Blick in die Zukunft

SAP Predictive Analysis: Neue Einblicke auf Basis vorhandener Daten

21.05.2014
Von  und
Torben Hügens ist Head of Center of Excellence BusinessObjects bei Cametol ITLab.
Tomas Kumpikas ist SAP Business Objects Architect bei Camelot ITLab

Szenarien für die Implementierung

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Predictive (statistischen)- Lösungen von SAP zu implementieren. Der einfachste Weg ist die Installation von SAP Predictive Analysis lokal auf dem PC des Datenanalysten oder Statistikers, so dass die Analysen basierend auf lokalen Excel-Files oder über die Verbindung zu einer unterstützten Datenquelle ablaufen können. Diese Methode erfordert wenig Zeit für die Implementierung. Da die Installation von SAP Predictive Analysis einfach funktioniert, liegt der Hauptaufwand im Training der Datenanalysten oder Statistiker. Diese Methode erlaubt derzeit aber noch nicht, automatische Berechnungen ohne Benutzereingriff einzuplanen.

Unternehmen, die SAP HANA in ihrer IT-Infrastruktur bereits nutzen oder künftig nutzen wollen, haben zusätzlich die Möglichkeit, die Predictive Analysis Library (PAL) zu verwenden. Diese Methode erlaubt die Modellierung mit SAP Predictive Analysis und zusätzlich erweiterte Rechenszenarien, die auf SAP HANA ausgeführt werden. Zudem besteht die Möglichkeit, darüber statistische Berechnungen in andere Geschäftsanwendungen zu integrieren. Diese Berechnungen können eingeplant werden und somit auf regelmäßiger Basis erfolgen. Die Performance ist durch die verwendete In-Memory Technologie und entsprechende Datenmodelle sowie Berechnungsformeln überzeugend.

Gründe für Predictive Analysis in Unternehmen

Obwohl die statistische Datenanalyse große Vorteile für Industrieunternehmen bieten kann, wird sie bisher nur begrenzt oder gar nicht eingesetzt. Gründe dafür sich die hohe Komplexität der Modelle sowie die anfallenden Kosten. Im Gegensatz dazu ist bei Banken, Versicherungen und Telekommunikationsanbietern die Verwendung von statistischen Analysen und entsprechenden Tools bereits weit verbreitet. Die Investitionen in diesen Bereich wurden nicht zum Selbstzweck durchgeführt, sondern erzeugen einen tatsächlichen Return on Investment, da die Vorhersage der Zukunft (mit allen geltenden Einschränkungen) zum Beispiel für die Einschätzung eines Kreditausfallrisikos sehr relevant ist.

SAP Predictive Analysis unterstützt den Trend im Umfeld statistischer Analysen, indem verbesserte Ergebnisse einfacher und zu geringeren Kosten erreicht werden können, wenn auch Nicht-Statistiker über ein Tool statistische Methoden und Analysen einsetzen können. Dies ermöglicht auch den Einsatz von SAP Predictive Analysis in mittelständischen Unternehmen, besonders durch die Integration der KXEN-Technologie, die unter dem Namen SAP Infinite Insight vermarktet wird. Auch für Großunternehmen ermöglicht SAP Predictive Analysis einen beschleunigten und effektiveren Einsatz von statischen Analysen durch die vereinfachten Modellierungsmöglichkeiten und die bessere Performance.

Die Benutzungsoberfläche von SAP Predictive Analysis ist intuitiv und einfach bedienbar. Für die statistische Analyse von Daten wird keine Code programmiert, sondern eine grafische Modellierung verwendet (ausgenommen davon sind Modelle, die die SAP HANA PAL verwenden). Dies stellt sicher, dass Analysten einen Großteil der Arbeiten selbst durchführen können, ohne Unterstützung von der IT-Abteilung anfordern zu müssen. Da der Modellierungsprozess in vielen Fällen iterativ durchlaufen wird, kann der Analyst effizienter und schneller arbeiten. (mb)