Bewertung von Anaplan, cloud-nativem Anbieter von Planungssoftware

Von Léon Levinas-Ménard

Zuletzt aktualisiert: September, 2025

Anaplan ist eine cloud-native, mandantenfähige Plattform zum Erstellen und Betreiben multidimensionaler Planungsmodelle in den Bereichen Finanzen, Vertrieb, supply chain und Personal. Modelle werden im Speicher von den Hyperblock® Engines ausgeführt – Classic für dichte Datensätze und Polaris™ für spärliche, hochdimensionale – während optionale Komponenten lineare/gemischt-ganzzahlige Optimierung und Zeitreihenprognosen hinzufügen. Daten fließen über REST-APIs, eine Java CLI (Anaplan Connect) und mandanteninterne No-Code-Pipelines (CloudWorks/Data Orchestrator) ein; Änderungen werden durch Application Lifecycle Management (ALM) mit mandantenspezifischen Sicherheitskontrollen gesteuert. Gegründet im späten 2000er-Jahrzehnt, nachdem das Unternehmen 2006 im Vereinigten Königreich gegründet wurde, ging Anaplan 2018 an die Börse und wurde 2022 von Thoma Bravo privatisiert; nachfolgende Zukäufe erweiterten Analytics (Mintigo), verpackte Anwendungen (Vuealta apps) sowie Finanzabschluss/Konsolidierung (Fluence). Technologische Signale deuten auf einen Microservices-Stack (Java/Kotlin/Rust/Python, React) hin, der in Kubernetes in der Public Cloud bereitgestellt wird. Die Lieferung erfolgt nach “The Anaplan Way”, einem iterativen, modellbauerzentrierten Rollout-Ansatz.

Managementübersicht

Anaplan bietet eine Modellierungsumgebung (Listen, Zeilenelemente, Module, Formeln), die von In-Memory Engines ausgeführt wird, welche nur betroffene Abhängigkeitsketten neu berechnen; Classic zielt auf dichte Cubes ab, während Polaris von Natur aus sparsam für hochdimensionale Modelle ist¹²³. Erweiterte Berechnungen sind additiv: ein eingebetteter LP/MIP Optimizer (Gurobi-basiert), der als Aktion innerhalb von Modellen aufrufbar ist (nur Classic), und PlanIQ, um Prognosen über Amazon Forecast und native Algorithmen zu orchestrieren und die Ergebnisse in Module zurückzuschreiben⁴⁵⁶⁷⁸. Integration und Orchestrierung erfolgen über REST/ALM APIs, Anaplan Connect (Java CLI) und CloudWorks/Data Orchestrator für No-Code-Pipelines⁹¹⁰¹¹. Governance umfasst ALM (Revisions-Tags, Produktionslisten, seitenbezogenes ALM) und Unternehmenssicherheit (SSO/SAML, OAuth-Clients, IP-allow lists, Zertifikatsverwaltung)¹²¹³¹⁴. Unternehmensmeilensteine umfassen das IPO 2018 und die Privatisierung durch Thoma Bravo im Jahr 2022; M&A war selektiv (Vue Analytics 2013, Mintigo 2019, Vuealta-Anwendungen 2022, Fluence 2024)¹⁵¹⁶¹⁷¹⁸¹⁹²⁰²¹²²²³²⁴²⁵²⁶.

Anaplan vs Lokad

Umfang & Rahmen. Anaplan ist eine vielseitige Planungsplattform, die die Bereiche Finanzen, Vertrieb, supply chain und Personal abdeckt; sie stattet Modellbauer mit Werkzeugen aus, um Planungsanwendungen zu erstellen und optional Optimierung/Prognose im gleichen Mandanten hinzuzufügen¹²⁷⁴⁸. Lokad ist eine auf supply chain spezialisierte Plattform, die sich auf wahrscheinlichkeitsbasierte Prognosen und Entscheidungsoptimierung konzentriert und mittels einer domänenspezifischen Sprache (Envision) ROI-bewertete Aktionslisten für Nachschub, Zuweisung, Planung und Preisgestaltung erstellt²⁸²⁹³⁰.

Prognose. Anaplans PlanIQ integriert Amazon Forecast und anbieterinterne Algorithmen; die Prognose wird als Dienst orchestriert und die Ergebnisse in Module zurückgespeist⁷⁸. Lokads Prognose ist von Natur aus probabilistisch (vollständige Nachfragedistributionen, Quantilraster) und wurde öffentlich validiert (z. B. starke SKU-Ebenengenauigkeit im M5-Wettbewerb), wobei sie direkt in die nachgelagerte Optimierung einfließt²⁹.

