Mit der SAP Analytics Cloud datenbasiert entscheiden

Business Intelligence
Die Business-Intelligence-Funktionen der SAC bieten intuitive Self-Service-Möglichkeiten mit Zugriff auf Informationen aus dem gesamten
Unternehmen. So können Nutzer*innen datenbasierte Entscheidungen treffen und diese mit allen Beteiligten in Form von interaktivem Storytelling teilen.

Planung
Mit den Planungsfunktionen der SAC können Finanz-und Betriebspläne auf einer Plattform erstellt und verknüpft werden, um bessere
Entscheidungen treffen zu können.

Predictive Analytics und KI
Der Einsatz von MachineLearning ermöglicht neue Erkenntnisse bei der Analyse. Natural Language Processing erfasst natürliche Sprache und verarbeitet sie computerbasiert. Das vereinfacht den Zugriff auf kritische Informationen. Mit SAC lassen sich komplexe Zukunftsszenarien modellieren und für die Entscheidungsfindung nutzen.

Analytics Application
Der Story-Modus bietet sich vor allem für den BI-Self-Service und die Datenanalyse durch Business User an. Ergänzend dazu kann der SAC Application Designer für das Erstellen von professionellen Dashboards genutzt werden.

Das Ziel ist, alle Analysefunktionen in einem Produkt für alle Nutzer:innen zur Verfügung zu stellen, also für Endanwender, Entscheider und IT Abteilungen.

SAC bietet Echtzeitanalysen, Planungen und Prognosen in einer Anwendung. Damit ist die SAC ein in sich vollständiges BI-Tool, das losgelöst von anderen SAP-Anwendungen funktionieren kann –aber nicht muss.

Nutzer:innen können auf Daten aus mehreren internen und externen Quellen zugreifen, eine Planung durchführen, die auch eine
vorausschauende Modellierung beinhaltet, und alles im gleichen Tool visualisieren.

Durch die umfangreichen Zugriffsmöglichkeiten auf unterschiedliche Daten bekommen Nutzer:innen eine konsolidierte und „echte“Sicht auf ihre
Welt.

SAP Analytics Cloud (SAC) ist ein Self-Service-Business-Analytics-Tool. SAC erstellt Datenmodelle und analysiert damit die aktuelle Situation, untersucht mögliche Ursachen und entwirft Zukunftsszenarien. Die SAC ersetzt kein Data Warehouse.
Somit dient die SAP Analytics Cloud als Frontend, mit dem die Daten in Form von Dashboards dargestellt werden und über ansprechende Reports verteilt werden können. Der zentrale Grund, warum die SAC häufig kein Business Warehouse (BW) ersetzen kann, liegt in der Beschränkungen der Datenmengen.

Weitere Gründe, warum die SAC nicht in jedem Fall ein BW ersetzen kann:
• Das SAP BW dient häufig als Datenquelle für mehrere andere –bereits etablierte –Frontend-Tools
• Die SAC bietet nur in geringem Umfang Möglichkeiten zur Historisierung und Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Quellsystemen

Mit der SAC liefert die SAP ein sehr mächtiges Analytics-Tool für die Bereiche BI, Planung und Predictive Analytics. Auch wenn Daten direkt aus dem ERP und anderen Datenquellen gelesen und zusammengeführt werden können, wird die SAC in den wenigsten Fällen ein BW ersetzen

• Datenauswertung und –visualisierung
• Alle BI-Kernfunktionen, die auf Analysemodelle zugreifen
• Datenvorbereitung und –modellierung von Cloud-und On-Premises-Daten
• Design, Visualisierung und Erstellung eigener Stories
• Interaktive Visualisierungen und Berichte
• Einfache Datenfilterung und Präsentation in jedem beliebigen Detaillierungsgrad –auch bei größten Datenmengen
• Automatisierte Datenbereinigung
• Verbesserung der Datenqualität

Smart Insights
• Identifikation der wesentlichen Einflussparameter auf einen Datenpunkt ohne weitere Aufbereitung der Daten.
• Erkenntnisse können unmittelbar in die eigene Story / Darstellung übernommen werden.
"→ Kunde X hat im letzten Jahr den größten AE für Person Y generiert."
• Smart Predict erweitert die Business-Intelligence-Funktionen, indem es aus historischen Daten lernt und Empfehlungen für die nächstbesten Maßnahmen gibt. Diese Funktion unterstützt Nutzer:innen bei zukunftsweisenden Geschäftsfragen, ohne dass datenwissenschaftliche Erfahrung eine Voraussetzung ist.

