Erweitern Sie die Möglichkeiten Ihrer Technologie: Welche Lösungen existieren?
Im Kontext von Advanced Analytics befassen sich unsere Experten der Prognosewerkstatt neben Predictive Modeling mit weiteren Methoden der Datenanalyse. Darunter sind beispielsweise:
Die Lösung Advaced Analytics überzeugt mit folgenden Vorteilen
Daten als strategische Informationen nutzen - Was ist Advanced Analytics?
Angesichts der Marktdynamik (inkl. Globalisierung, Kommodifizierung, Liberalisierung), der steigenden Datenflut (Big Data) und des Innovationshungers in Zeiten des digitalen Wandels setzen erfolgreiche Unternehmen verstärkt darauf, Wettbewerbsvorteile aus zukunftsorientierten Reporting-Lösungen zu ziehen: Daten werden zu strategischen Informationen und damit zu wichtigen Entscheidungsgrundlagen. Diesbezüglich bekommen Daten jedoch nur einen Wert, wenn sie maximal effizient und präzise ausgelesen werden können – nur so lassen sich Zusammenhänge aufdecken, neue Erkenntnisse erlangen und zutreffende Planungen bzw. Prognosen vornehmen.
Der Begriff Advanced Analytics lässt sich in Abgrenzung zum klassischen Konzept von Business Intelligence (BI) definieren. Beim klassischen Standard-Reporting resp. BI wird der Ansatz verfolgt, nachträglich zu verstehen, warum etwas passiert ist. Mit Advanced Analytics bringen sich Unternehmen dagegen in eine Position, in der sie vorausschauend handeln können. Aufgrund der prinzipiell anderen Herangehensweise wird Advanced Analytics auch immer wieder verallgemeinernd als Predictive Analytics bezeichnet: Dies betont, dass nicht einfach nur vergangene Ereignisse untersucht werden – vielmehr führen die Datenanalysen zu Prognosen über zukünftige Ereignisse.
Warum sich ein Blick auf Advanced Analytics lohnt:
Advanced Analytics erfordert einen grundsätzlich anderen und praktisch umgedrehten Ansatz: Zuerst wird die gewünschte Frage oder Problemstellung definiert. Zwecks Beantwortung bzw. Lösung werden anschliessend individuelle Analysen konzipiert und durchgeführt.
Möglich wird dies durch das Auslesen flexibel einbezogener Datenquellen (idealerweise vom Business selbst per Self-Service-BI), während die IT sowohl die Analyseplattform als auch qualitäts- und berechtigungskonforme Daten zur Verfügung stellt. In Verbindung mit zeitaktuellen Automatisierungsprozessen lassen sich so auch spontan auftretende Geschäftsfragen von hoher Komplexität zeitnah, präzise und kosteneffizient beantworten.
Advanced Analytics stellt somit nicht nur individuelle Informationen für spezifische Zwecke (u. a. Planung, Identifizierung von Erfolgs- oder Misserfolgsfaktoren, 360°-Sichten auf Kunden) bereit, sondern ist im Gegensatz zum traditionellen Standard-Reporting auch als wirkungsvolle und maximal flexible Analyseplattform für aktives Troubleshooting einsetzbar.
Traditionelle BI-Analyseplattformen nutzen meist ein unternehmensinternes Data Warehouse als Datenbasis. In diesem Fall werden historische Informationen auf höhere Hierarchie-Ebenen aggregiert und den Anwendern in Form entsprechender Reports zur Verfügung gestellt. Drill-Downs bieten dabei Zugang zu Details auf niedrigeren Hierarchie-Ebenen. Die Richtung der Analyse geht somit „vom Grossen zum Kleinen“.
Mit Advanced Analytics können steuerungs- und planungsrelevante Erkenntnisse über Zusammenhänge jedoch nicht nur aus internen und/oder strukturierten Daten gewonnen werden, sondern auch aus externen und/oder unstrukturierten Quellen (z. B. Bilder, Videos, Teilnehmer-Texte in Online-Foren oder Beiträge in sozialen Medien) – also aus Informationen ganz verschiedener Art. Hierbei findet die Analyse in Gegenrichtung „vom Kleinen zum Grossen“ statt.
Auf diese Weise lassen sich z. B. individuelle Kunden zwecks personalisierten Marketings präzise einschätzen (u. a. in puncto Informations- oder Einkaufskanäle, Ansprüche an Produkte oder Services). Parallel ist es möglich, aktuelle Marktstimmungen oder Markenbindungen bei Bedarf in Echtzeit zu erfassen. Per Automatisierung werden dabei Muster erkannt, die angesichts der teils riesigen Datenmengen (Big Data) von menschlichen Analysten niemals feststellbar wären.
Die SAP Analytics Cloud (SAC) ist keinesfalls nur ein Werkzeug für visuelle Darstellung, sondern steht für ein Unified Concept mit strategischem Charakter: Das SAP-Produkt kombiniert alle relevanten Funktionen rund um BI/Analyse, Planung, Datenanbindung, Dashboarding, Reporting, Simulation und Advanced Analytics auf einer einzigen Plattform – erweitert um Optionen für Prognosen per Predictive Analytics. Die einzelnen Funktionalitäten ergänzen sich wechselseitig und steigern so die Gesamtleistung. Parallel ist eine nahtlose Integration verschiedenster Datenquellen (inkl. On-Premise, Non-SAP) möglich.
