IT-Onlinemagazin
Wenn Unternehmen mehrere unterschiedliche Cloud-Lösungen nutzen, wird das als „Multicloud“ bezeichnet. Neben den Cloud-Vorteilen, wie beispielsweise flexible Skalierbarkeit und größere Agilität durch kürzere Projekt-, Release- und Innovationszyklen, gibt es naturgemäß auch Nachteile: Die Komplexität kann steigen, denn alle Systeme müssen sicher und zuverlässig miteinander interagieren, und die Daten und Prozesse müssen technologisch (Schnittstellen, API, Services, …) und semantisch (Geschäftslogik, …) integriert werden.
SAP-Kunden können hier aus zweierlei Gründen im Vorteil sein: Einerseits gibt es ein breites Portfolio an Cloud-Lösungen des Herstellers SAP, die von Haus aus gut aufeinander abgestimmt sein sollen. Andererseits lassen sich mittels der SAP Cloud Platform auch Cloud-Lösungen anderer Anbieter integrieren, wenn Unternehmen keine „single-vendor“-Strategie verfolgen – aktuell gibt es nach SAP-Angaben bereits rund 150 vorgefertigte Integrationen zu best-of-breed Lösungen.
Cloud-Skeptiker sind auf dem Rückzug
Cloud-Lösungen sind bereits in einem Großteil der SAP-Landschaften im Einsatz, die Zahl der Cloud-Skeptiker sinkt und in wenigen Jahren dürfte es kaum noch Unternehmen geben, die keine Cloud-Lösungen nutzen. In Kürze veröffentlichen wir hierzu SAP-Community Umfrageergebnisse, deren Ergebnisse wir an dieser Stelle jedoch noch nicht verraten möchten. Wenn Sie die Ergebnisse ins Postfach bekommen möchten, abonnieren Sie gerne unseren Newsletter (und bestätigen Sie bitte das double-opt-in).
Management der Cloud-Komplexität ist eine Herausforderung
„Über die Hälfte der Umfrageteilnehmer hat Bedenken, dass die Schnittstellen zwischen Cloud- und On-Premise-Anwendungen aufwändig sind“, verrät Helge Sanden (IT-Onlinemagazin) vorab.
Aber auch Cloud-Anwendungen untereinander müssen untereinander vernetzt werden, was die Komplexität weiter erhöhen kann, wenn man viele unterschiedliche Lösungen im Einsatz hat. Auch Sicherheitsaspekte sollte man hierbei nicht vergessen.
SAP: Multicloud-Lösungen aus einer Hand
Komplexität und Aufwände lassen sich reduzieren, wenn Cloud-Lösungen bereits von Haus aus integriert sind. Das verspricht SAP mit seinem Cloud-Portfolio, das unter anderem aus den marktführenden Lösungen SAP SuccessFactors, SAP Ariba, SAP Hybris, SAP Concur und SAP Fieldglass besteht.
SAP Leonardo liefert darüber hinaus leicht konsumierbare und integrierbare Services, die für Innovationsvorhaben genutzt werden können, beispielsweise in der machine learning Foundation, mit der sich zum Beispiel Bilder und Texte automatisch erkennen, extrahieren, klassifizieren, übersetzen oder anderweitig nutzen lassen.
Die SAP Cloud Platform ist die Integrations- und Innovationsplattform der SAP, um SAP- und Non-SAP-Lösungen miteinander zu koppeln, funktional zu erweitern und digitalisierte Ende-zu-Ende Prozesse zu realisieren. Hierbei spielt es dann keine Rolle mehr, woher die Daten kommen, von Cloud-Anwendungen, von On-Premise-Anwendungen, aus den eigenen Unternehmen, von Geschäftspartnern, aus SAP-Lösungen oder Drittanwendungen.
Im SAP Digital Boardroom oder mit SAP Analytics Cloud lassen sich schließlich SAP- oder Nicht-SAP-Datenquellen, strukturierte und unstrukturierte Daten zusammenführen, in Echtzeit analysieren, visualisieren und für Business-Entscheidungen nutzen.
„Ein derart durchgängiger Portfoliobaukasten hat für Unternehmen Vorteile: Man baut sich die am meisten Nutzen bringenden Lösungen zusammen und profitiert von vorgedachten Integrationen. Die Koexistenz von Cloud- und On-Premise-Lösungen wird spätestens in drei bei fünf Jahren selbstverständlich sein. Wer beide Varianten intelligent vernetzt, hat Vorteile bei Integrationsaufwänden und der schnellen Nutzung von Innovationen“, meint Helge Sanden (IT-Onlinemagazin).
Weiterführende Informationen:
In einem SAP Newscenter Interview Multicloud: „Integriertes Portfolio zahlt sich bei Cloud-Strategie aus“ mit Ramin Mirza und Alexander Kläger beleuchtet Andreas Schmitz neben Empfehlungen zur Cloud-Strategie auch Beispiele zur Nutzung von Cloud-Innovationen, wie Machine Learning zur Vorqualifizierung von Bewerbern und ihren Lebensläufen, bei der Rechnungseingangsprüfung und automatischen Zuweisung zu offenen Transaktionen oder der Bildanalyse zur Erkennung von Produktionsfehlern.
