SAP Analytics im Vergleich 2026: Welche Strategie zu Ihrem Unternehmen passt
Viele Unternehmen arbeiten mit über Jahre gewachsenen SAP-Landschaften: unterschiedliche Systeme, verstreute Daten und individuelle Reports. Das Problem ist dabei selten das Tool, sondern die fehlende Strategie. In diesem Beitrag zeigen wir Ihnen, welche Analytics-Ansätze es gibt und wie Sie Schritt für Schritt eine klare Strategie für Ihr Unternehmen entwickeln, inklusive eines Praxisbeispiels.
Das Wichtigste im Überblick
- Viele Unternehmen kämpfen mit fragmentierten Daten, inkonsistenten KPIs und hohem manuellen Reporting-Aufwand.
- Die Wahl des richtigen Tools allein löst das Problem nicht. Entscheidend ist die passende Analytics-Strategie.
- S/4HANA Embedded Analytics eignet sich für Echtzeit-Analysen im operativen System, während Cloud-Lösungen unternehmensweite Analysen und Planung ermöglichen.
- Eine moderne Analytics-Landschaft schafft eine einheitliche Datenbasis, bessere Performance und mehr Transparenz.
- Kundenbeispiel: Wie ein Unternehmen durch die passende Analytics-Lösung seine Daten vereinheitlicht und die Performance deutlich verbessern konnte.
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Typische Probleme in bestehenden Reporting-Strukturen
In vielen Unternehmen ist die Analytics-Landschaft über Jahre hinweg historisch gewachsen. Unterschiedliche Tools wurden schrittweise eingeführt, oft ohne eine übergreifende Strategie. Typisch sind Kombinationen aus SAP Business Warehouse, BusinessObjects, Excel-Modellen oder zusätzlichen BI-Tools.
Das führt zu bekannten Problemen: Die Daten liegen in verschiedenen Systemen vor, KPIs werden unterschiedlich berechnet und die Reports widersprechen sich. Gleichzeitig steigt der manuelle Aufwand für Abstimmungen und Datenaufbereitung. Die eigentliche Herausforderung ist also nicht ein einzelnes Tool, sondern die fehlende Verbindung zwischen den Systemen.
SAP Analytics im Vergleich: Welche Ansätze gibt es?
S/4HANA Embedded Analytics – schnell und direkt im operativen System
Embedded Analytics ermöglicht es, Auswertungen direkt im S/4HANA-System zu erstellen. Die Daten bleiben dort, wo sie entstehen, und können ohne Umwege analysiert werden.
Das ist besonders hilfreich im Tagesgeschäft, wenn schnelle Entscheidungen gefragt sind, wie im Vertrieb, in der Logistik oder im Controlling. Anwender können direkt auf Basis der Zahlen handeln, ohne Daten erst aus anderen Systemen zusammenzuführen.
Jedoch zeigt dieser Ansatz klare Einschränkungen, sobald die Anforderungen komplexer werden. Wenn Daten aus mehreren Quellen zusammengeführt werden müssen oder Themen wie Planung und Prognosen ins Spiel kommen, reicht Embedded Analytics allein meist nicht aus. Deshalb wird es in der Praxis häufig als Ergänzung zu anderen Lösungen genutzt.
Zeitgemäße Hybrid-SAP-Lösung – der aktuelle Status in vielen Unternehmen
Viele Unternehmen befinden sich aktuell in einer hybriden Systemlandschaft, in der bestehende On-Premise-Systeme mit neuen Cloud-Lösungen kombiniert werden. Klassische Data Warehouses bleiben weiterhin im Einsatz, während zusätzliche Tools für Reporting oder Planung eingesetzt werden.
Dieser Ansatz bietet den Vorteil, dass bestehende Investitionen weiter genutzt werden können. Gleichzeitig bringt er jedoch eine gewisse Komplexität mit sich, da mehrere Systeme parallel betrieben und integriert werden müssen. Zudem stößt der Ansatz bei Themen wie Flexibilität und Innovation an seine Grenzen.
Strategische Cloud-Lösung – der Weg zu einer modernen Analytics-Landschaft
Moderne Analytics-Strategien setzen zunehmend auf Cloud-Plattformen. Im SAP-Umfeld besteht diese Architektur häufig aus der SAP Datasphere als zentrale Datenplattform und der SAP Analytics Cloud für Reporting, Planung und Analyse.
