Warum sich mit der SAP R-Integration beschäftigen? Die überwiegende Mehrheit der Unternehmen nutzt fortschrittliche Analysen mit R- und SAP-Tools, um zukünftige Ereignisse zu prognostizieren und datengestützte, fundierte Entscheidungen zu treffen. Mit diesem Blogbeitrag zeige ich die Vorteile und wesentlich Zusammenhänge auf.
Der R-Integrationsansatz von SAP
Das Engagement von SAP für R war im Vergleich zu dem anderer Technologieunternehmen einzigartig. Das Unternehmen hat viel technisches Kapital investiert, um seine Produkte mit R kompatibel zu machen und mit ihm in Einklang zu bringen, ohne es zu sehr zu hypen, bevor die Produkte fertig waren. SAP hat eine zweigleisige Strategie. Die SAP-Business-Objects-Predictive-Analytics-Suite kombiniert die Stärken von R im Bereich Statistik mit einer visuellen Oberfläche, die es viel einfacher macht, Erkenntnisse und Analysen zu generieren als eigenständige Anwendungen.
In Verbindung mit dem RHANA-Kit macht es die In-Memory-HANA-Appliance einfacher, Daten in HANA zu pushen, sie zusammenzufassen, zu aggregieren und analytisch zu bearbeiten. Die visuelle Oberfläche und die In-Memory-Verarbeitung für schnellere Datenoperationen auf größeren Datenmengen vereinen somit die Stärken von R, ohne dessen konventionelle Schwächen (insbesondere bei größeren Daten). SAP-Kunden profitieren dank dieser innovativen Kombination von Technologien von einem schnelleren Datenzugriff und einfacheren Benutzeroberflächen.
SAP und R schaffen Mehrwert
Die prädiktiven Analysefunktionen für die Mustererkennung werden von SAP Business Objects Predictive Analysis unterstützt und ermöglichen es den Anwendern, Vorhersagemodelle über eine visuelle Drag-and-Drop-Oberfläche zu erstellen, was die Zeit für den Modellentwurf verkürzt.
Einer der faszinierendsten Aspekte ist, dass R zunehmend als das beste Werkzeug für Big-Data-Analysen durch Cloud Computing angesehen wird, obwohl es früher als ungeeignet für große Datenmengen auf dem Desktop galt. Der Grund dafür ist simpel: R speichert Daten im Speicher bzw. RAM.
Der Open-Source-Charakter von R bedeutet, dass jedes große Technologieunternehmen, das auf dem lukrativen Markt für Geschäftsanalysen mitspielen möchte, R leicht übernehmen und für seine Anwendungsfälle anpassen kann, insbesondere da die Preise für Speicher und RAM weiter fallen. Außerdem ist R auch mit dem Hadoop-Ökosystem kompatibel.
Methoden und Best Practices zur Integration von SAP mit anderen Prozessen
SAP ist eine fantastische Technologie, die die Art und Weise, wie ein Unternehmen arbeitet, komplett verändern kann. Sie ist extrem konfigurierbar und kann eine Vielzahl von Prozessen und Variationen direkt nach dem Auspacken verarbeiten. Allerdings kann es auch nicht alle Aufgaben übernehmen. Häufig ist eine Integration von SAP mit anderen Systemen erforderlich. Das liegt daran, dass SAP das Herzstück des Unternehmens ist und Daten enthält, die andere Anwendungen benötigen, um zu funktionieren.
Neben den zentralen Stamm- und Bewegungsdaten des Unternehmens sind auch zahlreiche Prüfungen und Geschäftsregeln definiert. Es macht keinen Sinn, dasselbe in einer anderen Anwendung neu zu erstellen.
Stattdessen bleibt bei der Integration von Drittanbietersoftware mit SAP der gesamte Code an einem Ort, wodurch sichergestellt wird, dass alle Änderungen an den Regeln in der gesamten Landschaft berücksichtigt werden. Um die Balance zwischen Autonomie der Anwender und effizienten Prozessen und Governance sicherzustellen, sollten Sie auf die Themen Strategie und Data Governance Ihre Aufmerksamkeit richten. Ich habe dies in diesem Blog vertieft.
