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Hybride BI-Landschaften: Zukunft für Analyse-Infrastrukturen?

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veröffentlicht am 18. Juli 2018


Cloud-Software wird als Alternative zu On-Premise angeboten. Das trifft auch auf Business Intelli­gence (BI) zu. Hybride Ansätze bieten Vorteile in Sachen Flexibilität bei gleichzeitiger Daten­sicher­heit.

Hybride BI-Landschaften


  

On-Premise und Cloud sind unterschiedliche Sourcing-Modelle

In den vergangenen Jahrzehnten wurden IT-Systeme v.a. „On-Premise” und damit als eigenständige Installa­tion direkt durch Unternehmen betrieben. Als Alternative dazu können On-Premise-Systeme durch Hosting-Unternehmen im Auftrag des Kunden eingesetzt werden. Im Hosting sind neben IT-Infrastruktur zusätzliche Dienstleistungen wie Basisadministration und Systemgrundpflege (Updates, Support) enthalten. Die fachlich-technische Ausprägung der Systeme liegt i.d.R. im Aufgaben- und Hoheitsgebiet des nutzenden Unternehmens. Diese Art des Systembetriebs ist darauf ausgerichtet, dass Unternehmen vollen Zugriff auf alle Systembestand­teile haben und dementsprechend selbstständig die Weiterentwicklung und das Customizing betreiben können.


In der jüngeren Vergangenheit wurden mit (Public) Cloud-Angeboten und Software aus der „Wolke” ein abweichendes Sourcing-Modell vorgestellt, das seitdem angebotsseitig stark ausgebaut wurde. Software wird hier nicht mehr in Abhängigkeit vom zugrundeliegenden Hardwaresystem und mit direkter Unterneh­menszuordnung betrachtet, vielmehr werden IT-Infrastruktur und sogar Softwarefunktionen als homogene Leistung von Dienstleistern bezogen. Betrieb, Wartung und Weiterentwicklung von Systemen sind damit nicht mehr (alleinige) Aufgabe des softwarenutzenden Unternehmens, sondern Bestandteil der Cloud-Dienstleistung. Hierdurch reduziert sich der Aufwand für den Systembetrieb und es bieten sich neue Möglichkeiten für die Skalierbarkeit je nach Bedarfsmuster. Sie können durch variable Anforderungen von Festplattenspeicher, einer unterschiedlichen Nutzeranzahl oder generell auch mehr Rechenleistung ausgedrückt sein. Cloud-Anbieter können auf die variablen Anforderungen durch die Nutzung großer Serverfarmen kurzfristig reagieren. Für Kunden ist die Lösung deutlich flexibler und i.d.R. kostengünstiger als klassische IT-Landschaften. Reduzierte Individualität der Softwarelösung, feste Updatezyklen und Abhängigkeiten vom Cloud-Anbieter sind negative Effekte des Modells für die Kunden. Weiterhin liegen Daten nicht mehr individuell und dediziert in einem direkt zugreifbaren Rechenzentrum, sondern eher anonym und verteilt in Cloud-Umgebungen. Die Bewertung der Datensicherheit und des Datenschutzes ist somit für jeden Anwendungsfall sorgfältig zu prüfen.


SAP und Microsoft setzen auf Cloud-Lösungen

Auch große Softwarehersteller setzen vermehrt auf Cloud-Angebote, da sich so zusätzliche Dienst­leistungen mit technischen Lösungen und Lizenzgeschäft verbinden lassen. Das Angebot von Cloud-Diensten beginnt bei Office-Lösungen (z.B. Microsoft Dynamics 365) und ist mittlerweile zudem im Bereich der Business-Software verbreitet. Microsoft bietet die ERP-Lösung Dynamics 365 als Cloud-Service an. SAP setzt bei dem ERP-System S/4HANA und vielen weiteren Spezialsystemen (z.B. SAP Ariaba, SAP Hybris) ebenso auf die neue Sourcing-Form.


Parallele On-Premise-Versionen sind aber dennoch vorhanden. Anhand der Releasestrategie der SAP-Produkte S/4HANA und S/4HANA Cloud lässt sich ein Unterschied in der Bereitstellung neuer Funktionen feststellen. Während die On-Premise-Version von S/4HANA aktuell jährlich in größerem Umfang aktualisiert wird, erhalten Cloud-Lösungen in wöchentlichen und monatlichen Abständen direkt neuste Funktionen. Für Anwender steigt damit die Agilität und Verfügbarkeit von Softwarefunktionen; allerdings müssen neue Funktionen in regel­mäßigen Abständen geprüft und zielgerichtet eingesetzt werden.