Optimierung. Anaplan bietet LP/MIP über einen eingebetteten Gurobi Solver an, verpackt als „Optimizer“-Aktion; laut öffentlichen Dokumenten ist der Optimizer auf Polaris nicht verfügbar, was einen Kompromiss für spärliche Modelle darstellt, die ebenfalls MIP benötigen⁴⁵. Lokad verwendet unsicherheitsbewusste Optimierung (z. B. stochastische/diskrete Suche, differenzierbares Programmieren), um ökonomische Ziele unter Berücksichtigung von Verteilungen zu optimieren, ohne die Nutzer auf klassische LP/MIP-Formulierungen zu beschränken²⁹³⁰.

Architektur & Transparenz. Anaplan bietet eine Low-Code-Modellierungsebene mit ALM, Mandantensicherheit und No-Code-Orchestrierung; interne Details (Engine-Spezifika, Solver-APIs) sind abstrahiert, wobei es von der Community Anleitungen zu Leistungsmustern gibt²¹¹¹². Lokad stellt eine White-Box DSL (Envision) zur Verfügung, in der jede Transformation und Entscheidungsregel explizit und versioniert ist; die Plattform ist um einen ereignisgesteuerten Datenspeicher und eine verteilte VM für die Ausführung von Envision konzipiert³⁰.

Ergebnis. Anaplan liefert typischerweise eine gesteuerte, kollaborative Planungsanwendung (z. B. FP&A, S&OP, Gebietsplanung), deren Ergebnisse davon abhängen, wie der Kunde Modelle, Formeln und Aktionen konfiguriert¹²⁷. Lokad liefert in der Regel einsatzbereite, finanziell optimierte Entscheidungslisten (z. B. Bestellaufträge, Transfers), die nach erwartetem ROI unter Unsicherheit priorisiert werden²⁹³⁰.

Unternehmensgeschichte & Finanzierung

Gegründet im 2006 in Yorkshire, UK, von Michael Gould, Guy Haddleton und Sue Haddleton; der US-Scale-up und die Re-Inkorporation in Delaware gingen dem IPO 2018 voraus¹⁵. Finanzierungsrunden umfassten Series B ($11.4M, 2012), Series C ($33M, 2013), Series D ($100M, 2014) und Series E ($90M, 2016)³¹³²³³³⁴. Anaplan wurde im Okt 2018 an der NYSE notiert; Thoma Bravo kündigte eine Privatisierung im März 2022 an, angepasst auf $63.75/share, und schloss am 22. Jun 2022 ab (∼$10.4B EV)¹⁵¹⁶¹⁷¹⁸.

M&A-Ledger (Erwerber)

Vue Analytics (UK/Irland Wiederverkäufer), 19. Feb 2013¹⁹²⁰.
Mintigo (vorausschauende Marketing-/Vertriebsanalytik), angekündigt 27. Aug 2019; abgeschlossen am 3. Okt 2019 (∼$36.2M)²²²¹.
Vuealta Applications Division, 18. Dez 2022²³.
Fluence Technologies (Finanzabschluss, Konsolidierung & Offenlegung), Vereinbarung 26. Apr 2024; abgeschlossen am 9. Mai 2024²⁴²⁵²⁶.

Plattformarchitektur & Engines

Modellierung & Ausführung. Modelle setzen sich zusammen aus Listen (Dimensionen), Zeilenelementen (Messwerte/Formeln) und Modulen (Tabellen). Die Hyperblock Engines führen Abhängigkeits-DAGs aus und berechnen nur betroffene Blöcke neu; Funktionen wie RANK sind single-threaded; Leistungsempfehlungen (Planual) zielen auf Blockanzahlen und Zusammenfassungen ab¹². Classic bevorzugt dichten Speicher; Polaris führt native Sparsamkeit ein, um hochdimensionale, spärliche Modelle zu skalieren (GA bis 2023 laut Statement of Direction)³. Innovation in zukünftigen Berechnungen soll sich laut Aussage auf Polaris konzentrieren³.

Optimierung & Prognose

Optimizer. Bietet LP/MIP über eine Aktion, die Entscheidungsvariablen/Beschränkungen/Zielsetzungen aus Modelldaten zusammenstellt; der eingebettete Solver ist Gurobi (laut Anbieter-Whitepapers/Community), und der Optimizer ist auf Polaris nicht verfügbar⁴⁵⁶. Solver-Protokolle sowie das Handling von Lücken und Timeouts werden in Ausführungsthreads und Importen angezeigt⁶.

PlanIQ. Orchestriert zeitliches Training/Inferenz unter Verwendung von Amazon Forecast (z. B. DeepAR+, ARIMA/ETS) und anaplaneigenen Algorithmen (z. B. MVLR) und übermittelt Prognosen an Module; es unterstützt Ad-hoc-Läufe von UX-Seiten⁷⁸.

