SAP Analytics Cloud BusinessObjects Cloud, futur de la gamme SAP BI ?

Nous avions déjà eu l’occasion de revenir en détails sur quelques annonces faites par SAP lors du SAPphire de 2016. Notamment la fusion entre Lumira et Design Studio sous l’appellation Lumira 2.0.

Voir l’article SAP Lumira 2.0 : Fusion de Lumira et Design Studio

Mais ceci n’était qu’une partie de l’agenda sur le périmètre de la BI. L’éditeur allemand annonçait également la convergence de ses outils BI sous la marque « SAP BusinessObjects » et renommait ainsi dans la foulée « SAP Cloud for Analytics » en « SAP Analytics Cloud ».

Une orientation claire sur sa stratégie BI Cloud qui consiste de mettre à disposition des outils BI en mode Saas (Service As A Software) en capitalisant sur SAP Cloud Platform (ex HCP). Tout cela, sans oublier le contexte avec des directions métier de plus en plus détachées des DSI, des utilisateurs avancés et demandeurs de self-service BI.

Voir notre analyse sur le Magic Quadrant du Gartner 2017

Nous allons donc essayer de décrypter pour vous la stratégie de l’éditeur allemand mais également vous éclairer sur le contenu de l’offre « SAP Analytics Cloud ».

SAP, Analytics et Cloud – Historique

SAP annonçait avec détermination, en début d’année 2016, au moment du rachat de RoamBi, l’éditeur souhaite s’installer en leader sur le marché des offres BI Cloud.

Voir notre article les 4 challenges de la Business intelligence en 2017, qui relate notamment l’aspect BI Cloud

On comprend l’enjeu pour SAP sur un marché très concurrentiel avec des éditeurs qui tendent de plus en plus à proposer leurs solutions en mode Saas sur différents périmètres :

  • Dataviz : Domo, Tableau Online, Qlik Sense, Tibco Spotfire Cloud
  • Planification : Anaplan, Tidemark, Host Analytics

Ces dernières années, de nombreuses annonces de nouveaux outils, de nombreux renommages et changements de roadmap ont pu perturber la lecture de l’offre SAP. Voici les outils dont vous avez peut être entendu parler :

  • SAP BusinessObjects BI On Demand :mis en service en Juin 2009. première version de l’offre BO en mode cloud, basée sur SAP BusinessObjects Explorer et supportée par le socle SAP HANA. Obsolète depuis le 31 Janvier 2015 (ou depuis sa naissance ?)
  • SAP Lumira Cloud : mis en service en Mai 2013. Outil BI self-service en mode SaaS permettant l’exploration de données. Les sources proposées étaient les suivantes : fichier csv, fichier excel, vues HANA (via Hana Cloud Integration). Le service ferme le 30 Septembre 2016.
  • SAP Cloud for Planning (C4P) : mis en service en Octobre 2014. Première plateforme Cloud SAP proposant des services BI et de planification regroupés dans un même outil. s’appuyant sur SAP Cloud Platform (ex HCP). L’accent est mis sur l’indépendance des utilisateurs vis à vis de l’IT donc le self-service BI, l’expérience utilisateur (basée sur les bibliothèques UI5) et les aspects collaboratifs de l’outil.
  • SAP Cloud for Analytics (C4A) : mis en service en Octobre 2015. Nouvelle nomination pour « SAP Cloud Planning » afin d’éviter le focus sur la planification. C4A se veut être une suite complète proposant des services de Business Intelligence, de la planification, de l’analyse prédictive et de la gouvernance (GRC).

Oubliez donc tout et ne retenez plus qu’un nom “SAP Analytics Cloud” (à ne pas confondre avec la plateforme SAP BI BusinessObjects), la nouvelle appellation de « SAP Cloud for Analytics » (C4A).Le tout est boosté par la Digital Boardroom qui promet une vision 360° de l’activité en simplifiant l’organisation de meetings, l’aspect collaboratif et la présentation des données de l’entreprise.

