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SAP Analytics Cloud (SAC) vs. Power BI – Reporting der Zukunft

Mit dem Business Warehouse (BW) gilt SAP als der Enterprise-BI-Anbieter par excellence und ermöglicht stabiles, aussagekräftiges Reporting für alle Stakeholder eines Unternehmens. Zusätzlich zum Standard-Reporting verlangen Kunden jedoch vermehrt Lösungen, die auch Self-Service Business Intelligence (BI) bieten. 

SAP Analytics Cloud (SAC) vs. PowerBI

Gartner-Studie

Die Gartner-Studie „Magic Quadrant for Analytics and Business IntelligencePlatforms fasst die Anforderungen an derartige Software in folgende Trends zusammen: 

  • Bis 2020 werden 50% der analytischen Abfragen über Suche, natürliche Sprachverarbeitung oder Sprache generiert (optional automatisch). 
  • Bis 2020 werden Unternehmen mit Benutzer-Zugang zu katalogisierten Daten (intern wie extern) doppelt so viel Geschäftswert aus Analyse-Investitionen erzielen wie Firmen, die auf Self-Service-BI 
  • Bis 2020 wird die Zahl der Daten- und Analyse-Spezialisten in den Geschäftseinheiten dreimal höher sein als die Summe der Experten in den IT-Abteilungen. 
  • Bis 2021 werden natürliche Sprachverarbeitung und Konversationsanalyse die Akzeptanz von Analytics/BI in Unternehmen stark steigern – von 35 % auf über 50 % der Mitarbeiter (inkl. neuer Benutzerklassen, insbesondere Front-Mitarbeiter). 

Defizite von Third-Party Tools

Diesbezüglich existieren auch diverse Third-Party Tools, die jedoch Defizite beim Standard-Reporting aufweisen – im Folgenden erläutert anhand von Microsoft Power BI (aktuell das bekannteste Third-Party Tool). 

Power BI konzentriert sich vor allem auf Anforderungen für agile Analysen und Self-Service Business Intelligence. Die Software zeigt jedoch funktionale Lücken bezüglich Enterprise Reporting mit SAP-Backend – besonders deutlich bei versuchter Anbindung an SAP BW Datenquellen: Viele in SAP Analytics Cloud angebotene Funktionen werden von Mircosoft Power BI nicht vollständig unterstützt. 

Eine detaillierte Auflistung der einzelnen Defizite erfolgt durch die gezielte Gegenüberstellung von Power BI vs. SAP Analytics Cloud in den nachfolgenden Text-Abschnitten. 

Zukunftsträchtig: Die Vorteile der SAP Analytics Cloud (SAC)

Die SAP Analytics Cloud (SAC) setzt das Standard-Reporting stets zuverlässig und maximal effizient um. Darüber hinaus offeriert dieses durchdachte Predictive Analytics Tool von SAP sehr umfangreiche Möglichkeiten für das Reporting der Zukunft: 

Die SAC, als Predictive Analytics Tool, gilt als visionär – u. a. dank Smart Insights und neuen Funktionen mit Steuerung durch maschinelles Lernen (inkl. NLP-basierter Suche). Ihre integrierte Funktionalität für Planung, Analyse und Vorhersage auf einer einheitlichen Plattform ist ein zentrales Differenzierungsmerkmal. Gleiches gilt für den Digital Boardroom, basierend auf interaktiven Dashboards, der mit möglichen Analysen und Simulationen in Echtzeit so attraktiv wie vorteilhaft für Führungskräfte ist. Somit kann mithilfe der SAC die Effizienz im Unternehmen gesteigert werden. 

Der BARC-Bericht vom 24. Juni 2019 zeichnet die SAP Analytics Cloud (SAC) als klaren Marktführer aus und platziert SAP bei der Marktausführung am höchsten – im Vergleich zu 19 anderen Wettbewerbern. Der Bericht bewertet moderne Enterprise-BI- und Analytics-Plattformen nach diversen Kriterien. Hierbei besteht der zentrale Aspekt darin, ob die begutachteten Plattformen neben einem umfassenden Toolset auch die Fähigkeit zur Skalierung über eine Vielzahl von Branchen bzw. Anwendungsfällen aufweisen. Die SAP Analytics Cloud (SAC) erfüllt diese Anforderungen optimal und erzielt über alle BARC-Berichtskriterien hinweg sehr gute Ergebnisse. 

