SAP Analytics Cloud

In diesem Blogbeitrag möchten wir Ihnen die SAP Analytics Cloud vorstellen. Dabei werden wir uns sowohl mit den Eigenschaften der SAP Analytics Cloud im Allgemeinen als auch mit den 4 Hauptfunktionalitäten Stories, Planing, Predictive Analytics und Application Designer im Speziellen auseinandersetzen.

1. Business Objects Lösungen von SAP

Mit der Übernahme der Firma Business Objects im Jahr 2007 wurde SAP mit einem Schlag einer der Marktführer im Bereich Business Intelligence. Mit der umfangreichen Produktpalette von Business Objects deckt SAP alle möglichen Anwendungsfälle im Bereich Business Intelligence und Analytics ab. Dabei handelt es sich bei Business Objects nicht um eine einzelne Anwendung, sondern um eine Sammlung spezialisierter Werkzeuge. Datenextraktion, Datenaufbereitung, Darstellung und Analyse – SAP stellt mit Business Objects stets das passende Tool bereit.

Diese hohe Spezialisierung hat jedoch durchaus einen Preis. Zum einen ist tiefgehendes Fachwissen gefragt um die Applikationen zu konfigurieren und zu betreiben, zum anderen ist es für Business User nicht immer ganz einfach die Tools ideal zu nutzen.

In den letzten Jahren machen sich drei Grosse Trends im Business Intelligence Umfeld bemerkbar. Business Intelligence Self Service, Machine Learning und die allgegenwärtige Bewegung in Richtung Cloud. Mit SAP Analytics Cloud trägt SAP diesen Entwicklungen Rechnung. SAP Analytics Cloud ist eine Cloud-Lösung im Bereich Business Intelligence mit besonderem Fokus auf einfache Bedienbarkeit durch die Zielnutzer.

Vor allem die Funktionalität der bisherigen Business Objects Frontendtools wird Schritt für Schritt auch in der Cloud angeboten  Zusätzlich bietet SAP Analytics Cloud die für Business User wichtigsten Möglichkeiten im Bereich Predictive Analytics, für die bisher SAP Predictive Analytics zusammen mit der Predictive Factory zuständig war. Auch Planung und Budgetierung, die bisher in SAP BPC angesiedelt sind ein Teil des Gesamtpakets SAP Analytics Cloud.

2. SAP Analytics Cloud Übersicht

Bevor wir uns mit den Details der Funktionalitäten beschäftigen, lohnt es sich natürlich einen Überblick bezüglich der Features und Eigenheiten der Lösung zu gewinnen.

2.1 Was kann SAP Analytics Cloud?

SAP Analytics Cloud vereint viele Funktionalitäten, die bisher auf verschiedene Business Objects Anwendungen verteilt waren in einer Lösung. Grundsätzlich lassen sich die Anwendungsgebiete aufteilen in: Business Intelligence Self Service, Planung/Budgetierung, Predictive Analytics und Enterprise.Dashboard Design. Self Service wird durch sogenannte Stories ermöglicht. Business User können hier auf Grundlage von durch die IT bereitgestellten Modellen in kurzer Zeit umfangreiche Analysen selbst erstellen.

2.1.1 SAP Digital Boardroom

Der SAP Digital Boardroom ist der Präsentationsmodus in der Cloud und richtet sich in erster Linie an das Top-Management. Aufgebaut aus verschiedenen SAP Analytics Cloud Stories, bietet der Digital Boardroom die Möglichkeit interaktiv und in Echtzeit die Unternehmenssituation zu analysieren und mit Hilfe von Simulationen die richtigen Entscheidungen für das Unternehmen zu treffen.

2.1.2 SAP Analytics Hub

Der SAP Analytics Hub ist die zentrale Anlaufstelle für alle Mitarbeiter eines Unternehmens im Bereich Business Intelligence. Anstatt mühsam einzelne Programme auf unterschiedlichen Systemen aufzurufen können die Nutzer hier an einer Adresse auf die relevanten Analysen und Stories zugreifen. Besonders bei Unternehmen die auf hybride Systeme setzen stärkt dies die Akzeptanz und Nutzung durch die Mitarbeiter.

2.1.3 Mobile

Erstellt man Analysen in der SAP Analytics Cloud so kann man diese ohne grösseren Aufwand Mobile-kompatibel gestalten. Dadurch ist der Zugriff auf wichtige Reports und Kennzahlen auch unterwegs – auf dem Tablet oder Smartphone – gesichert.