Big Picture Analytics Cloud

Figure 1 : Architecture SAP Analytics Cloud

 

A la lecture de la roadmap des outils analytics SAP, on comprend mieux la rationalisation de l’offre packagée sous le nom de Analytics CLoud:

Roadmap SAP Analytics

Figure 2 : Roadmap SAP Analytics

Nous distinguons bien les deux familles de produits proposés pour deux usages différents :

  • Les nouvelles solutions Cloud mises en avant par SAP avec Analytics Cloud et Roambi. SAP met ici l’accent sur la convergence des outils en une même plateforme SAP Analytics Cloud, la rapidité de déploiement et le self-service BI. La présence de Roambi dans cette famille laisse d’ailleurs à penser que de nouvelles annonces sont à venir pour intégrer Roambi dans SAP Analytics Cloud.
  • SAP BusinessObjects Enterprise composé de Webi, Crystal, Lumira, BPC et Predictive Analytics. SAP met ici en avant des fonctionnalités plus avancées sur tous les points couverts par l’Analytics. Les outils sont plus orientés IT et des modèles de déploiement plus diversifiés : on-premise pour les outils BO historiques, sur SAP Hana Enterprise Cloud pour BPC (ou on-premise) et SAP Cloud Platform pour Predictive Analytics (ou on-premise).

Attardons nous maintenant sur ce qui compose SAP Analytics Cloud afin d’y voir plus clair.


Fonctions centrales de la plateforme

Fonctions Core SAP BusinessObjects Cloud

Figure 3 : Fonctions centrales

Service de connectivité et de modélisation : permet de créer des modèles analytiques ou de planification (supportant la saisie de données). Ces modèles sont soit à modéliser manuellement dans le modeler soit importés si le type de connexion utilisé le permet. Deux modes de connectivité sont proposés :

  • sans réplication de données : modèle Live (ou connecté)
  • avec réplication de données : modèle manuel (ou standalone)

Dans les deux cas, en fonction de la source (HANA, BPC, BW, Univers BO), des efforts de paramétrage réseaux seront nécessaires pour connecter SAP Analytics Cloud (public) à vos systèmes on-premise.

Le modeler contient également des fonctionnalités pour administrer les dimensions, les hiérarchies, les points d’intérêts (régions, routes etc…)

Fonctions Core Analytics Cloud

Figure 4 : Extrait de la dimension “Compte” du modèle manuel des incidents

Service de visualisation & récits : l’outil utilise le concept de story telling, et ceci grâce à une bibliothèque de composants graphiques assez fournie (barcharts, piecharts, waterfalls, heatmaps, geomaps…).

Ces composants graphiques sont ensuite encapsulés dans des stories (récits) constituées d’une ou plusieurs pages et pouvant être enrichies d’images, de zones de commentaires, de widgets (flux rss, horloge interactive etc…)

Story Analytics Cloud 1

Figure 5 : Récit d’analyse des incidents

Récit Analytics Cloud 2

Figure 6 : Récit d’analyse des ventes

Collaboration & Evènements : un accent fort a été mis sur la collaboration. Des conversations peuvent être créées autour d’une story pour échanger autour des chiffres présentés. Des notions de Team permettent également la collaboration par groupes, notamment lors des publications de stories. Les évènements peuvent être utilisés lors du processus d’élaboration budgétaire pour planifier des actions et les monitorer.

Collaboration SAP Analytics Cloud

Figure 7 : Discussion autour d’un récit

Administration & Sécurité : des fonctionnalités d’administration assez simples sont mises à disposition comme le suivi des licences consommées, l’espace utilisé par modèle, par utilisateur sur l’espace attribué au sein de la plateforme Cloud. Une trace des erreurs collectées sur la plateforme est disponible. L’administration de la plateforme cloud est cependant faite par SAP dans sa totalité (patchs, upgrades etc…). La sécurité est gérée à deux niveaux : pour l’accès aux objets techniques et pour l’accès aux données (analytics privilèges). La gestion des droits ressemble très fortement à celle que l’on retrouve dans SAP BPC. Dans le cas des modèles connectés, la sécurité liée à l’accès aux données est gérée dans le système source.

Administration SAP Analytics Cloud

Figure 8 : Monitoring de l’espace mémoire alloué

Briques applicatives de SAP Analytics Cloud

Les fonctions centrales présentées, plus haut, permettent de supporter les fonctionnalités analytiques couvertes par la plateforme à savoir :

Briques applicatives SAP Analytics Cloud

Figure 9 : Briques applicatives Analytics Cloud

Business Intelligence : espace réservé à l’exploration de données et à l’élaboration de récits. Il est possible de baser les récits sur des modèles manuels (exemple : modèle généré à partir d’un fichier Excel) ou connectés (exemple : vue HANA). Il est également possible de générer directement une story à partir d’un fichier excel sans passer par les étapes de modélisation. C’est l’aspect self-service qui est ici exploité et qui permet rapidement de donner un sens à ses données personnelles.

A noter que la création de récits est abordable pour un utilisateur non IT. Aucune notion de langage de programmation ou de Scripting n’est requise.