Der große Vorteil liegt in der Vereinheitlichung: die Daten werden zentral bereitgestellt, die KPIs sind konsistent definiert und die Fachbereiche können flexibel auf Analysen zugreifen. Außerdem bildet die Cloud die Grundlage für weiterführende Anwendungsfälle, wie Planungsszenarien oder KI-basierte Auswertungen. Die Unternehmen schaffen damit nicht nur Transparenz, sondern auch eine langfristig tragfähige und zukunftssichere Analytics-Landschaft.
Alternativen außerhalb der SAP-Welt: Was steckt dahinter?
Neben SAP setzen viele Unternehmen auch auf andere Plattformen, insbesondere wenn bereits eine entsprechende IT-Strategie verfolgt wird.
Microsoft (z. B. Power BI & Fabric)
Microsoft bietet eine umfassende Cloud-Plattform für die Datenanalyse. Mit Power BI lassen sich interaktive Dashboards erstellen, während Microsoft Fabric eine integrierte Umgebung für Datenintegration, Datenhaltung und Analyse bereitstellt.
Die Stärke liegt vor allem in der Benutzerfreundlichkeit und der engen Integration in Anwendungen wie Excel oder Teams. Allerdings gibt es keine vollständig integrierte Planungslösung wie in der SAP Analytics Cloud, weshalb Unternehmen hier oft zusätzliche Lösungen benötigen.
Qlik
Qlik ist ein spezialisierter Anbieter im Bereich der Business Intelligence. Die Plattform ist besonders stark in der flexiblen Datenanalyse und ermöglicht es, die Daten aus verschiedenen Quellen schnell miteinander zu verknüpfen.
Ein Vorteil ist die sogenannte „assoziative Datenmodellierung“, die es Nutzern erlaubt, Daten frei zu erkunden und Zusammenhänge zu erkennen, ohne vorher feste Strukturen definieren zu müssen.
Moderne Datenplattformen (z. B. Snowflake & Tableau)
Viele Unternehmen setzen auf Kombinationen wie Snowflake (für die Datenhaltung) und Tableau (für die Visualisierung). Snowflake dient dabei als skalierbares Cloud-Datenlager, während Tableau für die Erstellung von Dashboards genutzt wird.
Diese Lösungen bieten eine hohe Flexibilität und sind besonders für stark datengetriebene Unternehmen interessant. Gleichzeitig erfordern sie jedoch eine klar definierte Architektur, da mehrere Systeme miteinander kombiniert werden.
Die folgende Übersicht zeigt die wichtigsten Unterschiede der Analytics-Systeme auf einen Blick:
Abb.1: Die Analytics-Tools im Überblick
Der Weg zu einer sauberen Analytics Strategie – Kundenbeispiel
Wie sieht der Weg von einer gewachsenen Systemlandschaft hin zu einer modernen Analytics-Strategie konkret aus? Ein Beispiel aus der Praxis zeigt, worauf es ankommt und wie das Projekt gemeinsam mit der mindsquare AG umgesetzt wurde.
Kundenüberblick
- Branche: Gasnetzbetreiber
- Mitarbeiter: ca. 500
- Umsatz: ca. 600 Mio. Euro
Ausgangssituation: Viele Systeme, wenig Klarheit
Die bestehende Analytics-Landschaft umfasste mehreren parallel genutzten Tools:
- SAP Business Warehouse (BW) als zentraler Datenspeicher
- SAP BusinessObjects Web Intelligence (WebI) für klassisches Reporting
- Power BI und Excel-Modelle für zusätzliche Auswertungen
- SAP S/4HANA und weitere Quellsysteme
- Einzelne Non-SAP-Systeme
Auf den ersten Blick funktional, in der Praxis jedoch zunehmend unübersichtlich.
Die zentralen Herausforderungen
Im Arbeitsalltag führten diese Strukturen zu konkreten Herausforderungen:
- Fragmentierte Datenlandschaft ohne zentrale Steuerung
- Inkonsistente KPI-Definitionen je nach Tool oder Abteilung
- Eingeschränkte Performance, insbesondere bei komplexen Reports
- Hoher manueller Abstimmungsaufwand zwischen Fachbereichen
Zusätzlich entstand strategischer Druck:
- Der SAP-Support läuft bis Ende 2027 aus
- Neue Anforderungen wie Planung, Forecasts und datenbasierte Prognosen konnten nur eingeschränkt abgebildet werden
Die bestehende Lösung war also weder zukunftssicher noch effizient.
