Unternehmen verfügen über immer mehr Daten, die wertvolle Informationen über ihre eigenen Geschäfte enthalten. Die Gewinnung von Wert aus diesen Daten erfordert jedoch einen Aufwand, der manchmal nicht einfach ist.
In den letzten zehn Jahren haben viele Unternehmen die digitale Transformation vorangetrieben, indem sie Analysesysteme für verschiedene Abteilungen eingeführt haben: Finanz-BI, Betriebs-Dashboards, Visualisierungstools im Marketing oder prädiktive Analysen in der Logistik. Diese Initiativen waren zwar für sich genommen wertvoll, haben jedoch zu einer fragmentierten, komplexen und inkonsistenten Umgebung geführt, die paradoxerweise die Fähigkeit einschränkt, strategische data-driven Entscheidungen zu treffen.
Das Problem fragmentierter Analyseumgebungen
In vielen Unternehmen wurde die aktuelle Analysearchitektur als Summe unabhängiger Lösungen aufgebaut, die häufig von funktionalen Bereichen mit technologischer Autonomie geleitet werden. Dies führt zu folgenden Problemen:
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- Datensilos entstehen,wenn jede Abteilung Informationen isoliert speichert, bearbeitet und verwendet, ohne dass eine Verbindung oder Nachverfolgbarkeit zu anderen Bereichen besteht..
- Doppelte Informationen, die je nach konsultierter Quelle zu unterschiedlichen Versionen desselben KPI führen.
- Inkonsistenz in den Geschäftsregeln, wobei jede Einheit ihre eigenen Berechnungen, Filter oder Segmentierungen anwendet.
- Erschwerte Skalierung, da die Wartung und Abstimmung mehrerer Plattformen und Modelle eine operative und administrative Belastung darstellt.
- Sicherheits- und Compliance-Risiken aufgrund fehlender einheitlicher Kontrolle über Datenzugriff, Datenqualität und Datenherkunft.
Diese Realität hindert viele Unternehmen daran, sich zu einer echten datengesteuerten Kultur zu entwickeln, in der Daten nicht nur Informationen liefern, sondern auch agile, kollaborative und kohärente Entscheidungen auf Unternehmensebene vorantreiben.
Business Intelligence vs. Fortgeschrittene Analytik und KI
Angesichts der Fülle an verfügbaren Daten haben Unternehmen eine Vielzahl von Möglichkeiten, diese zu verwalten und zu analysieren. Wenn es um traditionelle Analysen oder Business Intelligence geht, entscheiden sich Unternehmen in der Regel für Data-Warehouse-basierte Architekturen.
Ein Data Warehouse ist ein Datenbanksystem, das speziell für die Speicherung, den Abruf und die Analyse strukturierter Daten entwickelt wurde. s dient als zentraler Speicherort für die historischen Daten eines Unternehmens und konzentriert sich in erster Linie auf klar definierte, strukturierte Datenquellen. Data Warehouses sind für die Erstellung von Berichten, Visualisierungen und historischen Analysen im Bereich Business Intelligence unverzichtbar. Darüber hinaus bieten sie eine robuste Datenverwaltung für Cybersicherheit, Qualität und Compliance.
Andererseits sind Data Warehouses teuer in der Erstellung und Wartung, was zu Verzögerungen bei der Datenverarbeitung führt und sie für Echtzeitanalysen weniger geeignet macht. Ihre Anpassung an Änderungen in Datenschemata kann ebenfalls kompliziert und zeitaufwendig sein.
Was passiert jedoch, wenn wir nicht nur strukturierte Daten analysieren müssen oder wenn wir große Datenmengen haben und fortgeschrittene Analysen, maschinelles Lernen oder Aufgaben der künstlichen Intelligenz durchführen möchten? In diesen Fällen erfüllen Datenlagerarchitekturen diese Anforderungen nicht und eine Data Lake- typeData-Lake-Architektur wird notwendig.
Ein Data Lake ist ein zentraler Speicherort für große Mengen an rohen, halbstrukturierten und unstrukturierten Daten. Im Gegensatz zu klassischen Datenbanken sind Data Lakes so konzipiert, dass sie Daten in ihrem nativen Format verarbeiten können, ohne dass diese zuvor strukturiert werden müssen.