Ergänzend zur Marktsicht ist es aber auch sehr wichtig, die jeweiligen Bedingungen und Anforderungen auf die eigene Situation zu übertragen: Die verschiedenen Möglichkeiten sollten präzise überprüft werden, um für die Gesamtorganisation eine fundierte Entscheidung zu treffen. Aktuelle Anfragen drehen sich vor allem um einen Vergleich zwischen den Funktionen von SAC vs. Power BI. 

SAP Analytics Cloud vs PowerBI im direkten Vergleich:

Microsoft Power BI (primär basierend auf MS Office bzw. den inkludierten Funktionen von MS Office 365) ist eine Self-Service-BI-Lösung, die häufig aus den einzelnen Fachbereichen angefragt wird. Die SAC wird dagegen meist eher aus der IT aufgerufen. 

Mittels praktischer Evaluierungsprojekte hat die S-peers AG einen aussagekräftigen Vergleich zwischen Microsoft Power BI vs. SAP Analytics Cloud (SAC) durchgeführt. Ein Schwerpunkt der Evaluierung bestand darin, eine funktionalen Verprobung mit einem Systemumfeld im SAP-Backend (vor allem SAP-BW-Datenquellen) durchzuführen. Das Systemumfeld umfasste im erweiterten Sinne auch die Analytics Engine von SAP-ERP-Systemen (ECC 6.0 oder S/4 HANA). Im Folgenden fassen wir die wichtigsten Ergebnisse unserer Evaluierung von SAC vs. Power BI für Sie zusammen. 

Microsoft Power BI, sowie die SAP Analytics Cloud (SAC) bieten jeweils die Funktion, Infrastruktur und Sicherheit von On Premise Daten mit Cloud Daten zu kombinieren. Dabei existieren grundsätzlich zwei verschiedene Arten der Konnektivität: 

Live-Verbindung: 

Bei der Live-Verbindung werden Modelle aus unterschiedlichen Datenquellen von On-Premise- oder Cloud-Systemen erstellt. Darauf basierend erfolgt dann das Aufsetzen sogenannter Stories und Berichte. Online-Analysen erfolgen ohne Datenreplikation – d. h. es findet keine Datenverschiebung in die Cloud statt. Dies gilt gleichsam für Power BI und die SAP Analytics Cloud. 

Daten-Import: 

Bei dieser Verbindungsart werden die Daten aus den jeweiligen Quellsystemen in die jeweilige Lösung importiert (sprich: geladen). Von dort aus können die eingespielten Daten für die Durchführung analytischer Prozesse genutzt werden. Bei der SAP Analytics Cloud werden die Daten in die SAC-eigene In-Memory-Datenbank (SAP 4HANA) importiert bzw. kopiert. Bei Microsoft erfolgt der Import in die eigene SQL Datenbank von Power BI. 

Im Rahmen unserer Evaluierung wurden die jeweiligen Datenverbindungen für die Systeme SAP BW, SAP 4HANA, Excel/CSV und Oracle-Datenbank verprobt. 

Dabei wurde festgestellt: 

  • Bei einer BW-Live-Connection (BW Live) in einer Power BI-Story kann nur eine einzige Verbindung genutzt werden. Zusätzliche Konnektivität ist nicht möglich. 
  • Bei BW Live ist nur eine einzige Query nutzbar – danach können keine weiteren BW-Queries in dieselbe Power BI-Story eingebaut werden. 
  • Innerhalb der SAP Analytics Cloud lassen sich Nicht-SAP-Datenbanken nur über BO-Universen live oder eine Drittanbieter-Software (APOS Live Data Gateway) anbinden. 