Insgesamt ist zu beobachten, dass der Umfang von Cloud-Angeboten wächst und die Verbreitung durch zunehmende Kundenakzeptanz steigt. Im Umfeld der Business-Software sind die Art, der Ort und die Sicherheit geschäftskritischer Datenspeicherung weiterhin Haupthinderungsgrund für Cloud-Services.


Business Intelligence umfasst integrative Teilwerkzeuge

Business Intelligence (BI) bezeichnet eine Menge von Werkzeugen, die durch Bereitstellung und Analyse von Daten Entscheidungen in Unternehmen unterstützen. Neben verschiedenen methodischen Ansätzen umfasst BI ebenfalls IT-Systeme zur Datensammlung, -integration, -aufbereitung, -darstellung (grafisch oder tabellarisch) sowie der interpersonellen Nutzung von Datenanalysen. BI generiert damit keine Daten, sondern nutzt Daten verschiedener operativer Systeme und verknüpft sie miteinander. Aktuelle BI-Lösungen bzw. Datawarehouse-Systeme (DWHS) ermöglichen heute schon die Nutzung virtueller Daten­modelle und sind damit nicht auf redundante Datenhaltung und aufwendige Ladeprozesse (ETL) angewiesen. Virtuelle DWHS greifen zum Zeitpunkt der Analyse durch den Nutzer auf die Daten operativer Systeme (ERP, CRM etc.) zu, verarbeiten sie in Echtzeit und stellen eine Visualisierung zur Verfügung. Dabei werden grundsätzlich logische Datenmodelle eingesetzt, die – häufig von einer Entwicklungsebene abstrahiert – über Modellierungswerkzeuge implementiert werden.


Ein weiterer Teil von Business Intelligence ist die (Unternehmens-)Planung. In dem Aufgabenfeld werden Daten zu Zukunftsannahmen direkt im BI-System abgelegt und zur Gestaltung von Unternehmensprozessen sowie für Plan-Ist-Analysen verwendet. Die Planung erzeugt somit physisch neue Datensätze innerhalb von BI-Umge­bungen. Durch zusätzliche Funktionen wie Vorbelegung, Verteilung oder automatisierte Planungsschritte verringern moderne BI-Planungsanwendungen den manuellen Planungs- und Erfassungsaufwand.


Analytics (Predictive, Data Mining) erweitert das Anwendungsfeld von BI um automatisierte Datenanal­ysen. Durch IT-Verfahren werden Interpretationsvorschläge auf Basis bestehender Daten erstellt und dem Nutzer angeboten. End- und Zwischenergebnisse der Datenanalysen werden z.T. physisch gespeichert, um nachfolgend als Datengrundlage für weitere Analysen zu dienen.


Business Intelligence ist damit eine Sammlung verschiedener Aufgaben, von Datenintegration (Data-Warehouse, kurz DWHS) über Visualisierung bis zu Planung und automatisierten Datenanalysen. Die Teil­aufgaben werden durch verschiedene Werkzeuge unterstützt, die als integrative Teilkomponenten zusammen­arbeiten. Während einige Systeme lediglich Daten zur Laufzeit verarbeiten und visualisieren, werden durch andere Komponenten Daten generiert und gespeichert. Zusätzlich lässt sich feststellen, dass Business Intelligence als Querschnittsaufgabe und nachgelagerte Analyseaufgabe keine direkt geschäftskritische Funktion (im Sinne von: Systemausfall bedeutet direkten Wertschöpfungsstopp) einnimmt.


Der Einsatz von Cloud-Services für BI-Komponenten ist damit individuell je Aufgabenbereich, Datenspeicherung und Wichtigkeit für das Unternehmen zu betrachten.


Mit hybriden Landschaften gezielt Chancen und Risiken steuern

Was ist nun die Schlussfolgerung aus dem Angebot von Cloud-Software und den spezifischen Bedürfnissen von BI-Software? Die Entscheidung für ein Sourcing- und Hosting-Modell ist keine generelle Entscheidung für die gesamte IT-Landschaft oder Business-Intelligence-Software. Vielmehr ist eine individuelle Entscheidung auf Tool-Ebene anzustreben, um gezielt die Chancen von Cloud-Software (schnellere Bereitstellung, Skalierbarkeit, Kostenreduktion usw.) zu nutzen und gleichzeitig die Risiken (Datensicher­heit, Upgrade-Fähigkeit etc.) zu reduzieren. Kernsysteme (ERP und zentrale transaktionale Systeme usw.) können so im eigenen Verant­wortungsbereich bleiben, während ergänzende Systeme (BI, Bestellsysteme, Integrationswerkzeuge), die nicht für den täglichen produktiven Einsatz erfolgskritisch sind, in der Cloud umgesetzt werden können. Bei der Systemarchitektur spricht man von einem „hybriden Ansatz”, bei dem die Integrationsfähigkeit der gewählten Lösung mit den jeweils anderen Sourcing-Modellen als besonders wichtig zu prüfen ist.


