könnte wie Prozessketten, Widgets, Information Design Tool, Status- und Tracking, etc. Irgendwo kann man das aber auch trotzdem noch reininterpretieren.

Wo passen hier noch Themen wie Self Service BI 0der Agile BI rein? Ist das quer durch das Skill Set? Ist das ein Teil der BI-Architektur bzw. des BI-Projektmanagements?

Nachdem ich diese Woche beim DSAG AK-Treffen war, mache ich mir auch Gedanken, wohin alternative Möglichkeiten gehen, mit SAP BI oder zumindest Data Warehousing zu machen. Der rechte Streifen bildet dies evtl. etwas ab. Jedoch, was dort vorgestellt wurde, war jetzt doch wieder etwas weiter von meinem SAP BW-zentrierten Alltag weg.

Ist das also selbst unter Berücksichtigung von HANA und Mixed Szenarios sowie Fiori bereits das „klassische“ Skill Set? Und mit einem HANA DW kommt ein „neues“, „modernes“ oder vielleicht auch „erweitertes“ Skill Set hinzu?

Von Big Data will ich erst gar nicht anfangen. Oder findet sich das letztendlich mit Predictive Analytics und HANA (Vora) nicht auch schon wieder?

Nach wie vor wird es spannend bleiben im Skill Set. BI Clients wachsen zusammen (Lumira & Design Studio), Big Data treibt die technologische Entwicklung, Cloud eröffnet neue Welten und integriert neue Ansätze mit Hichert, Digital Boardroom & Co. Information Design oder Self Service BI sind Themen, welche von außen reinschwappen und ebenfalls Veränderungen antriggern.

Learning Journey for SAP Data Science

Interessant – Der Weg zum SAP Data Scientist. Und da gibt es sogar Teile umsonst.

SAP Journey Data Science

Klar, das meiste kostet Geld. Aber man sieht schnell, wo man evt. Lücken hat und was evtl. wichtig ist oder nicht.

Immerhin sind die openSAP-Kurse ein gut gemachter Einstieg.

Klar ist, es läuft ziemlich auf SAP HANA raus und auf aktuelle Produkte wie SAP Cloud for Analytics. Immerhin darf es auch ein wenig BusinessObjects BI sein.

BI is Dead (by Timo Elliott, SAP)

Heute gibt es einen neuen Artikel von Timo Elliott von SAP mit dem Namen BI is Dead. Impulshaft möchte man entgegnen „totgesagte leben länger“. Jeder muss ich der Aussage grundsätzlich recht geben.

Wenn man sein Geld dafür bekommt, in seinem Unternehmen für „Enterprise“-BI verantwortlich zu sein, dann kribbelt es bei solchen Artikeln immer etwas.

Gut, schon lange gilt es als Binsenweisheit, dass z. B. der Enterprise Data Warehouse-Ansatz in Unternehmen nicht funktioniert, BICC’s eher eine Randerscheinung sind und es wahrscheinlich nie einen Single Point/Version/Source of Truth geben wird. Außer die Systemlandschaft ist sehr einfach.

Aber es ist auch klar, das Konzepte kommen und gehen und trotzdem immer etwas bleibt oder sich daraus weiter entwickelt.

Klar ist, das Bild, das man heute von BI hat, wird sich verändern. Enterprise BI wird aber nicht sterben. Auch Timo Elliott will uns das mit seinem Artikel natürlich nicht sagen. Würde er als SAP-Angestellter doch selbst schaden bei solch einer unreflektierten Aussage machen. Im weiteren Artikel stellt er aber gut dar, was Gartner mit dem Shift beim letzten Magic Quadrant sagen wollte. Solch Visualisierungen darf man ja auch nicht unreflektiert hinnehmen sondern muss sie hinterfragen. Timo Elliott hat uns einen Gefallen getan und diese Reflektion zur Beruhigung des BI-Volks in diesem Artikel übernommen.

Trotzdem ist die Entwicklung zu Self Service klar sichtbar. Schaut man sich das SAP-Portfolio im BI-Bereich mal an:

  • Web Intelligence – War schon immer auf den versierten Endanwender zugeschnitten
  • Lumira – ist ganz klar der Hoffnungsträger im Bereich Data Discovery
  • Design Studio – liefert Templates für Self Services, die für den ersten Wurf schon ganz schön liefern und bei Bedarf natürlich noch ausbaubar sind
  • Analysis for Office – des Controllers Liebling, war schon immer so
  • BW Workspaces – Self Service Datenintegration, noch nicht ganz einfach zu handhaben, jedoch ein neuer Schritt, in eine Richtung, die früher klar IT war
  • S/4 HANA – bietet mit den Fiori App’s bereits die Kombination aus operativen Anwendungen und Analyse. Das Analysis Path Framework schließt die Lücke weiter.
  • Mit sowas wie Agile Data Preperation  oder Cloud for Analytics möchte ich hier gar nicht erst anfangen

Die SAP versucht ganz klar zu liefern. Die Dynamik macht es jedoch oft schwer, eine einheitliche Strategie zu erkennen, auch wenn sich Richtungen abzeichnen.

BI – Self Service, Big Data, Advanced Analytics, Data Science, In-Memory, Information Design – Themen die BI stark verändern. Somit bleibt es spannend und die wesentliche Herausforderung ist die permanente Anpassung, wie überall im BI-Umfeld.

Governance, komplexe Datenstukturen, Integration von verschiedenen Datenquellen und die Transformation von Daten werden aber nach wie vor die Arbeitsgrundlage im Bereich Enterprise BI bleiben.

Ich denke das folgende stellt die Richtung dar, in die wir uns entwickeln:

Entwicklung BI

Enterprise BI wird eine starke Basis in der Mitte sein. Self Service wird breit kommen, aber gleichzeitig Enterprise BI unterstützen. Es wird einige Zeit dauern, bis die Probleme und Grenzen von Self Service BI bewusst werden. Data Science & Big Data ist von wenigen für wenige. Aktuell etwas gehyped, jedoch gleichzeitig auch schon in der Gesellschaft angekommen. Jedoch ist die Entwicklung aktuell etwas entkoppelt vom BI. Ich vermute hier aber in den nächsten Jahren eine Annäherung, wenn die Tools reifer werden und der notwendige Skill zunehmend in der breiten Enterprise BI-Schicht ankommt.