Eine intelligente Analytics-Architektur wird für Unternehmen unverzichtbar

Daten und Informationen sind der Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Effizientere Prozesse, besserer Service, intelligentere und schnellere Management-Entscheidungen, neue Geschäftsmodelle – all das hängt davon ab, dass die Unternehmen bei der Datennutzung, -auswertung und -interpretation neue Wege gehen.

Die Unternehmen stehen einer stetig wachsenden Datenflut aus immer mehr Datenquellen gegenüber. Soziale Medien, das Internet of Things (IoT) mit Milliarden von Sensoren- und Maschinendaten sowie die ständig steigende Zahl mobiler Geräte liefern gigantische Datenmengen. „Es steht völlig außer Zweifel, dass die intelligente Verarbeitung und Nutzung der Daten für die Unternehmen zu einem der wichtigsten Wettbewerbsfaktoren wird“, sagt Matthias Zacher, Analyst bei IDC. Dabei gehe es sowohl um die Prozessoptimierung, als auch um die Entwicklung neuer Anwendungen und Geschäftsmodelle.

„Generell ist die Erkenntnis weit verbreitet, dass etwas passieren muss. Aber viele Unternehmen wissen nicht, wie sie es angehen sollen“, erläutert der IDC-Analyst. Denn die einzelnen Fachbereiche wie Marketing, Vertrieb, Fertigung oder Finanzen und Controlling hätten sehr unterschiedliche Ausgangslagen und Anforderungen. Für Zacher liegt auf der Hand, dass sich diese mit den gewachsenen IT-Landschaften nicht erfüllen lassen.

Der Trend weist in Richtung Cloud-basierter Analyse-Architekturen

Er sieht einen eindeutigen Trend in Richtung Cloud-Lösungen. Sie böten die Skalierbarkeit, Flexibilität und Agilität, um gerade bei der Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln. Zu den größten Herausforderungen gehöre dabei die Automatisierung von Prozessen, so dass manuelle Schritte bei der Aufnahme neuer Datenquellen entfallen. Dies sei eine entscheidende Voraussetzung, um neue Lösungen exakt zu schneidern, schnell aufzusetzen – und damit dem Wettbewerb voraus zu sein.

Karsten Keil, Konzernbereichsleiter IT bei Schnelleke Logistics, pflichtet ihm bei. „Klassische BI-Systeme mit automatischen Reports und manueller Auswertung werden den zunehmenden Anforderungen nicht mehr gerecht und sind nicht zukunftsfähig“, sagt der IT-Leiter. Sein Unternehmen gehört zu den führenden Logistik-Dienstleistern der Automotive-Branche, die schon immer zu den technologischen Vorreitern zählte und auch bei Digitalisierung und Industrie 4.0 ganz vorn dabei ist.

„Wir sehen die Analytics-Lösung zum einen als Evolution des bestehenden Business durch digitale Anreicherung, zum anderen überlegen wir, wie wir aus digitalen Daten neue Geschäftsmodelle machen können“, sagt IT-Manager Keil. Er hat sich für die SAP Analytics Cloud als Plattform entschieden. Dafür nennt er eine ganze Reihe von Gründen: „Wir verfolgen eine SAP-basierte Business-Strategie und planen die Migration auf SAP S/4HANA. Wir profitieren deshalb auch von der hohen Integration der SAP Analytics Cloud in die vorhandene Umgebung.“

Aber das ist nicht alles. „Eine Cloud-Lösung bietet ein hohes Maß an Verfügbarkeit, Skalierbarkeit, Agilität und Sicherheit, was mit einer On-Premise-Lösung nur mit erheblichem Aufwand erreichbar wäre – und befreit uns von der Last des Betriebs.“ Dies sei auch vor dem Hintergrund des Fachkräftemangels ein schlagkräftiges Argument. Zudem biete die Cloud-Lösung gleichsam automatisch Device-Unabhängigkeit, so dass Applikationen sowohl mit Desktop-PCs und mobil mit Notebooks, Tablets und Smartphones genutzt werden können. Das ist gerade in der Logistik-Branche mit unterschiedlichen Standorten und globaler Mobilität ein entscheidender Vorteil. Aber auch im Hinblick auf die IT-Prozesskosten schneidet die SAP Analytics Cloud beim IT-Leiter gut ab: „SAP bietet ein sehr attraktives Preismodell, das auch einen sukzessiven Einstieg ermöglicht.“

