SAP Data Intelligence vs Open-Source Lösung

Luise Wiesalla

Geschrieben von: Luise Wiesalla - 19 August 2021
(Aktualisiert am: 13 September 2022)

Vor einigen Jahren war es undenkbar, dass Unternehmen überwiegend auf Open-Source-Systeme setzen. Die Lösungen waren zu oberflächlich, zu instabil und die gegenseitige Integration mit viel Aufwand verbunden. Heute sind die Open-Source-Lösungen durch die starken Communities und beitragenden Firmen im ständigen Wandel und bringen eine spannende Funktionalität mit - und das ohne hohe Lizenzkosten. Kein Wunder also, dass die reinen Produkte von großen Softwarehäusern an Bedeutung verlieren und die Schnittstelle zum Benutzer und der Ausbau von verbundenen Services immer wichtiger werden. Doch ist das die richtige Strategie, um den Vorteilen von Open-Source-Lösungen zu begegnen? 

Im folgenden Artikel werden die generellen Vorzüge von lizenzpflichtigen Systemen und einer Open-Source-Architektur gegeneinander abgeglichen und am Beispiel von SAP Data Intelligence - einem umfassenden Datenmanagementsystem - verglichen.

Vorteile von lizenzpflichtiger Software

Ein großer Vorteil von kostenpflichten Systemen liegt in der Bereitstellung erstklassiger Schnittstellen. Die Integrationsmöglichkeiten eines Systems sind heutzutage ein ausschlaggebender Grund bei der Systemeinführung. Wichtige, gängige Schnittstellen werden deshalb bei proprietären Software direkt mitgeliefert. Besonders bei großen Softwarehäusern wie SAP ist die Integration der herstellereigenen Systeme erstklassig. Hier gibt es nicht selten einen deutlichen Geschwindigkeitsvorteil gegenüber der offen zugänglichen Schnittstelle.

Durch die Lizenzgebühr ist zudem sichergestellt, dass Ressourcen für die kontinuierliche Weiterentwicklung der Software zur Verfügung stehen. Sicherheitsupdates und neue Funktionen werden so für einen definierten Zeitraum verlässlich geliefert. Ein Nachteil ist dabei die Abhängigkeit von der Produktstrategie des Herstellers. Für das Beispiel von SAP Data Intelligence, war die Software Ende 2020 von strategischen Änderungen im Bereich Künstliche Intelligenz betroffen. Im Zuge dessen wurden einige Komponenten wie automatisiertes Machine Learning (AutoML) in einen ergänzten Service verschoben.

Das Umdenken bezüglich Software findet sich nicht nur in neuen flexible Lizenzmodellen (bsp. Software-as-a-Service) wieder, sondern auch in den Zusatzleistungen. Während die Wartung und der Support als grundlegende Leistung stets im Softwarepreis enthalten sind, werden heutzutage Schulungen, Community-Events und Workshops zur Förderung des digitalen Mindsets der Anwender mit in das Bundle gepackt. So ist der Hersteller nicht nur ein Ansprechpartner bei Problemen sonder auch ein Sparring-Partner bei der organisatorischen Einführung.

Nicht zuletzt sollte die Entlastung der Fachanwender abgewogen werden. Lizenzpflichtige Software kann in der Regel herstellerseitig in der Cloud gehostet werden. In der Zeit von Fachkräftemangel verschafft das übernommene Hosting oder die vereinfachte Systemeinführung freie Kapazitäten.

  • Erstklassige Integration zu herstellereigenen Systemen
  • Kontinuierliche Weiterentwicklung 
  • Verbundene Services wie Wartung, Support, Zusatzleistungen
  • Entlastung der Fachkräfte durch Out-Sourcing

Zusammenfassend bieten Hersteller von lizenzpflichtiger Software ein wettbewerbsfähiges Angebot, welches weit über die Software hinausgeht. Durch flexible Pricing- und Hostingoptionen schaffen sie es modernen Anforderungen zu begegnen.  

Open Source wird wettbewerbsfähig

Der Begriff “open-source” steht für einen offenen Source-Code der Programme, welche frei in der Verwendung sind. Das “frei” bezieht sich auch darauf, dass zunächst keine Vorab-Kosten, wie Lizenzen aufkommen. Ein bekanntes Beispiel hierfür ist das Linux-Betriebssystem. Die reine Verwendung des Source-Codes ist kostenlos möglich, während es auch hier Anbieter spezieller Support-Services (Bsp. Red Hat) gibt, welche darauf aufbauend mit Kosten verbunden sind.

Wie kommt es, dass Software frei angeboten werden kann? Meistens wird firmenintern ein größeres Entwicklungsprojekt angesetzt um interne Probleme zu lösen. So ist in AirBnB das Workflowmanagement-System Apache Airflow entstanden und in LinkedIn Apache Kafka. Um die Entwicklung über die internen Ressourcen hinweg, anzutreiben werden die Projekte veröffentlicht. Danach bildet sich eine Community um die Projekte herum. Andere Firmen spenden ihre Entwicklerressourcen, für die passgenaue Weiterentwicklung und auch Hobby-Entwickler schließen sich an. Die Community ist dabei unterschiedlich stark ausgeprägt und variiert über die Zeit. Hier liegt die gleichzeitig die größte Stärke, aber auch die potentiell gefährlichste Schwachstelle von Open-Source-Software.

