SAP Analytics

Datenanalysen zur Wissensgenerierung benötigen Zeit, Erfahrung und unterliegen Interpretationsrisiken. Ansätze im Bereich Analytics begegnen diesen Themen, indem sie durch statistische Verfahren und Data-Mining-Ansätze Wissen generieren oder automatisch Thesen über Zusammenhänge der Daten erzeugen. Unternehmen können damit das Potenzial der gesammelten Daten schneller, umfangreicher und sicherer erschließen und so deutliche Wettbewerbsvorteile erreichen.

Wie funktioniert dies? Vollständig selbstständige IT-Verfahren, welche die genannten Ziele erreichen, gibt es (aktuell) nicht. Der Mensch als Datenanalyst und Ersteller von Analytics-Modellen bleibt weiterhin die wesentliche Komponente. Es verschiebt sich aber der Aufgabenschwerpunkt der Tätigkeit von Datenanalyse zur Modellgenerierung und Entscheidungsdurchführung. Diese Entwicklung begann bereits mit der klassischen Business Intelligence (damals Berichtserstellung zu Analyse).

Die „neuen“ Methoden sind ein weiteres Handwerkzeug, das es zu kennen und zielgerichtet einzusetzen gilt. Die Nutzung von BI oder Analytics ist keine Entweder-Oder-Entscheidung: Vielmehr ist Analytics die nächste Evolutionsstufe für konkrete Anwendungsfälle, die auf einer BI-Infrastruktur aufsetzt.

Unterscheiden lassen sich im Bereich Analytics:

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Analytics: Herausforderungen

Der Einsatz von Analytics ist aktuell noch überschaubar und auf einige Bereiche beschränkt. Über klassische Anwendungsbeispiele (Kündigungsanalyse, Warenkorb, …) hinausgehend fehlen häufig die Ideen, in welchen Anwendungsfällen Analytics sinnvoll sein kann. Hier sind Kreativität und Experimentierfreude gefragt.

Sowohl in der Produktion (Maschinenausfälle, Transportzeiten), im Callcenter (Anrufhäufigkeiten) als auch in Querschnittsbereichen (Kostenentwicklungen, Fehleridentifikation in Rechnungslegung) sind Daten vorhanden und können genutzt werden. Neben der Idee, welche Anwendungsfälle im unternehmerischen Kontext denkbar sind, werden Kenntnisse über die eingesetzten Verfahren benötigt.

Technisch herausfordernd sind die benötigte Infrastruktur und das Bereitstellen der benötigten Datengrundlage (Business Intelligence).

Zusammengefasst sind für einen Start mit Analytics die nachfolgenden Punkte anzugehen:

Identifikation von Feldern im Unternehmen, in denen Analytics Nutzenpotenzial bietet
Erlangen von Kenntnissen zum methodischen Ansatz
Aufbau einer technischen Plattform oder Bereitstellung von Zugang zu zentralen Analytics-Angeboten
Parallel oder vorab laufende Datenintegration und Datenbereinigung für eine solide Datenbasis für Analytics.

Werkzeuge und IT-Lösungen für Analytics

Auch im Bereich Analytics bietet die SAP verschiedene Tools. Das Premiumprodukt SAP BO Predicitive Analytics umfasst reichhaltige und einfach zu nutzenden Data-Mining-Inhalte. Auch die HANA-Datenbank selbst ermöglicht Ihnen durch eine R-Integration, Analytics-Applikationen darzustellen.

Analytics: So unterstützen wir Sie

Sie kennen Ihre Daten und Prozesse am besten! Deshalb unterstützen wir Sie im Bereich Analytics vor allem dabei, das Thema zu erschließen und Ihre Analytics-Infrastruktur technisch auszugestalten. Wir bieten Ihnen Leistungen in folgenden Bereichen:

Einführen in das Thema Analytics und Methoden
Bereitstellen einer technischen Analyticsplattform zu Testzwecken
Bereitstellen einer Datenbank mit allgemeinen Wirtschaftsdaten, um prädiktive Modelle zu nutzen
Technischer Support Ihrer Plattform (SAP)
Unterstützen in Teilaufgaben der Datenintegration und Datenaufbereitung
Unterstützen beim Modellerstellen und dem Operationalisierung der Modelle

Sehr gerne begleiten wir kreativ und moderierend Ihre Ideenreise zu möglichen Anwendungsfällen.

Sie haben Fragen zur SAP BI-Beratung von Rödl & Partner?
Michael Natterer (+49 [911] 59796 119) ist gerne für Sie da!