Von Datensilos zur Cloud-Analytics-Plattform: Mit SAP Datasphere den nächsten Schritt in der Datenmodernisierung gehen
Unternehmen stehen unter anderem vor der Herausforderung, verteilte Standorte mit getrennter Datenhaltung zu verwalten und gleichzeitig moderne Analytics-Funktionen nach Best Practices bereitzustellen. SAP Datasphere ist als strategischer Cloud-Analytics-Stack die Antwort auf diese Anforderungen. Ein aktuelles Projekt zeigt, wie die Migration von bestehenden BW-SystemenOnPrem Lösungen zur Datasphere gelingen kann, und auch, welche Stolpersteine dabei zu beachten sind.
Ausgangslage: Getrennte Datenhaltung für neue Standorte und SAP Datasphere-Migration
Die Expansion zu einem neuen Standort in Asien stellte ein deutsches Unternehmen vor eine klare Anforderung: Der neue Standort benötigte eine strikte Trennung der Datenhaltung vom Hauptstandort. Während das bestehende BW (Business Warehouse) 7.5 on HANA weiterhin am Hauptstandort läuft, sollte für den neuen Standort eine moderne, wartungsärmere und vor allem leichtgewichtigere Cloud-Lösung implementiert werden.
Die Entscheidung für SAP Datasphere basierte auf mehreren Faktoren:
- Reduzierter Wartungsaufwand durch Cloud-Betrieb
- Zukunftssicherheit als strategischer Analytics-Stack (Datasphere, SAC) der SAP
- Vorbereitung auf den Ablauf bestehender On-Premise-Lösungen (On-Premise = Datenhaltung vor Ort)
- Integration mit SAP Analytics Cloud (SAC) als modernstem Reporting-Tool
Architektur und technische Umsetzung – SAP Datasphere
Die Implementierung nutzte den vollen Funktionsumfang der Datasphere:
- Databuilder mit SQL-Views für flexible Datenmodellierung
- Replication Flows zur Datenübertragung zwischen Systemen
- Analytical Models als Grundlage von analytischem Reporting
- BTP (Business Technology Platform) und CTMS (Cloud Transport Management Service) für strukturierte Deployments
Bestehende ABAP CDS Views aus S/4HANA bzw. BW-Systemen wurden über Remote-Tabellen/-Views in die Datasphere eingebunden. Dabei zeigte sich: Einfache Transformationen ließen sich problemlos umsetzen, während komplexe ABAP-Logik für die Cloud durch Überführung in SQL Logik aber angepasst werden musste.
BW Bridge: Herausforderungen und alternative Lösung
Die SAP BW Bridge hätte theoretisch den geringsten Migrationsaufwand bedeutet, denn mit diesem kann man On-Premise-Datenmodelle direkt in die Cloud bringen. In der Praxis war die Anwendung der BW Bridge aber aus den folgenden Gründen eher schwierig:
- Eingeschränkte Funktionalität bei komplexen Transformationen von Daten
- Unsicherheiten bezüglich der Roadmap bei der Datenmigration
- Fehlende Features wie zum Beispiel Debugging-Funktionen
Stattdessen wurde BW Bridge nur in vereinzelten Fällen verwendet und bei der Integration ABAP-Code mit SQL und SQL Skript nativ in SAP Datasphere cloud-ready gemacht. Diese Entscheidung bedeutete mehr initialen Aufwand, gewährleistete aber nicht nur Stabilität, sondern auch Zukunftssicherheit, da die Cloud-Lösungen von SAP in den nächsten Jahren gegenüber On-Premise Lösungen priorisiert werden.
Allgemeine Herausforderungen bei der Datasphere-Migration
Die Migration der Daten in Datasphere brachte verschiedene Hürden mit sich.
Technische Anpassungen & Herausforderungen:
- Historisch gewachsene Datenflüsse erforderten zum Teil komplette Neukonzeption
- Performance-Optimierung aufgrund erhöhter Latenz durch zusätzliche Schnittstellen
- Die Cloud als Umgebung ist intransparenter bei der Suche von Fehler oder Bottlenecks im Vergleich zur On-Premise-Umgebung (z.B. fehlen Debugging Funktionalitäten)
Organisatorische Herausforderungen:
- Exportkontrollierte Daten und deren Cloud-Tauglichkeit prüfen
- Verantwortung gegenüber Drittkunden bei Cloud-Speicherung
Darüber hinaus erforderte die Migration eine sorgfältige Planung und Integration der Quellsysteme, zu denen hauptsächlich S/4HANA sowie verschiedene Maschinendaten-Systeme gehören.
Best Practices für Ihr SAP Datasphere Projekt
Aus dem Projekt ergeben sich klare Empfehlungen für Unternehmen, die eine SAP Datasphere Migration planen:
- Proof of Concept (POC) erstellen: Tauglichkeit der Lösung vorab prüfen und Kernfunktionalitäten testen
- Anwenderakzeptanz sicherstellen: Frühzeitige Einbindung der Fachabteilungen
- Komplexe Prozesse testen: Kritische Geschäftsprozesse im POC abbilden
- Schnittstellen prüfen: Unterstützte Funktionalitäten genau prüfen
- Performance optimieren: Beispielsweise kann man Latenz-Tests bei der Cloud-Anbindung durchführen, um Bottlenecks identifizieren und beheben zu können
Fazit: Mit NEOMATIC zur erfolgreichen Datasphere-Migration
SAP Datasphere etabliert sich als zukunftssicherer Analytics-Stack für moderne Datenarchitekturen – insbesondere mit einer historisch gewachsenen SAP Landschaft. Die Migration von bestehenden SAP Systemen erfordert jedoch fundiertes Know-how – von der ABAP-Transformation in natives SQL über die Konzeptionierung, Erstellung bis zur Performance-Optimierung.
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