Tools für moderne und agile Datennutzung

Daten spielen für viele Unternehmen seit jeher eine zentrale und wichtige Rolle. Artikel-, Filial-, Kunden- oder Lieferantendaten stellen die Grundlage für ein effizientes und nachhaltiges Management, zufriedene Kunden und verlässliche Analysen dar. Im Handel geht es zum Beispiel oft um die Datenmenge, da Retailer einerseits eine große Menge an Informationen laufend verarbeiten müssen und andererseits auch im täglichen Business sehr schnell auf Veränderungen reagieren können müssen.

„Die Herausforderungen liegen meist darin, die in unterschiedlichen Bereichen vorliegenden Daten zu verknüpfen und unternehmensweit damit zu arbeiten. Nur so können Unternehmen flexibel, agil und offen in sämtlichen Prozessen agieren und Innovationen ableiten. Dafür gibt es verschiedene Analytics-Tools“, sagt Ruth-Maria Katemann, Leiterin des Competence Center Analytics der retailsolutions AG. Sie berichtet über vier Tools und erklärt ihre Vor- und Nachteile.

Embedded Analytics

Bei Embedded Analytics handelt es sich um Analysefunktionen, die Daten direkt aus klassisches Unternehmensanwendungen wie ERP- oder CRM-Systemen nutzen. Wie der Name schon sagt, werden die Analysen direkt im Quellsystem der Unternehmensanwendung in Realtime vollzogen. So unterstützen die Tools bei der Auswertung von Daten aus operativ genutzten Systemen auf einfache Weise. „Anwender können also beispielsweise Bestellungen anlegen und gleichzeitig überprüfen, ob die jeweiligen Lieferungen in der letzten Zeit problemlos vollzogen wurden. Es handelt sich dabei quasi um Arbeit im Kontext. Der Fokus liegt auf der operativen Entscheidungsunterstützung“, sagt Katemann und ergänzt: „Die Datenausgabe erfolgt dabei etwa in Form von Diagrammen und Graphen oder in Listen. Allerdings sind hier die Analysen beziehungsweise Reportings auf die in diesem System befindlichen Informationen beschränkt. Analysen mit über Jahre gewachsenen Daten aus verschiedensten systemübergreifenden Quellen sind somit nicht möglich.“ Auswertungen basieren deshalb häufig auf restriktiven Abfragen und bieten weniger Möglichkeiten, Analysekriterien individuell zu erstellen. Dafür braucht es in der Regel technische Expertise. Für kleinere Unternehmen reicht Embedded Analytics oft jedoch aus.

SAP BW/4HANA

Mit dem auf SAP HANA basierenden Data-Warehouse-Anwendungspaket SAP BW/4HANA lassen sich Daten im gesamten Unternehmen konsolidieren. Durch die gute Anbindung an SAP-Datenquellen stellt das On-Premise-Data-Warehouse eine gute Möglichkeit dar, um Daten aus dem gesamten Unternehmen zusammenzuführen. Damit ist eine einfache Datenmodellierung sowie -administration möglich und es lassen sich Anwendungen sowohl von SAP als auch von anderen Anbietern integrieren. „Das historisch gewachsene Business Warehouse wurde mit der BW/4HANA grundlegend überarbeitet, vereinfacht und modernisiert und stellt eine solide On-Premise-Lösung dar. Aufgrund der Maturität der Lösung wird das Tool noch häufig gegenüber anderen bevorzugt. Hierbei spielen jedoch immer die Anforderungen des Kunden an ein Data Warehouse eine wesentliche Rolle“, berichtet die Platinum Solution Consultant.

SAP Datasphere

Um Nutzern aussagekräftige Daten bereitzustellen, einschließlich des passenden Geschäftskontextes und der entsprechenden Logik, bietet SAP auch Data Warehouse als Cloud-Variante an. SAP Datasphere ist die nächste Generation von SAP Data Warehouse Cloud und ermöglicht einen nahtlosen und skalierbaren Zugriff auf unternehmenskritische Informationen. „Unabhängig davon, wo die Daten gespeichert sind, erhalten Anwender also Zugriff auf alle Informationen in Hybrid- und Cloud-Umgebungen“, erklärt Katemann und ergänzt: „Für die Zukunft stellt SAP Datasphere das Tool der Wahl dar. Es ist gegenüber allen Datenquellen und auch gegenüber Fremdanbietern offen. Beispielsweise für den Handel ist dies sehr interessant, da die meisten Retailer viele verschiedene Datenquellen haben. Die SAP Datasphere bietet hier einen 360-Grad-Ansatz zur Umsetzung einer Data Fabric durch ihre vielfältigen Optionen zur Datenintegration, semantischen Modellierung, Data Warehousing, Data Federation und Datenvirtualisierung.“

SAP Analytics Cloud

Mit der SAP Analytics Cloud, kurz SAC, bietet der Softwarekonzern auch eine ganzheitliche Lösung für Reporting, Planung und erweiterte Analysen an. Statt häufig zwischen verschiedenen Anwendungen und Systemen wechseln zu müssen, können User auf alle benötigen Berichte, Dashboards und Datenmodelle zugreifen. „Fokus ist hier eine ansprechende Visualisierung und die Möglichkeit, auch komplexe Planungsanwendungen in der Cloud zu erstellen und unternehmensweit zu nutzen“, berichtet Katemann. Dabei kann SAC in unterschiedlichen Systemumgebungen verwendet werden. Konnektoren zu Datenquellen wie SAP BW4/HANA, SAP Datasphere oder SAP S/4HANA werden kontinuierlich weiterentwickelt und bereitgestellt. „Vor allem, wenn Unternehmen einen Cloud-Shift angehen möchten, bietet dieses Reporting- und Analyse-Tool eine moderne und flexible Datennutzung und -darstellung“, so Katemann abschließend.

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