Seamless Planning: Zeitgemäße SAP-Planung in Echtzeit

Klassische SAP-Planungsarchitekturen – oft auf SAP BW oder hybriden Landschaften basierend – arbeiten jedoch mit getrennten Datenhaltungen für Ist- und Plandaten. Plandaten werden in separaten Anwendungen erfasst, per ETL repliziert und in Reporting-Schichten überführt. Diese batch-orientierten Prozesse führen zu Verzögerungen, höherer Komplexität und inkonsistenten Datenständen. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Aktualität, Granularität und Integration, insbesondere im Rahmen einer integrierten ­Unternehmenssteuerung. Vor diesem Hintergrund rückt Seamless Planning im SAP-­Portfolio in den Fokus.

Grundsatzüberlegungen

Gerade im Rahmen von Transformationsprojekten wie einer Migration auf SAP S/4 Hana entsteht die Notwendigkeit, bestehende Planungs- und Reportinglandschaften grundlegend zu überdenken. Denn klassische Planungsansätze stoßen aufgrund verzögerter Datenverfügbarkeit, Medienbrüchen zwischen Systemen und inkonsistenter Datenstände zunehmend an ihre Grenzen. Vor diesem Hintergrund rückt Seamless Planning in den Fokus: ein Ansatz, der auf einer zentralen Datenhaltung in der SAP Datasphere und der Nutzung der SAP Analytics Cloud (der SAC) als Planungs- und Reporting-Frontend basiert. Dadurch stehen Ist- und Plandaten auf einer gemeinsamen, konsistenten Datenbasis unmittelbar zur Verfügung. Redundanzen und Abstimmungsaufwände sinken, Analysen sind nahezu in Echtzeit möglich.

Architektur und Funktionsweise

Seamless Planning überwindet die klassischen Herausforderungen getrennter Planungs- und Reporting-Systeme durch einen klar strukturierten Architekturansatz. In der SAP Datasphere werden Bewegungs- und Stammdaten zentral vorgehalten, während die Planungsmodelle in der SAP Analytics Cloud (SAC) erstellt und genutzt werden, die gleichzeitig als Planungs- und Reporting-Frontend dient. Die Daten werden zentral in der Datasphere gespeichert. Die SAC greift über Live-Verbindungen direkt auf diese Modelle zu, ohne dass eine zusätzliche Replikation erforderlich ist. Planungslogiken werden in der SAP Analytics Cloud (SAC) über Data Actions definiert und bei Bedarf zu Multi Actions kombiniert. Da diese bereits Transformationen auf Plandaten darstellen, findet die Ver­arbeitung nicht ausschließlich in der SAP Datasphere statt, die primär als zentrale Datenbasis dient. Für komplexere Anforderungen können Planungslogiken zusätzlich mittels SQL oder SQLScript in der Data­sphere umgesetzt werden. So entsteht eine einheitliche semantische Schicht für Planung und Reporting. Die zentralen Prinzipien von Seamless Planning sind: zentrale Datenhaltung in der SAP Datasphere, Live-Verbindungen zwischen der SAC und der Datasphere sowie einheitliche semantische Schicht für Planung und Reporting.Durch diesen Ansatz stehen Planwerte unmittelbar zur Verfügung. Planung und Analyse wachsen enger zusammen und ermöglichen deutlich schnellere Entscheidungsprozesse.

