<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">1</span><h2 class="c-blog_head" id="1. Einführung in SAP">Einführung in SAP</h2></div>
In vorherigen Artikel "Business Forecasting: Projekte in der Praxis" wurde ein Einblick in erfolgreiche Unternehmensprojekte gewährt und die dabei überwundenen Herausforderungen beleuchtet. In diesem Beitrag richten wir den Blick auf SAP, einer der weltweit führenden Anbieter für Unternehmenssoftware, welcher eine zentrale Rolle in der Realisierung solcher Projekte spielt. SAP steht für eine Vielzahl von Lösungen, die für die Digitalisierung und Automatisierung von Geschäftsprozessen entscheidend sind, darunter Enterprise Resource Planning (ERP), fortschrittliches Datenmanagement und Künstliche Intelligenz (KI).
Die breite Palette an SAP-Lösungen unterstützt die Strukturierung moderner Geschäftsprozesse, indem sie Datenintegration vereinfacht und detaillierte Einblicke in betriebliche Abläufe ermöglicht. Die Integration von KI und Machine Learning (ML) in den angebotenen Services von SAP ermöglicht es Unternehmen, ihre Effizienz zu steigern und vorausschauend zu handeln.
SAP spielt eine Schlüsselrolle in der digitalen Wirtschaft, indem es robuste Plattformen für das Datenmanagement und die Anwendung von Künstlicher Intelligenz bietet. Diese Werkzeuge sind unerlässlich, um komplexe Daten zu verarbeiten und in strategische Vorteile umzuwandeln. Dieser Blogbeitrag konzentriert sich gezielt auf ausgewählte SAP-Lösungen, die für das Business Forecasting besonders relevant sind. Ziel ist es, einen geordneten Überblick zu schaffen und zu illustrieren, wie SAP zur effizienten Entwicklung und Implementierung von Forecasting-Strategien beitragen kann.
<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">2</span><h2 class="c-blog_head" id="2. SAP Data Intelligence Cloud">SAP Data Intelligence Cloud</h2></div>
SAP Data Intelligence Cloud ist eine integrierte Plattform, die Unternehmen bei der Verwaltung und Orchestrierung ihrer Datenlandschaft unterstützt. Kern dieser Lösung ist es, Daten aus diversen Quellen zu sammeln, zu verarbeiten und für Analysezwecke aufzubereiten, wodurch ein umfassendes Datenmanagement ermöglicht wird. Die Plattform zeichnet sich durch drei Hauptfunktionen aus:
Datenorchestrierung: Sie ermöglicht einen effizienten ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren und Laden) von Daten aus einer Vielzahl von Quellen, sowohl intern als auch extern. Dieser Prozess überwindet die Isolation von Daten in verschiedenen Abteilungen und unterstützt einen kontinuierlichen Datenfluss innerhalb der Organisation, indem er Daten sammelt, sie in ein nutzbares Format umwandelt und schließlich für Analysezwecke zur Verfügung stellt.
Data Governance: Die Verwaltung und Katalogisierung von Daten wird erleichtert, was die Auffindbarkeit und Governance verbessert und zur Einhaltung von Datenschutzstandards beiträgt.
Data Science: Neben der grundlegenden Datenverarbeitung unterstützt die Plattform auch fortgeschrittene Analysefunktionen, maschinelles Lernen und KI-basierte Erkenntnisgewinnung. Benutzer können tiefere Einblicke in ihre Daten erlangen und präzise Vorhersagemodelle entwickeln.
Die dargestellte Visualisierung stellt einen typischen Workflow innerhalb des Services dar. Der SAP Data Intelligence Modeler zeichnet sich durch eine benutzerfreundliche Oberfläche aus, die es Fachkräften ermöglicht, mit visuellen Workflows komplexe Datensätze zu verwalten. Die Plattform stellt eine intuitive Umgebung bereit, in der Nutzer durch Drag-and-Drop-Aktionen und die Verwendung vordefinierter Templates Datenverarbeitungspipelines einfach erstellen und modifizieren können.
Für wen eignet sich die Data Intelligence Cloud?
