SAC & GCP : Prévisions SAC avec Google Cloud Services
- Google Cloud Platform, SAP Analytics Cloud
- Prévision, Google Cloud, sac, sap analytics cloud
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Gary Lude
L'introduction de l'API d'exportation et d'importation de SAC ouvre de nouvelles possibilités pour surmonter les limitations de prévision existantes de SAC. Grâce à l'API d'exportation, les données d'un modèle de planification SAC peuvent être facilement transférées vers Google Cloud Platform. Dans Google Cloud Platform, tous les services de GCP sont alors disponibles, y compris la possibilité de réaliser une prévision individuelle, par exemple à l'aide de modèles R.
Table des matières
Aperçu des services Google Cloud et de la prévision SAC
SAP Analytics Cloud (SAC) offre déjà des fonctionnalités de prévision natives pour anticiper les données de planification. Cependant, celles-ci ne suffisent souvent pas pour les besoins individuels, fournissent des résultats inadaptés et n'offrent aucune possibilité d'inclure des sources de données externes supplémentaires dans les prévisions. Néanmoins, de plus en plus d'entreprises souhaitent automatiser au maximum leur processus de prévision. Cela permet d'obtenir facilement et rapidement des informations sur l'évolution des périodes à venir, afin de prendre les meilleures décisions stratégiques possible.
L'introduction de l'API d'exportation et d'importation SAC offre de nouvelles possibilités de surmonter les limitations de prévision existantes de SAC. À l'aide de l'API d'exportation, les données d'un modèle de planification SAC peuvent être facilement lues dans la Google Cloud Platform (GCP). Tous les services de la GCP sont alors disponibles dans la Google Cloud Platform. Entre autres, la possibilité de réaliser une prévision individuelle, par exemple à l'aide de modèles R, qui couvre pratiquement toutes les exigences et idées possibles. Une fois le processus de prévision terminé dans le Google Cloud, les valeurs prévisionnées sont réécrites dans le modèle de planification SAC d'origine via l'API d'importation et peuvent être retravaillées manuellement ou utilisées directement pour le reporting.
Comment fonctionne la prévision ?
Pour l'utilisateur final, une application web est mise à disposition via GCP Cloud Run, ce qui permet l'interaction avec le processus de prévision. Ici, la prévision peut être lancée, l'état actuel peut être interrogé et les valeurs prévues peuvent être importées dans une version cible quelconque du SAC.
Au démarrage de la prévision, les données du modèle SAC sélectionné dans le menu déroulant sont exportées via l'API d'exportation SAC à l'aide d'une fonction Google Cloud et envoyées à Google Cloud Pub/Sub sous forme de paquets adaptés à la prévision. Chaque paquet démarre une instance de Google Cloud Run, qui comprend à la fois une couche de traitement avec Python et une couche de prévision sous-jacente avec R. Au lieu d'une prévision à l'aide du modèle R, tout autre langage de programmation serait envisageable et possible.
Étant donné que la base technique de Cloud Run est constituée d'images Docker, l'utilisation d'une grande variété de langages de programmation et d'environnements est possible.
Comme une prévision peut être complexe et qu'un cycle peut prendre quelques minutes, les prévisions sont d'abord enregistrées par l'instance Cloud Run correspondante dans Google Cloud BigQuery, l'entrepôt de données de GCP. La prévision est créée en arrière-plan, l'utilisateur n'a pas besoin de rester connecté à l'ordinateur pendant la session en ligne. Toutefois, s'il le souhaite, il peut interroger à tout moment l'état du cycle en cours dans l'application web. L'état est déterminé techniquement en comparant les paquets de prévisions en suspens et déjà exécutés dans une fonction Cloud.
Une fois les prévisions terminées, les valeurs prévisionnelles finales peuvent être importées dans SAC. Une Cloud Function est à nouveau utilisée à cet effet, qui utilise désormais l'API d'importation SAC pour écrire les données dans le modèle de planification SAC sous-jacent. Peu de temps après, les données de prévision sont disponibles dans SAC pour une utilisation ultérieure.
Quels sont les avantages de cette solution ?
Caractéristiques de cette approche
Création d'une prévision individuelle
Chaque scénario de prévision peut être mis en œuvre avec notre solution, ce qui nous permet d'offrir à nos clients une grande flexibilité sans restrictions. En collaboration avec le client, nous évaluons le processus optimal ainsi que les services nécessaires pour réaliser les idées du client. Le client peut également décider de la manière dont les utilisateurs peuvent ou doivent interagir avec les prévisions. Il existe également la possibilité de prévisions entièrement automatisées, qui sont toujours exécutées automatiquement à un certain moment. Notre principe est le suivant : laissez libre cours à vos idées et nous nous chargeons de les traduire en réalité.
Application web personnalisée
Les besoins individuels de chaque entreprise doivent pouvoir être couverts afin de permettre une intégration facile dans l'environnement de travail. Sur cette base, nous avons opté pour une application facilement adaptable aux exigences individuelles. L'accent est mis sur les possibilités d'interaction par le biais de la prévision, mais il n'y a pas de limites aux autres modifications. L'utilisation de Python Flask permet une grande flexibilité, même pour répondre à des exigences complexes.
Utilisation de l'API d'exportation et d'importation de SAC
L'API d'exportation et d'importation SAC nativement disponible offre une interface fournie par SAP pour la communication avec les modèles de planification SAC. Nous avons intégré cette technologie dans notre solution afin de garantir une possibilité d'exportation et d'importation stable, sûre et fonctionnelle. De plus, l'interface est activement maintenue et constamment développée par SAP.
Quelles opportunités manquez-vous sans cette solution ?
Avez-vous des difficultés à réaliser vos besoins en matière de prévisions dans SAP Analytics Cloud ? Vous ne trouvez pas de moyen de mettre en œuvre vos prévisions de manière personnalisée ? Si c'est le cas, vous passez à côté du plein potentiel de vos données. C'est précisément là qu'intervient notre approche de solution.
En utilisant Google Cloud Services comme base pour votre processus de prévision, vous pouvez, avec notre aide, transformer vos analyses de rentabilité en une solution stable et évolutive. De plus, vos analystes peuvent interagir avec une interface utilisateur intuitive et contrôler individuellement les prévisions si nécessaire.
Sans cette solution personnalisable, vous ne pourrez peut-être pas mettre en œuvre vos exigences complexes en matière de prévision comme vous le souhaitez et vous perdrez des informations importantes sur l'évolution future de votre activité. Nous serons heureux de vous aider à transformer vos idées en réalité.
En savoir plus ?
Vous souhaitez approfondir ce sujet ? Nous serions ravis de discuter personnellement avec vous des possibilités offertes par Google Cloud Platform (GCP).
