SAP-Wiki

Eine BI-Landschaft arbeitet in drei Schritten. Zuerst extrahieren Ladeprozesse die Daten aus den Quellsystemen, etwa aus SAP S/4HANA, dem CRM oder Maschinensteuerungen. Dann harmonisiert eine zentrale Schicht die Daten: Dubletten verschwinden, Einheiten und Währungen werden vergleichbar, Kennzahlen bekommen eine eindeutige Definition. Zuletzt greifen Berichte, Dashboards und Ad-hoc-Analysen auf diese Schicht zu. Im SAP-Portfolio übernehmen SAP BW oder SAP Datasphere die Datenhaltung, die SAP Analytics Cloud liefert das Frontend für Auswertung und Planung.

BI grenzt sich von der operativen Berichterstattung im ERP ab. Ein S/4HANA-System beantwortet die Frage nach dem aktuellen Lagerbestand, eine BI-Lösung die Frage nach Bestandsreichweiten über 36 Monate und zehn Werke hinweg. Relevant wird BI, sobald mehrere Quellsysteme im Spiel sind oder Fachbereiche dieselbe Kennzahl unterschiedlich berechnen. Genau dann entstehen die Excel-Schattenwelten, die Controlling-Runden lähmen. Wer nur ein System und wenige Berichte braucht, kommt mit den eingebauten Analyse-Apps von S/4HANA dagegen weit.

In Projekten scheitert BI selten an der Technik. Die häufigste Stolperstelle ist die fehlende Kennzahlendefinition: Wenn Vertrieb und Controlling unter Umsatz verschiedene Dinge verstehen, produziert jedes Dashboard Diskussionen über Zahlen und keine Entscheidungen. Bewährt hat sich ein schrittweiser Aufbau: ein Fachbereich, fünf bis zehn Kennzahlen, ein Datenmodell, dann ausrollen. Dazu gehören ein Verantwortlicher je Kennzahl und ein Prozess für Änderungen. Ohne diese Governance veralten Berichte schneller, als neue entstehen.