Augmented Analytics Funk­tionen in der SAC

Die SAP Analytics Cloud (SAC) bietet als Self-Service Tool Funk­tional­itäten zur Unter­nehmens­planung, Daten­­visuali­­sierung, er­wei­ter­ter Analysen (Augmented Analytics) sowie voraus­schauender Ana­lysen (Pred­ictive Analytics). Mit Hilfe der Augmented Analytics Funk­tionen können durch bereits defi­nierte Algo­rithmen durch wenige Klicks schnell neue Dia­gramme er­stellt oder weitere Infor­ma­tionen zu bereits er­stellten Dia­grammen hin­zu­gefügt werden. Durch diese Features er­möglicht die SAC zudem eine schnelle und einfache Er­stellung eines ersten Be­richts in Form einer Story. Hierfür wird zu­nächst ein Modell (oder Datenset) erstellt, welches die Grund­lage einer jeden Story ist. Im Folgenden wird die Er­stellung einer Story mit Hilfe der Augmented Analytics Funktionen „Search to Insight”, „Smart Insights” und „Smart Discovery” vor­ge­stellt. Darüber hinaus wird auf erste Predictive Analytics Funk­tionen des Berichts­elements Trend/Zeit­reihe ein­ge­gangen.

Search to Insight

Nach Ers­tellung der Story kann durch Aus­wahl der „Search to Insight” Funk­tion oben rechts in der Menü­leiste auf Basis vor­definierter Phrasen schnell ein erstes Dia­gramm hinzu­gefügt werden. Auf Basis der Daten im aus­gewählten Modell werden bereits Phrasen / Diagramme vor­ge­schlagen. Der User hat hier die Möglich­keit ver­schiedene Dia­gramme zu er­stellen und anzu­schauen. Nach Auswahl eines Diagramms für den Bericht kann dieser direkt in die Story inte­griert werden.

Hinzufügen eines Diagramms über „Search to Insight”

Smart Insights

Über die „Smart Insights” Funk­tion können Berichts­ele­menten, die Daten ent­halten, weitere Infor­mationen hinzu­gefügt werden. Smart Insights liefert Infor­mationen über die größten Einfluss­faktoren auf die Daten, wodurch ein schneller und erster Über­blick über die Daten ge­wonnen werden kann. Durch die Auswahl „Mehr anzeigen…” er­scheint eine detailliertere Be­schrei­bung der Smart Insights.

Hinzufügen von „Smart Insights” zu einem Diagramm

Smart Discovery

Mit „Smart Discovery” können aus­gewählte Merkmale des Modells (oder Datensets) in Bezug auf eine bestimmte Ziel­größe (Merk­mal oder Kennzahl) analysiert werden. Die Er­gebnisse werden in Form von Berichts­elementen auf mehreren Story-Seiten dar­ge­stellt. Diese um­fassen eine Über­sicht der Ergebnisse, eine Dar­stellung der fünf größten Einfluss­faktoren auf die Ziel­größe, eine Dar­stellung der Genauig­keit der Ergebnisse sowie die Möglich­keit in Form einer Sensi­tivi­täts­ana­lyse die größten Einfluss­faktoren genauer anzu­schauen.

Verwendung von „Smart Discovery”

Berichtselement: Trend/Zeit­reihe

In der Übersicht der Story-Seiten der „Smart Discovery” ist auch das Berichts­element Trend/Zeit­reihe ent­halten. Bei diesem Berichts­element, dass auch unab­hängig von der „Smart Discovery” Funk­tion als Berichts­element er­stellt werden kann, besteht die Möglich­keit eine Prognose hinzu­zu­fügen. Hierbei kann zwischen „auto­­ma­tische Pro­gno­se”, „Lineare Re­gression” und „dreifache ex­po­nen­tielle Glättung” gewählt werden.

Prognosefunktion im Berichtselement Trend/Zeitreihe

Dieses Feature er­möglicht bereits in der Story „Predicitve Analytics” anzu­wenden und mit wenig Auf­wand durch er­weiterte, sta­tistische Analysen den Benutzer in seiner Ent­­scheidungs­findung zu unter­stützen. Die SAC bietet hier­für zu­sätzlich eine eigene Funk­tion bei der Prognose­szenarios auf Basis von Daten­sets er­stellt werden können. Hier gibt es die Auswahl zwischen „Klassi­fikat­ion”, „Regression” und „Zeit­reihen­prognose”.

