Neuheiten bei SAP Analytics und Ausblick 2025
SAP Analytics Cloud und SAP Datasphere
In diesem Beitrag werfen wir ein Blick auf Neuheiten für ausgewählte Produkte der SAP aus dem Bereich Analytics, die unter anderem im Rahmen der Veranstaltung TechEd 2024 vorgestellt worden sind.
Dies beinhaltet die SAP Analytics Cloud und die SAP Datasphere. Es wird dabei auf ausgewählte Funktionalitäten eingegangen, die in 2024 eingeführt wurden, für die noch eine Veröffentlichung im letzten Quartal diesen Jahres geplant ist, oder die für 2025 angekündigt sind.
SAP Analytics Cloud
Im Hinblick auf die Integration wurden zwei Features angekündigt:
- Es können jetzt auch Nicht-SAP Quellen als Live-Verbindung in die SAC eingebunden werden. Den Anfang macht in Q4.2024 die Unterstützung der Anbindung von Google BigQuery. Dieses Feature wird sukzessive an die Kunden ausgerollt (controlled release). Die Integration weiterer Datenquellen für den Live-Zugriff ist angekündigt, wurde jedoch noch ohne ein konkretes Releasedatum versehen.
- Es wird die Möglichkeit geschaffen, Modelle mit Stamm- und Bewegungsdaten in einem Space in SAP Datasphere zu speichern und die erfassten Daten in dieser Umgebung weiter zu verarbeiten. Diese Option steht ausgewählten Kunden ebenfalls in Q4.2024 (controlled release) zur Verfügung.
Im Umfeld von statischen Verfahren und AI wurden zwei Features hervorgehoben:
- Die Funktion Analytic Cloud Compass bietet dem Anwender die Möglichkeit, auf der Grundlage eines Datenmodells eine Monte-Carlo Simulation zu parametrisieren. Die Ergebnisse werden Form von mehreren Szenarien (Worst-Case, Realistic, Best-Case) dargestellt. Der Cloud Compass ist als Beta für ausgewählte Kunden in Q4.2024 nutzbar und soll in Q1.2025 generell zur Verfügung stehen.
- Neben den bereits verfügbaren Funktionen Smart Predict, Smart Insight und Just Ask, wird in Q4.2025 zusätzlich der AI Copilot Joule integriert. Dieser soll dem Anwender bei der Erstellung bzw. der Optimierung von Stories unterstützen. Dies beinhaltet unter anderem Vorschläge für Fragenstellungen, die aus dem Datenmodell abgeleitet werden und die die Grundstruktur für eine Story bilden können. Aus Anwendersicht ebenfalls interessant ist die automatisierte Erstellung von Skripten, um diesen generierten Code anschließend für Schaltflächen zu hinterlegen und damit weitere Nutzeninteraktionen in einer Story steuern zu können.
Um einen ersten Eindruck zu erhalten, kann das bereits verfügbare Feature Just Ask verwendet werden, um mittels Natural Language Processing Darstellungen von Daten auf Basis eines indizierten Modells automatisch erstellen zu lassen. Nachfolgend ein paar ausgewählte Beispiele:
Abfrage für eine Top-N Analyse nach Umsatz, Produktkategorie und Geschäftsjahr
Abbildung 1: Top N Analyse
Zeitreihe nach Gewinn und Jahr/Monat als Hierarchiestufe für die Zeitdimension
Abbildung 2: Zeitreihe, Gewinn Jahr/Monat
Multidimensionale Darstellung, Top-N Umsatz per Ladengeschäft und Geschäftsjahr in einer Heatmap
Abbildung 3: Heatmap mit Top N Umsatz nach Ladengeschäft und Jahr
SAP Datasphere
Für SAP Datasphere wurden insbesondere drei Features hervorgehoben auf die im Folgenden kurz eingegangen wird:
- Neben der Anbindung eines HANA-Schemata als Basis für einen Space für die Modellierung und Datenhaltung in der Datasphere, wird es auch eine Option geben, alternativ einen Objektspeicher anzubinden. Die ist insbesondere für die Kunden interessant, die größere Datenmengen verarbeiten und ggf. auch vor der Herausforderung stehen, ein bestehendes BW-System mit einem größeren Datenbestand in die Datasphere migrieren zu können. Diese Nutzungsmöglichkeit ist noch für Q4.2024 angekündigt.
