Was ist SAP – und was ist SAP Analytics?
- Advanced Analytics
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Marie Daipo
In diesem Wiki-Artikel geht es um SAP und die Rolle, die das Unternehmen in der Welt der Unternehmenssoftware spielt. Im Mittelpunkt steht die Entwicklung von den ersten ERP-Lösungen, die verschiedene Geschäftsprozesse wie Finanzen, Logistik und Personalwesen abdecken, hin zu modernen Technologien im Bereich SAP Analytics. Dabei wird erläutert, wie aus den Anfängen in den 1970er-Jahren ein globaler Marktführer wurde und welche Systeme heute im Zentrum der digitalen Transformation stehen.
Besonders beleuchtet werden innovative Analyseplattformen wie die SAP Analytics Cloud und die SAP Business Data Cloud, die Unternehmen dabei unterstützen, grosse Datenmengen zusammenzuführen, auszuwerten und in strategische Entscheidungen umzuwandeln. Der Artikel zeigt auf, wie sich Datenmanagement und Business Intelligence im SAP-Umfeld entwickelt haben und welche Bedeutung diese Technologien für zukunftsorientierte Unternehmen besitzen.
Inhaltsverzeichnis
1. Einführung – was bedeutet SAP?
1.1 Ursprung und Geschichte von SAP
Im April 1972 beschlossen fünf ehemalige IBM-Mitarbeiter in Weinheim eine GbR Systemanalyse Programmentwicklung zu gründen. Dietmar Hopp, Hasso Plattner, Claus Wellenreuther, Klaus Tschira und Hans-Werner Hector hatten die Vision, die Geschäftswelt mit einer betriebswirtschaftlichen Software zu verändern bzw. zu verbessern.¹ Aus der ursprünglichen Bezeichnung entstand die Abkürzung SAP, die heute als Unternehmensname verwendet wird. Die Firma, mit dem Sitz in Walldorf Deutschland, ist heutzutage eine eingetragene Marke mit mehr als 400.000 Kunden. SAP ist als Marktführer bei allen börsennotierten Firmen (DAX, SMI etc.) nicht aus der Applikationslandschaft wegzudenken.
1.2 Was macht SAP als Unternehmen?
SAP bietet mehr als 100 Softwarelösungen an, die verschiedene Unternehmensfunktionen abdecken und betriebswirtschaftliche Prozesse unterstützen sollen. Dabei handelt es sich um Komponente, die Unternehmen aller Grössen und Branchen helfen sollen, wirtschaftliche Effizienz zu steigern, Anpassungsfähigkeit zu ermöglichen, nachhaltiges Wachstum zu fördern und fundierte Entscheidungen zu erleichtern. Das Unternehmen SAP hat zahlreiche Software unter anderem SAP ERP (SAP Enterprise Resource Planning) und SAP S/4HANA entwickelt.
Falls Sie mehr über ERP-Lösungen oder Finanzen, Logistik und Personalwesen wissen möchten, erfahren Sie hier mehr.
2. SAP ERP Module im Überblick
Durch die zentrale Verwaltung der Daten bietet die SAP-Software eine einheitliche Sicht auf die Unternehmensinformationen. Das ERP-System umfasst sämtliche Kerngeschäftsbereiche, die in verschiedene SAP-Module gegliedert sind. Zu den wichtigsten Modulen zählen unter anderem Logistik, Produktion, Materialwirtschaft, Vertrieb, Finanzen und Personalwesen:
- Materialwirtschaft (MM): Vermeidet Engpässe durch rechtzeitige Materialbeschaffung → Nutzen: Effiziente Produktionsplanung
- Produktionsplanung & Steuerung (PP): Optimiert Produktionsabläufe und Bedarfsplanung → Nutzen: Pünktliche Lieferung von Kundenaufträgen
- Logistik (SCM): Steuert Waren- und Dienstleistungsflüsse → Nutzen: Kostenreduktion und effizientere Lieferketten
- Vertrieb (SD): Deckt Auftragsverwaltung, Versand, Fakturierung ab → Nutzen: Schnellere Verkaufsprozesse
- Finanzwesen (FI/CO): Sorgt für transparente Buchhaltung und Controlling → Nutzen: Fundierte Finanzentscheidungen
- Personalwesen (HCM): Automatisiert Mitarbeiterprozesse → Nutzen: Höhere Produktivität und effiziente Personalplanung
Problem-Lösungs-Perspektive: SAP ERP löst typische Unternehmensprobleme wie Dateninseln, ineffiziente Prozesse und fehlende Transparenz und steigert so Produktivität und Kundenzufriedenheit. Mit der Einführung von SAP S/4HANA wurden die SAP-Module in „Geschäftsbereiche“ (LoB) umstrukturiert, die stärker auf die realen Geschäftsabläufe abgestimmt sind.7
Mit SAP ERP lassen sich zentrale Geschäftsprozesse wie Finanzen, Logistik oder Personalwesen steuern, während SAP S/4HANA als moderne Weiterentwicklung zusätzliche Funktionen wie Embedded Analytics integriert, um Auswertungen direkt innerhalb der operativen Systeme zu ermöglichen.
