SAP Predictive Analytics

In diesem Blog-Beitrag soll es um die von SAP im Bereich „Predictive Analytics“ angebotenen Tools „SAP Predictive Analytics“ und „SAP Predictive Factory“ gehen.

Dabei werden wir uns nicht auf die praktische Anwendung konzentrieren, die den Rahmen eines einzelnen Blogbeitrags sprengen würde, sondern wollen einen kurzen Überblick über das erhältliche Angebot und möglichen Anwendungsfälle geben.

1. Was versteht man eigentlich unter Predictive Analytics?

Predictive Analytics ist heutzutage ein Thema dem man kaum entgehen kann – besonders dann, wenn man sich auch beruflich mit Daten und deren Analyse auseinandersetzen muss. Dabei ist es nicht immer einfach den Überblick zu behalten. Zusammen mit den ebenfalls sehr häufig verwendeten Begriffen „Data Science“, „Künstliche Intelligenz“ und „Machine Learning“ taucht „Predictive Analytics“ im Zusammenhang mit allen möglichen Themen auf, wobei der Zusammenhang teilweise nicht immer sofort offensichtlich ist. Aus diesem Grund wollen wir hier diese Begriffe zum besseren Verständnis noch einmal kurz erklären.

Der Begriff „Data Science“ ist ein sehr weit gefasster Oberbegriff, der Techniken aus den Feldern Mathematik, Statistik, Informatik und Signalverarbeitung beinhaltet. Grundsätzlich geht es bei „Data Science“ darum Muster innerhalb von strukturierten oder unstrukturierten Daten zu erkennen und darauf aufbauend Problemlösungen zu entwickeln.

„Predictive Analytics“ kann ähnlich wie „Machine Learning“ als Teilbereich von „Data Science“ angesehen werden. „Predictive Analytics“ setzt unterschiedliche statistische Techniken und Algorithmen (z.B. Regressionen, Zeitreihenanalyse etc.) ein, um Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen. Dabei werden die Algorithmen mithilfe von historischen Daten „trainiert“ sodass Muster und Trends innerhalb der Daten für die Vorhersagen genutzt werden können.

Es geht also grob gesagt darum die Frage was könnte passieren und welche Variablen beinflussen die Zielgrösse um die es geht.

2. Mögliche Anwendungsbereiche von Predictive Analytics

Die möglichen Anwendungsfälle von Predictive Analytics sind breit gefächert und beschränken sich nicht nur auf Grossunternehmen, die in bestimmten Bereichen mit besonders grossem Datenaufkommen (wie z.B. Finanzdienstleistungen und Versicherungen) tätig sind.

Die Einsatzmöglichkeiten umfassen unter anderem  „Predictive Maintenance“ um die Frequenz von Wartungsintervallen zu optimieren, Marktsegmentierungen zur Verbesserung von Werbemassnahmen, die Analyse von Gesundheitsdaten, Umsatzoptimierung und vieles mehr.

Viele Unternehmen verfügen, teilweise ohne es zu wissen, über einen Datenschatz, der mit Hilfe von „Predictive Analytics“ dazu genutzt werden kann die Informationsgrundlage auf deren Basis Entscheidungen getroffen werden massgeblich zu verbessern.

3. Warum wird Predictive Analytics nicht viel öfter eingesetzt?

Wie bereits erwähnt sind die Anwendungsmöglichkeiten von Predictive Analytics vielfältig und nicht auf eine gewisse Branche oder Firmengrösse beschränkt. Dennoch ist die Nutzung dieser Techniken nicht so weit verbreitet wie man aufgrund der Begeisterung in den Medien meinen sollte.

Die Gründe hierfür liegen darin, dass vielen Unternehmen Spezialisten auf diesem Gebiet fehlen und die Schwierigkeit Daten zu sammeln, zu ordnen und zu verarbeiten als aufwendig und komplex angesehen wird.

Dadurch verpassen viele Unternehmen die Möglichkeit aus den eigenen Daten nützliche Erkenntnisse über die eigenen Kunden und Geschäftsprozesse zu ziehen und so ihre Entscheidungsgrundlage zu verbessern.

4. Was sind die Hauptlösungen von SAP im Bereich Predictive Analytics?

Die wichtigsten Lösungen, die von SAP im Bereich Predictive Analytics angeboten werden sind das „SAP Predictive Analytics“ Paket, welches den „Data Manager“, „Automated Analytics“, „Expert Analytics“ und das sogenannte „Toolkit“ enthält, sowie „SAP Predictive Factory“. Während „SAP Predictive Analytics“ als Client-Tool installiert wird und die Modellierung und Datenaufbereitung ermöglicht, wird die SAP Predictive Factory auf einem Server konfiguriert und erlaubt es den Betrieb und die Aktualisierung erstellter Modelle zu automatisieren.

