Embedded Analytics in SAP S/4HANA: Vorhandenes Reporting vollständig erschließen

Die Zahlen sprechen eine klare Sprache: Viele Unternehmen sind inzwischen auf SAP S/4HANA angekommen oder stehen kurz davor, auch im DACH-Mittelstand. Doch im Reporting hat sich vielerorts erstaunlich wenig verändert. Belege werden im neuen System gebucht, analysiert wird wie eh und je – über Standard-Transaktionen, Excel-Downloads oder einen BW-Extraktor, der die Daten erst einmal aus dem System herausschafft, bevor irgendjemand sie ansehen kann.

Das ist doppelt teuer. Zum einen, weil jede Extraktion Latenz, Infrastruktur und Betriebsaufwand kostet. Zum anderen, weil mit jeder SAP-S/4HANA-Lizenz eine Fähigkeit mitgekauft wurde, die in vielen Häusern damit schlicht ungenutzt bleibt: Embedded Analytics – eine vollwertige analytische Engine samt semantischem Datenmodell, direkt im Kern des Systems. Also ein Reporting auf Basis der Transaktionsdaten im System, in Echtzeit und ohne Replikation. Aus der Projekterfahrung bei COMLINE lässt sich abschätzen, dass die Reporting-Teams in den Unternehmen weniger als ein Fünftel dessen nutzen, was bereits bezahlt ist.

Warum die Standard-Reports nicht reichen

Der häufigste Einwand lautet: „Wir haben doch die Fiori-Apps.“ Stimmt – aber genau hier beginnt das Problem. Denn die ausgelieferten Standard-Reports und Analytical Apps decken generische Fragestellungen ab: Umsatz nach Organisation, offene Posten, Bestandsübersichten. Was sie jedoch nicht abdecken, ist das, was ein Unternehmen tatsächlich steuert – die eigene Marge-Logik, der unternehmensspezifische Liefertreue-Begriff, der Zielkorridor für Lagerreichweite, die Kennzahl, an der ein Bereichsleiter wirklich gemessen wird.

Und genau an dieser Lücke entscheidet sich der weitere Verlauf – meist in eine von zwei Richtungen, beide unbefriedigend:

• Variante eins: Die ersten Gehversuche mit Embedded Analytics scheitern mangels CDS-Kenntnissen im Reporting-Team, und das Thema verschwindet wieder in der Schublade – „haben wir probiert, war nichts für uns“.
• Variante zwei ist die schleichendere: Die Standard-Reports werden per Excel-Export und externen Werkzeugen aufwändig angereichert. Was als Übergangslösung beginnt, wird zur Schatten-BI – manuelle Downloads, verkettete Arbeitsmappen, je Abteilung eine eigene Version der Wahrheit. Jeder Medienbruch ist eine Fehlerquelle, jede Anreicherung Handarbeit ohne Berechtigungskonzept, und spätestens beim nächsten Release-Wechsel bricht die Kette.

Beide Varianten kosten – die Schublade Opportunität, das Excel-Geflecht laufend Arbeitszeit und Vertrauen in die Zahlen.

Dabei lässt sich die Lücke zwischen Standard-Report und Steuerungsrelevanz im System selbst schließen – mit Core Data Services (CDS) als Modellierungssprache, analytischen Queries als Auswertungsschicht und KPIs als Management-Sicht. Was dafür fehlt, ist kein Werkzeug, sondern Know-how: Wer CDS beherrscht, braucht weder die Schublade noch das Excel-Geflecht – und auch keinen reflexhaften Griff zum BW- oder BI-Werkzeug für Fragen, die das ERP selbst beantworten kann.

Was die eingebaute Engine tatsächlich leistet

Technisch ruht Embedded Analytics auf dem Virtual Data Model (VDM): Freigegebene Interface-Views abstrahieren die Tabellen, darauf setzen analytische Cubes mit Kennzahlen und Dimensionen auf, darüber Queries für den Konsum – im Query Browser, in multidimensionalen Berichten, als KPI-Kachel im Launchpad oder als Datenquelle einer Analytical List Page. Eine Schichtung, ein Datenmodell, mehrere Konsumwege.

