Nachbericht „SAP Discovery Day für BI“ SAP koppelt Analytics und Künstliche Intelligenz

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Die Produktstrategie rund um Business Intelligence in Reaktion auf aktuelle Markttrends – das erläutert SAP in einer Online-Konferenz. Die Business Technologie Platform verknüpft Daten aus unterschiedlichen Quellen und bindet Künstliche Intelligenz in die Applikationen ein.

„Die Business-Technology-Plattform ist in unserer Vision von Business Intelligence eine Plattform, welche die Flexibilität bietet, um Innovationen schnell auf dem Weg zu bringen und Potenziale im Unternehmen freizusetzen.“ So beschreibt Mohamed Abdel Hadi, CTO Business Technology Platform bei SAP auf dem SAP Discovery Day BI die zentrale Rolle dieser Cloud-basierten Plattform bei Business Intelligence. Die Akzeptanz dieser Plattform zeige ein starkes Wachstum. SAP verzeichnet dafür inzwischen 7.400 Unternehmen als Kunden. Typische Anwendungsfälle seien beispielsweise die Migration weg von SAP Business Explorer (SAP Bex) oder die Integration von Machine Learning in die Unternehmensplanung.

Analysten bestätigen die starke Marktposition der SAP: „Für die ‚BARC Data & Analytics Partner Database 2023‘ haben wir über 400 Dienstleister im deutschsprachigen Raum im Detail analysiert“ berichtet Stefan Sexl, Fellow des Würzburger Business Application Research Center. „Auffällig dabei ist die überdurchschnittliche Entwicklung der SAP-Data-&-Analytics-Partner in den vergangenen zwei Jahren. Als wesentlichen Treiber dafür sehen wir die SAP Analytics Cloud.“ Die SAP Analytics Cloud kombiniert Planung und Analytics.

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Die Business Technologie Platform ist der Eckpfeiler

Das Analytics-Portfolio der SAP ist laut Abdel Hadi Teil der auf Innovation zielenden Business Technology Platform. Sämtliche Erweiterungen werden auf dieser Plattform entwickelt, die künftig sämtliche SAP-Systeme miteinander verknüpfen soll. Neben der rein technischen Integration legt SAP Wert darauf, dass stets der Business-Kontext der Daten erhalten bleibt.

Auch für Projekte rund um SAP S/4HANA wie beispielsweise Nachhaltigkeits-Reporting ist die Business Technology Platform das Fundament. Ein weiterer Fokus ist das Automatisieren von Analytics-Prozessen. Die Fachbereiche und die IT-Abteilung haben unterschiedliche Ansprüche an derartige Projekte: Während erstere einen Self-Service-Zugang zu qualitätsgesicherten Daten am besten in Echtzeit wollen, beharren die IT-Spezialisten auf einer zentralisierten Governance und einer vereinfachten Datenlandschaft. „Bislang haben die Anwender Daten oft mehrfach zwischen unterschiedlichen Systemen hin- und herkopiert“, berichtet Abdel Hadi. „Da so nur schwer eine Single Source entstehen kann, wollen Unternehmen künftig nicht mehr für jeden Anwendungsfall ein eigenes Tool installieren. Gefragt ist vielmehr eine Business-Intelligence-Landschaft, die mehrere Anwendungsfälle unterstützt und sich bei Bedarf erweitern lässt.“ Genau das soll die Business Technology Platform bieten.

Business Intelligence, Data Fabric und Künstliche Intelligenz

Das Portfolio der SAP in Sachen Business Intelligence beschreibt Abdel Hadi als Reaktion auf vier zentrale Markttrends: Die Unternehmen wollen die Reichweite von Business Intelligence erhöhen, die Planung um Predictive-Elemente erweitern, eine Data-Fabric-Architektur einführen und darüber hinaus Analytics und Künstliche Intelligenz kombinieren.

Die erstgenannten Trend bildet SAP ab, indem sie ihre Applikationen nach und nach um Embedded Business Intelligence erweitert. Der Data-Fabric-Ansatz ziele darauf ab, dass die Daten für eine Analyse an ihren ursprünglichen Orten verbleiben und nicht wie bisher in ein Data Warehouse kopiert werden: „Die Data Fabric fungiert als Gateway, um Daten aus unterschiedlichen Quellen gemeinsam zu analysieren“, erläutert Abdel Hadi. Bei der Erweiterung der Planung werden mit Machine-Learning-Funktionen vorhersagende Elemente in die Planung integriert. Bei der Kombination von Analytics und Künstlicher Intelligenz geht es darum, Prozesse in der SAP Analytics Cloud auf Basis Künstlicher Intelligenz zu automatisieren.

