Edellisessä kirjoituksessani “S/4HANA JA ANALYTIIKKA: SEKOILUN YTIMESSÄ?” kertasin aluksi SAP-merkkisen analytiikan historiaa ja erityisesti sen helppoutta. Toki pysyttäytyminen yhden brändin tekeleissä tekee asioista jossain määrin suoraviivaisempia, mutta erinäiset järjestelmäportfolion ja IT-kukkaron realiteetit toisinaan kannustavat hakemaan ratkaisua laatikon ulkopuolelta.
Koronakeväänä ja sitä edeltävänä aikana yhä useampi SAP:ia toiminnassaan käyttävä yritys on tutkinut mahdollisuuksia rakentaa yleiskäyttöistä tietoalustaa esimerkiksi Azuren avulla, ja aloittanutkin hankkeita tähän suuntaan. SAP:n ollessa lähdejärjestelmä, tämä tarkoittaa esimerkiksi yhdistelmää:
- Theobald tai Aecorsoft latausvälineeksi
- Azure Blob storage datan staging-alueeksi
- Azure Synapsea tiedon säilytykseen ja mallinnukseen
- Analysis Serviceä ja PowerBI:tä datamart ja visualisointikäyttöön.
Toki myös AWS:n tarjooma, Snowflake ynnä muut edellä mainittujen teknologioiden kehittäjäkohtaiset synonyymit ovat mahdollisia. Yhteistä ratkaisuille on, että mallinnus olisi syytä toteuttaa Data Vaultia hyväksikäyttäen – tämä takaa johdonmukaisen metodologian, olemassa olevan datan uudelleenkäytettävyyden ja hyvän suorituskyvyn, tekee uusien tietolähteiden lisäämisestä helppoa, ja monia muita etuja.
SAP on ”SE” toiminnanohjausjärjestelmä siksi, että se on mukautettavissa käyttäjän liiketoimintaan. Kuitenkin kentällä olevat toteutukset ovat teknisesti keskenään hyvin samankaltaisia, perusprosessit käyttävät samoja tauluja ja niin edelleen. Tämän perusteella kaikki vaikuttaa helpolta – SAP:sta vain valitaan tarvittavat taulut, replikoidaan tietoalustalle ja tehdään pari joinia ja simsalabim, geneerinen tietoalusta on valmis.
Todellisuus ei ole aivan näin ruusuinen, moni hanke on päättynyt tiiliseinään koska kehittäjillä ja hankemyyjillä on puutteellinen ymmärrys SAP:n syvimmästä olemuksesta, prosessien riippuvuussuhteista, siitä mikä vaikuttaa ja mihin. Varsin nopeasti ollaan replikoimassa valtavaa määrää tauluja, deltan lataus ei toimi, koska lähdetauluissa ei ole välttämättä ole sen määrittelyyn tarvittavia kenttiä ja niin edelleen.
Myös markkinoilla olevat tietovarastoautomaatiovälineet kompastelevat samoista syistä SAP-lähteiden kanssa. Tämä on se juurisyy, miksi SAP BW on usein ollut oikea ratkaisu SAP -analytiikan alustaksi, moni visainen ns. pitkän tavaran ongelma on ratkaistu valmiiksi.
SAP BW ei kuitenkaan ole ainoa vaihtoehto. Pitkällisen kehitystyön tuloksena Bilotin laboratoriossa analytiikan alkemistimme ovat Midaksen lailla luoneet ratkaisun, joka muuttaa kaiken kullaksi. Tai ainakin säästää sitä perinteiseen tietovarastohankkeeseen tarvittavaa kultaa rutosti.
Työnimellä Bilot DW-CORE kulkeva, lähes myyttinen sampo luo tarvittavan ratkaisuympäristön Azureen automaattisesti, hoitaa deltalatauslogiikan sekä generoi täysiverisen Data Vault 2.0 mallin SAP datasta. Tämä tarkoittaa todella kouriintuntuva ajansäästöä käsin mallintamiseen verrattuna: suurienkin hankkeiden läpimenoajat voivat lyhentyä muutamiin viikkoihin, ellei päiviin.
Olemme tuotteistaneet ja hinnoitelleet ratkaisun helposti ymmärrettäväksi, ostettavaksi kokonaisuudeksi ja ensimmäiset asiakastoteutukset ovat jo valmiit. Esittelemme toiminnallisuuksia mielellämme, eli mikäli DW-CORE herättää kiinnostusta, ota oitis yhteys ja sovi tapaaminen!