Smart Discovery
• Unterschiedliche Einflussgrößen, Ausreißer und Trends können hier sehr schnell sichtbar gemacht werden.
• Technologie für maschinelles Lernen unterstützt die Analyse und hilft bei der gezielten Ergebnis-und Entscheidungsfindung.
"→ Projekt X hat den größten Einfluss auf die Veränderung von Kennzahl Y."

Search to Insight
• Gezielte Informationsabfrage über natürliche Spracheingabe.

Smart Insights deckt die wichtigsten Einflussfaktoren eines ausgewählten Wertes mit Hilfe von natürlicher Sprache und visuellen Erklärungen auf. In 2021 wurde die sprachgesteuerte „Search for Insight“ vorgestellt.
Welche Anwendungsfälle gibt es und wofür kann Smart Insights genutzt werden?
In einem Widget wird eine Ist-Situation dargestellt, z.B. „Umsatzverteilung der Produkte im Quartal 1“. Durch Smart Insights können hier weitere kontextuelle Informationen, wie die größten Treiber, die zeitliche Entwicklung, die regionale Verteilung oder besondere Auffälligkeiten dieser
Verteilung, angesehen werden.
Dabei kann zum Beispiel festgestellt werden, dass ein Großteil des Umsatzes bei einem neuen Produkt liegt und ein anderes Produkt deutliche Umsatzeinbußen zeigt. Das Unternehmen kann dementsprechend darauf reagieren.
Während des Anlegens eines Widgets lässt sich die Funktion per Knopfdruck aufrufen und einblenden. Beim Klick wird ein Fließtextmit
kontextuellen Informationen ausgegeben. Diese Informationen passen sich je nach Filterung an und beziehen sich immer auf die aktuell angezeigten Daten in einem Chart. Weiterführende Informationen und zusätzliche Fenster mit Charts können jederzeit angesehen und hinzugefügt werden.

Welcher Mehrwert bietet sich?
Die Nutzer:innen der SAC erhalten tiefere Einblicke in die Daten, die auf den ersten Blick nicht zu erkennen sind. Mit Hilfe künstlicher
Intelligenz können Unternehmen Optimierungspotenziale finden.

Wofür und wie kann Search Insights genutzt werden?
Die Nutzer:innen der SAC haben konkrete Anfragen an die vorhandenen Daten –zum Beispiel, wie hoch die Umsätze für bestimmte Produkte im letzten Quartal waren. Mit der Search to Insight müssen die Nutzer:innen nicht in Datenmodelle oder große Berichte und Tabellen abtauchen. Sie können mit der SAC ihre Frage in ein Textfeld tippen oder sogar einsprechen. SAP Analytics Cloud findet die Antwort und liefert sie in Form einer passenden Grafik, die mit einem Klick der Story hinzugefügt werden kann.

Welchen Mehrwert bietet Search to Insight?
Als Nutzer:in interessiert mich im ersten Schritt die Antwort auf meine Frage. Wo ich die gesamten Informationen und Daten finde, muss ich nicht sofort oder erst im nächsten Schritt wissen. Daher spart es Zeit und Ressourcen, da Nutzerinnen die Frage der SAC stellen können und nicht einen Kollegen oder eine Expertin im Unternehmen kontaktieren müssen. Auch ohne Datenmodell-Kenntnis lässt sich die gesuchte Antwort
leicht finden – ohne dabei Ressourcen zu benötigen.

Smart Discovery nutzt Machine Learning für die Analyse von Daten und die Gewinnung von neuen Erkenntnissen. Es hilft, die wichtigsten
Faktoren zu finden, die KPIs beeinflussen, Muster in Daten zu analysieren oder Ausreißer zu identifizieren. Automatisch generierte Dashboards helfen, Klarheit zu gewinnen.

Wo und wie kann Smart Discovery angewendet werden?
Hier bietet sich die Möglichkeit, die SAC automatisch arbeiten zu lassen. Smart Discovery analysiert dabei große Datensets auf Zusammenhänge, Besonderheiten und Auffälligkeiten für eine Zielkennzahl. Zuerst wird hier ein bestimmtes Datenset für die Smart Discovery, danach die zu betrachtenden Dimensionen oder Zielkennzahl ausgewählt (z.B. Umsätze meiner Produkte nach Region). Die SAP Analytics Cloud
erstellt durch Algorithmen eine neue Story mit verschiedenen Widgets mit Informationen zu den wichtigsten Einflussfaktoren, unerwarteten Werten und wenn möglich, eine Simulationsmöglichkeit mit Reglern. So können vorher unbekannte Zusammenhänge erkannt und Analysen von Kennzahlen durchgeführt werden. Sobald Zusammenhänge quantifiziert sind, können weitere Simulationen durchgeführt werden.

