SAP Predictive Analytics
Inhaltsverzeichnis
Einsatz Predictive Analytics
Predictive Analytics lässt sich als vorausschauende Analyse übersetzen. Die Ergebnisse dieser Analyse beruhen dabei auf der Untersuchung vergangener Daten. Diese lassen Wahrscheinlichkeiten für zukünftige Entwicklungen von sich ableiten und bieten eine entsprechende Stütze für das Management. Häufig fehlt Unternehmen jedoch ein Gefühl dafür, für welche Geschäftsprozesse Predictive Analytics eingesetzt werden kann. Die Versicherungsbranche nutzt prädiktive Verfahren schon länger und gilt im Allgemeinen als Vorreiter der Anwendung.
Strategie
Warum nicht auch andere Geschäftsbereiche und -prozesse wie Marketing, Fertigung, Personalwesen, Beschaffung, Vertrieb, Supply Chain Management, Compliance, Finanzwesen und natürlich die IT selbst mithilfe vorausschauender Analysen revolutionieren? SAP Predictive Analytics macht die Anwendung von Predictive Analytics für SAP-Systeme möglich. Wie dies aussieht, erfahren Sie in diesem Beitrag. Einen allgemeinen Überblick über Predictive Analytics bekommen Sie hier.
Um eine Predictive-Analytics-Strategie erfolgreich umzusetzen, ist ein Umdenken auf allen Unternehmensebenen notwendig.
Vorausschauende Instandhaltung
In das Thema vorausschauende Instandhaltung wird bereits große Hoffnung gesetzt. Dabei wird der optimale Zeitpunkt für eine Wartungsmaßnahme auf Basis der Eintrittswahrscheinlichkeit einer Störung oder eines Ausfalls errechnet.
Big Data
Um Vorhersagen zu treffen, werden große Mengen von Daten erfasst, gespeichert und analysiert. Zum Einsatz kommen dabei Speicher- und Analysetechnologien aus dem Bereich Big Data wie beispielsweise Data Lakes und analytische Datenbanken.
Predictive Maintenance
Die Grundlage für Predictive Maintenance sind Anlagen, die mit Sensoren und vernetzten eingebetteten Systemen ausgestattet sind. Die Sensoren erfassen den Verschleiß kritischer Bauteile und übertragen die Informationen darüber an das inhouse-laufende SAP-System oder an die SAP Cloud Plattform. Dort werden sie mit Predictive Analytics Services analysiert.
Datenquellen
Die Instandhaltung zeigt, dass Unternehmen mit SAP Predictive Analytics neue Geschäftsmodelle ermöglichen können. Durch die umfassende Einbindung von Big-Data- und Drittanbieter-Datenquellen wie beispielsweise Hadoop, können tausende von vorausschauende Prognosemodelle entwickelt, eingeführt und gepflegt werden, die eine fundierte und gewinnbringende Entscheidungsfindung erleichtern. Vernetzte, künstlich-intelligente Systeme, die von selbst lernen, sind in der Lage, von sich aus geschäftsprozessrelevante Informationen zu finden und in Form von Entscheidungsgrundlagen zu verarbeiten.
SAP Produktportfolio
Mithilfe dieser KI können sich Unternehmen für die digitale Wirtschaft komplett neu positionieren, da durch das breit aufgestellte Produktportfolio der SAP im Analytics-Umfeld eine sehr große Anwendergruppe adressiert wird. Sowohl Informationskonsumenten als auch Analysten werden mit passenden Tools versorgt.
Marketing
Für Marketingspezialisten sind vorausschauende Analysemodelle äußerst wertvoll, um ihre Kampagnen gezielter und effektiver zu gestalten. Hier können Unternehmen vorausschauende Marketinganalysen zur datengestützten Kunden- und Zielgruppensegmentierungen, Neukundengewinnung, Lead-Bewertungen, Content- und Anzeigenempfehlungen sowie Hyperpersonalisierung realisieren. Auf dieser Basis können Marketingteams Kundeninformationen nutzen, um ihnen Promotion-Aktionen, Werbekampagnen und Empfehlungen für weitere Produkte, die ihnen gefallen könnten, vorzuschlagen. So können sie die Kundenerfahrung und -bindung verbessern.
HR-Bereich
Ein weiteres Beispiel ist die Integration von SAP Predictive Analytics in das Personalwesen und HR-Software . Der Fachkräftemangel ist in aller Munde, aber kaum jemand spricht darüber, wie wertvoll es ist, gute Mitarbeiter zu halten. Mithilfe von IT kann hier beispielsweise die Mitarbeiterfluktuation reduziert werden.
Wie bei einem Wetterbericht werden historische Daten analysiert und Abhängigkeiten zwischen Ursache und Folge hergeleitet. Warum nicht das gleiche Prinzip im Personal anwenden?
Fallbeispiel HR
Statt astronomischer und geologischer Merkmale zur Prognose der Regenwahrscheinlichkeit nutzt die Personalabteilung beispielsweise die folgenden Kennzahlen, um die Wahrscheinlichkeit eines Austritts des Mitarbeiters zu prognostizieren:
- Vergangene Zeit seit der letzten Beförderung
- Teilnahme an Firmen- und Teamevents
- Gehalt im Vergleich zu den Kollegen
- Gehalt im Vergleich zum Markt
- Krankheitstage und -verlauf
- Anzahl der Vorschläge an Verbesserungsprozessen
- Ranking A-B-C-Mitarbeiter
- Besuch von Fortbildungen
- Überstunden
- Teamleiterbewertung (in beide Richtungen)
- Ausführlichkeit des Wochenberichts
- Dauer im gleichen Projekt
- Projekt alleine/im Team
- Entfernung von Heimat zum Projekt
- Reiseaufwand
- Karriereweg
- Erfolge
- Erhaltene Benefits
- Zufriedenheits-Abfrage
- Zielerreichung Jahresziele
- Firmenzugehörigkeit
Automated Analytics
Die ausgewählten Indikatoren zur Fluktuation werden im Detail analysiert und beispielsweise auf Automated Analytics, Expert Analytics, Predictive Factory, SAP HANA native oder der Integration von R in SAP HANA ausgespielt.
