SAC Planning – Moderne Planungsprozess

• Business Intelligence – Analyse & Reporting
  Mit jedem elektronischen Gerät, welches über einen Webbrowser verfügt, können mit der SAP Analytics Cloud vorbereitete Analyseberichte oder Dashboards angezeigt werden. Auch individuelle Ad-hoc-Analysen können gestartet werden. Für den mobilen Zugriff gibt es darüber hinaus eine SAP Analytics Cloud App für iOS, iPadOS und Android Geräte. Endanwender können somit jederzeit auf relevante Berichte und Dashboards zugreifen. Neben dem rein lesenden Zugriff, besteht auch die Interaktionsmöglichkeit zur Ergänzung, Bearbeitung, Kommentierung oder Kommunikation.  

• Business Planning – Planung
  Zusätzlich zur reinen Analyse vergangener Daten, bietet die SAC Planning die Möglichkeit Plandaten zu erfassen. Diese Funktion wurde von der SAP früher als SAP Analytics Cloud for Planning bezeichnet. Die Planungsfunktionalität der SAP Analytics Cloud bietet dabei u.a. folgende besonderen Vorteile, die sie von bisherigen Lösungen wie BPC etc. unterscheidet: 

• • Eine tiefe Integration in SAP S/4HANA der Möglichkeit Plandaten zurück in S/4HANA zu schreiben (Retraktion)
  • Business Content für viele typische Anforderungen (z. B. nahezu die komplette Finanzplanung, Personalplanung usw.)
  • Diverse Möglichkeiten für den Endanwender, Daten flexibel zu verteilen – z. B. mittels Allokationen, Aggregationen und Disaggregationen
  • Wertbaumtreiber basierte Planung
  • Predictive Forecasts (siehe unten)
  • Anlage von Planstammdaten
  • Simulationen, z. B. über private Versionen
  • Komplexe Zusammenarbeit (Kommentarfunktion, Workflows, private Versionen teilen)
  • Eine Erfassung und Auswertung in Excel (sowohl über Analysis for Office als auch über das neue Office 365 Excel-AddIn, was in Excel auf dem Desktop als auch im Webbrowser nutzbar ist)

• Predictive Analytics – Prognosen
  Die SAP Analytics Cloud bietet folgende Prognoseszenarien: 

• • Klassifikation
  • Regression
  • Zeitreihenvorhersage

Klassifikations- und Regressionsverfahren sind Vorhersagemethoden aus dem Bereich des (überwachten) maschinellen Lernens. Während bei der Klassifikation der Algorithmus die vorhandenen Daten in Gruppen einteilt, wird bei der Regression eine Beziehung zwischen Variablen ermittelt. So würde z. B. der Umsatz bei einer gegebenen Verkaufsmenge 1:1 mit dem Preis korrelieren, wenn Kunden bereit wären, jeden beliebigen Preis für ein Produkt zu zahlen. 

Bei Planungslösungen kommt allerdings meistens das dritte Szenario zum Einsatz, die Zeitreihenvorhersage. Hierbei wird aus Vergangenheitsdaten ein genereller Trend, Zyklen (z. B. Weihnachtsgeschäft, Sommerloch etc.) und besondere Einflüsse ermittelt. Hieraus wird ein Forecast erstellt. 

Diese Art der Vorausberechnung kann sowohl im Voraus in der Planungslösung vorgedacht und implementiert sein, als auch durch den Endanwender für einzelne Kennzahlen individuell aktiviert werden. 

Die Anwendung im Schnelldurchgang

1. Datenquellen

Folgende Datenquellen sind für das Vorhaben kompatibel.

Datenquellen live connection

SAP Cloud Platform

SAP HANA

SAP BW

SAP BW/4HANA

SAP S/4HANA Cloud

SAP S/4HANA

SAP Universen

via Smart Data Integration für SAP Cloud Platform

Apache Hive

AWS

SAP Vora

SAP Sybase ASE, IQ, ESP

OData

MS SQL Server

Spark SQL

Orcale

Teradata

MaxDB

IBM DB2

MySQL

Netzza

Facebook

Google+

Twitter

Von Partnern werden diese Datenquellen 

APOS

DB2

MS SQL Server

MA Analysis Server

Oracle

Oracle Essbase

Sybase IQ

Sybase ISQL Anywhere

Teradata

Microsoft Azure

Datenquellen import connection

SAP Hybrid Cloud for Customer

SAP Cloud Platform

SAP Business ByDesign

SAP S/4HANA Cloud

SAP SuccessFactors

SAP Fieldglass

SAP Workforce Analytics

Concur

OData

Google BigQuery

Google Drive

Google Sheets

Salesforce

SAP Ariba

Unterstütze Datenquellen

SAP BPC NW & MS

SAP HANA

SAP ECC

SAP Universen

SAP BW

SAP BW/4HANA

SAP S/4HANA

Weitere Datenquellen

IBM

MS SQL Server

MySQL

Netezza

OData

CSV

Excel

Progress OpenEdge

Von Partnern folgende Datenquellen

APOS

CDATA

DataDirect Cloud

Web Intelligence

Quick Books

MS SharePoint

NetSuite CRM & ERP

Oracle Marketing Cloud

MongoDB

Eloqua

Google Analytics

Microsoft Dynamics CRM

Hubspot

Marketo

Sugar CRM

2. Erstellung eines Datenmodells

• • 1. Wahl des Modelllayouts

Hier steht die Entscheidung zwischen Kontomodell und Kennzahl-Modell. Bei dem Kontomodell sind Modellwerte, die in einer eizelnen Standardkennzahl gespeichert werden die Datengrundlage.  Bei dem Kennzahl-Modell hingegen, ist die Kennzahl als eigene Entität verfügbar und lässt somit den Spielraum Aggregationseinstellungen vorzunehmen. 

Bei der Gegenüberstellung der beiden Modelllayouts, punktes das Kennzahl-Modell mit der Flexibilität. Das klassische Kontomodell ist hingegen eingeschränkter aber oft ausreichend.

• • 2. Anbindung an die SAP Analytics Cloud – Für SAP S/4HANA

Wichtig ist die Information, dass Planungsmodell nur durch Importverbindungen unterstützt werden. Bei einer Live-Verbindung werden jeglich Metadaten in der SAC gespeichert und nicht die Stammdaten/Bewegungsdaten. 

Nächster Schritt ist die Auswahl eines OData Service. …

Nach der erfolgreichen Aufsetzung eines Planungsmodell können Planungsszenarien erstellt werden. 

 Tipps und Tricks zu SAC Planning: Erfahrungsbericht

 Wertetreiberbaum

 Der Wertetreiberbaum für die Planung. Mit dem können komplexe Zusammenhänge visualisiert werden. Häufig auch Value Driver Trees (VDT) genannt. Bei der Änderung ein einflussreichen Kennzahl, wird durch einen Wertetreiberbaum die Veränderung des Gesamtergebnisse sichtbar.

Welche grundsätzlichen Vorteile ergeben sich bei dem Einsatz der SAP Analytics Cloud?  

Laut unseren Kunden, welche das Potenzial der SAP Analytics Cloud bereits ausnutzen, sind dies die immer wieder genannten größten Vorteile: