Vom Data Warehousing zum Data Management

Der Erfolg von Unternehmen steht und fällt mit der Fähigkeit, aus Daten schnell und umfassend Erkenntnisse zu gewinnen und Business-Mehrwerte zu generieren. So schaffen Unternehmen eine verlässliche Grundlage für Geschäftsentscheidungen. Das Data Warehouse stellte in der Vergangenheit ein wichtiges Kernelement in Business-Intelligence-Architekturen dar und fungierte als zentrale Basis für die Integration von Daten.

Eine Schwäche des klassischen Data-Warehouse-Ansatzes ist die mangelnde Flexibilität, wenn es darum geht, neue Datenmodelle zu bauen oder bestehende Datenmodelle an veränderte Geschäftsprozesse anzupassen. Ohne entsprechende Self-Service-Möglichkeiten für den Fachbereich liegen diese Aufgaben ausschließlich bei der IT, die dadurch häufig zum Flaschenhals wird und sehr lange für die Bearbeitung braucht. Diese Konstellation führt in vielen Fällen dazu, dass die Fachbereiche ihre eigene Schatten-IT aufbauen, um gewissermaßen an der IT vorbei zu modellieren.

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Komplexe IT-Landschaften in den Unternehmen

Angesichts steigender Anforderungen sind Unternehmen gefordert, ihre Data-Warehouse-Strategie neu aufzusetzen und an die sich verändernden Rahmenbedingungen anzupassen. Unternehmen verfügen über Multi-Cloud-Landschaften und deutlich komplexere IT-Architekturen als in der Vergangenheit. Wurden früher hauptsächlich Daten aus dem ERP-System für Analytics, Reporting und Planung herangezogen, liegen die relevanten Informationen heute stark verteilt in unterschiedlichen Systemen bei verschiedenen Anbietern und Hyperscalern.

Die Herausforderung besteht darin, die Daten aus einer Vielzahl von Systemen zusammenzuführen – und zwar nicht nur durch die IT. Idealerweise sollten auch die Fachbereiche die Möglichkeit haben, dies zu tun. Es gilt, gleichermaßen SAP- und Nicht-SAP-Systeme, die entweder on-premise oder aus der Cloud bereitgestellt werden, anzubinden und zu integrieren, um datenbasierte Entscheidungen treffen zu können. Der Zugriff auf die Daten soll möglichst in Echtzeit erfolgen.

Welche Aspekte umfasst Data Management?

Damit sie zu wahrhaft datengetriebenen Organisationen werden, stehen Unternehmen vor der Aufgabe, den Wandel vom klassischen Data Warehousing zu einem umfassenderen Data-Management-Ansatz voranzutreiben. Beim Data Management geht es darum, Ordnung und Struktur in die Vielzahl von Daten und Datenmodellen zu bringen sowie um die entsprechende Bereitstellung für die Konsumenten. Dazu gehört auch der Austausch von Datenmodellen zwischen den Fachabteilungen. Erst durch das Verknüpfen von Daten und Geschäftskontext lässt sich der maximale Nutzen aus den verfügbaren Daten herausholen, sodass sie zur Grundlage erfolgreicher Entscheidungen werden.

Das passende Tool: SAP Datasphere

SAP Datasphere unterstützt Unternehmen beim Konzept des Data Managements. Die Funktionalitäten decken viele Anforderungen ab, die Unternehmen in diesem Bereich haben. Mit einer großen Zahl an Konnektoren, die out-of-the-box bereitstehen, bietet SAP Datasphere umfangreiche Konnektivitätsoptionen. Die Konnektivität bildet wiederum die Voraussetzung für die Themen Data Federation und Data Integration. Auch diesen Anforderungen kommt SAP Datasphere nach – mit einem virtuellen, direkten Zugriff auf die Daten, ohne dass diese repliziert werden müssen. Das sorgt für kurze Verarbeitungszeiten und stellt sicher, dass die Anwender die Daten nahezu in Echtzeit nutzen können. Gleichzeitig bleibt aber auch die Flexibilität in Richtung Data Integration erhalten, beispielsweise wenn viel Logik für die Datenverarbeitung erforderlich ist oder ein direkter Zugriff aus Performance-Gründen nicht infrage kommt. Das existierende Datenmodell muss dazu nicht explizit angepasst werden.

Darüber hinaus gibt es weitere Aspekte, mit denen SAP Datasphere auf den Data-Management-Ansatz einzahlt. Der Business Layer ermöglicht es dem Fachbereich, Geschäftsszenarien zu modellieren, ohne die zugrundeliegenden Datenmodelle zu kennen. Er trägt damit den steigenden Ansprüchen des Fachbereichs in puncto Self-Services Rechnung. Der Business Catalog umfasst ein zentrales Metadaten-Repository mit Beschreibungen der vorhandenen Datenmodelle, Kennzahlen und Informationen, die im Unternehmen verwendet werden.

Fazit: Vorteile für IT und Fachbereich

Das frühere Vorgehen, die Daten aus den Quellen in ein zentrales Data Warehouse zu bewegen, ist nicht mehr zeitgemäß. Künftig sollen nicht mehr die Daten zur Technologie gebracht werden, sondern die Technologie zu den Daten. Gleichzeitig bleibt der Business-Kontext erhalten, was die Fachbereiche befähigt, eigenständiger und flexibler zu agieren. Während sich die IT auf die Verarbeitung von Daten und die Wahrung der Datenintegrität konzentrieren kann, sind die Fachbereiche in der Lage, Daten zu verknüpfen, sie in Erkenntnisse umzuwandeln und die Ergebnisse ihrer Analysen sofort zu teilen – ohne Verzögerungen, manuelle Prozesse oder Datenduplizierung. Data Management bedeutet auch, dass IT und Geschäftsanwender näher zusammenrücken. SAP Datasphere schafft eine größere Harmonie zwischen Business-Erfordernissen und technischen Notwendigkeiten.