Der Mehrwert lässt sich an drei Punkten festmachen. Erstens Geschwindigkeit: Ein sauber modellierter Cube samt Query entsteht in Tagen, nicht in Monaten – ohne neue Infrastruktur, ohne Schnittstellenprojekt. Zweitens Aktualität: Die Auswertung läuft auf den Echtdaten der Transaktionstabellen; nächtliche Ladeläufe entfallen in vielen Fällen. Drittens Investitionsschutz: Wer seine CDS-Schichten Clean-Core-konform auf freigegebenen Views aufbaut, arbeitet upgrade-stabil – und liefert zugleich die Datenprodukte, die die SAP Business Data Cloud (SAP BDC) künftig konsumiert. Jede Stunde Modellierungsarbeit zahlt also doppelt ein.

Zur Ehrlichkeit gehört auch die Grenze: Sobald Non-SAP-Quellen eingemischt, Planungen gerechnet oder Datenstände über Jahre historisiert werden sollen, endet das Embedded-Territorium – dann sind SAP Analytics Cloud, Datasphere oder SAP BDC die richtigen Werkzeuge. Embedded Analytics ersetzt keine Datenplattform. Es macht sie nur für einen erstaunlich großen Teil der täglichen Steuerungsfragen überflüssig.

Entscheidend ist hierbei: Die CDS-Basis ist keine Zwischenstation, die beim Ausbau wieder abgerissen wird – sie ist die Voraussetzung dafür. Wer später Datasphere oder die SAP Business Data Cloud anbindet, konsumiert genau diese Views; die SAP-managed Data Products der BDC setzen auf denselben semantischen Modellen auf. Und auch externe Werkzeuge – von Power BI bis zum Data-Science-Stack – greifen über OData oder analytische Schnittstellen auf die CDS-Schicht zu, statt Tabellen roh zu extrahieren. Ohne saubere VDM-Schichten wird dagegen jede Anbindung zum Einzelfall-Projekt: eigene Extraktion, eigene Logik, eigene Fehlerquellen. Mit sauberen VDM-Schichten ist die Weiterentwicklung ein Anschluss, kein Neubau – die Modellierungsarbeit von heute ist die Integrationsfähigkeit von morgen.

Drei Schritte, die sich in der Praxis bewährt haben

• Bestandsaufnahme statt Bauchgefühl. Der Query Browser zeigt, welche analytischen Queries das eigene System bereits ausliefert – für Finance und Controlling ist der Standard-Content beachtlich. Häufige Erkenntnis aus Projekten: Ein Teil der teuer extrahierten Berichte existiert längst im Standard, nur wusste das bis dato niemand.
• Ein Pilot mit Steuerungsrelevanz. Nicht mit dem Großmodell starten, sondern mit einer Kennzahl, die wirklich gebraucht wird – etwa dem Auftragseingang nach Organisation und Monat oder einer Lagerreichweite mit Zielkorridor. Ein Cube, eine Query mit vordefinierten Filtern, eine KPI-Kachel: Das ist in einer Woche produktiv und schafft den internen Beweis für die Nützlichkeit der Maßnahme.
• Governance von Anfang an. Berechtigungen (Access Controls) gehören in das erste Modell, nicht in das Redesign. Und KPI-Definitionen brauchen einen Katalog mit klarer Ownership – sonst stehen nach einem Jahr dreißig Kacheln im Launchpad und liefern drei verschiedene Wahrheiten. Dazu zählt auch Performance-Disziplin: Filter früh im View-Stack, Aggregation der Engine überlassen, Anti-Patterns wie ungefilterte UNIONs konsequent vermeiden.

Embedded Analytics: Eine Fähigkeit, kein Produkt

Embedded Analytics ist nicht nur etwas, das man einfach kauft – es ist vor allem auch eine Fähigkeit, die ein Reporting-Team aufbauen muss. Die Einstiegshürde ist niedriger als vielfach angenommen: Das Werkzeug ist vorhanden, lizenziert und produktiv. Was fehlt, ist selten die Technik, sondern der erste belastbare Anwendungsfall. Unternehmen, die ihn jetzt schaffen, berichten schneller, entlasten ihre BI-Landschaft – und legen nebenbei das Fundament für alles, was SAP datenseitig als Nächstes plant.