In unseren bisherigen Veröffentlichungen haben wir ausführlich über SAP Datasphere [früher bekannt unter dem Namen "Data Warehouse Cloud (DWC)"] als die neueste SAP Data Warehousing-Lösung auf dem Markt gesprochen. Sie bietet eine umfassende Cloud-Anwendung für Unternehmen zur Verwaltung und Analyse ihrer Daten in einer skalierbaren und modernen Umgebung. Wir erhalten häufig Anfragen von unseren Kunden zu den ersten Schritten mit ihrer Datasphere Strategie und ihrem eigenen Datasphere Tenant. Während die Antworten meist von der spezifischen BI-Landschaft des Kunden abhängen, haben wir einige gemeinsame Nenner für Sie zusammengestellt. Dieser Artikel wird einige wichtige Aspekte, die bei der Implementierung der Datasphere wichtig sind, skizzieren und eine Orientierungshilfe für den Start Ihrer SAP Datasphere Reise bieten.
Noch unschlüssig, ob Datasphere zu Ihrem Unternehmen passt?
Umfangreiche Funktionen für Infrastruktur, Plattform und Service
Einige Kunden sind immer noch unsicher, ob Datasphere eine Lösung ist, die zu Ihrem Unternehmen passt. Das sind berechtigte Bedenken. Datasphere löst jedoch auch einige strategische Probleme, die ansonsten einer alternativen Lösung bedürfen würden.
Da BW in den Support-Modus übergeht, können wir hier keine größeren Innovationen mehr erwarten. Dennoch sind die Anforderungen an die Informationstechnologien einem ständigen Wandel unterworfen. Die daraus resultierenden zukünftigen Herausforderungen der Kunden im Data & Insights Bereich werden voraussichtlich nur noch mit neuen Datasphere Features adressiert. Beispielsweise sehen wir schon jetzt mit dem Data Marketplace ein einzigartiges Werkzeug der Datasphere zur Vernetzung von Datenmodellen verschiedener Unternehmen.
Als cloudbasierte Software as a Service (SaaS)-Lösung bietet Datasphere zudem ein erhebliches Kosteneinsparungspotenzial, da die meisten Wartungs- und Update-Aktivitäten für Infrastruktur und Plattform entfallen. Ebenso ergeben sich Effizienzgewinne für das Data-Warehousing-Team aufgrund der intuitiven und modernen Entwicklungs- und Modellierungswerkzeuge. Daraus ensteht ein hoher ROI Business Case für die Implementierung der Datasphere.
Bereit für Datasphere? Checkliste mit zentralen Fragestellungen:
Wenn Sie sich für die Integration der Datasphere in Ihre BI-Landschaft entschieden haben, ist es wichtig, dass Sie zuallererst Ihr Self-Service-Konzept durchdenken. Self-Service in Datasphere ist ein agiler Ansatz, der es Fachanwendern ermöglicht, ohne IT-Unterstützung auf Daten zuzugreifen, sie zu untersuchen und zu modellieren. Obwohl es sich um einen völlig optionalen Ansatz innerhalb der Datasphere handelt, hat dieser einen großen Einfluss auf Ihre gesamte Systemarchitektur. Dabei spielt eine Reihe von Aspekten eine wichtige Rolle, z. B. die Definition von Benutzergruppen, die Einrichtung geeigneter Spaces und die Implementierung eines Security Konzepts, welches einen angemessenen Zugriff gewährleistet.
Schauen Sie sich hier unser Webinar an:
SAP Datasphere - Bereit für den Einsatz?
Die Definition möglicher Benutzergruppen und die Festlegung wiederverwendbarer Rollen für diese stellt sicher, dass für jede Gruppe die entsprechenden Zugriffsrechte und Berechtigungen etabliert sind. Die vorgefertigten Rollen der Datasphere sind ein guter Ausgangspunkt. Wir müssen weiterhin sicherstellen, dass jede Abteilung in ihrem eigenen Space einfachen Zugriff auf die relevanten Daten hat. Das erreichen wir, indem wir klare Namenskonventionen festlegen und eine Hierarchie von Datenmodellen und Layern etablieren, die zur Organisation der Daten verwendet werden, d. h. ein architektonisches Datenmodell entwerfen. SAP empfiehlt einen schlanken Ansatz mit einer vierschichtigen Architektur, die eine Eingangsschicht (Inbound Layer), eine Harmonisierungsschicht (Harmonization Layer), eine Verbreitungsschicht (Propagation Layer) und eine Berichtsebene (Reporting Layer) umfasst.