SAP Analytics Cloud (SAC)
SAP Analytics Cloud, auch bekannt als SAC, ist eine cloudbasierte Datenvisualisierungsplattform von SAP.
SAP Analytics Cloud ist ein einziges Werkzeug, das die folgenden Funktionen umfasst:
- Prädiktive Analyse
- Planung
- Business Intelligence (BI).
Wenn es um Business Intelligence geht, bietet SAP eine umfassende Lösung. SAC, das online im SaaS-Modus verfügbar ist, wird im SAP-Ökosystem immer relevanter. Es ist dazu bestimmt, in Zukunft das BI-Referenzwerkzeug der SAP Cloud Suite zu werden.
Modellierung von Daten
Dies ermöglicht die Datenplanung mit zusätzlichen Funktionen, wie z. B. das Einbeziehen von Metriken, Formeln und das Ändern der Werte von wiederhergestellten Merkmalen.
Visualisierung von Daten
Mit dieser Funktion können Sie Diagramme, Tabellen und andere grafische Elemente verwenden, um Ihre Daten zu untersuchen und hervorzuheben.
Analytische Vorhersage
SAP hat Technologien der künstlichen Intelligenz eingesetzt, um bestimmte Indikatoren abbilden oder zukünftige Ergebnisse vorhersagen zu können. Die automatisierte Entwicklung von Inhalten durch intelligente Erkennung, die Identifizierung einflussreicher Merkmale und die Erkennung von Datensätzen, die nicht im Trend liegen, sind nur einige Beispiele für diese Innovationen in Aktion.
Organisieren
Der SAC-Aufbereitungsteil ermöglicht es Ihnen, Ihre Finanz- und Betriebsabrechnungen in einer Methode zu kombinieren, um ein vollständiges und genaues Bild Ihrer aktuellen Situation zu erhalten.
Aktuelle Jahresabschlüsse können verwendet werden, um Versionen der Budgeterstellung zu erstellen und zu modifizieren. Maschinelles Lernen und prädiktive Prognosesoftware stehen zur Verfügung, um Sie bei der Vorhersage Ihrer Finanzdaten für zukünftige Termine zu unterstützen. Für Simulationen ist auch der übliche „Was wäre wenn“-Modus verfügbar.
Visualisierungen und Grafiken
Dank der Integration mit R können in der SAP Analytics Cloud alle Arten von Grafiken dargestellt werden, die man sich so denken kann. Ich selbst habe die Entscheidungsbäume oder auch die Verteilung von grossen Datenmengen genutzt.
Vorzüge von R und SAP Predictive Analytics
Zahlreiche statistische und analytische Methoden werden eingesetzt, um große Datenmengen nach versteckten Trends und Zusammenhängen zu durchforsten. Kundenverhalten, Produktnachfrage, Umsatz und Ertrag und vieles mehr lassen sich mit R und SAP-Tools vorhersagen.
Automatisierte Analyse, Expertenanalyse, Modellmanagement, Datenmanagement, prädiktives Scoring, Social Media Analytics, Produktbewertungen und Visualisierung werden mit fortgeschrittener Analytik mit R und SAP-Tools abgedeckt. Workflows für maschinelles Lernen können mit der Drag-and-Drop-Oberfläche erstellt werden, ohne dass Codierung erforderlich ist.
Expert Analytics richtet sich an erfahrene Datenanalysten und Data Scientists, während Automated Analytics eine niedrige Einstiegshürde für Fachanwender hat. Der Lebenszyklus von Prognosemodellen wird mit Predictive Factory vereinfacht und automatisiert.
In einer kleinen Blogserie beschäftige ich mich mit den verschiedenen Aspekten von Business Analytics. Bisher veröffentlicht:
- Teil 1: Wie Business Analytics erfolgreich gestalten?
- Teil 2: Business Analytics vs. Business Intelligence
- Teil 3: Was ist SAP Analytics? Das SAP Data Warehouse-Portfolio
- Teil 4: SAP Analytics – Die Front End Produkte
- Teil 5: Data Plattform – Ein wichtiger Pfeiler der digitalen Transformation
- Teil 6: Auf dem Weg in die AWS
- Teil 7: Cloud – Fluch oder Segen?
- Teil 8: Mit Daten führen – warum Power BI häufig zur Auswahl steht