2.1.4 Datenanbindung

Für jede Business Intelligence Lösung sind die Möglichkeiten im Bereich der Datenanbindung essentiell. SAP Analytics Cloud deckt hier ein breites Spektrum ab. Selbstverständlich lassen sich alle gängigen SAP Produkte wie S4HANA oder SuccessFactors problemlos anschliessen aber auch für viele Anwendungen von Drittanbietern werden Konnektoren bereitgestellt.

2.1.5 Modellierung

Importiert man Daten in die SAP Analytics Cloud stehen im Modeller umfangreiche Möglichkeiten zum Reinigen, Transformieren und Modifizieren der bezogenen Informationen. Durch die Speicherung in Modellen bleiben diese erhalten auch bei Datenänderungen erhalten und müssen so nur einmal durchgeführt werden.

2.1.6 Collaboration

SAP Analytics Cloud erlaubt es den Nutzern innerhalb der Analysen Notizen zu erstellen, mit ihren Kollegen zu diskutieren und Aufgaben zuzuweisen. Dadurch wird die Zusammenarbeit innerhalb von Teams und Abteilungen, vor allem bei räumlicher Trennung, erheblich erleichtert und steigert somit die Produktivität.

2.1.7 Machine Learning

Neben der Erstellung von dezidierten Prognoseszenarien, die wir an anderer Stelle genauer erläutern, erleichtert die Nutzung von Machine Learning Techniken innerhalb von SAP Analytics Cloud viele Vorgänge erheblich. Search to Insights erlaubt es simple Fragen einzugeben und sofort eine entsprechende Visualisierung zu erhalten. Mit Smart Insights kann der Nutzer mit einem Klick in einer Visualisierung die wichtigsten Einflussfaktoren einer Kennzahl finden. Zuletzt kann man mit Smart Discovery mit einem Klick eine mehrseitige Analyse eines Datensets mit umfangreichen statistischen Erkenntnissen erstellen. Durch die Machine Learning Features der SAP Analytics Cloud spart man also nicht nur einiges an Zeit sondern erhält auch Zugriff auf bisher verborgene Einsichten.

2.1.8 Security

Sicherheit und Zugriffsrechte stellen beim Umgang mit sensiblen Daten immer eine nicht zu unterschätzende Herausforderung dar. SAP Analytics cloud übernimmt die Sicherheitseinstellungen von SAP Datenquellen ohne Probleme, sodass bereits umgesetzte Sicherheitskonzepte nicht rpliziert werden müssen. Zusätzlich gibt es wie zu erwarten auch die Möglichkeit Nutzergruppen zu erstellen und Zugriffsrechte von Ordnern bis hinunter zu einzelnen Dimensionen zu vergeben.

2.1.9 Auditing

Über die Audit-Funktion können die Administratoren die Nutzung der Cloud umfangreich und komfortabel über ein Dashboard überwachen. Dadurch kann man sowohl die Einhaltung des Sicherheitskonzeptes überprüfen als auch feststellen welche Analysen besonders gefragt sind.

2.1.10 App Center und Business Content

Über den SAP Business Content kann man direkt in der Cloud mit einem Klick sowohl von SAP vorgefertigte Berichte als auch verschiedene Angebote von Drittanwendern beziehen.

2.1.11 Scheduling von Reports

Man kann einmal erstellte Stories und Applikationen in wenigen Schritten in das Scheduling aufnehmen – Die Benutzer erhalten ihre speziall auf ihre Bedürfnisse zugeschnittenen Reports mit den aktuellsten Daten automatisch zugesandt.

2.2 Was kann SAP Analytics Cloud nicht?

SAP Analytics Cloud ist nicht mit einer Datenbank oder einem Datawarehouse zu verwechseln. Auch wenn Daten importiert und modifiziert werden können findet die Datenbewirtschaftung und Pflege ausserhalb der Cloud statt. Umfangreiche ETL-Prozesse und Datawarehouse-Aktivitäten benötigen andere Werkzeuge. Durch die tiefe Integration und eignen sich hierfür unter anderem Tools aus dem SAP Business Objects Portfolio wie z.B. Data Services oder das Information Design Tool. Auch im Bereich Pixelgenauer Reports (z.B. für Rechnungsstellung) sind die Möglichkeiten nicht komplett ausgereift und Crystal Reports bleibt hier unverzichtbar.

2.3 Software as a Service

Im Gegensatz zu bekannten On Premise Lösungen ist das Geschäftsmodell der Cloud Software as a Service (SaaS). Dies bringt für den Kunden beträchtliche Vorteile. Zum einen müssen keine Lizenzen gekauft werden wodurch die initialen Anschaffungskosten sinken. Zusätzlich entfällt die zeitaufwändige und teure Konfiguration und Wartung sowie die Anschaffung von Hardware – SAP stellt die Cloud als Dienstleistung zur Verfügung. Trotz dieser Vorteile gilt es zu bedenken, dass monatliche Kosten pro User anfallen. Ob also SAP Analytics Cloud die beste Lösung ist hängt demzufolge stark von dem geplanten Aufbau der eigenen Business Intelligence Infrastruktur ab.

