Bestandteile der SAP Analytics Cloud: Models – Teil 1
In dieser Beitragsreihe stellen wir die zentralen Komponenten der SAP Analytics Cloud (SAC) vor. In diesem ersten Beitrag starten wir mit den Models. Sie sind in der SAC seit Mitte 2021 verfügbar und bieten Unternehmen viel Flexibilität bei der Analyse von Finanzdaten und anderen Kennzahlen.
Was sind Models in der SAP Analytics Cloud?
Die Models gehören zu den Basiskomponenten der SAP Analytics Cloud und stellen die zentrale Datenstruktur dar, um die Daten in der Analytics Cloud zu organisieren. In den Models werden Kennzahlen und Dimensionen für die Auswertung definiert, beispielsweise wie viele Produkte in sechs Monaten verkauft wurden. Durch diese Funktion bilden die Models die Grundlage für alle weiteren Auswertungen in der SAC.
Es gibt analytische Modelle und Planungsmodelle:
- Analytische Modelle: Diese Modelle werden hauptsächlich für die Auswertung und Analyse von historischen Daten verwendet. Sie unterstützen Funktionen wie aggregierte Berechnungen, Zeitreihenanalysen und die Erstellung von Dashboards und Berichten.
- Planungsmodelle: Diese erweitern die analytischen Modelle um zusätzliche Funktionen, die für die Finanz- und Unternehmensplanung erforderlich sind, wie z. B. Versionierung, What-if-Analysen und kollaborative Planung. Planungsmodelle ermöglichen es den Benutzern, quantitative und qualitative Planungsdaten zu integrieren und präzisere Prognosen zu erstellen.
Die Models können Daten beispielsweise aus einem Data Warehouse importieren und auswerten. Die Arbeit mit den Daten ist nach dem Import mit hoher Geschwindigkeit möglich, da die Daten direkt in der SAC gespeichert sind.
Die Models können jedoch auch direkt auf Live-Daten aus einem operativen System wie S/4HANA oder Datasphere zugreifen. Die Verarbeitung dieser Daten ist komplizierter und somit etwas langsamer, jedoch profitieren Nutzer von der hohen Aktualität der Daten.
Vorteile der Models in der SAP Analytics Cloud
Die Models in der SAC bieten eine Vielzahl von Vorteilen, die Unternehmen dabei unterstützen, ihre Datenanalyse- und Planungsprozesse effizienter und flexibler zu gestalten.
Flexibilität
Die Models in der SAC bieten durch ihre umfassenden Funktionen eine hohe Flexibilität. Die direkte Verbindung zu den Datenquellen durch die Live-Modelle ermöglicht das Abfragen und die Analyse von Daten in Echtzeit. Dies reduziert nicht nur Datenredundanz, sondern sorgt auch dafür, dass die Nutzer stets mit aktuellen Daten arbeiten. Hier profitieren vor allem Unternehmensbereiche, die schnelle Entscheidungen auf Basis von Echtzeitinformationen treffen müssen, ohne auf regelmäßig aktualisierte Datenimporte angewiesen zu sein.
Demgegenüber bieten Importmodelle die Möglichkeit, Daten aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren und umfassend zu bereinigen. Dies ist besonders nützlich, wenn Unternehmen mehrere Datenquellen kombinieren und komplexe Berechnungen durchführen möchten, die in der Quelldatenbank nicht möglich sind. Importmodelle sind außerdem die Grundlage für Planungsfunktionen innerhalb der SAP Analytics Cloud, sodass Unternehmen ihre Planungsprozesse automatisieren und optimieren können. Durch die regelmäßige Aktualisierung der importierten Daten sind die Daten stets aktuell, auch wenn sie nicht direkt in Echtzeit vorliegen.