Welchen Mehrwert bietet Smart Discovery?
Die SAC bietet die Möglichkeit, unbekannte kausale Zusammenhänge auf Basis der Daten zu erkennen. Mit diesen neuen Informationen lassen sich weitere Simulationen durchführen. So können Unternehmen besser und schneller reagieren und agieren.

Beispiel: Was-wäre-wenn-Analysen etwa helfen zu verstehen, wie sich die Veränderung
eines Einflussfaktors auf das Ergebnis auswirkt: Wie verändert sich der Umsatz,
• Wenn ein neues Produkt ergänzt wird?
• Wenn eine Region im Verkauf hinzugenommen wird?
• Wenn die Rohstoffpreise steigen?

Die Unternehmensplanung versucht, mit möglichst realistischen Annahmen, die Zukunft des Unternehmens zu prognostizieren. Mithilfe von Predictive Methoden können maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz noch bessere Prognosen erstellen. Durch den Einsatz mathematischer Prognosemodelle können bisher unbekannte Erkenntnisse und Beziehungen sowohl in vorhandenen Daten (Muster) als auch in neuen Daten (Prognosen) erarbeitet werden. Aus diesen Erkenntnissen werden dann Vorhersagen über zukünftige Ereignisse getroffen.

Wo und wie kann Smart Predictive und Forecasting genutzt werden?
Durch Smart Predict und Smart Forecasting lassen sich Voraussagen erstellen. In SAP Analytics Cloud finden Nutzer:innen mit entsprechender Berechtigung sogenannte Prognoseszenarios. Hier gibt es drei Algorithmen: lineare Regression, Klassifikation und Zeitreihenanalyse.

Welchen Mehrwert bietet es?
Die Vorteile des Einsatzes von Smart Predictive und Forecasting sind vielfältig. Auf Basis der Daten können zukünftige Entwicklungen schneller und zuverlässiger werden. Voraussetzung für die Prognosen ist die Verfügbarkeit der relevanten historischen Daten. Basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen werden die Prognosen automatisiert. Die SAC ergänzt die subjektive Planung durch die Mitarbeiter:innen
Ermittelte Muster, die sich aus den Daten der Vergangenheit ableiten lassen, werden für die Prognose berücksichtigt und hinzugezogen. Die von der SAC ermittelten Erkenntnisse unterstützen das Fachwissen der Mitarbeitenden. Gemeinsam wird eine verbesserte Qualität für Prognosen möglich.

Der Einsatz von SAP Analytics Cloud Predictive Planning und Forecasting ermöglicht den Mitarbeiterinnen Freiräume. Durch die Ableitung konkreter Maßnahmen aus den Informationen durch Smart Predict und Predictive Forecasting kann die Zukunft aktiv gestaltet werden, zum Vorteil des Unternehmens.

Vereinfachen
• Einfache Erstellung von Planungsmodellen.

Erleben
• Analysieren, planen und visualisieren in einer einzigen Applikation und personalisieren von KPIs, Dashboards und Prozessen.
• Zusammenarbeit in der Planung für einen schnelleren Entscheidungsprozess.

Planen
• Eine neue Art der Planung in der Cloud mit modernem Look & Feel. Planen und simulieren in jedem Detaillierungsgrad, mit jeder Anzahl
von Anwendern und jederzeit.
• High Performance Planung und Forecasting-Prozesse mit SAP HANA Cloud Platform
• Erkennen von aktuellen und zukünftigen Anforderungen des Unternehmens mit aussagekräftigen Prognosen. Prädiktive Planung, Prognosen und maschinelles Lernen für die Hauptfaktoren, die Ihren Geschäftserfolg beeinflussen.
• Deutliche leichtere Planungsprozesse durch Kalenderfunktionen, Chats und Aufgaben.
• Jederzeit die richtige Planung: Keine verschiedenen Excel-Dateien mit unterschiedlichen Informationsständen.
• Verschiedene Planungsversionen möglich

Der Story-Modus bietet sich vor allem für den BI-Self-Service und die Datenanalyse durch Business User an. Ergänzend dazu kann der SAC Application Designer für das Erstellen von professionellen Dashboards genutzt werden. Hierfür bedarf es allerdings eines Experten mit Scripting Know-How. Genutzt wird „Typescript“, eine angepasste Version von „Javascript“.