Die Anforderungen an die neue Lösung
Das Ziel war kein weiteres Tool, sondern eine klar definierte Zielarchitektur.
Im Fokus standen:
- Eine einheitliche, zukunftssichere Analytics-Plattform
- Deutlich bessere Performance bei Reports und Dashboards
- Self-Service-Reporting für die Fachbereiche
- Eine technologische Grundlage für
- Planung
- Predictive Analytics
- AI-basierte Auswertungen
Die Lösung: Cloud-basierte SAP-Architektur
Nach dem Vergleich verschiedener Ansätze entschied sich der Kunde für eine Cloud-Lösung mit der SAP Datasphere als zentraler Datenplattform und der SAP Analytics Cloud für Reporting, Planung und Analyse.
Im Fokus stand dabei eine klare Vereinfachung der bestehenden Systemlandschaft sowie der Aufbau einer integrierten, konsistenten Analytics-Struktur mit einer einheitlichen Datenbasis.
Der konkrete Mehrwert für das Unternehmen
Die neue Architektur brachte spürbare Verbesserungen für den Kunden mit sich:
- Schnellere Ladezeiten und deutlich performantere Dashboards
- Zentrale und einheitliche Datenbasis in der SAP Datasphere
- Konsistente KPI-Definitionen über alle Bereiche hinweg
- Einheitliche User Experience in der SAP Analytics Cloud
- Dynamische Dashboards, die flexibler genutzt werden können
- Technologische Basis für zukünftige Anwendungsfälle hinsichtlich Planning, Predictive Analytics & AI
Ein weiteres Kundenbeispiel mit ähnlichen Herausforderungen und Lösungsansätzen finden Sie hier.
Fazit: Die richtige Analytics-Strategie entscheidet
Die zentrale Erkenntnis ist eindeutig: Nicht das Tool entscheidet über den Erfolg Ihrer Analytics-Landschaft, sondern Ihre dahinterliegende Strategie. Unternehmen, die weiterhin auf bestehende Systemlandschaften und isolierte Lösungen setzen, kämpfen langfristig mit inkonsistenten Daten, hohem Aufwand und begrenzter Entscheidungsfähigkeit. Der Weg zu einer modernen Analytics-Landschaft beginnt daher nicht mit der Auswahl einzelner Tools, sondern mit einem klaren Zielbild. Erst darauf aufbauend lassen sich passende Ansätze bewerten und sinnvoll kombinieren. Wer seine Daten wirklich nutzen will, braucht weniger Tool-Diskussion und mehr strategische Klarheit.
FAQ
Was ist die größte Herausforderung in vielen Analytics-Landschaften?
Viele Unternehmen arbeiten mit mehreren Tools und Datenquellen, die nicht sauber aufeinander abgestimmt sind. Das führt zu inkonsistenten KPIs und hohem manuellem Aufwand.
Reicht ein einzelnes Tool aus, um das Problem zu lösen?
Nein. Entscheidend ist nicht das Tool, sondern eine klare Analytics-Strategie, die Daten, Prozesse und Systeme sinnvoll miteinander verbindet.
Wann ist S/4HANA Embedded Analytics sinnvoll?
Vor allem für operative Echtzeit-Analysen direkt im System, z. B. im Tagesgeschäft. Für komplexere Anforderungen reicht es meist nicht allein aus.
Warum setzen viele Unternehmen auf Cloud-Lösungen wie SAP Datasphere und SAP Analytics Cloud?
Weil sie eine zentrale Datenbasis schaffen, konsistente KPIs ermöglichen und gleichzeitig die Grundlage für Planung, Forecasts und KI-basierte Analysen bieten.
Wie gehe ich am besten den Weg zu einer modernen Analytics-Strategie?
Mit einem klaren Zielbild starten, verschiedene Ansätze vergleichen und die neue Architektur schrittweise umsetzen, statt direkt ein einzelnes Tool auszuwählen.
