Analytics mit SAP S/4HANA: Neue Analysewerkzeuge im Finanzwesen

Zusammenfassung

Überblick

• Die neue Softwaregeneration S/4HANA löst SAP ERP ab. Ihre Innovationen haben zahlreiche Auswirkungen auf das interne und externe Rechnungswesen.
• Neben der neuen In-Memory-Datenbank gibt es weitere Neuerungen wie das Universal Journal, das Embedded BW, das Embedded BPC und Embedded Analytics.
• In dem Beitrag wird zunächst die Architektur von S/4HANA vorgestellt. Anschließend werden die einzelnen Bestandteile und die neuen Möglichkeiten für Analysen in Rechnungswesen und Controlling erläutert.

1 Architektur von S/4HANA Finance

Neue Lösungen durch Überwindung bisheriger Performancegrenzen möglich

S/4HANA ist eine Business Suite, die auf einer Client-Server-Lösung beruht. Die Client-Server-Technologie kombiniert mit einer herkömmlichen Datenbank, die Daten auf eine Festplatte speichert und von dieser Festplatte liest, war jahrzehntelang der bestimmende Flaschenhals für die Entwicklung der Anwendersoftware SAP R/3 und SAP ERP. Abb. 1 beschreibt die Struktur der neuen Architektur und gibt dadurch gleichzeitig den Aufbau für diesen Artikel vor.

Abb. 1: Architektur von S/4HANA

Durch Entwicklung und Verwendung der SAP eigenen In-Memory-Datenbank HANA (vgl. Abb. 1, Ziffer 1) kombiniert mit einer mehrprozessorbasierten Hardwarelösung konnten diese Restriktionen überwunden und in S/4HANA vollkommen neue Lösungsansätze gefunden werden.

Das Universal Journal (vgl. Abb. 1, Ziffer 2) stellt die neue zentrale Belegtabelle des Rechnungswesens dar. Sie umfasst alle Informationen des externen und internen Rechnungswesens.

Mit dem Embedded BW (Business Warehouse, im folgenden "BW" genannt) (vgl. Abb. 1, Ziffer 3) ist das analytische OLAP-System für das Reporting mit dem transaktionalem OLTP-System, in dem die Buchungen stattfinden, verbunden. Embedded Business Warehouse bedeutet, dass ein Business Warehouse im SAP ERP-System integriert ist und die BW-Technologie für Analytics und Business Planning zur Verfügung steht.

Über Embedded Analytics (vgl. Abb. 1, Ziffer 4) stehen dem Anwender jetzt sowohl die in Zusammenhang mit dem Business Warehouse bekannten BusinessObjects-Werkzeuge als auch vollkommen neue Berichtswerkzeuge zur Verfügung. Massen an Detaildaten können jetzt in Echtzeit mit unglaublicher Performance zu entscheidungsrelevanten Informationen selektiert und verdichtet werden.

Die Embedded BPC (Business Planning and Consolidation) (vgl. Abb. 1, Ziffer 5) bietet zusätzlich vollkommen neue Möglichkeiten, den Planungsprozess und die Konsolidierung zu optimieren und eine durchgängige, abgestimmte Planung für Finanzwesen und Controlling im Embedded BW abzubilden.

Dazu kommt eine neu gestaltete Benutzeroberfläche Fiori (vgl. Abb. 1, Ziffer 6), über die Manager und Anwender ihren Informationsbedarf decken und Prozesse effizienter und einfacher abwickeln können.

2 SAP HANA In-Memory-Datenbank

Alle Anwendungsdaten ständig im riesigen Hauptspeicher gehalten

Der Applikationsserver ist nicht mehr mit einer herstellerunabhängigen Datenbank, sondern mit der SAP HANA In-Memory-Datenbank verbunden. Obwohl SAP HANA wesentlich mehr als eine reine Datenbank ist, soll hier nur auf einige Aspekte eingegangen werden. Die Leistungsfähigkeit der der HANA-Datenbank beruht primär darauf, dass alle Daten ständig in einem riesigen Hauptspeicher gehalten werden.

Abb. 2: HANA-Datenbank

Die Daten werden in den meisten Fällen aber nicht mehr in Zeilen, sondern in Spalten gespeichert und dabei gleichzeitig auch komprimiert. Multiprozessorsysteme ermögliche die parallele Verarbeitung von mehreren Spalten, sodass manche Auswertungen statt 5 Minuten nur mehr 5 Sekunden dauern.

Praxis-Beispiel

Speicherbedarf für Datenbank im Vergleich

Zur Veranschaulichung des Speicherbedarfs gehen wir von einem SAP ERP-System mit herkömmlicher Datenbank aus. Seine Größe wird in Abb. 3 mit 100 % dargestellt. Durch die Datenkomprimierung der HANA-Datenbank kann der Speicherbedarf dieses SAP ERP-Systems gegenüber einer konventionellen Datenbank beträchtlich reduziert werden. Das Sizing der Datenbank hängt von vielen Faktoren ab und wird mit speziellen Tools durchgeführt. Als einfache Faustformel für den Speicherbedarf der HANA-Datenbank gibt SAP die Größe der ursprünglichen Anwendung multipliziert mit 2/7 an. Durch den Wegfall von Tabellen wird der Speicherbedarf des S/4HANA-Systems mit HANA-Datenbank nochmals stark reduziert.

Abb. 3: Speicherbedarf von SAP-Systemen

Die volle Leistungsfähigkeit der HANA-Datenbank ist aber erst durch Neuprogrammierung der Transaktionen und Reports nach dem Prinzip des "Code Push-Down" zu erzielen. Danach wird die Verarbeitungslogik auf die Datenbankebene verlagert und nur die Ergebnisse an die Anwendungsebene zurückgegeben. So wurden viele Funktionen im Zusammenhang mit dem Monatsabschluss neu programmiert; Einzelpostenanzeigen sind dadurch viel schneller.

3 Universal Journal

Zentrale Einzelpostentabelle für internes und externes Rechnungswesen

Bisher wurden die Anwendungen des Rechnungswesens in Form eines hierarchischen Datenbankmodells programmiert. Zur Steigerung der Performance wurden bei jeder Buchung nicht nur Einzelposten ge...