SAP Anwender:innen haben oft individuelle Anforderungen an die Aufbereitung und Darstellung der zu analysierenden Daten. Je spezifischer diese Anforderungen sind, desto schwieriger eignen sich die Standard-Widgets. In solchen Fällen kann man Scripting verwenden. Der erforderliche Zusatzaufwand hängt dabei stark von dem vorhandenen Vorwissen beim Scripting ab.

So ergeben sich viele neue Nutzungsmöglichkeiten und Anwendungsfälle, die allein durch Formeln nicht zu realisieren wären.

Eine weitere wichtige Frage ist die nach den Datenquellen. Es gibt zwei Möglichkeiten der Datenanbindung:

Live-Connection
Bei Datenquellen, die eine Live-Connection aufweisen, bleiben die Daten im Unternehmensnetzwerk. Die Live-Connection kann sich mit einem System verbinden, ohne Daten zu replizieren, stattdessen werden sie in Echtzeit abgefragt.
In diesem Szenario wird zwischen der SAC-Instanz und den lokalen On-Premises-Systemen (z.B. SAP S/4HANA, SAP ERP etc.) oder anderen Cloud-Systemen eine Live-Daten-Verbindung aufgebaut. Die Daten werden dabei nur zur aktuellen Laufzeit über SAC visualisiert und im Gegensatz zum Data-Import-Szenario nicht persistent in der SAC-Anwendung gespeichert. Datenmodelle werden im SAC Modeler erstellt, der bereits eine Reihe vordefinierter Analyse Datenmodelle beinhaltet. Hierbei werden lediglich Analytics-Metadaten wie Query-Layout-Informationen, Query-, Kennzahlen-und Spaltennamen sowie Filterdefinitionen etc. in der SAC gespeichert.

Import Data Source
Bei der Importdatenverbindung werden die Daten in die Cloud geladen und dort verarbeitet. Die Importdatenverbindung ermöglicht es, Daten aus sehr vielen Quellen in die Cloud zu replizieren.
In dem Szenario werden die Unternehmensdaten direkt in die eigene SAC-Instanz geladen. Dabei können sowohl Cloud-als auch On-Premises-Datenquellen angebunden werden. Das Datenmodell wird im SAP Analytics Cloud Modeler erstellt.
Im Anschluss können benötigte Unternehmensdaten physisch in die SAP-Rechenzentrums-Instanz repliziert werden. Bei einer späteren Aktualisierung der Daten (z.B. durch ein regelmäßiges Upload-Szenario) aktualisieren sich die Unternehmensdaten in den Anwender-Storys.
Das Data-Import-Szenario kommt in SAC-Planungsszenarien zwingend zum Einsatz. In dem Fall liegen die Planungsdaten immer in
der SAC. Für den Einsatz von Predictive-Szenarien müssen die Daten ebenfalls in der SAC verfügbar sein

Die SAP bietet kostenlosen Business Content für die SAP Analytics Cloud und den SAP Digital Boardroom an. Dieser Business Content
bietet einen schnellen und einfachen Einstieg in die individuellen Analytics-Szenarien.

Der Business Content enthält vordefinierte Stories, Dashboards und Datenmodelle, die auf bestehende SAP-Datenquellen zugeschnitten sind. Die Pakete sind branchenspezifisch (Line of Business).

Auch wenn dieser Business Content nicht immer zu 100-Prozent passend ist, kann er ohne viel Aufwand an Ihre Anforderungen angepasst werden und bietet eine gute Grundlage.

Die Inhalte können einfach mit eigenen Daten verknüpft werden. Die SAP bietet eine detaillierte Dokumentation von KPIs, Modellen und Datenflüssen, die den Aufbau der Dashboards verständlich macht.

Alle wichtigen Anwendungsdaten liegen auf der HANA-Datenbank des Unternehmens. Die Funktionen, wie BI, Planung und PredictiveAnalytics, liegen in der Cloud.

Die Analytics-Cloud-Software wird als „Software as a Service“ (SaaS) vollständig von SAP in eigenen Rechenzentren installiert, gehostet, gewartet und mit Updates versorgt.

Je nachdem, ob ein Unternehmen SAP HANA On-Premises nutzt oder sich die Daten in einer non-HANA-Umgebung befinden, bietet SAC
unterschiedliche Möglichkeiten.

Die SAC bietet verschiedene Lizenzmodelle.
• Die Lizenzen sind abhängig von den gewünschten Funktionen und der Nutzung.
• Grundsätzliche Entscheidung:
Nutzung der Private oder Public Cloud
• Die Lizenzen sind an bestimmte Mindestabnahmemengen geknüpft.
• Die Lizenzen können über den Onlineshop der SAP, SAP-Partner oder bei der SAP gekauft werden.