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Augmented Analytics in SAP Analytics Cloud

Geschrieben von Fotios Vlantis | 28.03.2024 12:09:56

In diesem Blogartikel untersuchen wir, wie die SAP Analytics Cloud, mittels ihrer sogenannten „Smart Features“ beziehungsweise erweiterten Analysefunktionen, uns dabei helfen kann, fundierte Entscheidungen zu treffen. Weiterhin werden im Rahmen des Artikels die momentanen Grenzen dieser Funktionen erläutert.

Die SAP Analytics Cloud (SAC) ist ein cloudbasiertes Analysetool, das von SAP entwickelt wurde. Die SAC hilft Unternehmen dabei, Daten zu analysieren und fundierte Entscheidungen treffen zu können.

Augmented Analytics verwendet künstliche Intelligenz (KI) und Machine Learning (ML), um die Datenanalyse und die Generierung von Einblicken zu automatisieren und zu verbessern. SACs Smart Features nutzen Augmented Analytics, um die Datenanalyse zu verbessern, indem sie Muster und Korrelationen erkennen und die Entscheidungsprozesse vereinfachen.

In unserem Beispiel  werden wir uns mithilfe eines Datensatzes, der Bestellungen enthält, genauer ansehen, wie wir die Smart Features von SAC nutzen können. Diese Smart Features verschaffen uns leicht verständliche Einblicke, die uns wiederum helfen können, schneller Entscheidungen zu treffen.

Wir gehen das Beispiel Schritt für Schritt durch und sehen, wie wir die Funktionen nutzen können.

Schritt 1: Daten importieren

Als erstes müssen wir unsere Daten in die SAP Analytics Cloud laden. Für dieses spezielle Beispiel beginnen wir damit, unsere Beschaffungsdaten aus einer Excel-Datei in SAC zu importieren. Die importierten Daten sind dann auf der Plattform gespeichert und als SAC Datenmodell nutzbar. Unser Datensatz sieht wie folgt aus:

 

Der Import der Daten kann erfolgen, indem das Symbol "Datasets" im linken Seitenmenü ausgewählt wird. Durch Navigieren zur Option „Import from CSV/file“ können wir unsere Datei als Modell hochladen.

Schritt 2: Schneller Datenüberblick

Es besteht die Möglichkeit, bestimmte Aspekte des Datensatzes schnell zu erkunden, indem die Funktion „Search to Insight“ verwendet wird. Dies ist eine smarte Funktion von SAC, die es ermöglicht, die Daten durch einfache Formulierungen zu erkunden. Ein Beispiel wäre „Zeige Gesamtkosten nach Lieferant“ und die SAC kann automatisch ein Balkendiagramm erstellen, welches „Gesamtkosten“ pro „Lieferant“ zeigt.

Im ersten Quartal 2024 hat das SAC-Team die Funktion „Just Ask“ in das Portfolio der Augmented Analytics-Funktionen aufgenommen. „Just Ask“ ist die verbesserte Version von „Search to Insight“ und nutzt KI, um die Qualität der natürlichen Sprachabfragen zu verbessern. Zur Zeit werden nur importierte Datenmodelle in der SAP Analytics Cloud und SAP Datasphere-Modelle unterstützt.

Im Gegensatz zu seinem Vorgänger kann „Just Ask“ komplex formulierte Anweisungen verstehen. So kann zum Beispiel gefragt werden: „Was sind die Gesamtkosten pro Käufer für jedes Jahr“ und es wird automatisch ein Diagramm erstellt, das Ihnen ein Balkendiagramm "Gesamtkosten" pro "Käufer" mit gestapelten Balken für die Jahre 2023 und 2024 im Vergleich zeigt.

Die Funktion kann auch Merkmalswerte erkennen, ohne dass die Spaltennamen explizit genannt werden. So wird zum Beispiel auf die Anfrage „Was sind die Gesamtkosten pro Käufer für Januar“, automatisch der richtige Monat im Zahlungsdatumsfeld erkannt und das Ergebnis entsprechend gefiltert.

„Just Ask“ und „Search to Insight“ sind direkt von der Startseite von SAP Analytics Cloud über die Suchleiste und vom Glühbirnen-Symbol in der Hauptwerkzeugleiste aus zugänglich.

Schritt 3: Daten erkunden

Durch Navigieren zu „Stories“ und Auswahl von „Smart Discovery“ können wir beginnen, die Funktionen der erweiterten Analyse zu nutzen, um automatisch ein Dashboard basierend auf der Zielspalte, die wir analysieren möchten, zu erstellen.

In diesem Beispiel analysieren wir die Spalte „Gesamtkosten“ und sehen, welchen Einfluss der „Käufer“ darauf hat.

Durch Auswahl von „Run“ erstellt SAC ein Dashboard basierend auf den bereitgestellten Daten unter Verwendung von ML-/KI-Funktionen. Dieses Dashboard sieht wie folgt aus:

 

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Schritt 4: Muster und Korrelationen

Die "Smart Insights" von SAC können Muster und Zusammenhänge in Ihren Daten erkennen. Durch Auswahl des unteren rechten Diagramms können wir einige interessante Einblicke gewinnen, die im Textformat bereitgestellt werden. Wir können diese Einblicke erweitern, indem wir auf „Mehr anzeigen“ klicken.

