Swen Deobald
5. Januar 2022

SAP Predictive Analytics

SAP Predictive Analytics ist wie ein Wetterbericht für Ihr Unternehmen zu verstehen: Für die vorausschauende Analyse nutzt die Software historische Daten in Verbindung mit statischen Modellen, wodurch Sie als Anwender eine Prognose über zukünftige Ereignisse sowie die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse erhalten. Zudem deckt SAP Predictive Analytics Strukturen innerhalb Ihrer Daten auf und lässt Sie Abhängigkeit zwischen Ihren Kennzahlen erkennen.

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.

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

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.

Die Anforderungen an Lieferketten werden in Zeiten der Globalisierung immer komplexer. Neue Technologien und immer weiter steigende Datenmengen treiben die digitale Transformation an. Auch bei Lieferketten spielt die Digitalisierung zunehmend eine essenzielle Rolle. Nutzen Sie Ihre Datenmengen bereits effektiv? 

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.

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.

Weitere Informationen

Swen Deobald

Swen Deobald

Mein Name ist Swen Deobald und ich bin begeisterter SAP Analytics Berater. Wir unterstützen Sie bei allen Fragen rund um SAP Analytics, Business Warehouse, BusinessObjects und der SAP Analytics Cloud.

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