Der zentrale Zugriff mittels Self-Service-BI ermöglicht Advanced Analytics (z. B. Abruf/Visualisierung von Daten, Erstellung von Berichten/Plänen, Vorhersagen) direkt und sehr benutzerfreundlich für End-User in den Fachbereichen. Die IT stellt hierfür die IT-Governance- und qualitätsrelevanten Daten zentral zur Verfügung. Die Anwender sind über eine einheitliche Plattform miteinander vernetzt und profitieren von erleichterter Kooperation durch moderne, interaktive Kollaborationsfunktionen.
Dank der hoch performanten In-Memory-Technologie von SAP HANA können detaillierte Datenanalysen per SAC in Echtzeit vorgenommen werden. Eine App rundet die Nutzung der SAC ab. Dank der responsiven Designkomponente passen sich die Darstellungen entsprechend des Endgerätes an. Als SaaS-Lösung (Software-as-a-Service) lässt sich die SAC sehr einfach und kosteneffizient nutzen. Somit bietet die Software stets Aktualität und maximale Leistungsfähigkeit. Zudem ist die SAC schnell implementierbar, was einen kurzfristigen Produktivstart erlaubt.
Hinweis in puncto Datensicherheit: Die SAP Analytics Cloud verfügt über die Besonderheit der sogenannten „Live Connection“. Durch diese Form der Datenanbindung ist es möglich, innerhalb der Cloud nur die Metadaten vorzuhalten. Die eigentlichen operativen Informationen bleiben hinter der Firewall des Unternehmens und werden nicht in die SAC akquiriert.
Die SAC beinhaltet standardmässig Algorithmen für prädiktive Analysen. Entsprechende Modelle sind schnell und ohne statistisches Know-how generierbar. Jedoch erfordert die Interpretation der Ergebnisse durchaus ein grundsätzliches Verständnis für statistische Modelle.
Bereits mit den im Standard integrierten Funktionen lassen sich z. B. für Endanwender diverse Forecast-Modelle auf Basis von Zeitreihen-Analysen erzeugen. Ebenso besteht die Möglichkeit, mittels „Smart Insights“ bestimmte Zusammenhänge von Wirkungen aufgrund verschiedener Einflussfaktoren (z. B. Umsatz, Verkaufsgebiet, Produktgruppen) zu erkennen. Ergänzend lassen sich u. a. auch Wertefaktorenbäume ermitteln und Handlungsalternativen simulieren.
Zusammen schliessen all diese Optionen den Analytics-Kreislauf optimal – beispielsweise, wenn unterschiedliche Möglichkeiten für die Planung abgewägt und dann in den konkreten Prozess überführt werden sollen.
- Hoch performante HANA-Plattform mit Echtzeit-Zugriff und der Möglichkeit, verschiedenste Datenquellen (intern, extern, On-Premise, SAP, Non-SAP) anzubinden
- Nahtlose Kombination von Business Intelligence, Planung, Advanced und Predictive Analytics auf einer einzigen Plattform
- Hohe Benutzerfreundlichkeit dank Self-Service-BI
- Optimale Visualisierung (inkl. Dashboards, Diagramme, Tabellen)
- Möglichkeit zur Nutzung des Notationskonzepts IBCS® für maximal effiziente Entscheidungsfindung
- Interaktive Funktionen für Kollaboration und Planung
- Mögliche Ausgabe von Analysen und Berichten an mobile Endgeräte
- Optimale Kosteneffizienz, Aktualität und Performanz dank SaaS-Konzept (Software-as-a-Service)
- Implementierung und Produktivstart sehr schnell möglich
Einige SAP-Komponenten für Advanced Analytics – z. B. die SAP HANA PAL (Predictive Analysis Library) – lassen sich auf unternehmenseigener Hardware betreiben. Ergänzt werden diese Komponenten durch die SAP Analytics Cloud, die neue Analyse-Lösungen mit schnellem Einbindungsbedarf zur Verfügung stellt.
Nun sind Unternehmen keinesfalls gezwungen, ihre On-Premise-Systeme augenblicklich und komplett durch Cloud-Solutions zu ersetzen. Vielmehr macht es Sinn, schrittweise eine Hybridlösung aus SAC und On-Premise einzurichten. So lässt sich Vorhandenes weiterhin nutzen, aber gezielt und effizient um Innovationen in der Cloud erweitern. Insbesondere für die Umsetzung von neuen Vorhaben im Advanced-Analytics-Kontext empfiehlt es sich, von Anfang an auf eine Cloud-Lösung zu setzen.
Und wie bereits erwähnt: Die SAC eröffnet Ihnen die Möglichkeit, die Daten und Ergebnisse weiterhin sicher in Ihrem Unternehmen zu belassen.
Unsere Expertise: Advanced Analytics
Wir unterstützen Sie kompetent dabei, das Potenzial Ihrer Technologie mit Advanced Analytics möglichst effizient zu erweitern und auszuschöpfen.
In diesem Rahmen offerieren wir Ihnen u. a. folgende Leistungen:
Welche Software-Lösung benutzen wir für Advanced Analytics?
Was kann mit Advanced Analytics verhindert werden?
WISSEN
Wissenswertes
Die Starrag AG stand vor der Herausforderung, manuelle Prozesse in der Finanzabteilung zu automatisieren, insbesondere die aufwändige Erstellung des Monatsreportings. Die Entscheidung fiel auf die Implementierung der SAP Analytics Cloud (SAC), unterstützt durch die Expertise der s-peers AG.
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