3. Was ist SAP Analytics?
3.1 Definition und Ziele von SAP Analytics
SAP Analytics ist ein Oberbegriff für die Analyse- und Reporting-Lösungen innerhalb des SAP-Ökosystems. Die Anwendungen dienen dazu, Geschäftsdaten auszuwerten und für betriebliche Entscheidungen nutzbar zu machen. Ziel ist es, Rohdaten in verwertbare Informationen umzuwandeln, um Unternehmen bei der Entwicklung und Anpassung ihrer Geschäftsstrategien zu unterstützen.
Die Lösungen aus dem Bereich SAP Analytics lassen sich an unterschiedliche Geschäftsanforderungen anpassen. SAP Analytics bietet Analysefunktionen, die ohne manuelle Programmierung zusammengestellt werden, was bedeutet, dass Unternehmen ihre Geschäftslogik ohne Hilfe von Entwicklern verbessern können. Unternehmen können die Analysefunktionen problemlos erweitern oder haben die Möglichkeit, eigene Analyseanwendungen zu entwickeln.
3.2 Abgrenzung zu operativen SAP-Komponenten
SAP Analytics ist Bestandteil der mySAP-Business-Suite-Lösungen, kann jedoch auch als eigenständige Anwendung eingesetzt werden. Sie bietet Analysen zur Unterstützung allgemeiner und branchenspezifischer Geschäftsprozesse. Darüber hinaus ermöglicht sie die Formulierung von Strategien und die Bereitstellung von Analyseergebnissen über Unternehmensportale.
Zu den Funktionen zählen die Integration von Daten aus SAP NetWeaver Business Intelligence, die Verarbeitung von Echtzeit-Datenfeeds sowie ein Stammdatenmanagement, das konsistente Informationen sowohl aus mehreren SAP-Installationen als auch aus heterogenen Systemlandschaften bereitstellen kann.
3.3 Datenanalyse vs. Datenverarbeitung
Die Begriffe Datenverarbeitung und Datenanalyse bezeichnen unterschiedliche Tätigkeiten im Bereich der Datenverwaltung.
Die Datenverarbeitung umfasst die Erfassung, Umwandlung und Organisation von Rohdaten in einem strukturierten Format. Ziel ist es, die Daten für Speicherung, Abruf und Analyse nutzbar zu machen. Sie bezieht sich auf technische und mechanische Aspekte der Datenverwaltung und soll die Qualität und Konsistenz der Daten sicherstellen. Dazu gehören Aufgaben wie Datenbereinigung, Datenintegration, Datenanreicherung und Datentransformation. 8
Die Datenanalyse befasst sich hingegen mit der Untersuchung und Interpretation verarbeiteter Daten. Sie dient der Identifizierung von Mustern, Trends und Zusammenhängen, um datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen. Zu den Methoden zählen unter anderem statistische Analysen, maschinelles Lernen, Data Mining, prädiktive Modellierung und Business-Intelligence-Berichte.9
4. Tools & Komponente von SAP Analytics
4.1 Cloudbasierte Tools & Komponenten
SAP Analytics Cloud (SAC)
Die SAP Analytics Cloud (SAC) ist eine cloudbasierte Plattform, die Unternehmen bei Berichten, Planung und Vorhersagen unterstützt. Sie vereint verschiedene Analysefunktionen in einem einzigen Produkt. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen können Prognosen verbessert und datenbasierte Entscheidungen leichter getroffen werden.
SAP Business Data Cloud
Die SAP Business Data Cloud (BDC) ist ebenfalls eine Cloud-Lösung. Sie bringt Daten aus unterschiedlichen Quellen – sowohl aus SAP-Systemen als auch aus anderen Anwendungen – an einem zentralen Ort zusammen. Dadurch entsteht eine gemeinsame Grundlage, auf der erweiterte Analysen und KI-gestützte Auswertungen durchgeführt werden können, um neue Erkenntnisse zu gewinnen. 11
4.2 On-Premise Werkzeuge & Komponenten
SAP BusinessObjects
SAP BusinessObjects Business Intelligence (SAP BO BI) ist eine Suite für Datenberichterstattung, Visualisierung und gemeinsame Nutzung. Als lokale BI-Ebene für die Business Technology Platform (BTP) von SAP wandelt sie Daten in nutzbare Informationen um, die jederzeit und überall verfügbar sind.12
SAP BW/4HANA
SAP BW/4HANA ist ein In-Memory-Datenmanagementsystem, das als zentrales Data Warehouse dient. Es sammelt Daten aus SAP- und Nicht-SAP-Systemen, modelliert diese in vereinfachten Strukturen, integriert unterschiedliche Quellen und stellt für die SAP-HANA-Datenbank optimierte Analysen bereit.
5. Einsatzbereiche und Vorteile von SAP Analytics Cloud
Im Vergleich zu anderen SAP Analytics-Tools ist die SAP Analytics Cloud (SAC) aktuell die zentrale Anwendung, mit der die meisten Unternehmen und Mitarbeiter im SAP Analytics Umfeld in Kontakt kommen. Die Plattform kann mit weiteren SAP-Lösungen verknüpft werden und ermöglicht die Erstellung von Visualisierungen über Drag-and-Drop, sodass auch Nutzer ohne vertiefte IT-Kenntnisse Berichte und Analysen anfertigen können.
5.1 Reporting & Dashboards
- Echtzeit-Einblicke: Direkte Verbindung zu SAP-Daten ermöglicht aktuelle und präzise Auswertungen.
- Integration von Datenquellen: SAP- und Nicht-SAP-Daten können kombiniert werden → einheitliche Sicht auf alle relevanten Informationen.
- Interaktive Berichte: Nutzer können Daten filtern, hineinzoomen oder detailliert untersuchen, um Zusammenhänge schneller zu erkennen.
- Konsistente KPIs: Zentrale Kennzahlen werden systemweit einheitlich dargestellt und sind damit zuverlässig vergleichbar.
- Moderne Visualisierungen: Diagramme, Karten oder Storyboards sorgen für eine verständliche und anschauliche Darstellung von Ergebnissen.
- Planung & Prognose: Planungs- und Forecast-Funktionen lassen sich direkt in Berichte einbinden, wodurch Analyse und Steuerung kombiniert werden.
5.2 Self-Service Analytics
- Eigenständige Erstellung: Fachanwender können ohne IT-Support eigene Berichte und Dashboards entwickeln.
- Ad-hoc-Analysen & Personalisierung: Individuelle Abfragen sowie Speicherung persönlicher Ansichten sind jederzeit möglich.
- Integrierte Datenaufbereitung: Daten können innerhalb der Plattform verknüpft, berechnet und transformiert werden – ohne zusätzliche Tools.
- Szenario-Analysen: „Was-wäre-wenn“-Analysen ermöglichen es, Auswirkungen verschiedener Annahmen zu simulieren.
- KI-gestützte Unterstützung: Automatische Prognosen und intelligente Analysen liefern zusätzliche Insights.
- Kollaboration: Ergebnisse lassen sich direkt teilen und gemeinsam bearbeiten, was die Zusammenarbeit erleichtert.
5.3 Predictive Analytics
- Automatisierte Prognosen: Vorhersagen basieren auf historischen Daten und berücksichtigen auch saisonale Effekte.
- Smart Predict: Machine-Learning-gestützte Vorhersagen ohne Programmieraufwand → leicht für Business-Anwender nutzbar.
- Smart Insights: Liefert Erklärungen, welche Faktoren Veränderungen bei Kennzahlen beeinflussen.
- Compass: Unterstützt bei der Erkennung von Mustern und beim Testen von Szenarien.
- Integration in Planung: Prognosen sind in die Planungsumgebung eingebettet, sodass realistische Budgets und Forecasts erstellt werden können.
- Natürliche Sprache & Augmented Analytics: Analysen lassen sich per Spracheingabe oder mit erweiterten intelligenten Funktionen abfragen.
System / Datenquelle | Integrationsart | Nutzen / Vorteil |
Live Connection | Echtzeit-Zugriff auf operative ERP-Daten ohne Datenkopie | |
Live & Import Connection | Nutzung bewährter Datenmodelle und Queries | |
Live Connection | Zentrale Datenplattform für konsistente Analysen | |
Live & Import | Zugriff auf HR-, Einkauf- und Reisekostendaten | |
OData, BW-Extrakte | Anbindung an klassische SAP-Systeme | |
Import Connection | Einbindung von Cloud-Anwendungen | |
Live & Import | Zugriff auf relationale und Cloud-Datenbanken | |
Import Connection | Einfache Datenintegration von Dateiquellen | |
Live & Import | Flexible Verbindung zu Webservices und modernen Schnittstellen |
6. Fazit: Warum SAP Analytics unverzichtbar ist
SAP Analytics spielt eine zentrale Rolle im SAP-Ökosystem, da die Analysefunktionen auf einer einheitlichen und kontrollierten Datenbasis beruhen. Dies erhöht die Effizienz, Agilität und ermöglicht den Einsatz von KI-basierten Anwendungen.
Früher mussten Unternehmen Daten aus verschiedenen SAP-Systemen zunächst vorbereiten und zusammenführen, bevor sie für Analysen genutzt werden konnten. Mit der SAP Business Data Cloud können Daten nun direkt integriert und harmonisiert werden. Dadurch gewinnen Unternehmen Zeit und Ressourcen, die sie für wertschöpfende Aufgaben, beispielsweise den Einsatz von KI-Lösungen, nutzen können.
Die SAP Business Data Cloud ist aktuell das zentrale Element im SAP-Analytics-Umfeld. Sie ermöglicht die Analyse einzelner Berichte und deren Umwandlung in KI-gestützte Erkenntnisse. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen, semantisch harmonisierten Datenbasis unterstützt sie schnellere und fundiertere Entscheidungen im gesamten Unternehmen. Langfristig wird erwartet, dass die Business Data Cloud einen erheblichen Einfluss auf Geschäftsprozesse im gesamten SAP-Ökosystem haben wird.
Advanced Analytics ist ein zentraler Treiber der digitalen Transformation und unterstützt zukunftsorientierte Unternehmen dabei, datenbasierte Strategien erfolgreich umzusetzen.
Quellenverzeichnis
[1] Geschichte der SAP | Über SAP SE
[2] SAP S/4HANA Cloud Public Edition | Beschaffung
[3] SAP S/4HANA Cloud Public Edition | Fertigung
[4] SAP S/4HANA Cloud Public Edition | Lieferkette
[5] SAP S/4HANA Cloud Public Edition | Vertrieb
[6] SAP S/4HANA Cloud Public Edition | Finanzwesen
[7] Moving from SAP ECC to SAP S/4HANA: Key SAP ERP Modules and Their Replacements
[8] Was ist Datenverarbeitung? | IBM
[9] Data Science vs. Datenanalyse: Unterschiede und Zusammenhänge
[10] SAP Analytics Cloud®: Ihr Einstieg in die Datenanalyse
[11] Introducing SAP Business Data Cloud
[12] SAP BusinessObjects | Business Intelligence (BI) Platform & Suite
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