Eine leistungsfähige Business-Intelligence (BI)-Plattform muss mit allen Daten arbeiten können, die im Unternehmen erzeugt werden. Ein großer Teil davon liegt heute in SAP-Systemen. Die zentrale Frage ist: Wie lassen sich diese - auch im Zusammenspiel mit anderen Datenquellen - sinnvoll und gewinnbringend auswerten?
SAP-Daten für strategische Entscheidungen nutzen
Die Zugriffs- und Aufbereitungsmöglichkeiten für SAP-Daten können sich dabei je nach System erheblich unterscheiden. Dies wird insbesondere deutlich bei gleichzeitigem Einsatz von operativen SAP-Modulen wie ERP, CRM oder SCM und dem für den dispositiven Einsatz konzipierten SAP BW. Größere Organisationen haben zudem häufig mehrere SAP-Versionen im Einsatz, was die Komplexität weiter erhöht. Unternehmen brauchen also Konzepte, wie sie ihre SAP-Daten so integrieren, dass entscheidungsrelevante Informationen für BI-Zwecke schnell, valide und skalierbar aus den Quellsystemen aufbereitet werden können.
BI Self Service: Anwender entscheiden selbst, welche Analysen sie aktuell brauchen Die steigende Zahl der BI-Anwender will zunehmend autonom auf geschäftskritische Informationen aus SAP zugreifen. Standardberichte (z. B. Bex) und vordefinierte Abfragen (Queries, Info Cubes) reichen dafür nicht mehr aus. Ein häufig gewählter Ausweg ist die manuelle Übergabe der Daten im Tabellenkalkulationsformat CSV. Die BI-Anwender generieren so im Spreadsheet eigene Berichte, Kennzahlensysteme und Analysen. Solche "handgemachten" Systeme sind jedoch in der Regel nicht revisionssicher und bilden ein erhebliches Risiko. Der "Self Service" von SAS löst diese Problematik konsequent. Mithilfe von SAS Business Intelligence werden die Daten aus dem SAP Business Warehouse (BW) und weiteren SAP-Systemen konsistent und aktuell bereitgestellt. Die Anwender können mit SAS mittels Webbrowser auf alle Informationen zugreifen und multidimensionale Analysen durchführen.
Grenzen von SAP BW überwinden
Fachabteilungen wie Marketing oder Vertrieb erwarten starke Lösungen für analytisches CRM auf Basis von Predictive Analytics (z. B. Data-Mining-Verfahren). Die Datenbasis dafür sind Kundendaten aus dem CRM und zusätzliche Informationen über Interaktionen mit dem Kunden. Es ist sehr anspruchsvoll, diese Daten zur Analyse mit Data Mining aufzubereiten. Die Möglichkeiten von SAP BW und SAP BI stoßen hier an die Grenzen - gerade im Hinblick auf Datenmenge und Performance.
Mithilfe des SAS Data Management lassen sich analytische Daten in optimierter Datenqualität und mit hoher Geschwindigkeit in analytischen Datamarts bereitstellen. Daten aus Drittsystemen werden mit SAS Data Management über SAP BW eingebunden. Der analytische Datamart arbeitet somit ausschließlich mit SAP-BW-Daten. Es gibt keine Insel-Lösungen mehr. Auf dem Datamart setzen die Fachabteilungslösungen auf, deren Analyseergebnisse dann gegebenenfalls in SAP CRM oder SAP BW zurückgeschrieben werden können.
Umfassende Sicht auf Informationen und Planungsszenarien
Die Steuerung von Geschäftsbereichen wie auch von gesamten Organisationen erfordert eine umfassende Sicht auf unterschiedliche Informationen und Planungsszenarien und profitiert entscheidend von ausgefeilten Simulationsmöglichkeiten. Dafür ist eine integrierte Architektur für Business Intelligence und Business Analytics erforderlich, die alle Daten aus den diversen Quellsystemen zusammenführt und dann entsprechende Applikationen (z. B. Strategie- und Risikosteuerung, Finanzplanung und Konsolidierung, Vertriebssteuerung etc.) für verschiedene Anwender in den jeweiligen Fachbereichen zur Verfügung stellt. Das SAS Business Analytics Framework bringt alle notwendigen Technologien und Applikationen mit, um auf der Grundlage einer bestehenden SAP-Umgebung mit SAP ERP und SAP BW eine leistungsfähige Unternehmenssteuerung zu etablieren - mit geringem Aufwand und für vielfältige Anwendergruppen.
SAS schafft SAP-Mehrwert
In SAP-Daten steckt also erheblich mehr Potenzial für BI-Anwender, als mit den Standardwerkzeugen von SAP effizient genutzt werden kann. Mit den speziell für SAP-Systeme entwickelten Business-Intelligence- und Business-Analytics-Komponenten von SAS können Unternehmen diesen Mehrwert bei geringstem Aufwand, hoher Nutzerfreundlichkeit und optimaler Sicherheit nutzen. So gelingt es SAP-Kunden, ihre Aufwendungen für Software und Entwicklungszeiten für Analyse- und BI-Projekte erheblich zu senken.