Data Lakes speichern rohe und unverarbeitete Daten und sind für Big-Data- und IoT-Anwendungen hochgradig skalierbar. Data Lakes vereinfachen die Datenexploration, indem sie es Benutzern ermöglichen, Informationen aus Rohdaten zu extrahieren, bevor diese strukturiert werden. Sie unterstützen erweiterte Analysen wie Vorhersagemodelle, Anomalieerkennung und Stimmungsanalysen.
Allerdings können Data Lakes aufgrund ihres großen Volumens und der Vielfalt der Daten schwierig zu verwalten sein. Eine sorgfältige Planung ist erforderlich, um Unordnung und schlechte Leistung bei der Abfrage unstrukturierter Daten zu vermeiden.
In dieser Situation haben Sie duplicate data in two different systems (data warehouse and data lake) and changes you make in one system are unlikely to reach the otherdoppelte Daten in zwei verschiedenen Systemen (Data Warehouse und Data Lake), und Änderungen, die Sie in einem System vornehmen, werden wahrscheinlich nicht auf das andere System übertragen. Dadurch kommt es fast sofort zu einer Datenverlagerung, ganz zu schweigen davon, dass Sie für die mehrfache Speicherung derselben Daten bezahlen müssen.
Deshalb hat Databricks vor einigen Jahren ein neues Architekturparadigma geschaffen: das Data Lakehouse.
Data Lakehouses sind die ideale Datenplattform: Anstatt Daten in verschiedenen Systemen zu kopieren und zu transformieren, verfügen Sie über eine Plattform, die sich an alle Arten von Daten und Datennutzungen anpasst.
SAP Business Data Cloud: eine neue Vision für Unternehmensdaten
In diesem Zusammenhang wird die SAP Business Data Cloud (BDC) als umfassende Lösung vorgestellt, um diese Fragmentierung zu überwinden. Es handelt sich um eine einheitliche Cloud-Plattform, die Daten unternehmensweit konsistent verbindet, integriert, verwaltet und analysiert.
Das Beste an SAP BDC ist, dass Unternehmen ihre aktuellen Systeme nicht aufgeben müssen. Im Gegenteil: Es integriert SAP- und Nicht-SAP-Quellen nativ und ermöglicht Ihnen so, Daten „an ihrem Ursprungsort“ mithilfe von Verbundlogik und gemeinsamer Semantik zu bearbeiten.
SAP BDC besteht aus einer Reihe führender Technologiekomponenten, darunter:
Wichtigste Funktionen von SAP BDC
1. Zusammenführung von SAP- und Nicht-SAP-Daten
Die Plattform bietet direkte Konnektivität zu Quellen wie SAP S/4HANA, SuccessFactors, Salesforce, Cloud-Datenbanken und umfangreichen Datenumgebungen. Dadurch können Informationssilos aufgebrochen werden, ohne dass Daten kontinuierlich repliziert werden müssen, während gleichzeitig die Datenverwaltung aufrechterhalten bleibt.
2. Fortgeschrittene und prädiktive Analysen
Dank SAP Analytics Cloud können Benutzer Dashboards, Vorhersage- und Simulationsmodelle direkt auf zentralisierten Daten erstellen, ohne ausschließlich auf die IT angewiesen zu sein.
3. Data Governance
SAP BDC ermöglicht die Definition von Rollen, Zugriffsrechten, Qualitäts-, Herkunfts- und Rückverfolgbarkeitsrichtlinien für alle Datenbestände. Dies gewährleistet Vertrauen, die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften (wie der DSGVO) und die Überprüfung von Analyseprozessen.
4. Skalierbarkeit und Flexibilität in der Cloud
SAP BDC basiert auf SAP BTP (Business Technology Platform) und lässt sich problemlos von lokalen Pilotprojekten auf globale Implementierungen skalieren, ohne dass dabei Leistung und Sicherheit beeinträchtigt werden.
