SAC & GCP: SAC Forecasting mit Google Cloud Services
- Google Cloud Platform, SAP Analytics Cloud
- Forecasting, Google Cloud, sac, sap analytics cloud
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Gary Lude
Durch die Einführung der SAC Export & Import API eröffnen sich neue Möglichkeiten, die bisherigen Forecasting-Limitationen der SAC zu überwinden. Mithilfe der Export API können die Daten aus einem SAC-Planungsmodell problemlos in die Google Cloud Platform übertragen werden. In der Google Cloud Platform stehen dann sämtliche Services der GCP zur Verfügung, darunter auch die Option, ein individuelles Forecasting beispielsweise mithilfe von R-Modellen zu realisieren.
Inhaltsverzeichnis
Google Cloud Services und SAC Forecasting im Überblick
Die SAP Analytics Cloud (SAC) stellt bereits nativ Forecasting-Funktionalitäten für die Prognose von Plandaten zur Verfügung. Diese sind jedoch oftmals nicht ausreichend für die individuellen Bedürfnisse oder liefern unpassende Ergebnisse und bieten zudem keine Möglichkeit, zusätzliche externe Datenquellen in die Prognosen einzubeziehen. Dennoch möchten immer mehr Unternehmen ihren Forecasting-Prozess möglichst automatisieren. Dies ermöglicht es, einfach und schnell Einblicke in die Entwicklung der kommenden Perioden zu erhalten, um strategisch bestmögliche Entscheidungen treffen zu können.
Mit der Einführung der SAC Export & Import API bieten sich neue Möglichkeiten, die bestehenden Forecasting-Limitationen der SAC zu überwinden. Mit Hilfe der Export API können die Daten aus einem SAC-Planungs-Modell sehr einfach in die Google Cloud Platform (GCP) gelesen werden. In der Google Cloud Platform stehen dann alle Services der GCP zur Verfügung. Unter anderem auch die Möglichkeit, ein individuelles Forecasting z.B. mit Hilfe von R-Modellen zu realisieren, welches praktisch alle möglichen Anforderungen und Vorstellungen abdeckt. Nachdem der Forecasting-Prozess in der Google Cloud abgeschlossen ist, werden die prognostizierten Werte via Import API zurück in das ursprüngliche SAC-Planungs-Modell geschrieben und können noch manuell überarbeitet oder direkt für das Reporting verwendet werden.
Wie funktioniert das Forecasting?
Für den Endnutzer wird eine Web Applikation via GCP Cloud Run bereitgestellt, welche die Interaktion mit dem Forecasting-Prozess ermöglicht. Hier kann der Forecast gestartet werden, der aktuelle Status abgefragt werden und die progostizierten Werte in eine beliebige Ziel-Version die SAC importiert werden.
Beim Start des Forecast werden die Daten aus dem per Dropdown ausgewählten SAC-Modell mit Hilfe einer Google Cloud Function via SAC Export API exportiert und als passende Pakete für den Forecast an Google Cloud Pub/Sub geschickt. Jedes Paket startet eine Instanz von Google Cloud Run, welche sowohl eine Verarbeitungsebene mit Python als auch eine darunterliegende Forecast-Ebene mit R beinhaltet. Statt einem Forecasting mittels R Modell wäre auch jede andere Programmiersprache denkbar und möglich.
Da die technische Basis von Cloud Run Docker Images sind, ist die Nutzung verschiedenster Programmiersprachen und Umgebungen realisierbar.
Da ein Forecast durchaus komplex sein kann und ein Durchlauf einige Minuten in Anspruch nehmen kann, werden die Prognosen des Forecast-Laufs von der jeweiligen Cloud Run Instanz zunächst in Google Cloud BigQuery, das Data Warehouse der GCP, geschrieben. Der Forecast wird im Hintergrund erstellt, der User muss dabei nicht in der Online-Session vor dem Computer angemeldet bleiben. Er kann jedoch bei Interesse den Status des aktuellen Laufs jederzeit innerhalb der Web Applikation abfragen. Die Ermittlung des Status erfolgt dabei technisch über den Abgleich zwischen ausstehenden und bereits ausgeführten Vorhersage-Paketen innerhalb einer Cloud Function.
