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Embedded Analytics

Embedded Analytics bezeichnet die Auswertung von Geschäftsdaten direkt im laufenden SAP-S/4HANA-System, ohne die Daten vorher in ein separates Data Warehouse zu exportieren. Basis sind CDS Views auf der SAP-HANA-Datenbank, die Fiori-Apps und Analyseoberflächen in Echtzeit mit aktuellen Transaktionsdaten versorgen.

Definition

Was ist Embedded Analytics?

Embedded Analytics steht für die Idee, Auswertung und Transaktion im selben System zu betreiben, statt Daten für Berichte in ein separates Business Warehouse zu kopieren. Möglich wird das durch die In-Memory-Datenbank SAP HANA, die auch komplexe Aggregationen direkt auf den Live-Daten berechnet. Grundlage sind CDS Views, virtuelle Datenmodelle, die betriebswirtschaftliche Sichten auf die zugrundeliegenden Tabellen definieren.

Relevant ist der Ansatz für Fachbereiche, die aktuelle Kennzahlen direkt im Arbeitskontext brauchen, etwa im Einkauf, Vertrieb oder Controlling, ohne auf einen nächtlichen Datenabgleich zu warten. Die Auswertungen erscheinen als Fiori-Analyseapps oder Overview Pages direkt neben den operativen Transaktionen. Für unternehmensweite, historisierte Auswertungen über viele Jahre und Systeme bleibt ein separates Data Warehouse trotzdem sinnvoll. Beide Welten schließen sich in der Praxis nicht aus, sie ergänzen sich je nach Fragestellung.

In Projekten entscheidet sich der Nutzen daran, ob Standardauswertungen von SAP bereits passen oder eigene CDS Views entwickelt werden müssen. Unterschätzt wird oft der Aufwand für Berechtigungen: Analytische Daten folgen eigenen Berechtigungskonzepten, die getrennt von den klassischen SAP-Berechtigungen gepflegt werden. Wer viele kundenindividuelle Kennzahlen braucht, sollte den Entwicklungsaufwand für eigene CDS Views früh im Projekt einplanen.

Funktionen

Wie funktioniert Embedded Analytics?

Technisch basiert Embedded Analytics auf CDS Views, die als virtuelle Sicht direkt auf den Datenbanktabellen von SAP S/4HANA liegen und Berechnungen wie Aggregation oder Währungsumrechnung in die Datenbankschicht verlagern. Fiori-Apps vom Typ Analytical List Page oder Overview Page konsumieren diese Views und stellen sie als Diagramme, Tabellen oder Kacheln dar. Da keine Daten repliziert werden, zeigen die Auswertungen den Stand der Transaktionsdaten in Echtzeit, ohne separaten Ladeprozess.

Die Auswertungen lassen sich bei Bedarf mit SAP Analytics Cloud verbinden, um Planung, Prognosen oder unternehmensweite Dashboards zu ergänzen, die über den S/4HANA-Datenbestand hinausgehen. Für historisierte oder systemübergreifende Analysen bleibt SAP Datasphere beziehungsweise das klassische SAP BW die passende Ergänzung. Embedded Analytics deckt damit den operativen Echtzeit-Anteil ab, während Data-Warehouse-Lösungen die strategische, langfristige Sicht liefern. Beide Ebenen greifen in ausgereiften Reporting-Landschaften ineinander.

Vorteile

Echtzeit-Kennzahlen

Auswertungen zeigen den aktuellen Stand der Transaktionsdaten, ohne auf einen nächtlichen Ladelauf ins Data Warehouse zu warten.

Kein separates System

Analyse und operativer Prozess laufen im selben SAP-S/4HANA-System, das reduziert Schnittstellen und Datenhaltung an anderer Stelle.

Fiori-Integration

Kennzahlen erscheinen direkt im Arbeitskontext der Anwender, als Kachel oder Analyseapp neben der eigentlichen Transaktion.

Wiederverwendbare CDS Views

Einmal entwickelte Datenmodelle lassen sich für mehrere Apps und Auswertungen gleichzeitig nutzen, das reduziert Doppelentwicklung.

Direkter HANA-Vorteil

Aggregationen und Berechnungen laufen in der Datenbank statt in der Anwendungsschicht, auch bei großen Datenmengen.

Grenzen

Kein Ersatz fürs Data Warehouse

Für historisierte, systemübergreifende oder stark verdichtete Auswertungen über Jahre bleibt ein separates BW oder Datasphere sinnvoller.

Eigenentwicklung kostet Zeit

Wo Standard-CDS-Views nicht reichen, braucht es ABAP-Entwicklung mit entsprechendem Aufwand für Design, Test und Pflege.

Eigenes Berechtigungskonzept

Analytische Berechtigungen laufen getrennt von klassischen SAP-Berechtigungen und werden in Projekten häufig zu spät mitgeplant.

Lohnt sich erst bei echtem Echtzeitbedarf

Wer ohnehin nur einmal täglich reportet, nutzt die Echtzeit-Fähigkeit von Embedded Analytics selten wirklich aus.

FAQ

Häufige Fragen zu Embedded Analytics

Was ist der Unterschied zwischen Embedded Analytics und SAP BW?

Embedded Analytics wertet Live-Daten direkt im S/4HANA-System aus, SAP BW sammelt und historisiert Daten aus mehreren Quellsystemen für langfristige Auswertungen. Beide Ansätze ergänzen sich in der Praxis, statt sich gegenseitig zu ersetzen oder zu konkurrieren.

Brauche ich für Embedded Analytics eine zusätzliche Lizenz?

Grundfunktionen und viele Standard-CDS-Views sind Teil von SAP S/4HANA. Zusätzlicher Aufwand entsteht vor allem bei Eigenentwicklungen oder beim Zukauf ergänzender Werkzeuge wie SAP Analytics Cloud für Planung und Prognose über den S/4HANA-Datenbestand hinaus, etwa für unternehmensweite Dashboards.

Wie aktuell sind die Daten in Embedded Analytics?

Die Auswertungen greifen direkt auf die Transaktionsdaten zu, es gibt keinen Ladeprozess wie bei einem klassischen Data Warehouse. Kennzahlen zeigen damit praktisch den aktuellen Systemstand, was besonders im Tagesgeschäft von Einkauf, Vertrieb und Controlling zählt.

Wer pflegt die CDS Views im laufenden Betrieb?

Standard-CDS-Views liefert SAP mit dem System aus, kundenindividuelle Views entwickelt und pflegt in der Regel das interne SAP-Entwicklungsteam oder ein Partner mit ABAP-Know-how. Änderungen laufen über den normalen Entwicklungsprozess mit Test und Transport, auch analytische Berechtigungen gehören dabei mit auf den Prüfstand.

Lohnt sich Embedded Analytics für kleine Unternehmen?

Wenn Standardberichte aus SAP S/4HANA ausreichen, ja, ohne zusätzlichen Aufwand und ohne zusätzliche Lizenz. Erst bei umfangreichen Eigenentwicklungen oder sehr speziellen Kennzahlenanforderungen wird der Entwicklungsaufwand spürbar, dann lohnt sich eine vorherige Aufwandsschätzung gemeinsam mit dem SAP-Entwicklungsteam oder einem erfahrenen Partner.

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