SAP Data Warehouse Cloud – Unterschiede zu SAP BW/4HANA
Das SAP Data Warehouse Cloud stellt eine neue und zusätzliche Möglichkeit für Sie als Kunde dar. Mit dem SAP Data Warehouse Cloud (SDWC) verfolgt die SAP jetzt weiter den „Cloud First“- Ansatz, wie wir es schon bei der SAP Analytics Cloud gesehen haben.
Das SAP Data Warehouse verfügt über 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 ermöglicht. Dies gilt sowohl für SAP als auch für Drittanbieter.
Unternehmen sehen es als entscheidend an, Geschäftsvorteile einzufangen, indem sie intelligente Erkenntnisse gewinnen und kritische Entscheidungen treffen, indem sie die umfangreichen Daten verwenden, die täglich generiert werden. Da die Daten jedoch über mehrere Systeme in verschiedenen Formaten verteilt sind, wird die Integration schwieriger.
Das SAP Data Warehouse Cloud zeichnet sich dabei durch vier Charakteristika aus
Kollaboration
IT und Fachabteilungen rücken näher zusammen. Über das Spaces-Konzept kann der Fachabteilung eine eigene kleine Spielwiese zur Verfügung gestellt werden. So können Fachabteilungen selbst und auf einfache Weise Modelle erstellen. Dabei bekommen Sie von der IT-Abteilung eine eigene sehr kontrollierte Umgebung zur Verfügung gestellt- mit eigenen Daten und eigenen Queries. Eine der größten Vorteile ist, dass diese „abteilungseigenen“ Modelle auch mit anderen Abteilungen geteilt werden können, ohne dass die IT eingreifen muss.
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Elastizität
Mit dem pay-as-you-go Prinzip ermöglicht die SAP den Kunden eine sehr flexible Dimensionierung des Systems. Bei performanceintensiven Prozessen kann temporär die Leistung erhöht werden. Dementsprechend höher fallen auch die Kosten aus, die im SDWC via Credits abgerechnet werden (1 Credit = 1€). Auch bzgl. Storage kommt mit diesem System mehr Flexibilität ins Spiel. In bestimmten Monaten, in denen eine Fachabteilung mehr Storage/Power benötigt, 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.
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 ermöglicht es das SWDC sehr schnell von den Rohdaten zur Visualisierung zu bekommen.
Data Integration
Da die Daten über mehrere Systeme in verschiedenen Formaten verteilt sind, wird die Integration schwieriger. Mit der Einführung der SAP Data Warehouse Cloud von SAP HANA Cloud ist die Integration von Daten aus verschiedenen Landschaften einfacher geworden. Es bietet die Flexibilität 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 können Sie die Leistungsfähigkeit heterogener Daten (strukturiert, teilstrukturiert und unstrukturiert) über 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.
Data Modeling & Spaces
SAP Data Warehouse Cloud hat ein neues Konzept namens Spaces, das ein logischer Bereich ist, der für jede Branche innerhalb eines Unternehmens angelegt werden kann. Hier wird die Semantik mit dem natürlichen Sprachindex aufgebaut, um spezifische KPI-Namen basierend auf der Branche (Räumen) bereitzustellen. Mit den leicht verfügbaren Daten und Semantiken können Geschäftsanwender ihre eigenen Berichte auf der Grundlage der verfügbaren KPIs erstellen und die Entscheidungen schneller und intelligenter treffen.
Sie können in der SAP Data Warehouse Cloud mit zwei Methoden modellieren, SQL und Graphical. Bei der grafischen Modellierung erstellen Geschäftsanwender ihre eigenen Modelle, während die SQL-Modellierung den Aufwand der IT-Abteilung erfordert. SAP Data Warehouse Cloud wird mit vorinstalliertem Standard-Business Content über 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 für den Gebrauch bereit sind. Andere Drittanbieter-Tools können auch Daten aus der SAP Data Warehouse Cloud über eingebaute gesicherte Kanäle konsumieren.
Mit der Integration der SAP Analytics Cloud mit Planungs-, Vorhersage- und Prognosefunktionen können Unternehmen die Planung und Datensimulation problemlos auf KPIs übertragen und die geplanten Daten unter geringerer Beteiligung der IT in das System veröffentlichen. Erweiterte Analysen sind auch durch maschinelles Lernen und Python-Integration möglich, mit der Sie die KPIs prognostizieren können. Leistungsstarke und wichtige Erkenntnisse werden mit Hilfe der SAP Data Warehouse Cloud aus Echtzeitdaten gewonnen.
Fazit
Mithilfe von SAP Data Warehouse Cloud, einer neuen Data-Warehouse-Lösung, ist es Unternehmen möglich, alle erweiterten Funktionen von SAP HANA zu nutzen. Diese geschützten Daten können Sie selbst analysieren und visualisieren. Sie haben sogar die Möglichkeit unbegrenzt Daten zu speichern. SAP bietet einen Raum für Echtzeit-Analysen, die auch Daten aus verschiedenen strukturierten und unstrukturierten quellen einschließt (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 künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen eingeschlossen werden.