2.4 Zukünftige Entwicklung

SAP selbst bezeichnet SAP Analytics Cloud als das strategische Flagship Produkt im Bereich Business Intelligence. Seit der Veröffentlichung wurde die Cloud stetig verbessert und neue Features hinzugefügt. Wir erwarten, dass dies auch in Zukunft so bleiben wird und die Möglichkeiten in der Cloud kontinuierlich erweitert werden. Die SAP Analytics Cloud wird auf lange Sicht das Haupt Business Intelligence Tool von SAP sein. Nichtsdestotrotz wird die Business Objects Palette weiterhin unterstützt und bleibt bis auf weiteres für ETL Prozesse unverzichtbar.

3. SAP Analytics Cloud Stories

Die meisten Nutzer von SAP Analytics Cloud werden sich mit den sogenannten Stories beschäftigen. Stories sind strukturierte Sammlungen von Tabellen, Diagrammen und Informationen, die die in den Modellen enthaltenen Daten analysieren und visualisieren. Wenn die IT-Abteilung die entsprechenden Modelle erstellt hat, ist es für die Benutzer aus den Fachabteilungen ein Leichtes passgenaue Stories auf einer fundierten Datengrundlage zu erstellen.

Der Vorteil dieser Art des Business Intelligence Self Service liegt auf der Hand. Durch die Erstellung der Modelle durch die IT-Abteilung und den Datenbezug direkt aus den entsprechenden Quellsystemen (z.B. S4HANA, Successfactors etc.) wird eine einheitliche Datengrundlage für die Entscheidungsfindung sichergestellt. Im Gegensatz zu Excel-Dateien arbeiten also alle mit den gleichen Daten wodurch Missverständnisse und Fehler reduziert werden.

Gleichzeitig nimmt die Erstellung von neuen Analysen nicht wertvolle und knappe IT-Ressourcen in Anspruch, die oft bereits in anderen Prozessen eingebunden sind. Auch die Geschwindigkeit mit der auf neue Situationen in den Fachabteilungen reagiert werden kann wird durch diese Selbstständigkeit erhöht.Für eine noch schnellere selbstständige Analyse der Unternehmensdaten eignet sich die Explorer-Sicht. Hier kann man einfach Flatfiles (Excel, CSV etc.) oder auch bereits erstellte Modelle in einer Story laden und anschliessend eingehend mit Hilfe der verschiedenen Kennzahlen und Dimensionen untersuchen. Hat man auf diese Weise Graphiken oder Tabellen erstellt lassen sich diese direkt in andere Stories einfügen oder aber exportieren.

4. Planung mit SAP Analytics Cloud

In vielen Unternehmen wird die Finanzplanung und Budgetierung noch mit Excel-Dateien oder aber mehreren verschiedenen Programmen ohne direkte Verbindung zu den entsprechenden Datenquellen durchgeführt. Diese Art der Herangehensweise ist nicht nur relativ langsam und kompliziert, sondern auch recht fehleranfällig. Hier kann die SAP Analytics Cloud mit ihrer Planungsfunktionalität  helfen. Um diese zu nutzen benötigt man spezielle Planungsmodelle. Um solche Modelle zu erstellen wird eine spezielle Planungslizenz benötigt.

Planungsmodelle unterscheiden sich von normalen Modellen in einigen Punkten. Der Import von Daten ist zwingend und spezielle Account- und Category-Dimensionen sind nötig. Dafür kann der Nutzer auf die speziellen Planungsfunktionalitäten wie Verteilungen, Allokationen, Value Driver Trees sowie Predictive Forecasting zugreifen und die versionierten Planungsmodelle als SAP BPC Standardmodell exportieren (oder diese importieren).

5. Predictive Analytics

Während für die volle Nutzung der SAC-Planungsfunktion zusätzliche Planungslizenzen notwendig sind, ist dies für Smart Predict, so die korrekte Bezeichnung dieser SAP Analytics Cloud Funktionalität, nicht der Fall – Die einfache BI-Lizenz, die auch für die Erstellung von Stories und Anwendungen benötigt wird, deckt diesen Anwendungsfall ab. Smart Predict steht somit allen Unternehmen, die die SAC verwenden ohne weitere Kosten zur Verfügung. Zu beachten ist, dass die Funktion in einigen älteren SAC-Tenants nicht verfügbar ist, da diese noch nicht auf Amazon Web Services-Datenzentren basieren.