Mit dieser Funktion erhalten wir schnell einen Überblick über grundlegende Muster, die in einem Diagramm gefunden wurden, wie Top-Beiträger oder Wertänderungen zwischen einem Zeitraum.

Grenzen

Die Smart Funktionen in der SAC haben allerdings - noch - einige Einschränkungen.

Die erste Funktion „Search to Insight“ ist sehr nützlich, wenn es darum geht, schnell Diagramme zu erstellen und bestimmte Aspekte des Datensatzes zu betrachten. Es gibt jedoch einige Einschränkungen bei der Verwendung. Die Datenmodell müssen die folgenden Voraussetzungen erfüllen:

  • Die „Modell-Privatsphäre“ darf nicht aktiviert sein.
  • Es dürfen keine Dimensionen mit aktivierter „Datenzugriffskontrolle“ basierend auf erworbenen Daten, live SAP HANA, live SAP S/4HANA, live SAP Universe und live SAP BW-Daten vorhanden sein.
  • Kontodimensionen, die mehrere Hierarchien haben, werden nicht unterstützt.
  • Spezifische Schlüsselwörter, Formate und Syntax werden unterstützt (z.B. Zeige X nach Y, Zeige X für alle Y usw.).
  • Die Schnittstelle kann nur Englische Wörter identifizieren und verarbeiten.
  • Der Nutzer muss die Rechte haben auf das Modell zugreifen zu können.
  • Die Option „Search to Insight-Indizierung“ unter Modell Präferenzen für das Zielmodell ist aktiviert.

Die Funktionen „Smart Discovery“  und „Smart Insights“ sind sehr nützlich, da sie Informationen liefern, die in einem Datensatz oft nicht sichtbar sind. Die bereitgestellten Diagramme und Erkenntnisse sind recht begrenzt (z. B. Verteilungsdiagramme, Min-Max-Werte, Balkendiagramme, Top-Beitragszahler usw.) und können nur bestimmte Informationen über einen Datensatz liefern, aber keine tiefergehende, komplexere Analyse.

„Just Ask“ wurde gegenüber dem Vorgänger „Search to Insight“ deutlich aufgewertet. Vor allem, wenn es darum geht, Fragen zu stellen, die komplexere Syntax und Parameter enthalten. Es bietet dem Benutzer, bei komplexen Anfragen, auch mehr als eine Visualisierung, um Informationen für ein viel besseres Verständnis der Daten bereitzustellen. Die natürliche Sprachabfrage hat aber dennoch einige Schwächen. Manche Anfragen werden falsch interpretiert und liefern unbrauchbare Ergebnisse für den Benutzer. Die Syntax der Anfrage muss spezifisch und klar sein und dies limitiert die Nutzung im täglichen Gebrauch.

Erweiterte Analyse und KI

Die SAC-Roadmap verspricht im Bereich erweiterte Analyse und KI einige spannende Aktualisierungen in 2024. In Q2 stehen Verbesserungen für die prädiktive Planung an. Im Spätsommer zum Q3 Release soll es eine Planungsintegration mit SAP Datasphere geben. Gegen Ende dieses Jahres werden wahrscheinlich generative KI-Fähigkeiten in SAC Einzug erhalten.  Diese werden es Benutzern ermöglichen, Daten zu analysieren, zu planen und zu simulieren, sowie Dashboards zu erstellen und zu verfeinern.

Der dedizierte KI-Assistent heißt „Joule“ und verwendet natürliche Sprache. Joule wurde im September 2023 vorgestellt und hatte bereits sein Debüt in SAP S/4HANA Cloud. Es handelt sich um einen fortschrittlichen generativen KI-Kopiloten, der direkt in die Anwendungen des SAP Cloud-Unternehmensportfolios eingebettet ist.

Mit Joule können Benutzer eine Frage stellen oder ein Problem in einfacher Sprache formulieren und intelligente Antworten erhalten, die aus den Geschäftsdaten im SAP-Portfolio und aus Drittquellen gezogen werden, während der Kontext beibehalten wird. Joule wird im Laufe des Jahres in mehrere SAP-Produkte integriert und soll Ende 2024 in SAC eingeführt werden.

Augmented Analytics in SAC - Unser Fazit

Zusammenfassend bietet SAP Analytics Cloud nützliche Funktionen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Je nach Datenmodell, gestellter Anfrage und Einsatzbereich, sind die Ergebnisse der Smart Features sehr gut, die Qualität kann allerdings durchaus schwanken.

Der größte Nachteil aller Smart Features ist, dass sie meist auf SAC-Modelle beschränkt sind. Einige Smart Features können mit Live-Verbindungen genutzt werden, aber setzen spezielle Anforderungen wie eine Tunnelverbindung voraus oder bieten nur eingeschränkte Funktionen. Für Kunden, die mit importierten Datenmodellen arbeiten oder ihre Datenmodelle von Grund auf in SAC erstellen, sind diese Funktionen eine spannende und hilfreiche Ergänzung.

Nach der Veröffentlichung von “Just Ask” sind wir gespannt auf die nächsten Schritte im Bereich erweiterte Analyse und KI.  Mit den kommenden Updates wird sich zeigen, ob die Smart Features nur eine Spielerei sind oder wirklich einen Mehrwert für die SAC Nutzer bieten können.

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