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30.11.2011 idg/Oliver Weiss

Integration von SAP- und Nicht-SAP-Daten

Eine konsistente Sicht auf alle auszuwertenden Daten ist für eine erfolgreiche Business-Intelligence-Strategie unumgänglich.

So richtig können viele Business-Intelligence-Systeme (BI) noch nicht, was man heute von ihnen erwartet: Schnell auf Echtzeitdaten zugreifen, um Management-Entscheidungen zu unterstützen. Besonders schwierig wird es, wenn SAP-Daten in unterschiedlichen Systemen stecken – vom Business Warehouse (BW) über Data Warehouses bis hin zu Data Marts. Und dabei geht es nur um interne Daten. Externe Daten können oft nur schwer oder gar nicht hinzugefügt werden. »Eine übergreifende, konsistente Sicht auf die Unternehmensdaten ist nicht vorhanden, wird aber immer wichtiger, um Potenziale erkennen zu können«, schreibt der Analyst Timm Grosser vom Business Application Research Center (BARC) in der aktuellen Research Note über »Integration von SAP- und Non-SAP-Daten für umfassende Business Intelligence«. Die Folge: Frust. Weil die Mitarbeiter oft ewig auf die Daten warten müssen und deswegen ganze BI-Projekte scheitern. Weil das Ergebnis zu oft eine schlechte Datenqualität aufweist, und weil sich Daten aus dem laufenden Geschäft nur schwer oder gar nicht einbinden lassen. Als Ausweg schlägt BARC drei Ansätze vor: Lösung 1: Ein übergreifendes, unternehmensweites Data Warehouse. Die Daten sind physisch darin integriert. Lösung 2: Das ganze Unternehmen nutzt eine virtuelle Datenschicht (Enterprise Data Layer). Das BI-System extrahiert die gewünschten Daten auf Anfrage und bereitet sie in der gewünschten Form auf. Lösung 3: Ein hybrider Ansatz kombiniert beide Varianten. Dieser Ansatz ist teurer, aber deutlich flexibler.

sicherung von investitionen Vor- und Nachteile haben alle drei Varianten, die die Analysten von BARC für eine integrierte Informationsarchitektur vorschlagen. Egal welchen Weg man beschreitet, eines ist laut BARC jedoch sicher: »Auf diese Weise werden auch Investitionen in SAP-Systeme gesichert, da flexibler auf aktuelle Anforderungen reagiert werden kann, ohne dass die laufenden Systeme komplett umgebaut oder abgelöst werden müssen.« Das Enterprise Data Warehouse führt schnell große Datenmengen aus unterschiedlichen Systemen zusammen. So entsteht ein analytisches Bild auf die verschiedenen Dimensionen entscheidungsrelevanter Objekte. Allerdings braucht man verschiedene Schnittstellen, will man zum Beispiel Standardapplikationen integrieren. Kostspielig ist auch die Open-Hub-Lizenz, die zum Einbinden von Daten des SAP Business Warehouse nötig ist. Sie kostet satte 250.000 Euro.

enterprise data layer Über eine virtualisierte Datenschicht (Enterprise Data Layer) lassen sich einfach und flexibel Daten aus verschiedenen Systemen aufbereiten. So können leicht auch neue oder nur vorübergehend genutzte Quellen einbezogen werden, ohne dass die Strukturen neu angepasst werden müssen. Zudem ist der gleichzeitige Zugriff auf operative und auf dispositive Systeme möglich. Wer die Daten jedoch schnell braucht, muss auf Enttäuschungen gefasst sein. »Die Performance kann trotz Optimierungs- und Caching-Maßnahmen zum Engpass werden«, so BARC. Auch sei die Datenqualität nicht gesichert, wenn komplexe und mehrstufige Bereinigungsmöglichkeiten gefragt sind. Die hybride Architektur verbindet laut BARC die Vorteile des Data Warehouse und der virtualisierten Datenschicht. Die Nachteile der jeweiligen Modelle werden dabei abgeschwächt. So ergänzen Echtzeitdaten oder neue Quellen die Informationen, die im Data Warehouse stecken. Allerdings: »Der Mix-and-match-Ansatz verlangt zusätzliche Investitionen und ­Systemressourcen zur bestehenden Architektur«, schreibt BARC. Übersetzt heißt das: Es wird teurer.

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