- Bereits verfügbar und weiter im Ausbau begriffen, ist die Möglichkeit, Entwicklungen in der Datasphere als Produkt zusammenzufassen. Dies umfasst unter anderem eine Beschreibung des Produktes, die technischen Details der Datenbewirtschaftung mit den verwendeten Datenquellen sowie deren Struktur und den Beschränkungen im Hinblick auf den Datenzugriff.
Damit wird das Data Mesh Konzept in der Datasphere berücksichtigt. Es ermöglicht Fachbereichen eigenständig Geschäftsdaten im Self-Service zu nutzen und ein Berichtswesen aufzubauen. Weitere Informationen zu Data Mesh sind in dem folgenden Blog-Artikel beschrieben.
Die Produkte können innerhalb einer Organisation geteilt, oder auch für externe Adressaten verfügbar gemacht werden. Letzteres kann auch mit einem Lizenzmodell verbunden werden.
Die Strukturen lassen sich beliebig miteinander kombinieren. Bspw. kann es einen zentralen Datenbereich geben, der ausschließlich von der IT verwaltet wird. Verschiedene Geschäftseinheiten können diesen zentralen Datenbereich einbinden, diese Quelle(n) mit lokalen Daten anreichern und damit ein Berichtswesen aufbauen. Geschäftseinheiten können ihre Daten wiederum als eigenes Produkt anderen Nutzern bereitstellen.
Abbildung 4: Beispiel Data Produkt
Diese Metabeschreibung wird im Marketplace veröffentlicht. Nutzer können danach suchen und im Self-Service die für ihren Anwendungsfall passenden Produkte installieren und die Strukturen mitsamt den Daten das eigene Berichtswesen nutzen.
Wir würden uns wünschen, dass diese Funktionalität weiter ausgebaut wird, da das Interesse der Fachbereiche an einem Aufbau eines Berichtswesens im Self-Service stark gestiegen ist. Die verbreitete Nutzung von Power-BI in Verbindung mit SAP stützt dies.
Insbesondere würde die Möglichkeit ein bestehendes Produkt zu erweitern und dann über Releases an die Nutzer zu verteilen, einen erheblichen Mehrwert schaffen. Ein entsprechender Feature Request (332417) wurde bereits an SAP adressiert.
3. Perspektivisch wurde noch einmal auf die Integration von Gen AI in Form des Copiloten Joule eingegangen. Analog zu der geplanten Integration in die Analytics Cloud, soll der Assistent Joule bei der Entwicklung von Datenflüssen unterstützen. Die Einbindung von Joule in die Datasphere ist für das Jahr 2025 angekündigt, wobei das Quartal für die generelle Verfügbarkeit noch nicht konkretisiert wurde.
Daneben wird ein Knowledge Graph zur Verfügungen stehen, der die Beziehungen zwischen den Produkten darstellt. Diese Visualisierung wird automatisch auf Grundlage der implementierten Datenflüsse aufgebaut. Es soll dem Anwender ermöglichen den für seinen Anwendungsfall geeigneten Datenfluss zu identifizieren. Der Anwender wird dafür das schon für die Analytics Cloud bekannte Feature „Just-Ask“ nutzen können.
Fazit
AI und Gen AI ist ein Trendthema und hält sukzessiven Einzug in das Produktportfolio von SAP. Neben anderen Veranstaltungen, war auch TechEd 2024 geprägt von der Vorstellung dieser Funktionalitäten. Ein Teil der vorgestellten Funktionen steht den Anwendern schon zur Verfügung. Weitere Features sind für den Verlauf des kommenden Jahres 2025 angekündigt.
Wir werden die oben erwähnten Funktionalitäten weiteren Tests unterziehen, deren Praxistauglichkeit bewerten und diese Informationen in folgenden Blog-Artikeln mit Ihnen teilen.
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