Wenn der Forecast abgeschlossen ist, können die finalen vorhergesagten Werte in die SAC importiert werden. Hierfür wird ebenfalls wieder eine Cloud Function verwendet, welche nun die SAC Import API nutzt, um die Daten in das hinterlegte SAC-Planungs-Modell zu schreiben. Kurze Zeit später stehen die Prognose-Daten dann in der SAC für die weitere Verwendung bereit.
Was sind die Vorteile dieser Lösung?
Features dieses Ansatzes
Erstellung eines individuellen Forecasts
Jedes Forecasting-Szenario kann mit unserer Lösung implementiert werden, wodurch wir unseren Kunden hohe Flexibilität ohne Einschränkungen bieten können. Gemeinsam mit dem Kunden evaluieren wir den optimalen Prozess sowie die hierfür notwendigen Services, um die Vorstellungen des Kunden verwirklichen zu können. Dabei kann der Kunde auch entscheiden, wie die Nutzer mit dem Forecasting interagieren können oder sollen. Hierbei besteht ebenfalls die Möglichkeit für vollständig automatisierte Forecasts, welche immer zu einem gewissen Zeitpunkt automatisch ausgeführt werden. Unser Grundsatz lautet: Lassen Sie Ihren Ideen freien Lauf und wir sorgen für die Umsetzung in die Realität.
Benutzerdefinierte Web-Applikation
Die individuellen Bedürfnisse eines jeden Unternehmens müssen abgedeckt werden können, um eine einfache Integration in das Arbeitsumfeld zu ermöglichen. Auf Basis dessen haben wir uns für eine leicht an individuelle Anforderungen anpassbare Anwendung entschieden. Der Fokus liegt dabei auf den Interaktionsmöglichkeiten mittels Forecasting, wobei auch weiteren Modifikationen keine Grenzen gesetzt sind. Die Verwendung von Python Flask ermöglicht eine hohe Flexibilität, auch für die Erfüllung komplexer Ansprüche.
Verwendung der SAC Export & Import API
Die nativ verfügbare SAC Export & Import API bietet eine von SAP bereitgestellte Schnittstelle zur Kommunikation mit SAC Planungs-Modellen. Diese Technologie haben wir in unsere Lösung integriert, um eine stabile, sichere und funktionale Export- sowie Importmöglichkeit zu gewährleisten. Des Weiteren wird die Schnittstelle von SAP aktiv gepflegt und ständig weiterentwickelt.
Welche Möglichkeiten verpassen Sie ohne diese Lösung?
Haben Sie bisher Schwierigkeiten, Ihre Prognose-Anforderungen in der SAP Analytics Cloud zu realisieren? Sie finden keine Möglichkeit Ihre Forecasts individuell zu implementieren? Wenn ja, dann verpassen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten. Genau hier kommt unser Lösungsansatz ins Spiel.
Mit Google Cloud Services als Basis für Ihren Forecasting-Prozess können Sie mit uns Ihre Business Cases in eine stabile und skalierbare Lösung konvertieren. Zusätzlich können Ihre Analysten bei Bedarf mit einer intuitiven Benutzeroberfläche interagieren und das Forecasting individuell steuern.
Ohne diese individualisierbare Lösung können Sie Ihre komplexen Anforderungen an ein Forecasting möglicherweise nicht wie gewünscht umsetzen und verlieren wichtige Einblicke in die zukünftige Entwicklung Ihres Geschäfts. Gerne unterstützen wir Sie dabei, Ihre Ideen in die Realität zu überführen.
Mehr wissen?
Sie möchten tiefer in dieses Thema einsteigen? Dann freuen wir uns, persönlich mit Ihnen über die Möglichkeiten der Google Cloud Platform (GCP) zu sprechen.