Ein weiterer wichtiger Pfeiler in SAPs Analytics-Vision ist die im März dieses Jahres vorgestellte Datenmanagement-Lösung Datasphere. Anwender können damit schnell und ohne großen Aufwand auf Informationen aus ihrer gesamten Business-Intelligence-Landschaft zugreifen. Mit Datasphere kombinieren Anwender laut Abdel Hadi per Drag-and-drop Daten aus verschiedenen Quellen wie beispielsweise S/4HANA und Salesforce mit zugekauften externen Marktinformationen. Der Low-Code-Ansatz ziele auf einfache Anwendungen und lasse sich im Development-Modus auf anspruchsvolle Analysen erweitern. Hierfür sei eine enge Zusammenarbeit zwischen Fachabteilung und IT hilfreich.

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SAP stellt übergreifende Datenintegrationsplattform Datasphere vor

Hugo Boss liefert Performance-Kennzahlen mobil

Für das Zusammenspiel zwischen Datasphere und SAP Analytics Cloud nennt Abdel Hadi fünf Bereiche: Self-Service-Modellierung, Integration und Konnektivität, Business Semantics, Advanced Data Management sowie Governance und Operations: „Wir haben Kunden, die mit Datasphere und der SAP Analytics Cloud die Applikationen SAP Business Explorer und SAP Lumira ablösen“, berichtet Abdel Hadi. „Dabei werden aus Gelegenheitsnutzern Power User.“ So erhalten beim Modehersteller Hugo Boss mehr als 1.000 Anwender über die Mobilversion der SAP Analytics Cloud unmittelbar Zugang zu den aktuellen Performance-Kennzahlen. Im nächsten Schritt will die Modekette das System mit Datasphere in Richtung Self-Service Analytics ausbauen.

Den funktionalen Ausbau der Planung in der SAP Analytics Cloud in Richtung Extended Planning and Analysis benennt Abdel Hadi als weiteren Anwendungsfall von Advanced Analytics: Innovative Unternehmen erweitern ihre Planung mit vorgefertigten Templates um Predictive-Elemente. Citizen Developer verbinden dabei mehrere Anwendungsfälle und steigern die Automatisierung.“ So nutzt beispielsweise der Pharmahersteller Roche Predictive Planning, um Finanz-Forecasts mit Machine Learning zu automatisieren. Dabei wurden 70 Prozent der Dateneingabepunkte automatisiert, was zur Folge hat, das die Laufzeit sich von mehreren Wochen auf zwei Stunden gesunken ist.

Success Factors generiert künftig Stellenbeschreibungen selbst

Künstliche Intelligenz in der Business-Technology-Plattform ist der der vierte von Abdel Hadi genannte Markttrend. SAP arbeitet daran, die Business Technology Platform als Katalysator für Künstliche Intelligenz zu etablieren. So soll beispielsweise die Personallösung Success Factors künftig dank Künstlicher Intelligenz bei einer Neubesetzung Stellenbeschreibungen generieren und die passenden Fragen für das Einstellungsgespräch formulieren. Ein weiterer Use Case besteht darin, dass der Anwender dem System Fragen stellt und daraufhin konkrete Vorschläge bekommt. So erstellt das System beispielsweise eine Powerpoint-Präsentation, die Schlüsselkennzahlen und Grafiken aus Dashboards extrahiert und dann die Ergebnisse in Textblöcken erläutert. Laut Abdel Hadi ist das ein erstes Beispiel, wie sich Analytics und Künstliche Intelligenz in die Welt von Microsoft Office bringen lassen. Im nächsten Schritt geht es um das automatische Erstellen von Analysen. Hierbei lässt sich der Anwender von einem Dashboard zu weiteren Fragen inspirieren. Das System generiert daraufhin weitere Analysen und baut schrittweise die dazugehörigen Elemente auf.

Die nächsten Schritte auf SAPs Produkt-Roadmap hat Mattias Krämer vorgestellt, Senior Vice President und Head of SAP HANA Database Analytics sowie Planning and Analytics bei SAP: „Im Rahmen von Composable Analytics arbeiten wir daran, über die Business-Technology-Plattform einzelne Bestandteile der SAP Analytics Cloud Applikationen zur Verfügung zu stellen. Möglich sind hier sowohl Embedded Analytics als auch eine individuell zugeschnittene Entwicklung.“ Der technische Hebel dabei sei eine weit gehende Öffnung: „Wir machen Analytics-Funktionen über Programmschnittstellen verfügbar und bilden darüber in Integrationsszenarien ab.“

Für die nahe Zukunft verweist Krämer auf drei Entwicklungen: SAP verbessert die Performance der analytischen Anwendungen und erweitert deren Integration in Datasphere. Darüber hinaus entstehen Use Cases für Generative AI. So sollen Anwender künftig anhand eines Prompts nach Art von ChatGPT komplette Dashboards erstellen und anpassen können.

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