Voraussetzungen und Integration

Voraussetzung für Seamless Planning ist eine Live-Verbindung zwischen der SAP Analytics Cloud und der SAP Datasphere, die ihrerseits auf SAP Hana Cloud basiert. Die Integration relevanter Quellsysteme wie SAP S/4 Hana ist optional und insbesondere dann sinnvoll, wenn Ist-Daten als Referenz für die Planung genutzt werden sollen. In der Praxis erfolgt die Umsetzung von Seam­less Planning typischerweise iterativ, jedoch nicht strikt linear. Häufig wird als erstes ein Reportingmodell aufgebaut, um Ist-Daten in der SAP Datasphere bereit­zustellen und über die SAP Analytics Cloud (SAC) nutzbar zu machen. Darauf aufbauend werden Planungsfunktionalitäten ergänzt. Für die Planung ist es jedoch entscheidend, frühzeitig ein Zielbild der Datenmodelle und der Gesamtarchitektur zu definieren. Dazu gehören insbesondere die Struktur der Planungsmodelle sowie ein durchdachtes Berechtigungskonzept. Erst im Anschluss erfolgt die gezielte Befüllung und Integration der benötigten Daten. Dabei ist zu berücksichtigen, dass für Reporting und Planung unterschiedliche Berechtigungskonzepte greifen: Data Access Con­trols in der SAP Datasphere können auf Stamm- und Bewegungsdaten angewendet werden, wirken jedoch nur auf Live-Daten (zum Beispiel Ist-Daten). Planungsrelevante Zugriffskonzepte werden hingegen in der SAC definiert. In vielen Projekten hat sich zudem ein Space-Konzept bewährt, bei dem ein zentraler Integrationsraum für Quellsysteme dient und Zugriffe auf nachgelagerte Modelle gezielt gesteuert werden.

Zielbild und Einsatzszenarien

Seamless Planning eignet sich besonders für Unternehmen, die ihre BI- und Planungslandschaft grundlegend modernisieren möchten. Typische Auslöser sind die Ablösung historisch gewachsener Systeme, Excel-basierter Planungsprozesse oder fragmentierter Reporting-Landschaften. Auch die steigende Bedeutung von Echtzeit-Analysen, integrierter Planung und KI-gestützten Auswertungen macht häufig eine Neuausrichtung erforderlich. Ein typisches Zielbild ist eine durchgängig inte­grierte, cloudbasierte Planungsarchitektur, in der Daten zentral vorgehalten und flexibel genutzt werden können. Planung wird dabei nicht mehr als isolierter Prozess verstanden, sondern als integraler Bestandteil der Unternehmenssteuerung.

Für den Erfolg eines solchen Vorhabens ist die Zusammensetzung des Projektteams entscheidend. Bewährt hat sich ein hybrider Ansatz aus internen Fach- und IT-Mitarbeitenden sowie externen SAP-­Spezialisten – ein Modell, das fachliches Prozessverständnis mit technischer und methodischer Expertise rund um Data­sphere und SAC verbindet. Generell gilt: Je neuer und komplexer eine Technologie, desto wertvoller ist der Blick von außen. Externe Spezialisten bringen nicht nur Implementierungserfahrung aus vergleichbaren Projekten mit, sondern kennen typische Fallstricke und Best Practices, die intern oft erst noch aufgebaut werden müssen.

Die Einbindung externer Expertise ist daher keine Schwäche, sondern ein strategischer Vorteil – wie folgendes typisches Moder­nisierungsszenario zeigt: Im Fokus steht häufig ein Greenfield-Ansatz, bei dem Planungsprozesse und -logiken von Grund auf neu konzipiert werden. Ziel ist es, bestehende Komplexität zu reduzieren und Planungsprozesse effizienter und transparenter zu gestalten. Dabei werden moderne Funktionalitäten von Seamless Planning gezielt genutzt, um Planungslogiken zu vereinfachen und gleichzeitig flexibler zu gestalten. Die Planungsmodelle sind in der Regel so aufgebaut, dass organisatorische Erweiterungen – wie die Anbindung neuer Gesellschaften – ohne strukturelle Anpassungen möglich sind. Stattdessen werden bei Bedarf zusätzliche Planungslogiken ergänzt. Gleichzeitig unterliegt Seamless Planning einer kontinuierlichen Weiterentwicklung durch SAP. Neue Funktionen und Erweiterungen machen es erforderlich, bestehende Lösungen regelmäßig zu überprüfen und gezielt weiterzuentwickeln. Die SAP Datasphere bietet dabei die notwendige Flexibilität, um auch komplexere Transformationen und Planungslogiken – etwa über SQL oder SQLScript – umzusetzen und so den Funktionsumfang der Planung gezielt zu erweitern.