Für mehr Informationen dazu: http://www.sas.de/...
SAP-Daten für strategische Entscheidungen nutzen
Die Zugriffs- und Aufbereitungsmöglichkeiten für SAP-Daten können sich dabei je nach System erheblich unterscheiden. Dies wird insbesondere deutlich bei gleichzeitigem Einsatz von operativen SAP-Modulen wie ERP, CRM oder SCM und dem für den dispositiven Einsatz konzipierten SAP BW. Größere Organisationen haben zudem häufig mehrere SAP-Versionen im Einsatz, was die Komplexität weiter erhöht. Unternehmen brauchen also Konzepte, wie sie ihre SAP-Daten so integrieren, dass entscheidungsrelevante Informationen für BI-Zwecke schnell, valide und skalierbar aus den Quellsystemen aufbereitet werden können.
BI Self Service: Anwender entscheiden selbst, welche Analysen sie aktuell brauchen Die steigende Zahl der BI-Anwender will zunehmend autonom auf geschäftskritische Informationen aus SAP zugreifen. Standardberichte (z. B. Bex) und vordefinierte Abfragen (Queries, Info Cubes) reichen dafür nicht mehr aus. Ein häufig gewählter Ausweg ist die manuelle Übergabe der Daten im Tabellenkalkulationsformat CSV. Die BI-Anwender generieren so im Spreadsheet eigene Berichte, Kennzahlensysteme und Analysen. Solche "handgemachten" Systeme sind jedoch in der Regel nicht revisionssicher und bilden ein erhebliches Risiko. Der "Self Service" von SAS löst diese Problematik konsequent. Mithilfe von SAS Business Intelligence werden die Daten aus dem SAP Business Warehouse (BW) und weiteren SAP-Systemen konsistent und aktuell bereitgestellt. Die Anwender können mit SAS mittels Webbrowser auf alle Informationen zugreifen und multidimensionale Analysen durchführen.
Grenzen von SAP BW überwinden
Fachabteilungen wie Marketing oder Vertrieb erwarten starke Lösungen für analytisches CRM auf Basis von Predictive Analytics (z. B. Data-Mining-Verfahren). Die Datenbasis dafür sind Kundendaten aus dem CRM und zusätzliche Informationen über Interaktionen mit dem Kunden. Es ist sehr anspruchsvoll, diese Daten zur Analyse mit Data Mining aufzubereiten. Die Möglichkeiten von SAP BW und SAP BI stoßen hier an die Grenzen - gerade im Hinblick auf Datenmenge und Performance.
Mithilfe des SAS Data Management lassen sich analytische Daten in optimierter Datenqualität und mit hoher Geschwindigkeit in analytischen Datamarts bereitstellen. Daten aus Drittsystemen werden mit SAS Data Management über SAP BW eingebunden. Der analytische Datamart arbeitet somit ausschließlich mit SAP-BW-Daten. Es gibt keine Insel-Lösungen mehr. Auf dem Datamart setzen die Fachabteilungslösungen auf, deren Analyseergebnisse dann gegebenenfalls in SAP CRM oder SAP BW zurückgeschrieben werden können.
Umfassende Sicht auf Informationen und Planungsszenarien
Die Steuerung von Geschäftsbereichen wie auch von gesamten Organisationen erfordert eine umfassende Sicht auf unterschiedliche Informationen und Planungsszenarien und profitiert entscheidend von ausgefeilten Simulationsmöglichkeiten. Dafür ist eine integrierte Architektur für Business Intelligence und Business Analytics erforderlich, die alle Daten aus den diversen Quellsystemen zusammenführt und dann entsprechende Applikationen (z. B. Strategie- und Risikosteuerung, Finanzplanung und Konsolidierung, Vertriebssteuerung etc.) für verschiedene Anwender in den jeweiligen Fachbereichen zur Verfügung stellt. Das SAS Business Analytics Framework bringt alle notwendigen Technologien und Applikationen mit, um auf der Grundlage einer bestehenden SAP-Umgebung mit SAP ERP und SAP BW eine leistungsfähige Unternehmenssteuerung zu etablieren - mit geringem Aufwand und für vielfältige Anwendergruppen.
SAS schafft SAP-Mehrwert
In SAP-Daten steckt also erheblich mehr Potenzial für BI-Anwender, als mit den Standardwerkzeugen von SAP effizient genutzt werden kann. Mit den speziell für SAP-Systeme entwickelten Business-Intelligence- und Business-Analytics-Komponenten von SAS können Unternehmen diesen Mehrwert bei geringstem Aufwand, hoher Nutzerfreundlichkeit und optimaler Sicherheit nutzen. So gelingt es SAP-Kunden, ihre Aufwendungen für Software und Entwicklungszeiten für Analyse- und BI-Projekte erheblich zu senken.
Für mehr Informationen dazu: http://www.sas.de/...