Für die Umsetzung von BI-Landschaften in Cloud-Lösungen gilt, dass zwischen Datenintegration und -aufbereitung (Backend) bzw. Visualisierung und Analyse (Frontend) unterschieden werden muss. Backendsysteme sind grundsätzlich weniger für den Cloud-Ansatz geeignet, wenn sie Daten persistieren, also physisch in Datenbanken ablegen. Somit ist eine Unterscheidung zwischen virtuellen DWH, „echten” DWH sowie persistierenden Planungslösungen zu treffen. Da Frontendwerkzeuge Daten i.d.R. lediglich visualisieren, selbst aber keine Speicherung übernehmen, sind sie über Cloud-Angebote risikoarm nutzbar. Anwendern wird auf die Weise eine Analyseumgebung bereitgestellt, die durch stetige Weiterentwicklung verbessert wird und moderne Funktionen zur Visualisierungs- und Analysemöglichkeiten bietet.


Der Vorteil von hybriden Landschaften liegt darin, sicher, flexibel und individuell datentragende Kernsys­teme (ERP, DWH persistent) in On-Premise-Form zu betreiben und gleichzeitig skalierbar, kostengünstig und flexibel moderne BI-Werkzeuge einzusetzen. Selbst weniger kritische Datenbereiche (z.B. öffentliche Marktdaten oder Benchmarks) sind als Cloud-Modell denkbar.


SAP fokussiert für Analyse und Planung integrierte Cloud-Lösungen

Cloud-Lösungen erhalten ebenfalls im BI-Produktportfolio von SAP eine zunehmende Bedeutung. Mit der SAP Analytic Cloud wird schon heute ein umfangreiches Analysetool angeboten, das ausschließlich als Cloud-Version angeboten wird. Die Software integriert Lösungen für BI-Self-Service, Planung, Daten­analyse sowie Analytics und erhält regelmäßig umfangreiche funktionelle Updates. Es sollen zudem künftig Dashboarding-Werkzeuge in den Funktionsumfang aufgenommen werden. Mittelfristig wird SAP also eine Cloud-Anwendung für alle BI-Frontendanforderungen bereitstellen, die in direkter Konkurrenz zu ihren eigenen On-Premise-Lösungen (SAP BO Lumira, SAP BO Crystal Reports, SAP BPC) steht. Die Konnektoren zu datenspeichernden Systemen (BW, ERP) sind schon heute so weit ausgereift, dass nicht nur Daten verarbeitet, sondern auch von Planungsszenarien aus der Cloud in das eigene Rechenzentrum übertragen werden können.


Fazit

Hybride Systemarchitekturen aus „On Premise-” und Cloud-Lösungen bieten Optimierungspotenzial für die IT-Gesamtlandschaft hinsichtlich Kosten, Skalierbarkeit und Weiterentwicklung. Das gilt insbesondere für Werkzeuge der Business Intelligence, die häufig nur lesend auf Datenbestände zugreifen. Wichtig bei der Sourcingauswahl ist eine gezielte Strategie, die Chance und Risiken abwägt und davon abhängig konkrete Entscheidungen je BI-Werkzeug trifft. Zentrale ERP-Systeme hingegen bleiben zunächst meist „On Premise”, während unterstützende Systeme einfacher auf Cloud-Lösungen umzustellen sind.


Eine Alternativlösung zwischen On-Premise und Cloud sind Partner Managed Clouds, in denen durch zertifizierte SAP-Partner im eigenen Rechenzentrum für den Kunden skalierbare IT-Lösungen und Dienstleistungen angeboten werden, ohne aber die Datenhoheit und individuelle Weiterentwicklung abzugeben.


Es ist zu erwarten, dass v.a. Innovationsthemen von den Herstellern künftig zunächst in Cloud-Lösungen umgesetzt werden. Deren aktuelle Produkte unterstützen bereits heute die Funktion hybrider Architektur­modelle.


Als IT-Entscheider im Unternehmen ist es gerade beim großen Angebot verschiedener Softwarelösungen wichtig, einen Überblick zu Funktionsumfang und den Roadmaps der Hersteller zu behalten, um zielge­richtet agieren zu können.

Kontakt

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Michael Natterer

M.Sc. Wirtschaftsinformatik, Head of SAP BI & Analytics

Associate Partner

+49 911 180787 40

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