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- Herausgeber: Espresso Tutorials
- Kategorie: Wissenschaft und neue Technologien
- Sprache: Deutsch
Mit den Prognose-Funktionen von Smart Predict in SAP Analytics Cloud (SAC) nutzen Sie für Ihr strategisches Reporting die Algorithmen des maschinellen Lernens. Dieses Buch richtet sich gleichermaßen an SAC-(BI)-Anwender und Berater, Data Scientists wie auch an Business-Analysten, die sich mit den Predictive Analytics auf Basis ausgewählter Prognoseszenarien vertraut machen möchten.
Das Autorenduo startet mit den technischen Voraussetzungen, Restriktionen und den zentralen Smart-Predict-Komponenten. Im Rahmen der Implementierung stehen qualitätsgesicherte Quelldaten als wesentlicher Erfolgsfaktor für die Modellierung und das Trainieren von Prognoseszenarien, die zu untersuchende Zielvariable sowie deren abhängige Einflussfaktoren im Fokus. In diesem Kontext werden der Einsatz von Datensets, Variablen, Datenmodell, Szenario und der Prozess des Modelltrainings beschrieben.
Sie lernen die Prognosetypen Klassifikation, Regression sowie Zeitreihen und ihre Einsatzgebiete kennen und begleiten die praxisorientierte Anwendung der Prognoseszenarien auf ausgewählte Problemstellungen aus dem Geschäftsleben. An erfahrenere Datenwissenschaftler richtet sich der abschließende Exkurs über die spezielle Integration von R Visualisierung im Kontext von Smart Predict.
- Grundlegende Konzepte und Komponenten im neuen Prognosetool der SAC
- Technische und fachliche Voraussetzungen für den Einsatz von Smart Predict
- Erstellung und Interpretation von Prognoseszenarien (Klassifikation, Regression und Zeitreihen)
- Predictive Forecasting: Smart-Predict-Beispiele in der Praxis
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Seitenzahl: 144
Veröffentlichungsjahr: 2020
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Lektorat:Anja Achilles
Korrektorat:Bernhard Edlmann Verlagsdienstleistungen, Raubling
Coverdesign:Philip Esch
Coverfoto:© Delpixart | # 1136179001 – istockphoto.com
Satz & Layout:Johann-Christian Hanke
1. Auflage 2020
© Espresso Tutorials GmbH, Gleichen 2020
URL:www.espresso-tutorials.de
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Inhaltsverzeichnis
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Geleitworte
Das Lösen komplexer Geschäftsprobleme und das Treffen sicherer Entscheidungen gehören zu den Hauptbeweggründen für Investitionen in die digitale Transformation. Die immer stärker zunehmende Komplexität unserer Wirtschaftswelt, die sich schnell verändernden Marktbedingungen und das enorme Ansteigen verfügbarer Daten erfordern, dass Entscheidungen schneller denn je getroffen, adjustiert und verändert werden. Die SAP hilft Unternehmen mit SAP Analytics Cloud, diese Anforderungen und Prozesse zu beherrschen.
SAP Analytics Cloud unterstützt gerade Finanzabteilungen bei komplexen Planungs- und Analyseprozessen. Unter Zuhilfenahme von Prognose- und Simulationsfunktionen können zukünftige Ergebnisse abgeleitet sowie verschiedene Szenarien berechnet und miteinander verglichen werden. Die Smart-Predict-Funktionalität von SAP Analytics in Verbindung mit den Planungsmodellen von SAC Analytics Cloud ermöglicht es heute, diese Anforderungen einfach und schnell umzusetzen.
Eine detaillierte Analyse und eine entsprechende Bewertung der Vorhersagedaten sind grundlegende Voraussetzungen, um diese Daten in beliebigen Planversionen miteinander vergleichen und fundierte Entscheidungen ableiten zu können. Aufgrund der Wiederverwendbarkeit von Smart-Predict-Modellen kann ein Planungsprozess automatisiert und beschleunigt werden, um die gewonnene Zeit u.a. für weitere Analysen zu nutzen.
Das vorliegende Buch ist eine der ersten Publikationen, die sich voll und ganz dem Themenschwerpunkt Smart Insights und Smart Predict von SAP Analytics Cloud widmen. Damit bildet es eine perfekte Grundlage, um allgemein in das Thema einzusteigen, und bietet auch erfahrenen Benutzern vertiefende Informationen bei der Verbindung von Planung mit prädiktiven Ansätzen.
Matthias Krämer Vice President – Head of HANA & Analytics – Planning
Die Themen Analytics-Werkzeuge und Datenplattformen wachsen immer mehr zusammen. SAP hat eine Data-Warehouse-Lösung in der Cloud (SaaS) entwickelt, die hochgradig endanwenderorientiert ist, um die steten Anforderungen der Fachbereiche nach mehr Flexibilität zu adressieren. Speziell in Smart-Predict-Szenarien ist eine solide Datenbasis essenziell für die Genauigkeit der Ergebnisse und bildet somit das Kernelement zum Erfolg. Deshalb wird es immer wichtiger, durch »Self Service«-Datenmodellierung schnell und agil auf Änderungen in der darunterliegenden Datenplattform reagieren zu können. SAP plant, genau diese Integration zu unterstützen.
SAP Data Warehouse Cloud birgt umfassende Möglichkeiten zur Datenintegration, -modellierung und -transformation. Diese erlauben den Zugriff auf sämtliche Daten innerhalb und außerhalb des Unternehmens. SAP stellt mit dem Business Layer eine semantische Schicht zur Verfügung, die vor allem komplexe technische Definitionen in aussagekräftige Geschäftsbegriffe umwandelt, damit Fachanwender mit den Daten (direkt) umgehen können. Die tiefe Integration von SAP Analytics Cloud und SAP Data Warehouse Cloud spielt für viele Kunden derzeit eine wesentliche Rolle für den Aufbau einfacher End-to-End-Szenarien.
Mohamed Abdel Hadi Global VP Product Management & Strategy SAP Data Warehouse
Vorwort
Künstliche Intelligenz und die Teildisziplin »maschinelles Lernen« werden täglich besser. Beide Ansätze sollen jedem »simple« zugänglich gemacht werden. Genau diesen Aspekt verfolgt die SAP mit Smart Predict in SAP Analytics Cloud. Das Interesse am Einsatz von maschinellem Lernen hat sich exponentiell entwickelt. Eine wachsende Community von Experten, heute gerne als »Data Scientists« bezeichnet, beschäftigt sich mit der Analyse von Daten, um die Serviceleistungen für Kunden und Organisationen weltweit zu optimieren.
Wie jede mit einem modernen Trend einhergehende Veränderung erzeugt auch diese Entwicklung bei uns Menschen unterschiedliche Reaktionen: von der reinen Neugierde bis zur Angst, vollständig kontrollier- oder gar ersetzbar zu werden. Im direkten Zusammenhang mit maschinellem Lernen denken wir z.B. an den Film »Matrix«, in dem Maschinen die Weltherrschaft über die Menschen übernehmen. Dieses Szenario wird nach unserer Einschätzung nicht eintreten; eher werden sich einige Menschen dieses Konzept zunutze machen, um durch den gewonnenen Wissensvorsprung andere Menschen positiv wie negativ zu lenken. Diese Entwicklung halten wir für viel wahrscheinlicher und in Teilbereichen unseres Lebens ist sie bereits gegenwärtig, wenn Sie etwa an das »Smart Home« denken. Aber wie können Sie einen positiven Effekt durch maschinelles Lernen erreichen?
Wir haben beschlossen, dieses Buch zu schreiben, weil wir in der Erstellung individueller Geschäftsanalysen und Planungsanwendungen mit SAP Analytics Cloud einen weiteren wesentlichen Baustein für den gesamten Unternehmenserfolg sehen.
Wir werden grundlegende Sachverhalte, die die von Analytics Cloud angebotenen Vorhersageverfahren betreffen, einfach und auf das Wesentliche reduziert beschreiben. Hierzu müssen wir Ihnen zunächst einige Definitionen geben und tauchen dann in ausgewählte Themen ein bisschen tiefer ein, um Sie für die Verwendung von Smart Predict zu begeistern.
