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

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 erprobt. 

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. 

Die SAC ist besonders geeignet für Datenverbindungen zu SAP-Produkten wie beispielsweise dem SAP Business Warehouse (BW), der Datenbank SAP HANA oder dem ERP-System SAP S/4HANA. Power BI hingegen trumpft mit seiner Anbindung von Microsoft Technologien wie Azure und Microsoft SQL Server.

Verbindungstypen:

Sowohl Power BI als auch die SAC weisen verschiedene Verbindungstypen auf. Je nach Verbindungstyp können unterschiedliche Datenquellen angeschlossen werden. Beide BI-Tools umfassen eine Importverbindung, bei der Daten noch vor der Report-Erstellung in die Cloud repliziert und in einem Datenmodell gespeichert werden können. Zudem bietet Power BI einen Verbindungstyp namens DirectQuery an, welcher die Datenstruktur wie z. B. Spaltennamen in Power BI speichert. Die Transaktionsdaten selbst verbleiben dabei in der Datenquelle. Typischerweise ist eine solche Verbindung zu relationalen Datenquellen möglich.
Anstatt DirectQueries verwendet die SAC sogenannte Live-Verbindungen. Bei der Live-Verbindung werden keine Daten in der Cloud gespeichert, sondern ausschließlich zum Zeitpunkt der Reportausführung von der Datenquelle abgerufen und im Dashboard angezeigt. Die eigentlichen Daten bleiben somit im Quellsystem hinter der Firewall des Unternehmens.

In der Cloud sind ausschliesslich die Reportinformationen sowie die Metainformationen enthalten. Änderungen innerhalb der Datenbasis haben mit der Live-Verbindung unmittelbare Auswirkungen auf die angezeigten Daten im Dashboard und ermöglichen somit ein Echtzeit-Reporting. Dabei können beispielsweise auch Kennzahlennamen dynamisch sein und das aktuelle Datum enthalten. Ausserdem greift bei einer Live-Verbindung zusätzlich zu den SAC-Berechtigungen die Berechtigungsprüfung des Quellsystems. Eine Live-Verbindung kann in der SAC zu diversen SAP-Produkten aufgebaut werden.

Detaillierte Informationen dazu, welche Datenquellen mit welchen Verbindungstypen an die SAC und an Power BI angebunden werden, können finden sie in der entsprechenden Verlinkung.

Auch mit Power BI können SAP-BW-Datenquellen verbunden werden. Im Vergleich zur vorher beschriebenen SAC Live-Verbindung werden jedoch viele der von SAP angebotenen Backendfunktionen von Power BI nicht vollständig unterstützt. Der folgende Abschnitt führt die Analyse hierzu durch.

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.