Die SAP Data Intelligence Cloud ist ideal für Unternehmen geeignet, die eine Vielzahl von Datenquellen, sowohl intern als auch extern, nutzen und komplexe Geschäftsanforderungen prognostizieren müssen. Sie ist besonders empfehlenswert für Organisationen, die visuelle Workflows zur Realisierung von ETL-Prozessen einsetzen möchten und die Integration von Machine Learning nutzen möchten, einschließlich der Anwendung von Python-Skripten, um ihre Forecasting und ETL-Prozesse zu optimieren. Durch die Kombination aus effizienter Datenorchestrierung und der Integration von ML können Unternehmen zukünftige Trends und Nachfragen vorhersagen, was eine datengestützte Entscheidungsfindung erheblich unterstützt.
<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">3</span><h2 class="c-blog_head" id="3. SAP AI-Core">SAP AI-Core</h2></div>
Der SAP AI Core bietet eine solide Grundlage für das Management und die Integration von Machine Learning Modellen in die Geschäftsprozesse. Ein wesentliches Merkmal des SAP AI Core ist die Vereinfachung und Automatisierung des gesamten Prozesses der Entwicklung von ML-Modellen – vom Training bis zum Deployment. Sie ermöglicht es Entwicklern und Data Scientists, ML-Modelle effizienter mit Python Programmierung zu entwickeln und über APIs zu deployen.
Durch die umfangreiche API-Unterstützung können Entwickler SAP AI Core nahtlos in bestehende Entwicklungsworkflows innerhalb und außerhalb SAP-Landschaften integrieren.
Eine wesentliche Kernfunktion des SAP AI Core ist die nahtlose Integration der KI-Modelle in verschiedene SAP-Lösungen, was insbesondere für die Implementierung von Forecasting-Lösungen von Bedeutung ist. Beispielsweise sind verschiedene Large Language Modelle von OpenAI wie GPT-4 oder Aleph Alpha im SAP AI Core integriert und können somit problemlos in verschiedene Prozesse innerhalb der SAP-Welt eingebunden werden.
Die Zusammenarbeit von SAP AI Core mit SAP S/4HANA und SAP Analytics Cloud erweitert die Anwendungsmöglichkeiten von ML-Modellen innerhalb der SAP-Landschaft. In SAP S/4HANA trägt die Integration von AI Core entscheidend zur Effizienzsteigerung bei, indem ML-Modelle für Business Forecasting und andere Geschäftsprozesse verwendet werden, was eine direkte Automatisierung und Optimierung fördern. SAP Analytics Cloud profitiert von dieser Integration durch erweiterte Analysemöglichkeiten, die es Entscheidungsträgern erlauben, datengestützte Prognosen zu erstellen und diese in interaktiven Dashboards darzustellen.
Für wen eignet sich SAP AI Core?
Für Unternehmen, die technisch fortgeschrittene Machine Learning Lösungen für das Business Forecasting suchen, ist der SAP AI Core besonders geeignet. Der SAP AI Core richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und setzt Kenntnisse in Python-Programmierung, Nutzung von REST APIs, Docker und YAML-Workflows voraus. Ideal ist SAP AI Core für diejenigen, die maßgeschneiderte ML-Modelle direkt in ihre Geschäftsprozesse integrieren möchten, um Automatisierung und präzise Vorhersagen zu ermöglichen.
<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">4</span><h2 class="c-blog_head" id="4. SAP HANA und die Predictive Analysis Library">SAP HANA und die Predictive Analysis Library</h2></div>
SAP HANA ist eine fortschrittliche In-Memory-Datenbank, die als Grundlage für hochleistungsfähige Echtzeitdatenverarbeitung dient. Als Kernstück vieler SAP-Lösungen ermöglicht HANA große Datenmengen effizient zu verarbeiten und fundierte Entscheidungen zu treffen. Ein besonderer Aspekt von SAP HANA ist die Integration mit der Programmiersprache Python, die zusammen mit der Predictive Analysis Library (PAL) eine leistungsstarke Kombination für Business Forecasting darstellt.
PAL ist in SAP HANA integriert und umfasst eine umfangreiche Sammlung von Algorithmen für maschinelles Lernen und prädiktive Analysen. Diese Bibliothek ermöglicht es, komplexe Vorhersagemodelle direkt auf der Datenbankebene zu erstellen und auszuführen, wodurch der Datentransport zwischen Systemen minimiert, und die Analysegeschwindigkeit maximiert wird. Durch die Nutzung von Python als Schnittstelle für PAL können Data Scientists und Analysten bereits bekannte Tools und Bibliotheken einsetzen, um Daten in SAP HANA zu manipulieren, Machine Learning Modelle zu trainieren und prädiktive Einblicke direkt in ihren Geschäftsprozessen zu nutzen.