In Kapitel 1 werden der Einfluss der Digitalisierung und die daraus resultierenden geänderten Aufgaben für z.B. Controller, Finanzbuchhalter, Vertriebler betrachtet. Das bedeutet, dass sich durch die Bereitstellung neuartiger Business-Intelligence-Lösungen die traditionellen Rollen im Unternehmen wandeln.
In Kapitel 2 werden die Begriffe Analytics und Predictive eingeordnet. Des Weiteren stellen wir die Predictive-Analytics-Bereiche »Smart Predict« und »Smart Assist« vor.
Die Grundvoraussetzungen für den Einsatz von Smart Predict sowie die angebotenen Standardbenutzerrollen für eine berechtigungstechnische Einschränkung im Umgang mit der Anwendung behandelt Kapitel 3.
In Kapitel 4 werden die fachlichen Grundlagen für den erfolgreichen Einsatz von Smart Predict und dessen Bestandteile erörtert. Es handelt sich dabei um Datenquellen, Datenqualität, Datenset, Variablen, Prognoseszenarien und Prognosemodelle.
Die Vorstellung und Erläuterung der Prognoseszenariotypen Klassifikation, Regression und Zeitreihe wird in Kapitel 5 vorgenommen. Dort beschreiben wir allgemeingültige Aspekte sowie spezifische Einstellungen und Funktionen der einzelnen Prognoseszenariotypen.
Die Schritt-für-Schritt-Anwendung der Prognoseszenarien in Kapitel 6 erfolgt an dem fiktiven Unternehmen beyond information GmbH. Es werden folgende Fragestellungen aus der Sicht eines Personalleiters mithilfe des gezielten Einsatzes von Prognoseszenarien beantwortet: Wer wird frühzeitig kündigen? Was beeinflusst das Gehalt? Wie entwickelt sich das Gehalt?
In Kapitel 7 wird die Integration der Prognoseszenarienergebnisse in Stories an jeweils einem Beispiel für Klassifikation und Zeitreihe gezeigt. Mithilfe dieser Integration können Sie die Ergebnisse anschaulich in einzelne Stories einbinden und dem Endanwender präsentieren.
Mit dem Exkurs zur Integration der Programmiersprache R in Stories zeigen wir Ihnen in Kapitel 8, dass Sie über die Standardfunktionen weitere Auswertungsmöglichkeiten in SAP Analytics Cloud einbinden können.
Das Buch richtet sich an Fachabteilungen, BI-Berater und Entwickler, zu deren Aufgaben die Konzeption und Realisierung von kleinen (smarten) Vorhersagemodellen sowie die anschließende Integration in Geschäftsberichte und Planungsprozesse gehören. Wir möchten Ihnen als »Reiseführer« dabei helfen, schnellstmöglich und mit geringem Aufwand die angebotenen Smart-Predict-Prognoseszenariotypen Klassifikation, Regression und Zeitreihe – egal wie gut Sie sich mit maschinellem Lernen auskennen – für Ihre Zwecke sinnvoll einzusetzen.
Danksagung
Wir möchten uns an dieser Stelle für die Unterstützung des Zalaris-Teams bedanken, das uns bei der Bewältigung verschiedener technischer Herausforderungen geholfen hat. Einen besonderen Dank möchten wir Hans-Petter Mellerud (CEO und Gründer von Zalaris ASA) sowie Harald Goetsch (CEO Zalaris Deutschland AG) aussprechen, die uns die Durchführung des Projekts ermöglicht haben.
Ein weiterer Dank gilt Martin Munzel und unserer Lektorin Anja Achilles von Espresso Tutorials für die großartige Zusammenarbeit und die Umsetzung dieses Buches.
Das größte Dankeschön gebührt natürlich unserer Familie für das Verständnis und die Unterstützung. Sie hat während der sowieso angespannten Covid-19-Situation parallel zu beruflich bedingten digitalen Konferenzen/Besprechungen mit viel Geduld auch noch die bis tief in die Nacht dauernden Analyse-, Test- und Schreibphasen ertragen.