Um ein Prognoseszenario zu erstellen benötigt man ein sogenanntes Dataset. Glücklicherweise ist die Erstellung der benötigten Datensets in der SAC recht komfortabel. Bei der Erstellung eines Datensets kann man direkt auswählen ob ein Flatfile (CSV, Excel etc.) oder aber eine Datenquelle als Grundlage dienen soll. Anschliessend wird das Datenset gespeichert und kann dann genutzt werden um ein Vorhersagemodell zu trainieren.

Bei der Erstellung des Prognoseszenarios wird dabei bereits ausgewählt welche Art von Analyse durchgeführt werden soll. Zur Verfügung stehen dabei drei der bekanntesten Techniken: Klassifikation, Regression und Zeitreihenanalyse:

6. Application Designer

Der Application Designer ermöglicht die Erstellung sogenannter Analytical Applications. Diese ähneln den bereits erwähnten Stories in vielerlei Hinsicht, haben aber einen entscheidenden Unterschied: Die Möglichkeit die Application über Scripting zu steuern und so eigene Funktionalitäten zu realisieren. Hierdurch lassen sich sogenannte Enterprise-Dashboards erstellen oder aber die Funktionalität der Planung und Budgetierung erweitern. Der Application Designer richtet sich eher an ein IT-affines Publikum als an Business User.

Sind die Anforderungen an die Aufbereitung und Darstellung der zu analysierenden Daten zu spezifisch um diese in Stories umzusetzen, so kann man Scripting verwenden um diese zu erfüllen. Die verwendete Sprache Typescript, eine spezielle Art von Javascript, ist bei entsprechenden Vorkenntnissen recht einfach zu erlernen und ermöglicht so die Erstellung massgeschneiderter Applikationen.

7. SAP Analytics Cloud Datenquellen

Einer der wichtigsten Punkte bei der Inbetriebnahme eines Business Intelligence Systems ist die Verfügbarkeit und Integration von Datenquellen. Aus diesem Grund lohnt es sich die zu diesem Zeitpunkt verfügbaren Möglichkeiten im Bereich des Datenbezugs genauer anzusehen. In SAP Analytics Cloud basieren alle Tabellen und Diagramme auf sogenannten Modellen und diese Modelle müssen die darzustellenden Daten auf die eine oder andere Art von einer Datenquelle beziehen.

Grundsätzlich kennt SAP Analytics Cloud 2 Arten von Modellen: Import-Modelle und Live-Modelle. Bei Import-Modellen lädt man die Daten aus der entsprechenden Quelle direkt in die Cloud – diese verlassen somit das IT-System des Unternehmens. Anschliessend kann man die geladenen Daten mit Hilfe des SAC Modellers umfangreich modifizieren und transformieren. Ändern sich die Daten, werden diese reimportiert (z.B. mit einem Schedule) und die im Modell definierten Transformationen automatisch angewendet.

Im Gegensatz dazu sind Live Modelle eigentlich keine wirklichen Modelle sondern eher als eine Art Queries anzusehen. SAP Analytics Cloud lädt die Daten hier direkt über den Browser des Endanwenders ohne das IT-System des Unternehmens zu verlassen. Transformationen der Daten müssen hier bereits auf Ebene der Datenquelle selbst durchgeführt werden. Ein gutes Beispiel ist der Bezug von Live-Daten aus einem S4HANA System. Die eigentliche Datenmodellierung findet mit Hilfe von CDS Views (virtuelle Tabellen) ausserhalb der Cloud statt. Die Daten werden dann vom Live-Model in der Cloud als Query abgefragt und im Browser des Nutzers dargestellt.

Eine Unterkategorie des Import-Modells ist das sogenannte Planungsmodell. Hier kann man wie bereits erwähnt Hierarchien einfügen, verschiedene Versionen hinterlegen, Aufteilungsmechanismen definieren und vieles mehr. Diese Modelle werden anschliessend für die Planung und Budgetierung benötigt. Live-Daten können nicht für die Budgetierung verwendet werden.

Die Anzahl an verfügbaren Datenquellen wird stetig ausgebaut. Eine aktuelle Übersicht finden Sie hier

8. Wie weiter:

Wir hoffen, dass dieser Beitrag Ihnen einen guten allgemeinen Überblick über das Thema SAP Analytics Cloud gab. Die folgenden Blog-Beiträge zum Thema SAP Analytics Cloud könnten Sie ebenfalls interessieren:

2. Teil: SAC Model

3. Teil: SAC Widget

4. Teil: SAC Grafik

5. Teil: SAC Application Designer

Weitere Informationen finden Sie hier:  SAC Suite

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