Daten sind das Gold des digitalen Zeitalters. Sie ermöglichen ein besseres Kundenverständnis, innovative Geschäftsideen und Produkte, reibungslose Business-Prozesse und fundierte Management-Entscheidungen. Voraussetzung hierfür ist eine Daten-Plattform und Analytics-Strategie, die Daten nicht nur bereinigt und verbindet, sondern diese auch semantisch anreichert, daraus wertvolle Informationen extrahiert und verständlich kommuniziert.
„Von den Top Ten der weltweit wertvollsten Unternehmen hat die Hälfte ein datengetriebenes Geschäftsmodell“, sagt Rouven Morato, Chief Data Officer und Leiter der „Intelligent Data & Analytics“ Organisation bei SAP. Wer Prozesse automatisieren, innovative Business-Szenarien aufbauen oder seine Geschäftsentscheidungen mithilfe leistungsfähiger, tiefgreifender Analysen treffen will, braucht dafür saubere und vertrauenswürdige Daten. „Genau deswegen haben die Datentöpfe der Unternehmen entscheidend an Wert gewonnen. Im intelligenten Unternehmen gelten sie als Anlagegut, als Vermögenswert – und das unabhängig von der Branchenzugehörigkeit“, fährt Morato fort.
Vorhandene Daten- und Analytics-Strategien überprüfen
Als Chief Data Officer und Analytics-Verantwortlicher bei SAP sieht er seine Hauptaufgabe darin, Daten nicht nur zu verwalten, sondern vor allem steuerungsrelevant einsetzen zu können. „Business Intelligence muss dabei helfen, die Geschäftsstrategie des Unternehmens erfolgreich umzusetzen“, so Morato. Dazu braucht es eine Daten- und Analytics-Strategie, die es ermöglicht, belastbare Daten in Echtzeit zu erzeugen, anzureichern, auszuwerten und allen Unternehmensbereichen wertstiftend zur Verfügung zu stellen.
Genau hier liegt der Knackpunkt. Die Mehrheit der Unternehmen verfügt über eine heterogene System- und Anwendungslandschaft, mit verschiedenen Datenquellen und -silos oder isolierten Data-Warehouse-Landschaften. Insbesondere mit Blick auf unternehmensübergreifende analytische Anforderungen, die immer weiter an Bedeutung gewinnen, ist hier ein Umdenken nötig. „Diese Erkenntnis hat sich in den vergangenen Jahren mehr und mehr durchgesetzt. SAP nennt ihren Ansatz hierfür die One Data Platform“, erklärt Morato. Dabei handelt es sich um ein Data-Warehouse-Konzept, das zum einen heterogene Daten aus unterschiedlichen Quellen vereint – und diese zudem semantisch verbindet, anreichert und im Unternehmen bereitstellt.
Die „klassischen“ Aufgaben im Umgang mit Daten, wie Datenharmonisierung, Data Governance, Stammdatenverwaltung und Datenmanagement spielen hier weiterhin eine große Rolle. Sie werden jedoch zunehmend durch neue Aufgaben ergänzt.
Mehr als ein zentrales Data-Warehouse
Die One Data Platform bei SAP ist beispielsweise nicht mehr nur ein zentrales Data-Warehouse System. Vielmehr handelt es sich um eine harmonisierte Systemlandschaft, die unter anderem die zentralen ERP-, CRM- und HR-Anwendungen einschließt und durch ein Business Information Waerhouse (BW)-System mit angeschlossenem Data Lake in der Cloud ergänzt wird. Diese hochgradig integrierte Landschaft ermöglicht ein nahtloses Reporting über alle Geschäftsprozesse hinweg. Das bleibt unabhängig davon, ob hierfür Daten in Echtzeit direkt aus den Quellsystemen konsumiert werden, oder ob diese erst in eigenen „Semantical Data Lake“ angereichert werden.
„Der Druck auf die Business-Intelligence-Abteilungen in den Unternehmen ist enorm. Und eine One Data Platform kann helfen, die neue Komplexität im Umgang mit Daten sicher im Griff zu behalten“ ergänzt Morato. Und fährt mit Blick auf seine Erfahrung im Analytics-Bereich fort: „Für SAP ist es nicht mehr ausreichend zu wissen, was in der Vergangenheit geschehen ist. Was vielmehr zählt ist herauszufinden, warum etwas aufgetreten ist, wie sich aktuell geplante Änderungen darauf auswirken und was in Zukunft relevant wird.“ Diese Anforderungen lassen sich nur mit einer geschäftsprozessübergreifenden Daten-Plattform und den entsprechenden Analytics und Data Science-Werkzeugen und Spezialisten lösen.
Herzstück One Data Platform
In diesem Kontext begegnen Unternehmen auch immer stärker der Anforderung, ein BI-System nicht nur als Endstation für Daten zu betrachten, sondern die aufwendig bereinigten, verbundenen und standardisierten Daten wiederum an andere Applikationen und Prozesse zu verteilen. Bei SAP sorgt das unter anderem dafür, dass Kunden in Zukunft ihre eigenen Lizenz- und Nutzungsdaten aus der gleichen One Data Platform konsumieren die für die internen Geschäftsprozesse aufgebaut wurde. Das stellt automatisch eine konsistente Datenqualität über alle internen und externen Applikationen hinweg sicher und macht die Integration neuer Applikationen, beispielsweise in der Cloud, deutlich einfacher.
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