Die Kombination von SAP HANA, Python und PAL bietet eine leistungsstarke Plattform für Business Forecasting. Unternehmen können so nicht nur die Herausforderungen der Datenverarbeitung in Echtzeit meistern, sondern auch von der Flexibilität und Effizienz von Python im Zusammenspiel mit den analytischen Fähigkeiten von PAL profitieren.
Für wen eignet sich SAP HANA und die PAL?
SAP HANA mit der Predictive Analysis Library (PAL) eignet sich besonders für Unternehmen, die datenintensive Prozesse in Echtzeit verwalten und aus großen Datenmengen fundierte Vorhersagen generieren möchten. Es ist ideal für Data Scientists und Analysten, die komplexe ML-Modelle direkt auf der Datenbankebene erstellen und anwenden wollen, um präzise Business Forecasts zu ermöglichen. Organisationen, die die Flexibilität und Leistungsfähigkeit von Python nutzen möchten, um ihre analytischen und prädiktiven Fähigkeiten zu erweitern, finden in SAP HANA mit PAL eine leistungsstarke Lösung.
<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">5</span><h2 class="c-blog_head" id="5. SAP Analytics Cloud">SAP Analytics Cloud</h2></div>
Mit der SAP Analytics Cloud (SAC) werden fortschrittliche Analysefunktionen und Business Intelligence in einer einheitlichen Cloud-Plattform vereint. Als integrierte Lösung bietet SAC Unternehmen die Werkzeuge, um Daten zu visualisieren, Planungsprozesse zu steuern und prädiktive Analysen durchzuführen. Ein Schlüsselelement dabei ist die Fähigkeit von SAC, umfassende Forecasting-Funktionen bereitzustellen. Diese ermöglichen es Nutzern, auf Basis historischer Daten und Trends zukünftige Entwicklungen vorherzusagen, was für die strategische Planung und Entscheidungsfindung von entscheidender Bedeutung ist. Ein Beispiel für ein mit SAC erstelltes Dashboard ist im Folgenden abgebildet.
SAP Analytics Cloud bietet automatisierte Zeitreihenanalysen, die auf Künstlicher Intelligenz basieren, um Vorhersagemodelle zu integrieren. Diese Modelle sind fähig, Muster in den Daten zu erkennen und unterstützen die Erstellung genauer Prognosen für verschiedene Geschäftsaspekte wie Verkaufszahlen oder Kundenverhalten, ohne dass sie sich ausschließlich auf lineare Ansätze verlassen müssen.
Die Zusammenarbeit von SAC mit SAP Data Intelligence und SAP AI Core erweitert die analytischen Möglichkeiten der Plattform. SAP Data Intelligence ermöglicht die Orchestrierung und Integration von Daten aus einer Vielzahl von Quellen, einschließlich Streaming-Daten und IoT-Geräten, die dann in SAC für tiefgehende Analysen genutzt werden können. Zusätzlich erlaubt die Integration von SAP HANA, unterstützt durch die leistungsstarke Funktion der Predictive Analysis Library, den direkten Zugriff auf fortschrittliche Analysealgorithmen direkt auf der Datenbankebene, wodurch eine schnellere Datenverarbeitung ermöglicht wird. Die Einbindung von SAP AI Core ermöglicht die Integration fortgeschrittener KI-Modelle in Analyseprozesse über APIs, was die Genauigkeit von Vorhersagen verbessert und eine effiziente Wiederverwendung ohne erneutes Training ermöglicht. Diese API-Integration erlaubt es, vortrainierte ML-Modelle effizient an spezifische Geschäftsanforderungen anzupassen.
Für wen eignet sich die SAC?
Die SAP Analytics Cloud ist richtet sich primär an Entscheidungsträger, die komplexe Daten visualisieren und basierend auf den gewonnenen Erkenntnissen fundierte Entscheidungen treffen möchten. Sie dient als Schlüsselwerkzeug für die Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen und bietet zusätzlich verschiedene Analysefunktionen und kann durch die Integration mit SAP Data Intelligence, SAP AI Core und SAP HANA erweiterte Analysefähigkeiten und Machine-Learning-Logiken bereitstellen.
Häufig gestellte Fragen
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