SAC & GCP : SAC Forecasting 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 SAC ouvre de nouvelles possibilités pour surmonter les limites de prévision actuelles de la SAC. Grâce à l'API d'exportation, les données d'un modèle de planification SAC peuvent être facilement transférées vers Google Cloud Platform. Tous les services du BPC sont alors disponibles dans la Google Cloud Platform, y compris l'option de réaliser un forecasting individuel à l'aide de modèles R par exemple.
Table des matières
Présentation de Google Cloud Services et de SAC Forecasting
SAP Analytics Cloud (SAC) met déjà nativement à disposition des fonctionnalités de prévision pour la prévision des données planifiées. Cependant, celles-ci sont souvent insuffisantes pour les besoins individuels ou fournissent des résultats inadaptés et n'offrent en outre aucune possibilité d'intégrer des sources de données externes supplémentaires dans les prévisions. Néanmoins, de plus en plus d'entreprises souhaitent automatiser autant que possible leur processus de prévision. Cela permet d'obtenir facilement et rapidement un aperçu de l'évolution des périodes à venir afin de prendre les meilleures décisions stratégiques possibles.
Avec l'introduction de l'API SAC Export & Import, de nouvelles possibilités s'offrent pour surmonter les limites actuelles de prévision de la SAC. Grâce à l'API d'exportation, les données d'un modèle de planification SAC peuvent être lues très facilement 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 un forecasting individuel, 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 prévues sont réécrites dans le modèle de planification SAC initial via l'API d'importation et peuvent encore être retravaillées manuellement ou utilisées directement pour le reporting.
Comment fonctionne le forecasting ?
Pour l'utilisateur final, une application web est mise à disposition via GCP Cloud Run, qui permet d'interagir avec le processus de prévision. Il est possible d'y lancer la prévision, de consulter l'état actuel et d'importer les valeurs prévues dans n'importe quelle version cible du SAC.
Au démarrage de la prévision, les données du modèle SAC sélectionné par liste déroulante sont exportées à l'aide d'une fonction Google Cloud via l'API d'exportation SAC et envoyées à Google Cloud Pub/Sub sous forme de paquets appropriés pour la prévision. Chaque paquet démarre une instance de Google Cloud Run, qui contient 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.
Comme la base technique de Cloud Run est constituée d'images Docker, l'utilisation des langages de programmation et des environnements les plus divers est réalisable.
Étant donné qu'une prévision peut être très complexe et qu'une exécution peut prendre plusieurs minutes, les prévisions de l'exécution de la prévision sont d'abord écrites par l'instance Cloud Run respective dans Google Cloud BigQuery, l'entrepôt de données du GCP. Les prévisions sont établies en arrière-plan, l'utilisateur n'a pas besoin de rester connecté devant son ordinateur pendant la session en ligne. Il peut toutefois, s'il le souhaite, consulter à tout moment le statut de l'exécution en cours au sein de l'application web. Le statut est déterminé techniquement par la comparaison entre les paquets de prévisions en attente et les paquets déjà exécutés au sein d'une Cloud Function.
Lorsque la prévision est terminée, les valeurs prévisionnelles finales peuvent être importées dans le SAC. Pour cela, une fonction cloud est à nouveau utilisée, qui utilise maintenant l'API d'importation SAC pour écrire les données dans le modèle de planification SAC enregistré. Peu de temps après, les données de prévision sont disponibles dans le SAC pour une utilisation ultérieure.
Quels sont les avantages de cette solution ?
Caractéristiques de cette approche
Création d'un prévisionnel individuel
Tous les scénarios de prévision peuvent être mis en œuvre avec notre solution, ce qui nous permet d'offrir à nos clients une grande flexibilité sans aucune restriction. En collaboration avec le client, nous évaluons le processus optimal ainsi que les services nécessaires pour pouvoir réaliser les idées du client. Le client peut également décider de la manière dont les utilisateurs peuvent ou doivent interagir avec le Forecasting. Il est également possible de réaliser des prévisions entièrement automatisées, qui seront toujours exécutées automatiquement à un moment donné. Notre principe est le suivant : laissez libre cours à vos idées et nous nous chargeons de les transformer 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 prévisions, même s'il n'y a pas de limites à d'autres modifications. L'utilisation de Python Flask permet une grande flexibilité, même pour répondre à des exigences complexes.
Utilisation de l'API SAC Export & Import
L'API SAC Export & Import nativement disponible offre une interface fournie par SAP pour communiquer 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 développée par SAP.
Quelles sont les possibilités que vous manquez sans cette solution ?
Vous avez jusqu'à présent rencontré des difficultés pour réaliser vos besoins en prévisions dans SAP Analytics Cloud ? Vous ne trouvez pas la possibilité d'implémenter vos prévisions de manière individuelle ? Si c'est le cas, vous passez à côté du plein potentiel de vos données. C'est précisément là que notre approche de solution entre en jeu.
En utilisant Google Cloud Services comme base pour votre processus de prévision, vous pouvez convertir avec nous vos business cases en une solution stable et évolutive. De plus, vos analystes peuvent, si nécessaire, interagir avec une interface utilisateur intuitive et contrôler le forecasting de manière individuelle.
Sans cette solution personnalisable, il se peut que vous ne puissiez pas répondre à vos besoins complexes en matière de prévision comme vous le souhaitez et que vous perdiez des informations importantes sur l'évolution future de votre entreprise. Nous nous ferons un plaisir de vous aider à transformer vos idées en réalité.
En savoir plus ?
Vous souhaitez approfondir ce sujet ? Dans ce cas, nous nous ferons un plaisir de discuter personnellement avec vous des possibilités offertes par Google Cloud Platform (GCP).