Vielen Dank für alles!
Im Text verwenden wir Kästen, um wichtige Informationen besonders hervorzuheben. Jeder Kasten ist zusätzlich mit einem Piktogramm versehen, das diesen genauer klassifiziert:
Hinweis
Hinweise bieten praktische Tipps zum Umgang mit dem jeweiligen Thema.
Beispiel
Beispiele dienen dazu, ein Thema besser zu illustrieren.
Achtung
Warnungen weisen auf mögliche Fehlerquellen oder Stolpersteine im Zusammenhang mit einem Thema hin.
Übungsaufgabe
Übungsaufgaben helfen Ihnen, Ihr Wissen zu festigen und zu vertiefen.
Die Form der Anrede
Um den Lesefluss nicht zu beeinträchtigen, wird im vorliegenden Buch bei personenbezogenen Substantiven und Pronomen zwar nur die gewohnte männliche Sprachform verwendet, stets aber die weibliche Form gleichermaßen mitgemeint.
Hinweis zum Urheberrecht
Sämtliche in diesem Buch abgedruckten Screenshots unterliegen dem Copyright der SAP SE. Alle Rechte an den Screenshots hält die SAP SE. Der Einfachheit halber haben wir im Rest des Buches darauf verzichtet, dies unter jedem Screenshot gesondert auszuweisen.
1 Einleitung
In dem Moment, in dem wir mit den ersten Zeilen des vorliegenden Buches starteten, erreichte die Covid-19-Pandemie Deutschland. In Abstimmung zwischen der Bundeskanzlerin und den Ministern wurde eine allgemein verbindliche Ausgangssperre für das gesamte Land beschlossen. Die schlichte Maßgabe in der aktuellen Situation lautete: »Wir alle können Helden sein, einfach nur zu Hause bleiben.« Die globalen Auswirkungen des Virus auf alle Bereiche unseres Lebens sind nicht fassbar und werden vielleicht erst nach der Veröffentlichung des vorliegenden Buches klar sein. Wie immer, wird jeder Einzelne im Nachhinein schlauer sein als während der Krise und seine besten Ratschläge auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse präsentieren. Wir hoffen, dass die menschlichen und ökonomischen Konsequenzen für alle einigermaßen erträglich bleiben. Ein weiterer wünschenswerter Effekt wäre unserer Meinung nach, dass die Menschheit in der Krise wieder enger zusammenrückt und nicht weiter unnötige physische und gesetzliche Grenzen zur gegenseitigen Abschottung aufbaut. Wie Covid-19 zeigt, gibt es auf der Welt keine Grenzen!
Das vorliegende Buch hätte die Krise nicht vorhersagen oder gar verhindern, aber möglicherweise Ihre Entscheidungen im Rahmen dieser neuen Situation durch explizite Anwendung verschiedener Prognosen mit wichtigen Erkenntnissen unterlegen können. Die so gewonnenen Einsichten hätten vielleicht Ihr Bauchgefühl bestätigt oder andere Perspektiven aufgezeigt, die vorher so nicht erkennbar waren. Für solche prognostischen Untersuchungen ist nichts wichtiger als eine transparente Datengrundlage in einer sehr hohen Datenqualität, um darauf basierend die notwendigen Entscheidungen zu treffen und die einzuleitenden Maßnahmen auszuwählen.
Die notwendige Verbesserung des in Unternehmen generell vorherrschenden monatlichen oder quartalsweisen Berichtswesens wird insbesondere im analytischen Umfeld durch den Einsatz von Realtime Analytics Reporting erreicht. Dabei resultieren die im Berichtswesen präsentierten Daten aus einem direkten Zugriff auf die originären Tabellen im operativen ERP-System. Folglich führt beispielsweise im Rechnungswesen jede einzelne FI-Buchung oder ein Zahlungseingang zu einer direkten Veränderung im Berichtsergebnis. Diese Veränderung hat nachweisliche Auswirkungen auf das Rollenprofil von Controllern [1].
