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Eine BW-Modernisierung muss kein Big Bang sein. Wir zeigen, wie der Ansatz Lift, Shift, Innovate bestehende Investitionen schützt und zugleich Schritt für Schritt eine bessere Datenarchitektur ermöglicht.
Eine BW-Modernisierung muss kein Big Bang sein.
Das klingt zunächst banal. In der Praxis ist es aber ein wichtiger Unterschied.
Denn viele Unternehmen haben gute Gründe, ihr bestehendes SAP BW nicht einfach abzuschalten. Gleichzeitig wollen sie neue Datenquellen, neue Analytics-Szenarien und moderne Cloud-Technologien nutzen.
Genau hier setzt der von SAP beschriebene Ansatz Lift – Shift – Innovate an.
Beim Lift wird das bestehende SAP BW als SAP BW, Private Cloud Edition in die SAP Business Data Cloud überführt.
Das Ziel ist zunächst nicht, alles neu zu machen.
Die bestehenden Anwendungen und Prozesse können weiter genutzt werden, während gleichzeitig die Grundlage für weitere Modernisierungsschritte entsteht.
Das ist vor allem für Unternehmen interessant, deren BW-System groß, komplex und stark integriert ist.
Denn manchmal ist der wichtigste erste Schritt einer Transformation:
Nichts kaputt zu machen.
Im zweiten Schritt wird es interessanter.
Bestimmte Daten und Inhalte können aus dem bisherigen BW-Kontext herausgelöst und als Data Products bereitgestellt werden.
SAP stellt dafür unter anderem den Data Product Generator zur Verfügung. Damit können BW-InfoProvider in den Kontext der SAP BDC integriert und für weitere Nutzungsszenarien bereitgestellt werden.
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Damit verändert sich die Rolle der Daten.
Sie liegen nicht mehr ausschließlich in einem zentralen Reportingprozess, sondern können als wiederverwendbare Datenprodukte für weitere Anwendungen dienen.
Das ist ein wichtiger Perspektivwechsel.
Erst im dritten Schritt geht es wirklich um Innovation.
Neue Anforderungen können beispielsweise mit SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud, SAP Databricks oder weiteren Komponenten der SAP Business Data Cloud umgesetzt werden.
Und hier sollte man bewusst nicht versuchen, das alte SAP BW einfach nachzubauen.
Wenn ein Bericht heute drei Datenflüsse, fünf Transformationen und mehrere Sonderlogiken benötigt, ist die Modernisierung die Chance, einmal zu fragen:
Brauchen wir das wirklich noch so?
Nicht jeder alte Prozess verdient eine technische Neuauflage.
Ein schrittweiser Ansatz ermöglicht es, Erfahrungen zu sammeln, ohne das komplette Datenfundament gleichzeitig anzufassen.
Man kann mit einem Geschäftsbereich oder einem klar abgegrenzten Datenprodukt starten.
Dann lässt sich beobachten:
Funktioniert die Architektur?
Kommen Fachbereiche damit zurecht?
Sind Datenqualität und Governance ausreichend?
Und vor allem: Entsteht tatsächlich ein Mehrwert?
Das ist aus unserer Sicht der entscheidende Punkt.
Modernisierung sollte nicht bedeuten, möglichst viele alte Objekte auf eine neue Plattform zu verschieben.
Sie sollte bedeuten, Schritt für Schritt eine bessere Datenarchitektur aufzubauen.
Und manchmal ist der beste nächste Schritt deshalb nicht die große Migration.
Sondern ein überschaubarer erster Anwendungsfall.
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