Die SAP Analytics Cloud bietet Unternehmen den Zugang zu analytischen Lösungen. In Zeiten rasant wachsender Datenmengen werden daraus resultierende Erkenntnisse immer wichtiger. Wer Trends und Muster rechtzeitig erkennt, kann besser planen, steuern und dem Wettbewerb voraus sein.
Früher waren Entscheidungen vielfach einfacher: Die Datenlage relativ übersichtlich, die wichtigsten Kennzahlen im Kopf. Entscheidungen konnten somit oft aus dem Bauch getroffen werden. Doch die Datenmenge ist im Laufe der Jahre geradezu explodiert; sie wird heute bereits in Exabytes und Zettabytes gemessen und bald wohl auch in Yottabytes. Auch Unternehmen sind von diesem Trend stark betroffen: Komplexer und ausgefeilter werdende Marktbedarfe sowie bessere Möglichkeiten der Datenerfassung führen zu rasant anwachsenden Datenbeständen. Deswegen ist die Auseinandersetzung mit grossen Datenmengen heute immer häufiger die Voraussetzung für gute, nachhaltige Entscheidungen.
SAP Analytics Cloud: umfangreiche Funktionalität
Gerade hier kommen Ansätze wie die SAP Analytics Cloud (SAC) ins Spiel. Auch wenn es bereits ähnliche Angebote auf dem Markt gibt, hat die SAC einen wichtigen Vorteil: Sie vereint mehrere Tools in sich. Zu den Bestandteilen gehören Predictive Analytics, Business Intelligence und umfangreiche Planungsfunktionalität. Darüber hinaus ist das Layout und Design der SAC IBCS bzw. Hichert konform.
1. Analytics versus Data Management
Seit vielen Jahren setzen Unternehmen klassische Data Warehouse Lösungen on premise (z.B. SAP Business Warehouse) zu Analyse- und Reporting-Zwecken ein. Mit der Einführung der SAP Analytics Cloud (SAC) hat SAP das Anwendungsgebiet in zwei getrennte Bereich aufgeteilt: den Analytics Teil (Frontend) und den Data Management Teil (Backend).
Die SAP Analytics Cloud hat nicht den Anspruch, ein vollwertiger Ersatz für das SAP Business Warehouse zu sein. Die SAP Analytics Cloud-Lösung konzentriert sich auf das Reporting und die Analyse von Daten und hilft den Entscheidungsträgern durch die Kombination der wichtigsten Komponenten (nicht abschliessend) in einer einzigen Lösung:
- Business Intelligence
- Unternehmensplanung
- Predictive Analytics
- Maschine Learning
Die SAP Analytics Cloud stellt innovative Funktionalitäten bereit, die kontinuierlich ausgebaut und erweitert werden. Auch ist die SAC perfekt geeignet, wenn es um die Integration von Datenströmen aus verschiedenen Cloud-Kontexten und der neuen S/4HANA Datenstruktur geht. Die SAP Analytics Cloud setzt mehr auf Self-Service und man benötigt auch weniger Fachpersonal. Das mobile Arbeiten wird ebenfalls optimal unterstützt: Es ist lediglich ein Webbrowser mit Internetzugang erforderlich. Zudem wird die übergreifende Zusammenarbeit durch die integrierten Kollaborationstools begünstigt: durch Chats, Präsentationen, gemeinsamer Kalender und Kommentarfunktion.
Als Nachfolgelösung für das im Bereich des Data Management seit Jahren etablierte SAP Business Warehouse bietet SAP sowohl eine Cloud als auch eine On-Premise Lösung an: Die SAP Data Warehouse Cloud sowie das SAP BW/4HANA. Die SAP Data Warehouse Cloud (SaaS) ist eine durchgängige Cloud-Lösung für Datenmanagement und Entscheidungsfindung, die speziell für das Geschäft von mittelständischen Unternehmenskunden entwickelt wurde. Für die Verarbeitung von sehr grossen Datenmengen in Echtzeit ist das SAP BW/4HANA die passende Lösung. Zudem profitieren Sie dank vorkonfigurierter Datenmodelle von einer schnellen Einrichtung dieser integrierten Data-Warehouse-Lösung, die auf der In-Memory-Technologie von SAP HANA basiert.
2. Bestmöglicher Überblick: Anbindung beliebiger Datenquellen
Verteilte Daten waren schon immer ein Problem in Unternehmen. Weil die Datenmenge sowie Anzahl der SaaS-Anwendungen ständig zunehmen und Fachbereiche immer spezifischere Bedürfnisse entwickeln, entstehen jedoch neue Datensilos. Dazu haben Fachabteilungen jetzt einen relativ einfachen Zugang zu spezifischen SaaS-basierten Lösungen und benötigen wegen deren hohen Standardisierung oft auch keine besonderen Fachkenntnisse. Man braucht also eine zentralisierende Instanz, um verteilte Daten zusammenzubringen und bestmöglich auszuwerten. Die SAP Analytics Cloud schafft hier Abhilfe und ermöglicht es, einfach diverse Datenquellen anzubinden. Grundsätzlich gilt: Je mehr unterschiedliche relevante Daten in die Analyse eingespeist werden, desto besser die Ergebnisse.
Anbindung von Quellsystemen
Weiterhin gibt es einen vordefinierten Standard Business Content auf Basis der S/4HANA Core Data Services (CDS Views). Durch die S/4HANA Live Connection ist es auch möglich, eine direkte Verbindung zum SAP ERP-System herzustellen. Schliesslich ist 3rd Party Content direkt in der SAP Analytics Cloud enthalten. Ein Beispiel dafür ist ProTime Analytics, eine von der Process Partner AG entwickelte App, mit der Daten im Rahmen von Projekttätigkeiten ausgewertet, visualisiert und zur weiteren Planung genutzt werden können.
3. Echtzeitanalysen für bessere Entscheidungen
Live Auswertung: Daten bleiben im Unternehmen
Daten, die mithilfe der SAC analysiert werden sollen, müssen nicht immer in die Cloud hochgeladen werden. Die Funktion Live Connection bietet die Option, Daten in Echtzeit zu analysieren. Die Daten verbleiben dabei auf den Unternehmensservern.
Echtzeitdatenanalyse: Beispiele aus der Praxis
Datenanalysen in Echtzeit kommt heute eine zunehmend wichtigere Rolle zu. Wer schnell Entscheidungen treffen kann, ergreift dadurch rechtzeitig Geschäftschancen und verhindert Schäden. Wichtige Parameter lassen sich beispielsweise auf einem Smartphone, Tablet oder Dashboard in Echtzeit überwachen. Ein sich anbahnender Ausfall einer Maschine in der Fertigungslinie kann so beispielsweise rechtzeitig erkannt werden. Mehr noch: Anhand der Vergangenheitswerte lässt sich eine Prognose erstellen, wie lange die Maschine voraussichtlich noch läuft und ob diese Zeit ausreicht, um dringende Aufträge abzuarbeiten.
Ein anderes Beispiel: Man sitzt gerade in einer wichtigen Verhandlung kurz vor dem Vertragsabschluss und die Gegenseite bittet um ein Zugeständnis, eine Produktlieferung bis zum bestimmten Termin durchzuführen. Hier kann sich der Zugriff auf Echtzeitdaten schnell auszahlen: Der aktuelle Lagerbestand wird dadurch ersichtlich. Ausserdem kann eine schnelle Analyse anhand der Lieferzeiten der Zulieferer aus der Vergangenheit zeigen, wie schnell die eventuell nötigen Vorprodukte geliefert werden können.
4. Aus Daten mehr herausholen: Smart Insights, Smart Discovery & Werttreiberbäume
Oft sind komplizierte Zusammenhänge nicht sofort ersichtlich. In diesen Fällen können spezielle Tools helfen, noch mehr aus den Daten herauszuholen. Bei Smart Insights, Smart Discovery und dem Werttreiberbaum handelt es sich um solche Tools. Dabei kommt auch Machine Learning zum Einsatz, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Smart Insights
Häufig sind Datensätze stark zusammengefasst und es ist schwierig den Beitrag einzelner Datenpunkte zu sehen. Hier kann es sinnvoll sein, die Daten weiter aufzudröseln. Beispielsweise wenn der Umsatz nach Ländern dargestellt ist, kann er detaillierter, nach Städten und Regionen, aufgegliedert werden. In dieser Sicht lässt sich dann möglicherweise erkennen, dass bestimmte Städte und Regionen viel mehr zum Umsatz beigetragen haben als andere.
Smart Discovery
Mit Smart Discovery lassen sich Haupteinflussfaktoren bestimmen. Dadurch kann z. B. durch Simulation festgestellt werden, welche Vertriebs- und Marketingaktivitäten vorwiegend zum Umsatz beitragen. Auch lassen sich Einsichten aus Datenausreissern generieren. Webshop-Besucher, die auf den ersten Blick von unzusammenhängenden Webseiten kommen, könnten beispielsweise auf neue Kundengruppen hinweisen.
Value Driver Tree
Der Value Driver Tree (Werttreiberbaum) ist ebenfalls ein Bestandteil der SAC und mehr visuell ausgerichtet. Auch hier lassen sich What-If-Analysen und Prognosen erstellen.
Wenn Sie ein Unternehmen führen, haben Sie zweifellos Fragen wie: Was passiert, wenn ich mehr Mitarbeiter anheuere? Was wäre, wenn ich die Preise erhöhen würde? Was ist, wenn ich meine Produkte rabattiert habe? Welches Szenario Sie sich auch immer vorstellen können, Sie können es in SAP Analytics Cloud mithilfe eines Wertetreiberbaums testen und die Auswirkungen auf das Unternehmen simulieren.
Mithilfe von Werttreiberbäumen können Sie Bereiche Ihres Unternehmens verbinden und Simulationen in einem Bereich ausführen, um zu ermitteln, wie sich dies auf andere Bereiche auswirkt.
Werttreiberbäume können nach der Erstellung in eine Story importiert werden, etwa zur anschliessenden Präsentation in einem Dashboard. Dadurch lassen sich Planungs- und Prognosemodelle unterstützen und die Entscheidungsfindung erleichtern. Werttreiberbäume sind auch für eine vorausschauende Ressourcenplanung geeignet: Daten aus den vergangenen Jahren können beispielsweise genutzt werden, um zu simulieren und vorherzusagen, wie viel Personal bei kommenden saisonalen Lastspitzen benötigt wird.
5. Datenvisualisierung: Feinheiten verstehen, andere gewinnen
Fundierte Analysen und Berechnungen sind wichtig, aber ebenso auch deren Präsentationen. Die SAC bietet zahlreiche Möglichkeiten, Daten und Ergebnisse zu visualisieren: auf einem Notebook, Tablet, Smartphone oder auch auf grossen Bildschirmen, etwa in Besprechungsräumen. Mehrere Entscheider sehen dann die gleichen aktuellen Daten, die als Grundlage für die Single Source of Truth dienen. Daten, die schwer zu verstehen sind, können in einfachere Grafiken heruntergebrochen werden. Entscheidungsträger, Fachkräfte und Frontline-Mitarbeiter können so die Sachverhalte eingehender verstehen, Arbeitsprozesse besser abstimmen und dadurch den Unternehmenserfolg steigern.
Weitere Informationen / Kontakt
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von Ingolf Dresp
Dienstag, 26.11.2019