Wir wollen im vorliegenden Kontext nur auf die technologischen Entwicklungen im Bereich der Digitalisierung und deren Auswirkung auf das Controlling eingehen. In Abbildung 1.1 ist ersichtlich, dass Predictive Analytics mit 69 Prozent die größte Auswirkung zugeordnet wird, direkt gefolgt von künstlicher Intelligenz (KI) mit 67 Prozent und Cloud-Anwendungen mit 50 Prozent. Das heißt, dass diese drei Trendtechnologien den größten Einfluss auf das Controlling und Reporting in den einzelnen Unternehmen haben.
Abbildung 1.1: Auswirkung von Digitalisierung auf das Controlling
Die momentanen Veränderungsanforderungen an Business-Intelligence-(BI-)Lösungen wurden bereits im Herbst 2015 von der SAP erkannt und durch die Bereitstellung des BI-Produkts SAP Analytics Cloud beantwortet. Seither erfolgt dessen kontinuierliche Weiterentwicklung, die annähernd den derzeitigen fachlichen und technologischen Trends im Umfeld von Unternehmenssteuerungsanwendungen entspricht.
SAP-Statement
Nach Aussagen der SAP soll SAP Analytics Cloud die zentrale analytische Lösung für alle zukünftigen SAP-Businessanwendungen sein.
Das Statement der SAP unterstreicht die Wichtigkeit von SAP Analytics Cloud in der zukünftigen SAP-Infrastruktur. Der Trend von BI-Lösungen in Richtung Cloud entwickelt sich mit großen Schritten. Im Unterschied zu On-Premise-Anwendungen kann SAP Analytics Cloud als Mietmodell, sogenannte Software-as-a-Service(SaaS)-Lösung, in die bestehende IT-Infrastruktur integriert werden. Insbesondere für die Anbindung von Auslandsniederlassungen bietet SAP Analytics Cloud Unternehmen die notwendige Flexibilität und wird daher im Zuge der fortschreitenden Internationalisierung eine immer bedeutendere Position einnehmen.
SAP Analytics Cloud kann in Cloud- und hybriden Landschaften mit ihren inkludierten Planungs-, Analyse- und Reportinginstrumenten flexibel integriert werden. Der größte Unterschied zu anderen BI-Produkten ist, dass SAP Analytics Cloud nicht nur ein Instrumentarium zur Datenanalyse, sondern ebenso zur Plandatenerfassung ist. Das bedeutet, dass ein »Inselhopping« aufgrund unterschiedlicher Anwendungsanbieter (für Reporting, Planung und Predictive) nicht zwingend notwendig ist.
All-in-one
Ein Produkt wie ein Allzweckmesser, das versucht, alle Funktionen zu umfassen, kann nie so gut sein wie ein Produkt, das ausschließlich für die Lösung einer spezifischen Aufgabe konzipiert wurde. Bedenken Sie jedoch, dass das spezialisierte Produkt wiederum nur Aufgaben eines identischen Typs lösen kann.
Ergänzend zu den Grundvoraussetzungen für den Einsatz von SAP Analytics Cloud in Bezug auf die Instrumente Analyse, Reporting und Planung befassen wir uns mit dem stark wachsenden Advanced-Analytics-Instrumentarium von Smart Predict. Das Wort »Smart« signalisiert bereits, dass es sich nicht um ein vollumfängliches Vorhersage-Toolkit innerhalb von SAP Analytics Cloud handelt. Die SAP bietet zum heutigen Zeitpunkt diverse ausgewählte Vorhersageverfahren an und wird diesen Bereich zukünftig sicher um weitere Aspekte ergänzen. Wir werden Ihnen im vorliegenden Buch den derzeitigen, unter dem Begriff »Smart Predict« in SAP Analytics Cloud integrierten Werkzeugkasten darstellen und näherbringen.
