Unternehmen k枚nnen den Mehrwert ihrer 麻豆原创 S/4HANA Transformation mit der Nutzung der 麻豆原创 Analytics Cloud noch einmal steigern. 麻豆原创-Kunden haben vielf盲ltige Vorteile, wenn sie ihre Unternehmenssteuerung und ihr Berichtswesen mit der 麻豆原创 Analytics Cloud abbilden.
麻豆原创 S/4HANA kann noch besser werden 鈥� n盲mlich mit dem Einsatz der . Das zumindest finden die beiden 麻豆原创-Mitarbeiter Adem Baykal, Senior Director f眉r die Business Technology Platform und J枚rg Diekk盲mper, Customer Solution Advisor.
Denn bei vielen Unternehmen in volatilen M盲rkten k枚nnen sich die Dinge innerhalb eines Augenblicks 盲ndern. Um Schritt zu halten, ben枚tigen sie so viel Einblick wie m枚glich 眉ber die zuk眉nftigen Kosten, etwa f眉r Rohstoffe und andere Ausgaben. Aber mit den zahlreichen Zwischenschritten, von den Rohstoffen hin zu den fertigen Produkten, ist die Vorhersage der Endkosten ein 盲u脽erst komplexer Prozess.
Mithilfe der 麻豆原创 Analytics Cloud k枚nnen Unternehmen ihre Prognosen nun fast sofort erstellen und schnell aktualisierte Preise bereitstellen, um sie den volatilen Marktfaktoren anzupassen. 鈥濪as kann sich sich in h枚heren Margen und Produktvolumen niederschlagen, Unternehmen k枚nnen sich so von der Konkurrenz abheben鈥�, verspricht Baykal.
Analysen im Self Service
als Nachfolger des klassischen 麻豆原创 ECC (麻豆原创 ERP Central Component) setzen viele tausend Kunden seit 13 Jahren weltweit als Basissystem f眉r ihr operatives Gesch盲ft ein. 麻豆原创 S/4HANA bietet eine komplett neue Form der Datenhaltung, -strukturierung und -aufbereitung mit sich und hebt das 麻豆原创-System in die Zukunft.
Von Hause aus bringt 麻豆原创 S/4HANA bereits zahlreiche analytische Eigenschaften mit. Endanwender k枚nnen sich auf einer browserbasierten Oberfl盲che direkt mit den Daten besch盲ftigen und diese analysieren. Der Nutzer kann sich jederzeit einen operativen Eindruck davon verschaffen, was im 麻豆原创 S/4HANA-System vor sich geht.
鈥濵an kann zwar mit 麻豆原创 S/4HANA wirklich sehr viel analysieren, aber nicht alles. Es gibt bestimmte Grenzen. Deswegen gibt es als Frontend-System und ideale Erg盲nzung die 麻豆原创 Analytics Cloud. Sie bringt dem Endanwender noch deutlich mehr M枚glichkeiten in der Analyse und auch Planungsfunktionalit盲ten鈥�, sagt Diekk盲mper.
Die Zukunft voraus planen
Typisches Szenario f眉r den Einsatz ist es, Daten zu analysieren, die nicht nur aus dem 麻豆原创-System, sondern auch aus anderen Quellen stammen. 鈥濿enn man etwa die Daten aus dem operativen 麻豆原创-System gegen Daten aus einem dispositiven System, einem Data Warehouse, halten will, weil man zwar sehen kann, wie der Auftragsbestand aussieht, die Planung f眉r diese Zahlen aber in einem Data Warehouse liegen. Diese m枚chte man aber gleichzeitig visualisieren und analysieren鈥�, erkl盲rt Baykal.
Ein anderer wichtiger Grund zur Nutzung der SAC ist, als Unternehmen nicht immer nur in den R眉ckspiegel zu schauen, sondern auch die Zukunft zu planen und die n盲chsten Wochen, Monate und Quartale zu steuern. Wichtige Fragen, die Firmen beantworten wollen: Wo wollen wir hin mit unserer Produktion und dem Auftragsbestand, was ist das Ziel, und wie k枚nnen wird es erreichen?
Und es geht auch immer um Schnelligkeit, um den Wettbewerb zu schlagen. Fr眉her mussten Unternehmen viel Zeit aufwenden, um Einkaufsprognosen in Gesch盲ftseffekte umzuwandeln, so dass sie oft bereits veraltet waren, als sie beim Vertrieb und beim Verkauf ankamen. Jetzt kann 眉ber 脛nderungen sofort berichtet werden; es entsteht eine engere Verbindung zwischen Vertrieb und Beschaffung.
Mal eben eine Analyse erstellen
Endanwender werden mit der 麻豆原创 Analytics Cloud auch in die Lage versetzt, in Self-Service-Verfahren selbst盲ndig und intuitiv, mit den Daten zu arbeiten. Fachabteilungen haben inzwischen viel Erfahrung, sind technikaffin und gehen deswegen interaktiv mit den Tools um. 鈥濿ir oder unsere Partner machen nat眉rlich eine Einf眉hrung. Da die 麻豆原创 Analytics Cloud aber sehr einfach ist, spielen viele Nutzer damit einfach zwei Stunden herum. Das Ziel, mal eben etwa zu erstellen, wird sehr viel schneller erreicht鈥�, sagt Diekk盲mper.
