2. Agilität

Die intuitive und benutzerfreundliche Oberfläche der DWC eröffnet neue Self-Service-Möglichkeiten für Fachbereiche. Das ermöglicht mehr Agilität und schnellere Insights. Mitarbeiter ohne spezielle technischen Kenntnisse können nun selbst Daten integrieren, analysieren und visualisieren, um daraus Erkenntnisse für ihren Fachbereich zu gewinnen. Mit der DWC können Berichtsanforderungen direkt von den Fachbereichen umgesetzt werden. Per Drag-and-Drop können schnell und einfach mehrere Tabellen verknüpft, spezielle Perspektiven auf Modelle erstellt und zusätzliche Kennzahlen realisiert werden.

3. End-to-End Lösung

Zwischen der DWC und der Analytics-Plattform SAP Analytics Cloud (SAC) besteht eine sehr enge Integration. Dadurch ist die Data Warehouse Cloud eine umfängliche End-to-End BI-Lösung für Datenintegration, Datenmodellierung und Datenvisualisierung. DWC und SAC haben das gleiche User Interface. Das unterstützt die schnelle Orientierung und intuitive Bedienung entlang des gesamten Modellierungs- und Visualisierungswegs. Die DWC bietet neben der SAC als Visualisierungs-Frontend aber gleichzeitig auch die Offenheit zur Verwendung anderer Drittanbieter-Tools zur Konsumierung der Daten (z.B. Microsoft Power BI, Tableau, QlikView).

4. Konnektivität

Die Data Warehouse Cloud bietet die Flexibilität zur Integration und Kombination vielfältiger Datenquellen. Über eine große Anzahl vorgefertigter Konnektoren kann schnell und einfach ein Zugriff auf unterschiedlichste Quellsysteme (SAP-Systeme, non-SAP-Systeme, On-Premise / Cloud) hergestellt werden.

5. Skalierbarkeit

Bei der DWC handelt es sich um ein Data Warehouse as-a-service, das in der Public Cloud gehostet wird. Das Hosting in der Cloud ermöglicht eine sehr gute Skalierbarkeit und hohe Flexibilität bei der Dimensionierung des Systems. Abhängig von der benötigten Kapazität können Rechenleistung und Speichervolumen der DWC je nach Bedarf flexibel angepasst werden. Die Bezahlung erfolgt je Kapazitätseinheit. So kann für performanceintensive Prozesse oder in datenintensiven Monaten temporär die Leistung und das Speichervolumen angepasst werden. Mit der DWC können Unternehmen so flexibel auf Veränderungen im Datenbedarf reagieren und wechselnden Anforderungen gerecht werden.

Kernbestandteile der DWC

Werfen wir nun einen Blick auf einige der besonderen Features der Data Warehouse-Lösung.

Spaces – die neuen Arbeitsbereiche

Gearbeitet wird in der DWC in sogenannten „Spaces“. Spaces sind isolierte Arbeitsbereiche, die für einzelne Unternehmensbereiche, Projekte und Benutzergruppen angelegt werden. Sie dienen dabei einem bestimmten Zweck, z.B. einem Projekt, einer Fachabteilung, der internen Administration der DWC oder der Organisation von Berechtigungen auf Daten innerhalb der DWC. Jeder Fachbereich kann im eigenen Space die zentral durch den IT-Space zur Verfügung gestellten Daten weiterverarbeiten, anpassen und eigene Daten zusätzlich integrieren. Die Datenmodelle können zwischen den Spaces geteilt werden. Diese Abkapselung in Spaces vereinfacht die Entwicklung, Administration und Wartung der DWC. Das ermöglicht z.B. die Organisation von Berechtigungen auf Datenbestände, die schnellere Identifikation von Fehlern und die Sicherung einer korrekten Datengrundlage, die nicht durch andere Nutzer verändert werden kann.
Pro Space können Benutzer, Teams, Rechenleistung und Speichervolumen individuell zugewiesen werden und bedarfsabhängig auch wieder verändert werden. Ein Administrator kann mit wenigen Klicks neue Spaces erstellen, bestehende Spaces pausieren oder deaktivieren.