Mit der SAC in die Zukunft schauen

Im Folgenden wird die Erstellung einer Story mit Hilfe der Augmented Analytics Funktionen „Search to Insight“, „Smart Insights“ und „Smart Discovery“ vorgesellt. Darüber hinaus wird auf erste Predictive Analytics Funktionen des Berichtselement Trend/Zeitreihe eingegangen.

Nach Erstellung der Story kann durch Auswahl der „Search to Insight“ Funktion oben rechts in der Menüleiste auf Basis vordefinierter Phrasen schnell ein erstes Diagramm hinzugefügt werden. Auf Basis der Daten im ausgewählten Modell werden bereits Phrasen / Diagramme vorgeschlagen. Der User hat hier die Möglichkeit verschiedene Diagramme zu erstellen und anzuschauen. Nach Auswahl eines Diagramms für den Bericht kann dieser direkt in die Story integriert werden.

Über die Smart Insights Funktion können Berichtselementen, die Daten enthalten, weitere Informationen hinzugefügt werden. Smart Insights liefert Informationen über die größten Einflussfaktoren auf die Daten, wodurch ein schneller und erster Überblick über die Daten gewonnen werden kann. Durch die Auswahl „Mehr anzeigen…“ erscheint eine detailliertere Beschreibung der Smart Insights.

Mit „Smart Discovery“ können ausgewählte Merkmale des Modells (oder Datensets) in Bezug auf eine bestimmte Zielgröße (Merkmal oder Kennzahl) analysiert werden. Die Ergebnisse werden in Form von Berichtselementen auf mehreren Story-Seiten dargestellt. Diese umfassen eine Übersicht der Ergebnisse, eine Darstellung der fünf größten Einflussfaktoren auf die Zielgröße, eine Darstellung der Genauigkeit der Ergebnisse sowie die Möglichkeit in Form einer Sensitivitätsanalyse die größten Einflussfaktoren genauer anzuschauen.

Berichtselement: Trend/ZeitreiheIn der Übersicht der Story-Seiten der Smart Discovery ist auch das Berichtselement Trend/Zeitreihe enthalten. Bei diesem Berichtselement, dass auch unabhängig von der Smart Discovery Funktion als Berichtselement erstellt werden kann, besteht die Möglichkeit eine Prognose hinzuzufügen. Hierbei kann zwischen „automatische Prognose“, „Lineare Regression“ und „dreifache exponentielle Glättung“ gewählt werden.

Dieses Feature ermöglicht bereits in der Story „Predicitve Analytics“ anzuwenden und mit wenig Aufwand durch erweiterte, statistische Analysen den Benutzer in seiner Entscheidungsfindung zu unterstützen. Die SAC bietet hierfür zusätzlich eine eigene Funktion bei der Prognoseszenarios auf Basis von Datensets erstellt werden können. Hier gibt es die Auswahl zwischen „Klassifikation“, „Regression“ und „Zeitreihenprognose“.

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Fazit

Als Self-Service Tool bietet die SAC somit ohne tief­greifende IT-Kennt­nisse die Möglich­keit, schnell und einfach Be­richte zu er­stellen und diese mit In­for­mationen aus der Daten­analyse zu ergänzen. Hierzu zählen ins­besondere In­for­mationen bzgl. des Ein­flusses einzelner Kenn­zahlen und Merk­male auf aus­gewählte Ziel­größen. Die Schwierig­keit eines qualitativ hoch­wertigen Berichts liegt somit nicht in der Er­stellung der Berichts­elemente, sondern in der Aus­wahl und An­ordnung dieser sowie der richtigen Ein­ordnung der zu­sätzlich generierten In­for­mationen. Eine wichtige Voraus­setzung für einen qualitativ hoch­wertigen Bericht besteht somit weiterhin darin, eine vernünftige Daten­grundlage zu schaffen. Mit unserer Expertise in der Business Analyse sowie in der Daten­modellierung und im Umgang mit SAP BW unter­stützen und beraten wir gerne beim Einsatz der SAC im Unter­nehmen.

Verfasst von Nadine Lermer

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