云時代步伐慢半拍，SAP HANA尚可作為?
發表于：2017/6/5 9:16:04??閱讀量：?[關閉]
撰文：T客匯 楊麗2009年，SAP創始人之一Hasso Plattner在大會上給了這樣一個主題演講：A Common Database Approach for OLTP and OLAP Using an In-Memory Column Database，從此，宣告了HANA作為SAP企業戰略重心的開始。
業內評論，“單獨評價HANA的發展前景意義不大，HANA已經和SAP的命運綁定在一起。HANA并非是SAP的一款數據庫產品，而是SAP未來發展的戰略平臺。”如今，這一觀點正逐漸被驗證。SAP HANA不僅在內存數據庫領域開疆拓土，而且已然成為SAP轉向云端，構建自身云平臺的堅實基礎。
SAP首席執行官Bill McDermott提到，2017年首個季度業績的成功是上一年的延續，而一次成就離不開S/4HANA的支持，全球范圍內很多客戶采取我們的解決方案。截止3月31日公布財報數字顯示，2017年Q1季度總收入為52.9億歐元(約合57.71億美元)，比去年同期增長12%;毛收入為35.2億歐元，同比增長11%;刨去營業和非營業成本以及稅收后的凈收入僅剩5.30億歐元，同比下降7%。實際上，云訂閱和軟件許可服務是SAP的兩大業務收入來源，從SAP季度財報中可以看出，云和軟件總收入整體上升，但說起凈利潤卻不那么光彩呢? 非IFRS新增云服務交易為2.15億歐元，同比增長49%;云和軟件的總收入為43.3億歐元，同比增長12%。其中，云訂閱和支持服務收入為9.05億歐元，同比增長34%;凈收入僅有0.65億歐元，與上一季度持平;軟件許可和支持服務收入為34.2億歐元，同比增長8%;云訂閱支持收入和軟件支持收入占總收入的69%。營業利潤下降17%至6.73億歐元，IFRS每股收益下降9%至0.43歐元。財報中指出，營業利潤和每股收益下降與股票薪酬費用的上漲有關，截止3月31日，SAP共有員工85751名，有65%的員工參與到了SAP新的股價計劃OWN SAP，據悉Q1這筆花費已超過3.6億歐元。
實際上，SAP曾表示通過股票薪酬的方式期望留住人才加強云服務，當然，在今年下半年會考慮回購股票，這筆股票的資金大概有十億歐元。原來SAP利潤下滑事出有因，整體看來雖然各項收入增幅不大，但依舊正能量滿滿，多項業務線共同驅動SAP收入增長：其一，采用SAP S/4 HANA的客戶已增長超過5800家。該季度，將近有400家客戶成功注冊，其中近一半企業屬于新增客戶。通過S/4HANA云將下一代智能ERP系統搬上云端，如Citrix和iColor該季度選擇S/4HANA云服務。其二，SAP 云平臺作為一款PaaS平臺，幫助客戶進行數字化轉型。通過智能化地將流程與人員、事物和業務連接起來，幫助企業構建新的物聯網，機器學習和大數據解決方案。其三，人力資源管理軟件SuccessFactors和Fieldglass，為全球80多個國家提供超過40種語言服務。其四，SAP CEC解決方案Hybris，使企業能實時無縫管理從營銷到銷售到服務的整個流程，為全行業B2B和B2C業務提供解決方案，促使云訂閱和支持收入持續增長，軟件收入實現兩位數增長。其五，在Ariba業務網絡上，有180多個國家的270多萬家公司每年合作和交易實現商品和服務9000多億美元。該季度，SAP業務網絡部門的云訂閱和支持收入增長24%。在歐洲、中東和非洲地區，云和軟件收入增長10%，在大中華區和韓國也有強勁的兩位數軟件收入增長。財報中還指出，經營性現金流維持在28.7億歐元，同比增長16%;自由現金流同比增長12%至25.8億歐元。
因此，SAP將繼續削減其截止本季度的資產負債表，凈負債達到4.6億歐元，同比增長28億歐元。如今看來，SAP再不僅僅是ERP領域的巨鱷，它早已開始面向管理軟件市場、數據庫技術、移動領域、云計算以及商業智能五大領域布局：在管理軟件市場，有商務套件(ERP、SCM、CRM、HCM等)和AGS占據市場高地;在數據庫領域，收購Sybase，HANA成為SAP在高性能內存計算領域的鐵拳產品;在云計算市場，SAP自主研發Sales OnDemand，收購SuccessFactors，SAP的云戰略起步;在商業智能領域，SAP同樣依靠BusinessObject的收購獲得技術上的飛躍，BI on HANA帶來了市場新革命。近日，SAP發布了新產品戰略BusinessObject Cloud云服務，由機器學習算法驅動的數據采集和管理服務，提供大數據和BI支持服務。業內人士分析，BusinessObjects Cloud將會成為SAP在2017年的重中之重，畢竟，在云時代SAP已經失去了先發優勢，看到老牌勁旅Oracle改寫代碼全力轉向云端之時，SAP無論如何在數據分析領域也不容許再有失誤。
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