5. KI- und Machine-Learning-Bereitschaft
Dank der Integration mit SAP AI Core, Jupyter Notebooks und Plattformen wie Databricks können die von BDC verwalteten Daten zum Trainieren und Bereitstellen fortschrittlicher Modelle verwendet werden, darunter generative KI, Bedarfsprognosen, Anomalieerkennung oder vorausschauende Wartung.
Wie fördert SAP BDC eine datengesteuerte Kultur?
Ein datengesteuertes Unternehmen benötigt nicht nur Technologie. Es erfordert Teams, die Daten vertrauen, agil darauf zugreifen können und fundierte Entscheidungen treffen können. SAP Business Data Cloud bietet:
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- Eine zentrale Quelle der Wahrheit: Alle Abteilungen arbeiten mit denselben Informationen, die aktuell und kontextbezogen sind.
- Daten, die dem gesamten Unternehmen zugänglich sind: Von Analysten bis hin zu Fachanwendern kann jeder die Daten entsprechend seiner Rolle nutzen.
- Schnellere und risikoärmere Entscheidungsfindung: weniger Zeitaufwand für die Vorbereitung und Validierung von Daten, mehr Zeit für die Analyse und das Ergreifen von Maßnahmen.
- Verbesserte abteilungsübergreifende Zusammenarbeit: dank gemeinsamer semantischer Modelle und abteilungsübergreifender Vision.
- Reduzierte Kosten und technische Komplexität: durch den Ersatz mehrerer verstreuter Lösungen durch eine einheitliche Plattform.
Einsatzmöglichkeiten mit SAP BDC
Ein datengetriebenes Unternehmen benötigt nicht nur Technologie. Es erfordert, dass Teams den Daten vertrauen, agil auf sie zugreifen können und fundierte Entscheidungen treffen können. SAP Business Data Cloud bietet:
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- Verkaufsprognose mit KI auf Basis historischer Daten aus SAP S/4HANA und externem Verhalten.
- Rentabilitätsanalyse nach Kanal/Kunde unter Einbeziehung von Finanz-, Handels- und Logistikdaten.
- Automatisierung der Finanzberichterstattung mit vollständiger Datenrückverfolgbarkeit.
- Unterstützung für Vorhersagemodelle in den Bereichen Wartung, Produktion oder Logistik durch die Verbindung von SAP mit Databricks oder Jupyter.
- Datenauswertung mit natürlicher Sprache in SAP Analytics Cloud durch Geschäftsanwender.
Ein zukunftsfähiges Ökosystem
Zusätzlich zu seinen aktuellen Funktionen lässt sich SAP BDC mit neuen Tools wie Insight Apps, intelligente Assistenten, generative KI-Engines und automatisierte erweiterte Analysen. Diese Innovationen ermöglichen es den Nutzern, nicht nur Abfragen durchzuführen, sondern auch mit ihren Daten zu interagieren, proaktive Empfehlungen zu erhalten und Berichte automatisch zu erstellen.
Fazit
Viele Unternehmen haben fragmentierte Analysearchitekturen aufgebaut, die den Anforderungen an Agilität, Vertrauen und Zusammenarbeit, die das heutige Umfeld stellt, nicht mehr gerecht werden. Die SAP Business Data Cloud löst nicht nur diese Fragmentierung, sondern legt auch den Grundstein für ein wirklich datengesteuertes Unternehmen.
Mit SAP BDC ist der Weg von isolierten Dateninseln zu vernetzter Intelligenz klarer und zugänglicher denn je. Unternehmen, die es einsetzen, profitieren nicht nur von Effizienzgewinnen, sondern sind auch in der Lage, fundierte, präzisere und datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Bei Avvale helfen wir Unternehmen dabei, den größtmöglichen Nutzen aus der SAP Business Data Cloud zu ziehen, indem wir ihre Datenquellen effizient integrieren, skalierbare Architekturen entwerfen und fortschrittliche Analysemodelle implementieren. Our approach combines technical expertise and strategic vision to drive data-driven decisions and accelerate digital transformation. Unser Ansatz kombiniert technisches Fachwissen und strategische Vision, um datengestützte Entscheidungen voranzutreiben und die digitale Transformation zu beschleunigen.