Auch die Struktur der Spaces innerhalb des Tenants sollte sorgfältig bedacht werden. Das Spaces-Konzept ermöglicht es Unternehmen, ihren Tenant in separate Bereiche für verschiedene Benutzergruppen zu unterteilen, z. B. IT, Business User, Key User und Autorisierungsadministratoren. Es ist wichtig zu evaluieren, wie diese Gruppen interagieren und wie entsprechend die Berechtigungen innerhalb der verschiedenen Spaces organisiert werden müssen. Ein gängiger Ansatz ist die Einrichtung eines Topic Spaces für jede Abteilung (Sales, FI, HR, usw.) sowie eines zentralen IT Spaces und optional einem separaten Berechtigungs Space, um sensible Informationen noch besser zu schützen.
Ermöglicht agile und dennoch kontrollierte Zusammenarbeit mit Spaces
Darüber hinaus ist es wichtig zu prüfen, wie und wann virtueller oder persistenter Datenzugriff genutzt werden soll. Innerhalb der Datasphere können wir View Persistency, Real Time Replication und Data Flows verwenden, um Datenmodelle zu persistieren, sowie Remote Tables für den virtuellen Zugriff einzusetzen. Einige Verbindungsarten von Quellsystemen erfordern eine zusätzliche Einrichtung mittels Cloud Connectors oder Data Provisioning Agents (DPA), um alle Funktionalitäten freizuschalten. View Persistency ermöglicht es Benutzern, die aktuellen Daten in einer View zu sichern und so jederzeit einen performanten Zugriff zu ermöglichen. Real Time Replication hingegen realisiert die Replikation von Daten in Echtzeit mit dem Change Data Capture (CDC)-Framework, was aktuelle Analysen und Entscheidungsfindungen ermöglicht. Mit Data Flows können Benutzer Datenpipelines erstellen und verwalten, so dass sich Daten leicht in den Tenant und innerhalb des Tenants verschieben und umwandeln lassen.
Migrationsoptionen nicht vergessen und schon sind Sie bereit für den ersten PoC!
Abschließend sollten Sie analysieren, wie Ihr Unternehmen bestehende Data-Warehousing-Investitionen, z.B. ein SAP BW on HANA oder BW/4HANA-System, migrieren kann.
Werden Sie eine vollständige Migration mit der BW Bridge durchführen?
Einen Sidecar-Ansatz mit Ihrem SAP BW-System fahren?
Oder vielleicht sogar einen Greenfield-Ansatz verfolgen?
Aber auch darüber hinaus müssen die Details sorgfältig untersucht werden, z.B. welche Layer und Datenmodelle bei einem BW Sidecar-Ansatz als Datenquelle in Datsphere integriert werden sollen.
Nach der Erarbeitung dieser Kernkonzepte sind Sie bereit, Use-Cases im Rahmen eines Proof-of-Concept (POC) zu implementieren. Auf diese Weise können Sie die Funktionalitäten von SAP Datasphere testen und sicherstellen, dass es die Anforderungen Ihres Unternehmens effektiv erfüllen kann.
Bei der Auswahl eines Use Cases sollten Sie Folgendes beachten:
- Erstellen Sie Design-Richtlinien, die auf Ihren Entscheidungen zu den oben genannten Schlüsselkonzepten basieren.
- Testen Sie zentrale Architekturentscheidungen wie Quellanbindungen und Objektimporte frühzeitig.
- Nutzen Sie die einzigartigen Funktionen der Datasphere wie den Self-Service-Aspekt.
- Berücksichtigen Sie die potenziellen Risiken und wählen Sie einen entsprechend niedriger- oder höher-kritischen Use Case.
Erste Schritte mit Datasphere - Unser Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Einrichtung eines SAP Datasphere-Tenants sorgfältige Überlegungen und Planung erfordert. Durch die Berücksichtigung von Faktoren wie Nutzergruppen, Datenzugriff, Spaces, Use Cases und Migrationsoptionen können Unternehmen sicherstellen, dass ihre Datasphere-Reise reibungslos beginnt.
Haben Sie Fragen zu diesem oder anderen Themen? Versuchen Sie das nötige Know-How in Ihrer Abteilung aufzubauen oder benötigen Sie Unterstützung bei einer konkreten Fragestellung? Wir helfen Ihnen gerne dabei. Fordern Sie noch heute ein unverbindliches Beratungsangebot an.