2 Einordnung von SAP Predictive Analytics
Bevor wir uns gemeinsam mit Smart Predict beschäftigen, widmen wir uns dem generellen Unterschied von Analytics und Predictive in SAP Analytics Cloud. Im Weiteren wird eine überblicksartige Darstellung und Abgrenzung der einzelnen Komponenten »Smart Assist« und »Smart Predict« aus dem Bereich Predictive vorgenommen. Das Kapitel schließt mit einer Beschreibung der originären Aufgaben, Ziele und möglichen Anwendungsszenarien von Smart Predict in SAP Analytics Cloud.
2.1 Unterschied zwischen Analytics und Predictive
Was ist der Unterschied zwischen Analytics und Predictive? Wir streben keine wissenschaftliche Definition einzelner Begriffe an. Eine anwendungsorientierte Abgrenzung des Begriffs Analytics halten wir jedoch für notwendig, da dieser in den unterschiedlichsten Zusammenhängen verwendet wird. Vielleicht liegt das daran, dass Analytics in der Regel nur dem Thema »Analyse« zugeordnet wird, was aus unserer Sicht zu kurz gegriffen ist.
Analytics
»Als Analytik wird die Planung, Steuerung, Durchführung und Kontrolle der Datengewinnung und analytischen Informationsnutzung in (Geschäfts-, Unterstützungs- und Führungs-) Prozessen verstanden« [2].
Wird der im Kasten beschriebene Begriff im Kontext der Unternehmenssteuerung verwendet, so wird von Business Analytics gesprochen. Nehmen wir jetzt den ebenso vielfältig interpretierten Begriff Business Intelligence (BI) zum Kontext Business Analytics hinzu, so stellt BI die informationstechnologische Anwendung zur Unternehmenssteuerung dar. Manche richten ihren Fokus in diesem Zusammenhang sogar nur auf die Analyse und haben ein engeres BI-Verständnis in Form von Ad-hoc-Analysen, Online Analytical Processing (OLAP), Cockpits und Dashboards.
Wie ist in diesem Begriffsdschungel SAP Analytics Cloud zu verorten? Wir versuchen eine Einordnung der Begriffe aus Sicht der SAP vorzunehmen und sind der Meinung, dass diese im Wesentlichen aus der Historie der technologischen und produktbezogenen Entwicklung resultiert.
SAP Analytics Cloud basiert auf dem BI-Self-Service-On-Premise-Produkt Lumira Discovery (plus Designer) – mit dem Unterschied, dass es sich um eine Cloud-Lösung handelt. Im ersten Entwicklungsschritt von SAP Analytics Cloud wurde der Fokus auf die Bereitstellung einer speziellen Analyselösung für Fachanwender gelegt. Die Anwender sollten sich autodidaktisch das notwendige Funktionswissen ganz einfach zulegen und dadurch die bereitgestellte BI-Anwendung im Unternehmen mühelos nutzen können. Neben diesem BI-Self-Service-Ansatz lag der Fokus auf den vielfältigen Möglichkeiten einer Datenvisualisierung, gekoppelt mit einer simplen Erstellung interaktiver Dashboards. Hieraus ergab sich das Mehrwertversprechen, mit dem Einsatz von SAP Analytics Cloud von den Vorteilen der für ein Unternehmen bzw. den Anwender als SaaS bereitgestellten High-End-Technologie-Cloud-Plattform profitieren zu können.
Diese erste reine Analyselösung Lumira Discovery bildete den Ursprung der SAP-Analytics-Cloud-Plattform, die kontinuierlich mit jedem weiteren Release um zusätzliche Funktionen ergänzt wurde. SAP Analytics Cloud bietet aktuell näherungsweise den folgenden Funktionsumfang:
Stories: Reporting, bestehend aus Grafiken, Tabellen und Kartenanalysen sowie einem Darstellungslayout in Anlehnung an die International Business Communication Standards (IBCS)
Datenmodelle für Analysen und Planung inkl. Data Wrangling und Blending
Eine Umgebung für die Erstellung individueller Formeln und Berechnungen auf Basiskennzahlen
Planungsanwendungen: Datenerfassung, Planungsfunktionen und -verteilungen, Freigabeverfahren/Workflow etc.
Die Abbildung von Werttreiberbäumen
