Swen Deobald
 - 2. M├Ąrz 2020

SAP Data Warehouse Cloud – Unterschiede zu SAP BW/4HANA

Das SAP Data Warehouse Cloud stellt eine neue und zus├Ątzliche M├Âglichkeit f├╝r Sie als Kunde dar. Mit dem SAP Data Warehouse Cloud (SDWC) verfolgt die SAP jetzt weiter den ÔÇ×Cloud FirstÔÇť- Ansatz, wie wir es schon bei der SAP Analytics Cloud gesehen haben.

Das SAP Data Warehouse verf├╝gt ├╝ber eine Vielzahl von Konnektoren, die den Zugriff auf Daten aus den unterschiedlichsten SAP- und non- SAP Datenquellen Ort vereinfachen und eine Integration mit einer Vielzahl an On-Premise-Systemen erm├Âglicht. Dies gilt sowohl f├╝r SAP als auch f├╝r Drittanbieter.

Unternehmen sehen es als entscheidend an, Gesch├Ąftsvorteile einzufangen, indem sie intelligente Erkenntnisse gewinnen und kritische Entscheidungen treffen, indem sie die umfangreichen Daten verwenden, die t├Ąglich generiert werden. Da die Daten jedoch ├╝ber mehrere Systeme in verschiedenen Formaten verteilt sind, wird die Integration schwieriger.

Das SAP Data Warehouse Cloud zeichnet sich dabei durch vier Charakteristika aus

SAP Data Warehouse Cloud

Kollaboration

IT und Fachabteilungen r├╝cken n├Ąher zusammen. ├ťber das Spaces-Konzept kann der Fachabteilung eine eigene kleine Spielwiese zur Verf├╝gung gestellt werden. So k├Ânnen Fachabteilungen selbst und auf einfache Weise Modelle erstellen. Dabei bekommen Sie von der IT-Abteilung eine eigene sehr kontrollierte Umgebung zur Verf├╝gung gestellt- mit eigenen Daten und eigenen Queries. Eine der gr├Â├čten Vorteile ist, dass diese ÔÇ×abteilungseigenenÔÇť Modelle auch mit anderen Abteilungen geteilt werden k├Ânnen, ohne dass die IT eingreifen muss.

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Elastizit├Ąt

Mit dem pay-as-you-go Prinzip erm├Âglicht die SAP den Kunden eine sehr flexible Dimensionierung des Systems. Bei performanceintensiven Prozessen kann tempor├Ąr die Leistung erh├Âht werden. Dementsprechend h├Âher fallen auch die Kosten aus, die im SDWC via Credits abgerechnet werden (1 Credit = 1ÔéČ). Auch bzgl. Storage kommt mit diesem System mehr Flexibilit├Ąt ins Spiel. In bestimmten Monaten, in denen eine Fachabteilung mehr Storage/Power ben├Âtigt, kann sich das System flexibel anpassen.

End-to-End

Das SDWC bietet eine enge Integration mit der SAP Analytics Cloud (SAC). Der Wechsel zwischen SDWC und SAC kann im gleichen Browserfenster stattfinden, sofern beide im gleichen Datacenter liegen- beide haben das gleiche UI. Auch eine SAC die heute schon betrieben wird, kann das neue SDWC angebunden werden. Ähnlich wie aus BW 7.x und BW/4HANA schon bekannt, gibt es auch im SDWC vorgefertigten Content, der recht schnell aktiviert und genutzt werden kann.

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Geschwindigkeit

Das SAP Data Warehouse Cloud basiert auf der HANA Cloud und zeigt eine- je nach gebuchter Leistung- entsprechend hohe Performance. Nicht nur in der systemseitigen Geschwindigkeit kann das SDWC punkten- sondern auch in der Geschwindigkeit bei der Modellierung. Durch die starke Integration mit der SAC und das recht einfache UI erm├Âglicht es das SWDC sehr schnell von den Rohdaten zur Visualisierung zu bekommen.

Data Integration

Da die Daten ├╝ber mehrere Systeme in verschiedenen Formaten verteilt sind, wird die Integration schwieriger. Mit der Einf├╝hrung der SAP Data Warehouse Cloud von SAP HANA Cloud ist die Integration von Daten aus verschiedenen Landschaften einfacher geworden. Es bietet die Flexibilit├Ąt der Verwaltung und Kombination von Daten aus Multi-Cloud-, Hybrid- (Cloud und On-Premise) und On-Premise-Umgebungen. Die Entscheidungsfindung wird durch die Analyse nicht nur der strukturierten Daten, sondern auch der unstrukturierten Daten weiter verbessert. Mit der SAP Data Warehouse Cloud k├Ânnen Sie die Leistungsf├Ąhigkeit heterogener Daten (strukturiert, teilstrukturiert und unstrukturiert) ├╝ber mehrere Systeme hinweg nutzen. Es bietet offenen Zugriff auf ETL-Tools von Drittanbietern, um beliebige Daten aus beliebigen Quellen in die SAP Data Warehouse Cloud zu importieren.

SAP Data Warehouse Cloud

Data Modeling & Spaces

SAP Data Warehouse Cloud hat ein neues Konzept namens Spaces, das ein logischer Bereich ist, der f├╝r jede Branche innerhalb eines Unternehmens angelegt werden kann. Hier wird die Semantik mit dem nat├╝rlichen Sprachindex aufgebaut, um spezifische KPI-Namen basierend auf der Branche (R├Ąumen) bereitzustellen. Mit den leicht verf├╝gbaren Daten und Semantiken k├Ânnen Gesch├Ąftsanwender ihre eigenen Berichte auf der Grundlage der verf├╝gbaren KPIs erstellen und die Entscheidungen schneller und intelligenter treffen.

Sie k├Ânnen in der SAP Data Warehouse Cloud mit zwei Methoden modellieren, SQL und Graphical. Bei der grafischen Modellierung erstellen Gesch├Ąftsanwender ihre eigenen Modelle, w├Ąhrend die SQL-Modellierung den Aufwand der IT-Abteilung erfordert. SAP Data Warehouse Cloud wird mit vorinstalliertem Standard-Business Content ├╝ber verschiedene Module hinweg geliefert.

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Analytics

Das SAP Data Warehouse Cloud ist eng mit der Embedded Analytics Plattform SAP Analytics Cloud verbunden. Es ist auch mit branchenspezifischen Vorlagen vorinstalliert, die f├╝r den Gebrauch bereit sind. Andere Drittanbieter-Tools k├Ânnen auch Daten aus der SAP Data Warehouse Cloud ├╝ber eingebaute gesicherte Kan├Ąle konsumieren.

Mit der Integration der SAP Analytics Cloud mit Planungs-, Vorhersage- und Prognosefunktionen k├Ânnen Unternehmen die Planung und Datensimulation problemlos auf KPIs ├╝bertragen und die geplanten Daten unter geringerer Beteiligung der IT in das System ver├Âffentlichen. Erweiterte Analysen sind auch durch maschinelles Lernen und Python-Integration m├Âglich, mit der Sie die KPIs prognostizieren k├Ânnen. Leistungsstarke und wichtige Erkenntnisse werden mit Hilfe der SAP Data Warehouse Cloud aus Echtzeitdaten gewonnen.

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Fazit

Mithilfe von SAP Data Warehouse Cloud, einer neuen Data-Warehouse-L├Âsung, ist es Unternehmen m├Âglich, alle erweiterten Funktionen von SAP HANA zu nutzen. Diese gesch├╝tzten Daten k├Ânnen Sie selbst analysieren und visualisieren. Sie haben sogar die M├Âglichkeit unbegrenzt Daten zu speichern. SAP bietet einen Raum f├╝r Echtzeit-Analysen, die auch Daten aus verschiedenen strukturierten und unstrukturierten quellen einschlie├čt (z.B. Marktforschung und social Media). Der Weg geht dahin, eine einzige Datenquelle zu nutzen. Ziel von SAP ist es, ein Analysetool bereitzustellen, das Trends entdecken und Vorhersagen treffen kann. Dabei werden auch k├╝nstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingeschlossen werden.

Swen Deobald

Swen Deobald

Mein Name ist Swen Deobald und ich bin begeisterter SAP Analytics Berater. Als Fachbereichsleiter von Compamind unterst├╝tze ich Sie mit meinem Team bei allen Fragen rund um SAP Analytics, Business Warehouse, BusinessObjects und der SAP Analytics Cloud.

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