Die Zukunft von Data Analytics: SAP meets Modern Data Stack

Seit der Einführung von SAP BW 3.5 im Jahr 2004 hat sich die SAP Analytics-Welt grundlegend verändert. Mit der Übernahme von BusinessObjects 2008 und der Einführung von SAP HANA 2011 wurde der Fokus zunehmend auf In-Memory-Technologie, Echtzeitanalysen und Self-Service-BI gelegt. Doch trotz zahlreicher Fortschritte ist SAP BW nach wie vor stark auf historische Datenanalysen ausgerichtet, während Unternehmen heute zunehmend Echtzeit- und vorausschauende Analysen benötigen.

Ein Wendepunkt war die Einführung von SAP BW/4HANA und SAP Datasphere, die eine Brücke zwischen der klassischen BW-Welt und den Anforderungen an hybride Architekturen schlagen sollen. Doch warum sind viele Unternehmen heute bereit, ihre traditionellen Architekturen zugunsten eines Modern Data Stacks zu transformieren?

Die Gründe für die Abkehr von monolithischen SAP BW-Systemen hin zu flexiblen Architekturen wie dem Modern Data Stack sind vielfältig:

• Flexibilität und Skalierbarkeit: Klassische BW-Systeme stoßen oft an ihre Grenzen, wenn es um die Integration von Non-SAP-Datenquellen, Big Data und unstrukturierten Daten geht.
• Kostenoptimierung: Moderne Architekturen wie Databricks bieten kosteneffiziente Speicherlösungen wie Delta Lake und ermöglichen die flexible Nutzung von Cloud-Ressourcen.
• Erweiterte Analysefähigkeiten: Durch die Integration von Tools für Data Engineering, Machine Learning und Echtzeit-Streaming lassen sich komplexe Anwendungsfälle umsetzen.

Bessere Datenintegration: Plattformen wie Databricks und SAP Datasphere erleichtern die nahtlose Integration von SAP- und Non-SAP-Daten und sorgen für konsistente Datenflüsse.

Ein Modern Data Stack kombiniert verschiedene Technologien, um die gesamte Datenwertschöpfungskette – von der Integration und Verarbeitung bis hin zur Analyse – effizient zu gestalten. Im Kontext von SAP und Databricks sieht diese Architektur oft so aus:

• Datenintegration: SAP Datasphere ermöglicht die Integration und Orchestrierung von SAP- und Non-SAP-Daten. Über JDBC oder Python kann Databricks direkt auf diese Daten zugreifen.
• Datenverarbeitung: Mit Databricks Lakehouse können Daten in großem Maßstab verarbeitet, transformiert und für verschiedene Analysezwecke vorbereitet werden.
• Governance und Sicherheit: Die Kombination aus Unity Catalog (Databricks) und den Governance-Funktionen von SAP Datasphere gewährleistet eine zentrale Verwaltung von Berechtigungen und Metadaten.
• Analyse und Visualisierung: Unternehmen profitieren von Echtzeitanalysen, Predictive Analytics und KI-gestützten Entscheidungen durch die Verbindung von Databricks und Self-Service-Tools wie der SAP Analytics Cloud.

Ein führender Prothetik-Hersteller hat mithilfe von Microsoft Azure und Databricks eine moderne Hub-and-Spoke-Architektur implementiert, bei der die Daten über ein sternförmig aufgebautes Netzwerk übertragen werden. Ziel war es, komplexe Logiken zu implementieren, Daten aus SAP BW zu integrieren und für heterogene Konsumenten bereitzustellen. Der Einsatz von Databricks als Data Engineering Tool ermöglichte standardisierte Prozesse, die sowohl die Entwicklung als auch den Betrieb erheblich optimierten.

Darauf aufbauend wurde ein Zusammenspiel von SAP Datasphere und Databricks etabliert, um erweiterte Analysen zu ermöglichen. So können SAP-Daten wie aus S/4HANA mit externen Daten aus IoT oder Social Media kombiniert werden, um Trends vorherzusagen, Kundenverhalten zu analysieren und Risiken zu minimieren.

Das Open Data Partner Ecosystem der SAP zahlt mit der engen Integration von Databricks auf die Notwendigkeit offener Architekturen und Interoperabilität in der heutigen Datenlandschaft ein. Unternehmen, die ihre bestehenden SAP BW-Systeme modernisieren möchten, profitieren von:

• Skalierbaren und flexiblen Architekturen: Multi-Cloud-Support und Delta Lake-Technologie gewährleisten eine zukunftssichere Datenstrategie.
• Erweiterter Interoperabilität: Die Integration von Non-SAP-Datenquellen wird durch offene Schnittstellen und Standards erleichtert.
• Erhöhtem Geschäftswert: Durch die Kombination von Business Content aus SAP und den technischen Stärken von Databricks lassen sich datengetriebene Entscheidungen schneller und präziser treffen.

Die Transformation von klassischen SAP BW-Architekturen hin zu einem Modern Data Stack ist kein einfacher, aber ein notwendiger Schritt für Unternehmen, die in einer datengetriebenen Welt wettbewerbsfähig bleiben wollen. Durch die Kombination der Stärken von SAP Datasphere und Databricks können Organisationen ihre Datenarchitekturen nicht nur modernisieren, sondern auch erheblich erweitern. Die Zukunft gehört Plattformen, die Echtzeitanalysen, KI und Self-Service vereinen – und Unternehmen die Werkzeuge an die Hand geben, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

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