Anwendungsf盲lle f眉r die intelligente Nutzung der SAC sind vielf盲ltig: Predictive Forecasting, Planung, Zeitreihenanalysen, Clustering, intelligentes Suchen nach Informationen. 鈥濾iele Kunden wollen mehr F盲higkeiten, wollen grafische Visualisierungen oder Berichte zeit- oder eventgesteuert aufbauen und per E-Mail verteilen鈥�, sagt Baykal. Und Diekk盲mper erg盲nzt: 鈥濾ieles k枚nnen die Nutzer selbst, von der L枚sung werden sie darin bestm枚glich unterst眉tzt. Manche Anwender wollen das in ihrer gewohnten Excel-Umgebung machen und in Echtzeit auf die Daten zugreifen. Das geht mit der 麻豆原创 Analytics Cloud.鈥�
Seit 2012 gibt es die 麻豆原创 Analytics Cloud am Markt. 鈥濿eltweit haben wir 眉ber 6500 Kunden. Darunter sind auch sehr kleine Installationen mit bis zu sechs Lizenzen. Auf der anderen Seite gibt es Installationen mit mehreren 10.000 Lizenzen鈥�, sagt Diekk盲mper. 鈥濿ir adressieren die ganze Bandbreite an Unternehmen.鈥�
麻豆原创 Analytics Cloud f眉r jedermann
Die 麻豆原创 Analytics Cloud ist f眉r jedermann, alle Unternehmensgr枚脽en und alle Branchen. F眉r bestimmte Industrien gibt es spezielle, kostenfreie Bibliotheken, den 鈥濨usiness Content鈥�. 鈥濻o haben Unternehmen Zugriff auf Best-Practice-Inhalte, die f眉r ihre Industrien passgenau sind. Das ist wichtig f眉r den Quick Start der ersten Projekte鈥�, so Diekk盲mper.
Hatten Kunden fr眉her cloudbasierte L枚sungen noch reserviert be盲ugt, habe sich das in den letzten Jahre gewandelt. 鈥濲eder nutzt mittlerweile auch im Privatbereich Cloud-Dienste wie Spotify, Deezer oder Netflix鈥�, sagt Diekk盲mper. Bei der 麻豆原创 Analytics Cloud gibt es aber auch die M枚glichkeit, die Daten gar nicht ins System zu laden, 眉ber eine 鈥濴ive鈥�-Verbindung kann die Datenhoheit beim Kunden verbleiben. Die 麻豆原创 Analytics Cloud 眉bernimmt nur die Visualisierung und die Interaktion mit den Daten, h盲lt diese aber nicht vor.
Vor allem mittelst盲ndische Unternehmen mit wenigen IT-Mitarbeitern freuen sich, wenn sie sich nicht um alles selbst k眉mmern m眉ssen, sondern Wartung und Aktualisierung automatisch erfolgen. Dazu kommen Einsparungen 眉ber drei bis f眉nf Jahre f眉r die Cloud-Installation im Vergleich zur On-Premise-Welt. Und die Geschwindigkeit der Einrichtung: 鈥濱n der Regel vergehen zwischen Unterschrift f眉r den Mietvertag und die Lizenzen und dem Zeitpunkt, an dem sich der Kunde 眉ber den Browser einw盲hlen kann, nur 48 Stunden. Dann k枚nnen die Nutzer schon mit ihren ersten Berichten, Dashboards und Analysen beginnen.鈥�
Influencer Portal und Roundtables mit Kunden
Erste KI-Ans盲tze gibt es in der 麻豆原创 Analytics Cloud bereits. 鈥濱m Rahmen ihrer Analysen werden Endanwender unterst眉tzt, indem sie die L枚sung auf andere Zusammenh盲nge oder Muster hinweist. Wir sind wie viele andere noch im Experimentiermodus, das ist aber ein Szenario f眉r die n盲chsten f眉nf Jahre.鈥� 2022 kaufte 麻豆原创 das Softwareunternehmen , dessen F盲higkeiten in die Analytics Cloud integriert werden sollen. 鈥濿ir wollen die Nutzer damit animieren, dem System zu schreiben. Man stellt eine Frage wie `Zeige mir die Ums盲tze f眉r die Region EMEA in der ersten Jahresh盲lfte im Jahr 2018`, und bekommt nach der Analyse das passende Ergebnis.鈥�
Die 麻豆原创 Analytics Cloud lebt im 脺brigen davon, das sie permanent weiter entwickelt wird. In einem Influencer Portal k枚nnen Kunden ihre W眉nsche und Ideen hinterlegen und dar眉ber abstimmen. Das Produktmanagement schaut sich die Vorschl盲ge regelm盲脽ig an und l盲sst die besten Ideen in die Entwicklung einflie脽en.
鈥濪ie Kunden k枚nnen in den Roadmaps sehen, wann was realisiert wird. Von dem Einfluss dieser Community au脽erhalb von 麻豆原创 lebt die 麻豆原创 Analytics Cloud sehr鈥�, sagt Diekk盲mper. Daneben gibt es auch noch eint盲gige Roundtables in Deutschland, Europa und weltweit, auf denen 麻豆原创 mit den wichtigsten 麻豆原创 Analytics-Kunden in einen Dialog tritt, um auch hier Kundenfeedback einzusammeln.