Zukünftige Ergebnisse
So erhalten wir eine Auswertung und können die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ereignisse (z.B. Mitarbeiter verlässt mit hoher Wahrscheinlichkeit das Unternehmen) einsehen. Auf Basis dieser Analyse können Unternehmen frühzeitig reagieren. Sie werden jedoch nicht nur automatisiert vor einem zukünftigen Ereignis gewarnt, sondern bekommen auch den Grund für das Ereignis geliefert. Somit können proaktiv Gegenmaßnahmen einleitet und bestenfalls das negative Ereignis abwendet werden.
Technologie
Mit SAP Predictive Analytics bekommen Sie die SAP HANA Plattform als Standardarchitektur. Durch die In-Memory-Technologie ermöglicht Ihnen SAP HANA den Zugriff auf sehr große Datenmengen in Echtzeit. Analysten benötigen nicht mehr Stunden oder Tage, um die Daten explorativ auszuwerten – prädikative Modelle können in Sekunden oder Minuten durchgespielt und analysiert werden.
SAP Vora
SAP Vora als eigenständige Lösung ermöglicht eine einfache Integration von R Server und mit Apache Hadoop lassen sich in hoher Geschwindigkeit große Datenmengen auf verteilten Systemen verarbeiten.
Hadoop
Somit ist Hadoop perfekt zur Bewältigung der immensen Datenmengen im Big-Data-Umfeld geeignet. Für eine bessere Informationswahrnehmung werden die Analyseergebnisse und Statistiken anschließend in Form erweiterter Visualisierungsfunktionen wie Dashboards ausgegeben:
IT Operations Analytics
Vorteile & Funktionen
Ein großer Vorteil von SAP Predictive Analytics ist die Berücksichtigung historischer Daten – was zusätzlich ein großer Unterschied zu den herkömmlichen Datenanalyse-Systemen von SAP ist. Somit unterstützt die Software den gesamten statistischen Analyseprozess und schafft einen Mehrwert für Ihr Unternehmen. Im Folgenden werden die Hauptvorteile sowie die wichtigsten Funktionen von SAP Predictive Analytics aufgeführt:
Prognosen
Wie schon erwähnt, greift Predictive Analytics auf historische Daten zu und kann diese mit weiteren Datensätzen harmonisieren. Anwender können so den gesamten Modellierungsprozess von Prognosen automatisieren und in kürzester Zeit Modelle erstellen.
Skalierbare Prognosemodellen
Das maschinelle Lernen kann individuell an Ihre Bedürfnisse angepasst werden – wodurch Sie Prognosemodelle für jeden denkbaren Bereich erhalten können.
Prognoseergebnissen
Die Prognoseergebnisse können problemlos in die Geschäftsprozesse integriert werden, wodurch entscheidende Geschäftserkenntnisse für Sie entstehen.
Kernfunktionen
Automatisierte Analysen
Mit automatisierten Funktionen können Ihre Datenspezialisten ausgefeilte Prognosemodelle erstellen und diese in die Geschäftsprozesse integrieren – und das in Tagen statt in Monaten.
Modellmanagement
Sie realisieren ein umfassendes Modellmanagement, sichern Höchstleistung für Tausende von Prognosemodellen und terminieren Aktualisierungen nach Bedarf.
Predictive Scoring
Sie können Prognosemodelle für verschiedene Zielsysteme erstellen und die Ergebnisse direkt einbetten.
Roadmap
Das Thema Reporting beschäftigte sich mit dem Erstellen einer Bilanz. Das heißt, hier wird rückblickend betrachtet, was passiert ist. Mit zunehmenden Datenmengen, die über die Zeit gesammelt wurden, gepaart mit dem Boom der BW-Systeme, ist es jetzt möglich, historische Daten und aktuelle Daten zu bündeln und damit vorausschauende Daten zu erhalten.
Fazit
Durch die Nutzung von historischen Daten und statistischen Modellen ermöglicht Predictive Analytics Unternehmen, Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen. SAP Predictive Analytics ist eine Software, die mithilfe von Big Data und KI Prozesse wie vorausschauende Instandhaltung und Mitarbeiterfluktuation revolutionieren kann. Die Analyse von Daten hilft Unternehmen, schneller Entscheidungen zu treffen und auf potenzielle Ereignisse frühzeitig zu reagieren. SAP Predictive Analytics bietet automatisierte Analysen und skalierbare Prognosemodelle, die individuell an die Bedürfnisse eines Unternehmens angepasst werden können. Für die bestmöglichen Ergebnisse erfordert die Anwendung von Predictive Analytics ein Umdenken auf allen Unternehmensebenen.
FAQ SAP Predictive Analytics
Was sind SAP Predictive Analytics?
SAP Predictive Analytics bietet die Möglichkeit, durch Algorithmen und marschinelles Lernen, die Wahrscheinlichkeit künftiger Ergebnisse zu prognostizieren.
Was sind die Funktionen von Predictive Analytics?
Zu den Kernfunktionen gehören automatisierte Analysen, das Modellmanagement und Predictive Scoring.
Was sind wichtige Vorteile von Predictive Analytics?
SAP Predictive Analytics berücksichtigt historische Daten und das maschinelle Lernen kann ganz individuell an die eigenen Bedürfnisse angepasst werden. Zudem können Prognoseergebnisse problemlos in die Geschäftsprozesse integriert werden.