Planification : espace réservé à la mise en place de modèles de planification. Ces modèles manuels reprennent certains concepts BPC comme le fait que ceux-ci soient basés sur des comptes. La dimension de compte est donc centrale dans ce type de modèles. Les informations de catégorie (Budget, Réalisé, Forecast etc…) et les versions sont gérées de façon natives dans l’outil.
Avec ce type de modèle il est possible de mettre en place des règles de spread (désagrégation sur les nœuds de niveau inférieur), de distribution (désagrégation sur les nœuds de même niveau) ou d’allocation (règles métier spécifiques. Exemples : affectation des ventes nettes non affectées à des régions sur la région IDF). Naturellement des masques de saisie peuvent être mis à disposition via des récits.

Planing avec SAP BusinessObjects Cloud

Figure 10 : Masque de saisie simple

Le processus budgétaire peut être géré par des évènements et des tâches que l’on peut assigner à des utilisateurs. Le monitoring des évènements peut être effectué dans la solution afin de suivre l’avancement.

Processus Budgétaire ave SAP BusinessObjects Cloud

Figure 11 : Monitoring d’un processus via les évènements

Predictive : les fonctions de prédiction s’appuient sur la librairie prédictive de SAP qui a été mise à disposition il y a peu sur SAP Cloud Platform. Le concept de « machine discovery » permet par exemple de façon native, en sélectionnant des mesures ou des dimensions d’identifier des liens et des relations au sein des modèles. Les résultats de ces analyses peuvent ensuite être intégrés aux récits. Dans les versions futures, il sera possible de publier des modèles prédictifs dans BO Cloud et de les utiliser sur les données que l’on souhaite analyser.

Voir l’article : Exemple d’usage avec SAP Predictive Analytics

GRC (Governance Risk & Compliance) : le module GRC est pour l’instant mis en avant dans la documentation SAP avec option car uniquement inscrit dans la roadmap de SAP BusinessObjects Cloud. Les fonctionnalités qui y seront intégrées ne sont pas encore connues.


Connexions aux systèmes sources

SAP Analytics Cloud propose deux modes principaux de connectivité :

  • Les connexions manuelles qui impliquent une réplication des données du système source vers SAP Analytics Cloud. Connecteurs disponibles : SAP BW, SAP BI BusinessObjects, Universe, CSV, XLSX, BPC, salesforce.com, Google Drive
  • Les connexions intégrées qui elles n’impliquent pas de réplication. Connecteurs disponibles : SAP Cloud Platform (ex HCP), SAP HANA (on-premise)

A noter que certains connecteurs sont inscrits dans la roadmap dont les plus attendus, c’est-à-dire les connecteurs live pour SAP BW, BW/4HANA et SAP S/4 HANA.

Chaque type de connexion a des impacts en termes d’architecture réseau, c’est pourquoi il faudra passer par certaines étapes de configuration pour, par exemple, vous connecter à SAP Hana (mise en place d’un reverse proxy dans ce cas précis).


Modèle de licence

Le modèle de licence est fonction de plusieurs paramètres :

  • Le type d’utilisateur : en fonction du type d’utilisation retenu pour chaque utilisateur (BI, Planning, Predictive)
  • Le nombre minimum d’utilisateurs
  • Le mode d’hébergement retenu : tenant ou multi tenant. En d’autres termes, soit la plateforme que vous utilisez en mode Public Cloud (partagée entre plusieurs clients), soit elle vous est dédiée. Dans les deux cas, la plateforme est dans le Public Cloud SAP.

Ce que nous en pensons de SAP Analytics Cloud

SAP a beaucoup tâtonné dans son approche de la Business Intelligence en mode Saas. Le packaging de sa nouvelle offre témoigne, en tout cas, d’une volonté pour SAP de s’installer durablement sur ce marché.

Cet outil s’adresse aux sociétés souhaitant faire le pas vers la BI en mode SaaS et voulant une solution orientée métier, proposant des fonctionnalités de self-service BI. Le fait qu’aucun langage de programmation ou de scripting ne soit employé en dit long sur l’orientation du produit.

Les multiples nouveautés prévues dans la roadmap et le rythme de release (une toutes les deux semaines) fournies par SAP laissent penser que la plateforme va vite être complétée par des fonctionnalités déjà très attendues. Voici un aperçu des nouveautés prévues dans les releases à venir : annotations de points, utilisation des mesures dans les zones textes, nouveaux connecteurs Live pour BW et S/4 HANA, la consommation de modèles ODATA, l’utilisation des modèles prédictifs, le blocage de versions de planification…

Nous resterons donc connectés pour partager avec vous certains domaines précis couverts par SAP BusinessObjects Cloud et partager avec vous les nouveautés de la plateforme.

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