Self-Services sind eine wichtige Funktionalität im Bereich Business Intelligence. Ihr Ziel ist, dass die Mitarbeiter des Fachbereichs möglichst autonom arbeiten können. So sind sie nicht auf Unterstützung der IT-Abteilung angewiesen, wenn sie beispielsweise Dashboards bauen möchten. Daher liegt der Fokus von Self-Service-Lösungen auf einer einfachen Handhabung, die auch ohne tiefgreifendes IT-Verständnis gelingt. Damit ist der Fachbereich wesentlich flexibler und schneller, gleichzeitig wird die IT-Abteilung entlastet.

 

Im Zuge der Straffung des Business-Intelligence-Portfolios liegt der aktuelle Fokus von SAP auf zwei Self-Service-Tools: der SAP Analytics Cloud und SAP Lumira Discovery. Ein wesentlicher Unterschied zwischen beiden Lösungen besteht in der Art der Bereitstellung. Dadurch ist SAP in der Lage, sowohl Unternehmen zu bedienen, die im BI-Bereich auf die Vorteile des Cloud Computing setzen, als auch Unternehmen, die weiterhin mit einer On-Premise-Lösung arbeiten möchten.

 

Die Stärken der SAP Analytics Cloud

Die SAP Analytics Cloud ist das Flaggschiffprodukt unter den Analytics-Tools von SAP. Die Software-as-a-Service-Lösung konzentriert Analyseberichte und die Planung für das gesamte Unternehmen auf einer Plattform. In wenigen Schritten erhalten die Anwender genau die Informationen, die sie benötigen. Ein auf Machine Learning basierender Smart Assistant erleichtert die Auswahl von relevanten KPIs und ermöglicht auch in komplexen Kontexten eine fundierte Entscheidungsfindung.

 

Die SAP Analytics Cloud ist in der Lage, Daten aus On-Premise- und cloudbasierten SAP- und Non-SAP-Quellen zu ziehen – als Importe oder über Live-Connections. Die Plattform spielt ihre Stärken vor allem bei abteilungsübergreifenden Analysen und Planungen aus und erweist sich als unerlässliches Tool für die Data Discovery im Unternehmen. Da SAP die Software in der Public Cloud hostet, entfällt der Aufwand für die lokale Installation und die Wartung. Darüber hinaus kümmert sich SAP – anders als bei On-Premise-Tools – auch um das Einspielen von Updates.

 

Die On-Premise-Alternative: SAP Lumira

SAP Lumira gehört zur BusinessObjects-Suite und ist im Gegensatz zur SAP Analytics Cloud on-premise verfügbar. Die Software unterstützt die visuelle Datenaufbereitung und stellt ein leistungsstarkes Entwicklungstool für analytische Applikationen bereit. So werden die Arbeit der IT-Abteilung und der Endanwender enger zusammengeführt.

 

Mit den Self-Service-Funktionen von SAP Lumira Discovery können Nutzer Daten sichten, Reports erstellen und Echtzeitanalysen durchführen. Die Datenvisualisierung ist unabhängig von der IT-Abteilung möglich. Diese wiederum setzt mit dem Entwicklungstool SAP Lumira Designer Anforderungen an Analysewerkzeuge und Dashboards schnell und komfortabel um.

 

Der direkte Vergleich: Datenquellen und -modelle

Worin unterscheiden sich die SAP Analytics Cloud und SAP Lumira? Welche Faktoren sprechen für die eine oder die andere Lösung? Beide Tools verfügen über eine breite Palette an Datenquellen, die eingebunden werden können. Möglich sind beispielsweise ERP-Systeme, CSV-Uploads, Textdateien, Live-Import-Verbindungen zu BW- oder HANA-Datenbanken, BusinessObjects-Universe- und SQL-Datenbanken per JDBC-Verbindung sowie einiges mehr. Darüber hinaus unterstützt die SAP Analytics Cloud auch zahlreiche Cloud-Datenquellen wie Salesforce, C4C etc.

 

Bei SAP Lumira Discovery ist es sehr einfach, die relevanten Daten in das System zu bekommen. Sobald sie verfügbar sind, können die Anwender damit beginnen, Dashboards zu bauen oder Hierarchien zu definieren. Die Hierarchien sind ein wichtiger Faktor für aussagekräftige Dashboards. Ein Dashboard lässt sich auch ohne Daten speichern. Das reduziert das Sicherheitsrisiko im Unternehmen, weil sensible Daten erst bei einer Verbindung zur Datenquelle verfügbar sind.

 

Die SAP Analytics Cloud bietet mehrere Möglichkeiten, um Analysemodelle aufzubauen. Zum einen lassen sich eigene Vorlagen erstellen und speichern, zum anderen kann der Anwender auch ein Modell ohne Vorlage bauen. In diesem Fall ist es allerdings nicht möglich, das Modell wiederzuverwenden. Eine dritte Variante besteht darin, das System ein Modell erstellen lassen und direkt mit dem Dashboard-Designer starten; allerdings hat der Nutzer dann keinen Einfluss auf das erstellte Modell. Diese Vorgehensweise eignet sich besonders für die Ad-hoc-Analyse, wenn Reports zeitnah benötigt werden und nur wenige Informationen abgebildet werden müssen.

 

Bei SAP Lumira werden (Zeit-, Geo- oder Produkt-)Hierarchien nicht im Datenmodell erstellt, sondern direkt im Dashboard. Gestartet wird immer mit der höchsten Hierarchiestufe. Bei der SAP Analytics Cloud hingegen erfolgt die Festlegung von Hierarchien im Modell – entweder beim Laden oder zu einem späteren Zeitpunkt. Eine Ausnahme bilden Geodaten, die nicht nachträglich verändert werden können, sondern zwingend beim Erstellen des Modells zu definieren sind.

 

In beiden Tools gibt es eine Vielzahl von Diagrammen für die Visualisierung. Während Balken-, Säulen- und Kreisdiagramme jeweils zum festen Repertoire gehören, bieten SAP Lumira und die SAP Analytics Cloud auch spezifische Diagrammtypen. Bei Lumira Discovery sind das etwa Netzwerk, Trichter oder Wortwolke, die SAP Analytics Cloud umfasst noch Aufzählungen, eine Kombination aus Balken- und Liniendiagramm sowie die R-Visualisierung.

 

Fazit

Die SAP Analytics Cloud stellt eine neue Entwicklungsstufe für Analytics-Anwendungen dar. Die SAP-Roadmap ist eindeutig auf die SAC ausgerichtet. War der Funktionsumfang zunächst noch relativ beschränkt, wurde und wird er sukzessive erweitert. Bis Ende 2019 soll die SAP Analytics Cloud schließlich alle Funktionen abbilden können, die auch SAP Lumira bietet – was durchaus ambitioniert ist.

 

Die klare Ausrichtung geht zu Lasten von SAP Lumira Discovery, dessen Support SAP mindestens bis 31. Dezember 2024 angekündigt hat. Neue Features sind allerdings nicht mehr zu erwarten, sondern werden nur noch in der SAP Analytics Cloud umgesetzt.

Was gilt es bei der Einführung von BI-Self-Services zu beachten?

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