Integration & Governance

APIs & Pipelines. REST/ALM APIs, Anaplan Connect (Java CLI) und CloudWorks/Data Orchestrator liefern skriptbasierte sowie No-Code-Pipelines (Verbindungen, Transformationen, Zeitplanung) innerhalb des Mandanten⁹¹⁰¹¹.

ALM & Sicherheit. Revisions-Tags, Produktionslisten und seitenbezogenes ALM fördern Strukturen vom Dev/Test in die Produktion; Unternehmenskontrollen umfassen SSO/SAML, OAuth 2.0 Clients, IP-allow lists und Zertifikatsverwaltung; Sicherheitsberichte dokumentieren Kontrollen und Architektur¹²¹⁴¹³.

Technologie-Stack-Signale (Rollen & Artefakte)

Stellenanzeigen deuten auf Java/Kotlin/Rust/Python-Dienste, ein React-Frontend, Kubernetes/Docker, AWS/GCP und eine CI/CD-eigene Plattform/IAM hin; AI-Enablement-Rollen erwähnen das “Operationalisieren von Modellen” und Integrationen mit Data Lakes/Event Stores³⁵³⁶³⁷.

Liefermethodik & Zeitpläne

The Anaplan Way schreibt eine iterative, modellbauerzentrierte Lieferung vor; ALM steuert die Freigabe; Fallstudien des Anbieters behaupten schnelle Kernentwicklungen oder Reduzierungen der Zykluszeiten (als Anekdoten zu betrachten, nicht als SLAs)³⁸¹²³⁹¹⁵.

Abweichungen & Graubereiche (Stand öffentliche Dokumente)

Gründungsjahr. Einige Berichte von Drittanbietern geben 2008 an; mehrere primäre/sekundäre Quellen verzeichnen 2006 (Gründung im UK) mit späterer US-Inkorporation¹⁵.
Optimizer auf Polaris. Öffentliche Dokumente geben an, dass er nicht unterstützt wird; Workarounds erfordern die Classic-Engine für MIP-Schritte⁴.
“AI”-Umfang. Abgesehen vom Zeitreihenbereich von PlanIQ und den Formulierungen in Stellenanzeigen gibt es keine detaillierte, reproduzierbare öffentliche Dokumentation zu generativen KI-ähnlichen Funktionen in der Kernberechnung/UX laut den zitierten Quellen⁸³⁶.

Kritische Bewertung des Standes der Technik

Engine & Modellierung. Ausgereifte In-Memory-Abhängigkeitsausführung mit einem glaubwürdigen Sparsamkeitsdesign in Polaris; das Fehlen unabhängiger Benchmarks bedeutet, dass “Best-in-Class”-Behauptungen öffentlich unbewiesen bleiben¹³.
Optimierung. Industriestandard mittels Gurobi; die Verpackung als Aktion ist pragmatisch, jedoch begrenzt die ausschließlich Classic-Unterstützung den Einsatz von MIP in spärlichen, hochdimensionalen Polaris-first Modellen⁴⁵.
Prognose. Sinnvolle Nutzung von Amazon Forecast plus anbieterinternen Modellen; der Fokus liegt auf Integration statt auf proprietären Deep-Learning-Durchbrüchen⁷⁸.
Integration & Governance. REST/CLI/No-Code-Orchestrierung und ALM/Sicherheit sind umfassend und Standard für Enterprise SaaS⁹¹¹¹³.

Fazit

Anaplan lässt sich am besten als eine gesteuerte, programmierbare Planungsplattform charakterisieren: In-Memory-Berechnungsengines (Classic/Polaris), optionale LP/MIP- und Zeitreihen-Fähigkeiten sowie robuste ALM/Sicherheit rund um eine Low-Code-Modellierungserfahrung. Die technischen Entscheidungen (Gurobi für MIP, Amazon Forecast-Integration, Kubernetes-Microservices) sind industriell und glaubwürdig. Behauptungen über ein breiteres “AI” jenseits der Prognosen werden durch keine öffentlich reproduzierbare Dokumentation gestützt. Für Käufer gilt: Validieren Sie die Optimizer-Anforderungen angesichts der Polaris-Einschränkung; testen Sie die Prognosegenauigkeit und -latenz mit PlanIQ in Ihrer Serie; und prüfen Sie Datenorchestrierung sowie ALM im Hinblick auf Ihren SDLC/Compliance. Im Vergleich zu Lokad, das sich auf wahrscheinlichkeitsbasierte, entscheidungszentrierte Optimierung in einer White-Box-DSL für supply chain fokussiert, liegt Anaplans Stärke in der Breite und Governance im gesamten Unternehmensplanning; seine Wirksamkeit im supply chain wird die Spezifität und Strenge der von Ihnen aufgebauten Modelle widerspiegeln.