Kann das ERP S/4HANA ein SAP Business Warehouse (BW) ersetzen?

Dabei entfallen alle vordefinierten aggregierten Daten wie Index- und Summentabellen. Auf dieser Basis bietet S/4HANA nun u. a. optimale Flexibilität bei Geschäftsdatenanalysen und Berichterstellung.

Einige Vertriebs- und Marketingmitteilungen suggerieren, dass SAP mit S/4HANA ein neues ERP-Produkt auf den Markt gebracht hat, das die Funktionen von SAP BW obsolet macht. Aus der Sicht eines Praktizierenden ist dieser Anspruch jedoch trügerisch: Das BW ist keinesfalls überflüssig geworden bzw. weiterhin erforderlich – doch warum?

Beim BW bzw. Datawarehouse (DW) steht die Integration von unterschiedlichen Systemen im Mittelpunkt. In diesem Kontext geht es um Erhalt, Aufbereitung und Analyse von Informationen. Geschäftsfelder und betriebswirtschaftliche Abläufe sind generell sehr unterschiedlich ausgeprägt, was die Abbildung innerhalb eines einzigen Systems teils verhindert – und sich auch über S/4HANA nicht aufheben lässt.

Selbst mit Schaffung technologischer Machbarkeit ist eine Trennung zwischen operativen und strategischen Systemen ein integraler Bestandteil von IT-Architekturen geworden.

Die Verteilung von Geschäftsvorgängen über mehrere operative Systeme hinweg (z. B. voneinander getrennte Personalprozesse) wird u. a. durch ständig zunehmende Sicherheitsbestimmungen und andere regulatorische Vorgaben immer weiter forciert.

Insbesondere im Bereich globaler, branchenübergreifender Mischkonzerne mit deutlich unterschiedlichen Geschäftsprozessen in verschiedenen Teilen der Organisation (z. B. Downstream- vs. Upstream-Prozesse in der Öl- und Gasindustrie) ist die Zusammenführung von operativen Systemen eine besondere Herausforderung. Parallel nicht ausser Acht zu lassen: Fusionen und Übernahmen, wodurch auch immer wieder Drittsysteme die IT-Landschaftsarchitektur bestimmen.

In solchen Szenarien sind homogene Systeme eher eine Wunschvorstellung bzw. würden sich sogar als nachteilig erweisen: Hier reduziert die Beibehaltung mehrerer operativer Systeme für dedizierte Unternehmensbereiche die Komplexität vielmehr erheblich und verstärkt zugleich die Forderung nach Integration in eine Datawarehouse-Architektur.

Zudem kann die Reduzierung von Redundanz und Datenhaltung in direktem Widerspruch zu den obersten Prioritäten produktiver ERP-Systeme stehen: Sicherstellung der jederzeitigen Betriebsbereitschaft des Geschäftsbetriebes und Sicherung der Daten vor unbefugtem Zugriff.

Operative Systeme speichern nur die aktuelle Ausprägung von Daten. Im BW ist es dagegen möglich, zeitliche Perspektiven abzubilden – und letztlich die Voraussetzung dafür zu schaffen, Auswertungen bezüglich historischer Daten vornehmen zu können.

Wenn die Notwendigkeit eines DW erkannt wurde, ist heutzutage davon auszugehen, dass dieses im Vergleich zur Vergangenheit wesentlich leistungsfähiger sein bzw. mehr Optionen bieten muss.

Denn das Data Warehousing durchläuft eine grundlegende Transformation: Einerseits nehmen die Datenmengen und die Komplexität der Analytik (Big Data) stark zu. Andererseits ist eine engere Integration in die Geschäftsprozesse (Smart Everything) erforderlich.

Am Ende dieser Transformation steht eine modernisierte Version von Data Warehousing (und schliesslich SAP BW), bei der „Big Data“ ein Teil des Konzepts ist (Infrastruktur nicht unbedingt identisch). Obwohl dabei potenziell einige der Echtzeit-Berichte an die operativen (ERP-)Systeme verloren gehen, steigt insgesamt die Relevanz des DW deutlich, da die fortschrittlichen Analysefunktionen mehr Wert für das jeweilige Unternehmen generieren.

Um der entsprechenden Nachfrage gerecht zu werden, hat SAP mit BW/4 HANA ein neues Produkt entwickelt, das auf dem Konzept seines „Cousins“ S/4HANA basiert: neue Codelinien, die auf der SAP-HANA-Plattform aufbauen, um alle heutigen Anforderungen des Digital Business in der Cloud und on-premise zu erfüllen.

Resümee

S/4 HANA und SAP HANA haben unbestreitbare und erfolgsrelevante Vorteile für Unternehmen.

Zudem ist ein Data Warehouse vonnöten, um verschiedene Quellsysteme und Methoden (Integration, Cleansing, Harmonisierung, Transformation, Historisierung von Daten) sowie den Anspruch einer gemeinsamen Architektur gleichermassen effizient, performant und zuverlässig abzudecken.

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