Fachbereiche treiben den Einsatz von Analytics-Lösungen

Schnelleke hat bereits IoT-Lösungen in der Logistik mit der SAP Cloud Platform und SAP Leonardo realisiert – und ist dabei vom „klassischen“ Ansatz abgewichen. Denn bei der Entwicklung von Analytics-Anwendungen gehe es darum, betriebswirtschaftliche Aufgaben zu antizipieren und Lösungen dafür bereit zu stellen. „Das ist nicht originäre Aufgabe der IT, sondern wird von den Fachbereichen getrieben“, sagt Keil, „diese Einsicht hat unser Organisationsmodell im Bereich BI und Analytics auf den Kopf gestellt.“

Mit positiven Erfahrungen: Bei Projekten mit der Analytics-Cloud hat er in den Fachbereichen eine hohe Bereitschaft verzeichnet, sich einzubringen. Mit einem klassischen Vorgehensmodell wäre das wohl nicht erreichbar gewesen, ebenso wie die Geschwindigkeit bei der Umsetzung von Projekten. So ließe sich eine neue Datenquelle per Drag & Drop innerhalb kürzester Zeit anschließen und mit der zunehmenden Nutzung von KI-Algorithmen Dashboards und Reports automatisiert generieren. Ein erstes Projekt mit der SAP Analytics Cloud hat er von der Planung bis zum Go-live in nur vier Wochen umgesetzt.

„Mit Cloud-basierten Analytics-Lösungen rückt die Funktionalität näher an die Fachbereiche, die ihre Anforderungen besser einbringen und zu großen Teilen selbst umsetzen können“, meint auch IDC-Analyst Zacher. Die Rolle der IT ändere sich dahingehend, dass sie strategische Weichenstellungen vornehme, die technischen Voraussetzungen schaffe und bei komplexen Fragestellungen unterstütze. Voraussetzung dafür sei allerdings eine entsprechend leistungsfähige Analytics-Cloud, die als Basis für die schnelle Entwicklung passgenauer neuer Analytics-Lösungen dienen kann.

Tools für Planung, Predictive und Datenauswertung fließen zusammen

In den zunehmend digitalisierten IT-Landschaften gehen die Anforderungen weit über traditionelle IT-Systeme hinaus: „Bei SAP bieten wir ein Tool für die Planung, eines für Predictive Analytics und das klassische BI-System an“, sagt Mohamed Abdel Hadi, Global Vice President Management Analytics bei SAP. „Diese drei Systeme haben wir in der SAP Analytics Cloud zusammengeführt.“ Denn die Erfahrung zeige, dass Kunden für ihre Lösungen immer häufiger Funktionen aus allen Systemen benötigen. „Damit stellen wir ein umfassendes System zur Verfügung, das vom klassischen BI bis hin zu IoT, KI- und Machine-Learning-Szenarien alle Funktionsblöcke enthält – Rückschau, Gegenwart und Zukunft.“

Dabei zwinge die SAP ihre Kunden nicht in die Cloud, sondern lasse ihnen offen, welche Daten in der Cloud gehalten werden. Er beobachtet, dass sich viele Kunden für einen hybriden Ansatz entscheiden, bei dem die Daten aus lokalen Applikationen mit mobilen und IoT-Daten in der Analytics-Cloud zusammen ausgewertet werden. Aus der Kombination von Analyse, Predictive und Planung ließen sich – gerade auch durch das Aggregieren unterschiedlichster Datenquellen – vielfältige Anwendungen und Geschäftsmodelle entwickeln.

Dabei spielen die einfache Bedienbarkeit sowie die integrierten KI-, Machine-Learning- und Automatisierungsmechanismen eine zentrale Rolle, um das System auch für Nutzer zu öffnen, die keine IT- oder BI-Experten sind. Intelligente Daten-Assistenten, die nicht nur Reports liefern, sondern darüber hinaus Forecasts und mögliche Entwicklungen berechnen, ebenso wie vom System automatisch generierte Reports und Dashboards verringern den Aufwand bei der Entwicklung maßgeschneiderter Lösungen.

„Wir wissen aus unseren Umfragen, dass Unternehmen intelligente digitale Assistenten sehr hoch einschätzen, weil sie die proaktive Nutzung der Systeme fördern“, sagt Zacher von IDC. „Aus dem Zusammenspiel von IT, Fachabteilungen und einer intelligenten Analytics Architektur entstehen dann auch neue Szenarien, die neue Blickwinkel eröffnen und zur Basis für neue Geschäftsmodelle werden können.“

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