Passt die Software bei der Einführung nicht vollständig zu den Anforderungen des Business-Cases, sind firmeninterne Weiterentwicklungen problemlos möglich. Durch den offenen Programmcode ist das Customizing in Handumdrehen vorgenommen und die vielfältigen Konfigurationsoptionen sind meistens zentral einstellbar. Da das Hosting von der eigenen IT-Abteilung übernommen wird, kann diese Flexibilität leicht genutzt werden, jedoch sind hier dauerhaft Ressourcen und Verantwortung gebunden.

Folgende Vorteile werden deutlich:

  • Keine Lizenzkosten
  • Von Fachanwendern anhand Business-Problemen entwickelt
  • Community zur Weiterentwicklung
  • Flexibilität und Customizing

Bevor die finale Gegenüberstellung der Vorteile am Beispiel SAP Data Intelligence erfolgen kann, folgt nun eine Kurzvorstellung des Systems, um die vergleichbaren Anforderungen an eine Open-Source-Architektur zu bilden.


SAP Data Intelligence als Datenmanagement-Lösung bei KI-Anwendungen 

KI-Projekte in SAP Data Intelligence_Datenstrom


Kurzvorstellung SAP Data Intelligence

Die Datenmanagement-Plattform SAP Data Intelligence ist eine leicht verständliche, umfassende Software-Lösung zur Verwaltung, Integration und Analyse von Daten. Obwohl die Lösung ihre Wurzeln im SAP-Kontext hat, ist die Anbindung zu gängigen System vorgesehen. Mit einem integrierten Software-Development-Kit in Python und R und einem auf Kubernetes basierenden Verarbeitungs-Backend steckt selbst in dem proprietären System nützliche Open-Source-Technologien.

Das Komplettpaket ist mit einem optionalen Hosting-Service in der Cloud verbunden und kann somit out-of-the-box genutzt werden. Eine Übersicht über die umfangreiche Lösung ist in der folgenden Grafik dargestellt:

Überischt_Architecture_Data_Intelligence

Grundlagen für die Entscheidung

Im letzten Teil werden wichtige Aspekte aufgeführt, die in der individuellen Entscheidung für die Open-Source-Architektur oder die kostenpflichtige SAP-Lösung bedeutsam sind. Unabhängig davon, ist selbstverständlich die generelle Open-Source-Affinität eines Unternehmens von Bedeutung, die durch die Unternehmensstrategie und -mentalität gegeben ist.

DI_Open_Source_Data_Intelligence

  • Realisierung der Anforderungen

Wenn ein neues System eingeführt werden soll, sollte dieses gegen die im Vorhinein gebildete Anforderungsanalyse standhalten. Proprietäre Systeme lassen sich in der Regel schwieriger erweitern, als Open-Source-Systeme bringen dafür aber von Grund auf mehr Funktionen mit. Im Beispiel SAP Data Intelligence sind mehrere Open-Source-Systeme notwendig, um den Funktionsumfang nachzubilden.

  • Dringlichkeit der Einführung

Für die Konfiguration einer großangelegten Open-Source-Architektur sind mehrer Monate bis hin zu Jahren anzuschlagen. Eine lizensierte Lösung ist meistens out-of-the-box erhältlich und erfordert geringen Konfigurationsaufwand, was zu einer kürzeren Einführungszeit führt. Im Fall von SAP Data Intelligence stehen mehrere Hosting-Optionen bereit. Wird es beispielsweise via Amazon-Web-Services (AWS) gehostet, ist das Grundsystem in 4 Stunden betriebsbereit.

  • Verfügbare Fachkompetenzen

Auch hier wird die Entscheidung von den verfügbaren Ressourcen bestimmt. Je mehr Kapazität der Experten vorhanden ist, umso individueller kann die Lösung mit Open-Source-System gestaltet werden. Sind die Ressourcen knapp, kann das erwähnte Out-Sourcing Richtung Software-Hersteller Abhilfe schaffen.

  • Kosten

Nicht zuletzt sollte in einer Kostenanalyse der zusätzliche Entwicklungsaufwand gegen die gesparten Lizenzkosten aufgerechnet werden. Hier lassen sich tatsächlich keine pauschalen Aussagen treffen, welche Option im Gesamtpaket kosteneffizienter ist, sondern es kommt auf die individuellen Bedürfnisse an.

  • IT-Sicherheit

Obwohl der offene Source-Code eine gewisse Angriffsstelle bietet, sind Open-Source-Technologien durch die aktive Community meistens sehr nah am aktuellen Sicherheitsstandard. Proprietäre Systeme sollten nicht auf Security through obscurity setzen. Bei vorangehenden Angriffen auf proprietäre Systeme sollte der Umgang des Herstellers mit den Sicherheitslücken genauer ins Visier genommen werden.

Zusammenfassend sollte die Entscheidung für SAP Data Intelligence oder die Open-Source-Zusammenstellung als Alternative nicht eindimensional anhand der Kosten gefällt werden. Vielmehr kommt es auf die vorherrschenden Gegebenheiten an. Kurzum ist Open-Source eine klasse Option, wenn Sie über Kapazitäten für den Betrieb verfügen und auch anderweitig Erfahrung im Open-Source-Umfeld mitbringen. Sobald die Einführung schnell von statten gehen und Ergebnisse effektiv in nur einem System erzeugt werden sollen, stellt SAP Data Intelligence wiederum eine optimale Wahl da.

Wir stehen Ihnen gerne bei der strategischen Auswahl eines Datenmanagementsystems - Open-Source-Architektur oder lizenziert - zur Seite und unterstützen Sie bei der Implementierung und Konzeptionierung erster Anwendungsfälle.

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