Grenzen und Herausforderungen

Unternehmen mit sehr komplexen SAP-­BW-Landschaften und umfangreichen kundenspezifischen Erweiterungen sollten Migrationen sorgfältig planen. Eine direkte 1:1-Übertragung bestehender Logiken in die Cloud ist meist weder wirtschaftlich noch technisch sinnvoll. Stattdessen empfiehlt sich eine gezielte Transformation der Daten- und Planungsarchitektur, begleitet von einer klaren Datenstrategie – beispielsweise unter Berücksichtigung von Hot-, Warm- und Cold-Data-Konzepten.

Trotz der Vorteile weist Seamless Planning auch technische Einschränkungen auf. Planungsdimensionen wie Version und Zeit sind weiterhin modellgebunden und Planungslogiken über Data Actions sind nicht modellübergreifend wiederverwendbar. Auch das Berechtigungsmanagement erfordert zusätzliche Abstimmungen zwischen der SAP Datasphere und der SAP Analytics Cloud (SAC). Diese Aspekte stellen jedoch keine spezifischen Einschränkungen von Seamless Planning dar, sondern sind grundsätzlich auch aus der nativen Planung in der SAC bekannt. Vor diesem Hintergrund überwiegen in der Praxis die Vorteile des Seamless-Planning-Ansatzes, sodass dieser – insbesondere bei einer Neuausrichtung der Planungsarchitektur – in der Regel die bevorzugte Option darstellt. Im Unterschied zur nativen Planung in der SAC, bei der Plandaten ausschließlich innerhalb der SAC Modelle gehalten werden, speichert Seamless Planning die Plandaten zentral in der SAP Datasphere – was eine einheitliche Datenbasis für Ist- und Plandaten ermöglicht.

Die Migration bestehender Planungsansätze – insbesondere der Wechsel von nativer SAC-Planung zu Seamless Planning – ist mit Aufwand verbunden, da eine vollständige Neumodellierung erforderlich ist und hybride Szenarien nicht unterstützt werden. Ein durchgängiger Migrationspfad seitens SAP zeichnet sich bislang nicht ab. Demgegenüber zeigt sich ein Mehrwert und ein erhebliches strategisches Poten­zial: Seamless Planning minimiert Daten­redundanzen, eliminiert aufwendige Ladeprozesse und integriert Planung und Reporting auf einer gemeinsamen Daten­basis. Dadurch steigen Datenkonsistenz, Transparenz und Aktualität. Fachbereiche können Planwerte unmittelbar im Kontext von Ist-Daten analysieren und iterative Anpassungen ohne Zeitverzug vornehmen. Gleichzeitig werden integrierte Planungsprozesse über verschiedene Unternehmensbereiche hinweg ermöglicht, Abstimmungsaufwände sinken und Entscheidungsprozesse beschleunigt werden. Da­rüber hinaus schafft Seamless Planning die Grundlage für zukünftige Entwicklungen: insbesondere im Kontext der SAP Business Data Cloud – SAPs übergreifendem Architekturansatz zur Vereinheitlichung von Daten, Analysen und KI-Funktionen – sowie KI-gestützter Auswertungen.

Fazit

Seamless Planning ist mehr als eine technologische Weiterentwicklung. Es ist eine Antwort auf die steigenden Anforderungen an Geschwindigkeit, Transparenz und Integration in der Unternehmensplanung. Besonders im Rahmen von Transformationsprojekten bietet sich die Chance, bestehende Strukturen grundlegend zu hinterfragen und eine zukunftsfähige, cloud­basierte Planungsarchitektur aufzubauen. Entscheidend ist dabei eine klare Zielarchitektur sowie die Bereitschaft, bestehende Prozesse, Datenmodelle und Denkweisen konsequent weiterzuentwickeln.

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