Zwecks Vorbereitung für die jeweiligen Analysen werden grosse Datenmengen im Rahmen der Modellierung „verbessert“. Die Bearbeitung zur Qualitätssteigerung umfasst generell: 

  • Definition von Kategorien 
  • Definition hierarchischer Beziehungen und Erweiterung um diese Hierarchien 
  • Definition/Modellierung von Kennzahlen und Dimensionen 
  • Definition von Einheiten und Währungen 
  • Erstellen und Hinzufügen eigener Formeln 
  • Data-Wrangling (Aufbereitung bzw. Bereinigung von Rohdaten) 

Diesbezüglich wurden alle gängigen Funktionen (Union, Join, Hierarchien, Advanced Calculations, Smart Grouping, Value Formatting) bei unserer Evaluierung von SAP Analytics Cloud vs Microsoft Power BI als Anforderungen überprüft. 

Ergebnis: 

Insbesondere beim Gruppieren von gegenüberzustellenden Werten sind die Power BI Funktionen stärker ausgereift. Bei Datenaufbereitung und Berechnung mittels SAP BW Live weisen die in Power BI bereitgestellten Zahlen jedoch deutliche Lücken auf: 

  • Lokale Berechnungen wirken sich nicht auf die bereitgestellten Zahlen aus; dadurch wird eine erstellte, kumulierte Aggregation einer BEx-Abfrage missachtet. Power BI verwendet hier lediglich die Basiszahlen. Aufgrund falschen Zahlenmaterials könnte das Ergebnis der kumulierten Abfrage daher eventuell fehlerhaft interpretiert werden. 
  • Fehlerhaft ist eine Aggregation auch beim Umgang mit unterschiedlichen Währungen bzw. Masseinheiten: Diese werden von Power BI nicht übernommen. So werden z. B. Werte aus USD, EUR und CHF unspezifiziert addiert, aggregiert und ausgewiesen – ohne Hinweis, dass es sich um verschiedene Währungen handelt. 
  • Die Anwendung von Hierarchien ist ebenfalls schwierig: Microsoft Power BI kann pro Dimension nur eine Hierarchie verarbeiten. Zudem lassen sich weder zeitabhängige Hierarchien noch Hierarchien mehrerer Versionen verwenden. Bei der SAP Analytics Cloud (SAC) hingegen können mehrere Hierarchien pro Merkmal vorhanden sein und von Usern individuell ausgewählt werden. 
  • Nachteilig bei Power BI ist ausserdem die fehlende Verwendung von Textvariablen: Beim Einsatz des Microsoft Produkts muss komplett auf diese Funktion verzichtet werden. Im Gegensatz hierzu präsentiert SAP BW den Anwendern veränderbare Vorschlagswerte (z. B. häufig genutzte Kalenderjahre). 
  • Darüber hinaus lassen sich definierte Sortierreihenfolgen (nach Text oder Schlüssel) nicht von SAC in Microsoft Power BI übernehmen – sodass z. B. beim Anzeigen von Kalendermonaten die Ausgabe „April“ oder „Aug“ lautet. Zudem ist die Sortierung nicht nachträglich anpassbar. 
  • Parallel fehlen Microsoft Power BI andere wichtige Features wie Währungskonvertierung oder numerische Formatierung. Auch die unzureichende Skalierbarkeit senkt weiter die nötige Bedienfreundlichkeit und damit die Eignung für das Standard-Reporting. 

Als Self-Service-Lösungen bieten Power BI sowie SAC jeweils gute Voraussetzungen, um anschauliche, ansprechende und aussagekräftige Stories aus Daten zu generieren. Charts (Vergleich, Verteilung, Composition, Performance) werden jeweils in den verschiedensten Ausprägungen unterstützt – ebenso numerische Visualisierungen wie KPIs oder Tag Cloud. 

Bezüglich besonderer Ausprägungen wie Geo-Darstellungen überwiegt die SAC z. B. bei ESRI Charts, Power BI im GEO JSON Support. Somit ist stets genau zu betrachten, was bereits verwendet wird bzw. zukünftig genutzt werden soll. Insbesondere die Visualisierungstypen Heat Map Layer, Symbol Maps und Flow Map werden von der SAP Analytics Cloud sehr gut bedient. Mit Power BI lassen sich diese Chart-Typen dagegen nicht umsetzen. 