Data Builder – der Ort für IT-Expert*innen

In jedem Space gibt es einen Data Builder (und auch einen Business-Builder, zu dem wir gleich noch kommen). Der Data Builder dient der technischen Erstellung der Datenmodelle: Daten werden ausgewählt, kombiniert, harmonisiert und angereichert. Das Ergebnis ist ein gut strukturiertes und harmonisiertes Datenmodell, das für die (Weiter-)Verwendung durch die Fachbereiche aufbereitet ist. Im Data Builder können Tabellen, Views, Data Flows und Entity Relationship Modelle angelegt werden. Für die View-Modellierung stehen dabei zwei Wege offen:

• SQL-View: IT-Experten können durch SQL Modellierung die grundlegenden Datenstruktur aufbauen und für Fachabteilungen zur Verfügung stellen.
• Grafischer View: Weniger SQL-affine Modellierer haben die Möglichkeit, Views intuitiv und unkompliziert via Drag-and-Drop zu erstellen. Dabei können mehrere Tabellen via Join oder Union miteinander verknüpft werden. Es können Filter eingestellt werden, berechnete Spalten ergänzt werden oder bestehende Spalten umbenannt oder gelöscht werden.

Business Builder – der Ort für Fachexpert*innen

Im Business Builder geht es um die Herstellung eines konkreten fachlichen Bezugs. Mitarbeiter*innen aus den Fachbereichen reichern die von der IT zur Verfügung gestellten Datenmodelle im Business Builder um ihre fachspezifische Business-Semantik an. Das Ziel ist eine einheitliche semantische Business-Schicht über verschiedene Quellsysteme hinweg, die die spezifischen Anforderungen eines Fachbereichs erfüllt. Die Fachbereiche haben dabei unter anderem auch die Möglichkeit, eigene Datenquellen zu ergänzen, weitere fachspezifische Berechnungen einzubauen sowie individuelle (reduzierte) Sichten auf Gesamtmodelle zu erstellen. Auf diese Weise können Fachbereiche selbstständig umfassende Gesamtmodelle auf die für sie relevanten Inhalte eingrenzen und um ihre spezifische Business-Semantik anreichern.

Data Marketplace – der Ort der (fast) unbegrenzten Datenmengen

Für verlässliche Vorhersagen und Prognosen reichen unternehmensinterne Daten oftmals nicht aus. Das macht die Integration externer Daten erforderlich. Mithilfe der DWC ist die Integration externer Daten keine Frage von aufwendigen Projektes mehr. Mit dem Data Marketplace können externe Daten schnell und einfach integriert werden. Nutzer können auf zahlreiche Datenprodukte von Geschäftspartnern, kommerziellen Datenanbietern und öffentlichen Datenanbietern zugreifen und diese mit wenigen Klicks für das unternehmensinterne Reporting verfügbar machen. Jeder Nutzer hat auch die Möglichkeit, selbst Datenprodukte auf dem Data Marketplace für andere Nutzer zur Verfügung zu stellen. Durch den Data Marketplace können Unternehmen mit wenig Aufwand bspw. ein Benchmarking innerhalb ihrer Branche erstellen oder Produktweiterentwicklungen auf zusätzliche externe Marktdaten stützen.

Ein erstes Fazit zur DWC

Bei der DWC handelt es sich um ein noch junges Produkt, das aktuell permanent weiterentwickelt wird und zum jetzigen Zeitpunkt logischerweise noch nicht an den Funktionsumfang eines etablierten, langjährig bestehenden SAP BW heranreicht. Dennoch legt SAP den strategischen Fokus der Weiterentwicklung im Bereich Data Warehousing auf die DWC. Die Zukunft scheint in diesem Produkt zu liegen. Und ja, mit den innovativen Organisations- und Ordnungsstrukturen und den umfassenden Kollaborations- und Self-Service-Möglichkeiten hat die DWC das Potenzial, Reporting maßgeblich zu beschleunigen und kooperativer zu gestalten. Voraussetzung dafür ist selbstredend, dass Mitarbeiter aus den Fachbereichen bereit sind, eine aktivere Rolle in der Datenmodellierung einzunehmen, sich in die semantische Datenmodellierung innerhalb der DWC einzuarbeiten und mehr Verantwortung für fachspezifische Datenauswertungen zu übernehmen. Insgesamt ist die DWC eine beachtenswerte Neuerung im Bereich Data Warehousing bei SAP, die viele Mehrwerte bietet und deren weitere Entwicklung mit Spannung verfolgt werden kann.