Planung für die Zukunft
Mit Planungsmodellen innerhalb der SAP Analytics Cloud können Unternehmen ihre Planungsprozesse weiter optimieren. Diese Modelle erweitern die Funktionalitäten der analytischen Modelle und ermöglichen Funktionen wie Versionierung von Planungsszenarien, What-if-Analysen und kollaborative Planung. Die Integration von qualitativen und quantitativen Planungsdaten in die Prognosen sorgt für eine präzisere und umfassendere Planung. Dies ist besonders vorteilhaft für Unternehmen, die eine ganzheitliche Sicht auf ihre finanziellen und operativen Planungsprozesse haben möchten.
Konsistente Datenstruktur
SAC-Modelle bieten eine klare Unterscheidung zwischen öffentlichen und privaten Dimensionen. Öffentliche Dimensionen sind global innerhalb der SAP Analytics Cloud verfügbar und können in verschiedenen Modellen wiederverwendet werden, was zu einer hohen Konsistenz der Datenstruktur führt. Dies fördert eine vereinheitlichte Sicht auf die Daten und ermöglicht eine effektive Zusammenarbeit über verschiedene Modelle hinweg. Private Dimensionen hingegen bieten die nötige Flexibilität, um maßgeschneiderte Anforderungen für spezifische Modelle zu erfüllen, ohne die Datenstruktur anderer Modelle zu beeinflussen.
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Models als Grundlage der SAP Analytics Cloud
Die Analytics Cloud bietet mit ihren Models eine flexible und leistungsstarke Grundlage für Datenanalyse und -planung. Seit ihrer Einführung 2021 ermöglichen die Models eine präzise Auswertung historischer Daten und die Erstellung von Planungsszenarien. Unternehmen profitieren von der Flexibilität der Live- und Importmodelle, die sowohl Echtzeitdaten als auch konsolidierte Daten aus verschiedenen Quellen nutzen. Durch die klare Trennung zwischen öffentlichen und privaten Dimensionen gewährleistet die SAC eine konsistente Datenstruktur und eine effektive Zusammenarbeit. Insgesamt bietet die SAC eine ideale Lösung für Unternehmen, die ihre Analyse- und Planungsprozesse optimieren möchten, um datengestützte Entscheidungen zu treffen.
Websession: SAP Analytics Cloud
Haben Sie noch Fragen zum Aufbau der SAP Analytics Cloud oder generell zu den Funktionen und Einsatzmöglichkeiten der SAC? Kommen Sie auf uns zu und vereinbaren Sie unverbindlich einen Termin. Gerne beantworten wir Ihre Fragen und besprechen Ihre individuellen Anforderungen an eine Analytics-Lösung.
FAQ
Was sind Models in der SAP Analytics Cloud?
Models sind zentrale Datenstrukturen in der SAP Analytics Cloud, die es ermöglichen, Daten zu organisieren und für Analyse- und Planungszwecke zu nutzen. Sie beinhalten Kennzahlen und Dimensionen und bilden die Grundlage für die Auswertung und Berichterstattung.
Welche Arten von Models gibt es in der SAC?
In der SAP Analytics Cloud gibt es zwei Hauptarten von Models:
- analytische Modelle, die für die Auswertung historischer Daten verwendet werden
- Planungsmodelle, die zusätzlich Planungsfunktionen wie Versionierung und What-if-Analysen bieten
Wie unterscheiden sich Live-Modelle von Importmodellen?
Live-Modelle greifen direkt auf Echtzeitdaten aus operativen Systemen wie S/4HANA oder Datasphere zu, bieten jedoch eine langsamere Verarbeitung. Importmodelle hingegen laden Daten in die SAC, was eine schnellere Verarbeitung ermöglicht, aber regelmäßige Updates erforderlich macht.
Was sind die Vorteile der Nutzung von SAC Models?
Die SAC Models bieten hohe Flexibilität, ermöglichen Echtzeit-Datenanalyse, und unterstützen sowohl die Datenkonsolidierung als auch die Planung. Sie sorgen für eine konsistente Datenstruktur und fördern eine effektive Zusammenarbeit, insbesondere durch die Unterscheidung zwischen öffentlichen und privaten Dimensionen.