Auch das vorteilhafte Notationskonzept IBCS® steht nur in der SAC bereits integriert zur Verfügung – nicht aber in Power BI. Ein definitiv elementarer Faktor gerade bezüglich Self-Service-BI: Bei verschiedenen grafischen Darstellungsmöglichkeiten muss mögliche Willkür maximal unterbunden werden. Denn nur effizient standardisierte Visualisierung gewährleistet eine möglichst hohe Aussagekraft und damit eine bessere Entscheidungsfindung. 

Trotz allem Ruf nach Self-Service-BI: Viele obligatorische BI-Anwendungsfälle werden immer komplexer. Parallel benötigen Organisationen einen individuelleren und flexibleren Workflow, um ihre Anforderungen zu erfüllen. So bestand eine Aufgabenstellung im Rahmen unserer Evaluierung auch darin, komplexe Dashboards mittels Scripting sehr individualisiert erstellen zu können. 

Beim Vergleich der beiden Front-End-Lösungen, wurden die entsprechenden Funktionen mit dem Application Designer der SAC geprüft. Dieser erwies sich als sehr gelungen, obwohl sein Funktionsumfang bislang nicht komplett an den LUMIRA Desinger heranreicht. Jedoch ist eine entsprechende Weiterentwicklung des SAC Application Designers zeitnah zu erwarten. 

Als sehr interessant zeigte sich die SAP Analytics Cloud bei unserer Evaluierung auch bezüglich der stringenten Verfolgung des sogenannten „Closed Loop“: 

Hierbei gibt es innerhalb der SAC-Data neben Möglichkeiten zum Aufruf im Transaktionssystem auch die Option der programmatischen Zugriffe. So können Anwender z. B. direkt aus einem SAC-Bericht eine Vertriebsaktivität im SAP-CRM-System generieren oder eine Bestellung in SAP Ariba anstossen. Kurz gesagt: Berichtsempfänger sind in der Lage, proaktiv Interaktionen im operativen System durchzuführen – zusätzlich erweitert um die integrierten SAC Funktionalitäten für Planung, Analyse und Vorhersage. 

Die Repräsentation aller dieser Funktionen in einer einheitlichen analytischen Plattform ist ein absolutes Differenzierungsmerkmal. Das bestätigt auch der Magic Quadrant von Gartner, der SAP aktuell als einen von nur zwei Anbietern mit einem solchen Produkt nennt. Microsoft Power BI hingegen wird derzeit als reine Self-Service-Lösung angeboten. 

Was ist die optimale Lösung nach Gartner:

Gartner beschreibt die optimale Reporting-Lösung der Zukunft folgendermassen: Kunden benötigen eine einzige BI-Plattform, die Bewährtes leistet, aber auch neue Best-ofBreed-Features aufweist. Diese Plattform muss Funktionen in zwei verschiedenen Modi jeweils simultan, verlässlich und vollumfänglich integriert ermöglichen: 

Modus 1 / Fokus:
Prognose und Stabilität

Fokussiert alle Anforderungen, die per Analyseprozess klar identifiziert und umgesetzt werden können. Diese Definition trifft auch auf das klassische Berichtswesen zu. 

Modus 2 / Fokus:
Neue Problemstellungen
 

Ermöglicht exploratives, experimentelles Arbeiten zur Lösung neuer, noch nicht näher spezifizierter Problematiken. 

Demgemäss repräsentiert die SAP Analytics Cloud (SAC) praktisch einen „analytischen Closed Loop“: Ihre integrierte Funktionalität (Modus 1 und 2) für Planung, Analyse und Vorhersage auf einer einheitlichen analytischen Plattform ist ein absolutes Differenzierungsmerkmal. Im Magic Quadrant ist SAP mithilfe des SAC Reporting einer von nur zwei Anbietern mit einem solchen Produkt. 

Zusammenfassend lässt sich über Power BI vs. SAC aussagen:

Für das direkte Reporting auf SAP-Systemen ist die SAP Analytics Cloud (SAC) im Vergleich zu Microsoft Power BI das bessere Produkt – insbesondere bezüglich Integration und Funktionsumfang ist sie Power BI in diesem Umfeld und ebenfalls als Business Analytics Tool überlegen. 


Unsere Expertise: 

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