Zusätzlich gibt es innerhalb der „SAP Analytics Cloud“ die Möglichkeit „Predictive Scenarios“ zu erstellen wobei die bereitgestellten Funktionalitäten in etwa denen von „Automated Analytics“ innerhalb von „SAP Predictive Analytics“ entsprechen.

5. SAP Predictive Analytics

„SAP Predictive Analytics“ ist ein Client Tool mit umfassenden Möglichkeiten im Bereich Data Mining und Predictive Analytics. Dabei besteht „SAP Predictive Analytics“ aus insgesamt 4 verschiedenen Bereichen:

1. Data Manager
2. Automate Analytics (umfasst Modeler, Social und Recommondation)
3. Expert Analytics
4. Toolkit

Der „Data Manager“ dient dazu die benötigten Daten aufzubereiten und für die weiter Analyse/Verarbeitung zu modifizieren.

Dabei können unter anderem aus verschiedenen Tabellen und Datenquellen sogenannte „Analytical Records“ erstellt werden.

Diese bestehen zum einen aus den Attributen bzw. Merkmalen einer Population die zur Vorhersage herangezogen werden sowie aus den Entitäten selbst. Dabei können dynamische Zeitfenster eingestellt werden, sodass stets die aktuellsten Daten zum Training und der Überprüfung der Algorithmen herangezogen werden.

„Automated Analytics“ ermöglicht unter anderem die einfache Erstellung von Regressionen, Klassifikationen, Clustering, Zeitreihen-,  Assoziations- und Netzwerkanalysen. Dabei ist das User-Interface ist so gestaltet, dass sich auch Business User leicht zurechtfinden und ohne grössere Statistik- und Programmierkentnisse mit wenigen Clicks eigene Vorhersageodelle erstellen können.

„Expert Analytics“ eignet sich besonders für erfahrene Datenanalysten die mit den mathematischen Grundlagen der Modelle vertraut sind. Mit Hilfe von „Expert Analytics“ lassen sich auch komplexe Abläufe passgenau modellieren um speziellen Anforderungen und Problemen gerecht zu werden.

Mit dem sogenannten „Toolkit“ können bestehende Datensets geöffnet und inspiziert werden. Ausserdem werden hier die deskriptiven Statistiken berechnet werden um einen besseren Überblick bezüglich der spezifischen Eigenschaften eines Datensets zu gewinnen.

6. SAP Predictive Factory

Ähnlich wie „SAP Predictive Analytics“ erlaubt auch die „SAP Predictive Factory“ die Erstellung von Vorhersagemodellen auf Basis von Regression, Klassifikation und Zeitreihenanalysen.

Das Hauptanwendungsgebiet von „SAP Predictive Analytics“ ist jedoch die Operationalisierung von zuvor erstellten Vorhersagemodellen (entweder mit „SAP Predictive Analytics“ oder aber mit derPredictive Factory selbst).

Operationalisierung bedeutet hier, dass Vorhersagemodelle automatisch zu bestimmten Zeitpunkten auf die aktuellsten Daten angewendet und die Ergebnisse anschliessend in eine Datenbank zurückgeschrieben werden.

Zusätzlich kann die Performance der Modelle sowie mögliche Änderungen innerhalb der zugrundeliegenden Datenstruktur überwacht werden. Werden Abweichungen festgestellt wird das Modell automatisch auf Grundlage aktueller Daten neu „trainiert“ und angewendet.

Durch die Automatisierung dieser Schritte entfällt ein beträchtlicher Anteil des Aufwandes, der bei der Nutzung von Vorhersagemodellen auftritt, wodurch mehr Ressourcen für andere Aufgaben frei werden.

7. SAP Analytics Cloud

Die „SAP Analytics Cloud“ ist eine Business Intelligence (BI) Lösung der SAP. Neben der Erstellung von Dashboards und der Planungs-/Budgetfunktionalität ist „Predictive Analytics“ der dritte Anwendungsbereich von „SAP Analytics Cloud“.

Dabei können ähnlich wie bei „Automated Analytics“ recht einfach sogenannte „Predictive Scenarios“ erstellt werden. Die so erstellten Modelle können anschliessend auch in wie bereits zuvor beschrieben in der „SAP Predictive Factory“ operationalisiert werden.

8. Wie weiter:

Wir hoffen, dass dieser Blog-Beitrag Ihnene einen kleinen Überblick über das Angebot von SAP im Bereich Predictive analytics geben konnte.

Weitere Informationen finden Sie hier:  SAP Predictive Factory

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