Predictive Analytics in SAP Analytics Cloud

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">1</span><h2 class="c-blog_head" id="1. Predictive Analytics – Definition">Predictive Analytics – Definition</h2></div>

Predictive Analytics ist ein Teilbereich von Data Analytics, der statistische Algorithmen, maschinelles Lernen und Data Mining verwendet, um Muster zu identifizieren und Vorhersagen zu treffen. Ziel von Predictive Analytics ist es, auf der Grundlage von historischen Daten Modelle zu generieren, die zukünftige Ereignisse mit einem hohen Genauigkeitsgrad prognostizieren. Weitere Informationen zu Predictive Analytics finden Sie in diesem Blogbeitrag.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">2</span><h2 class="c-blog_head" id="2. Predictive Analytics in SAP Analytics Cloud">Predictive Analytics in SAP Analytics Cloud</h2></div>

SAC ist eine cloud-basierte Analytics-Plattform, die Unternehmen eine Reihe von Tools zur Analyse und Visualisierung von Daten zur Verfügung stellt. Es ist eine End-zu-End-Lösung, deren Tools u.a. die Datenaufbereitung, -analyse und -visualisierung sowie Reporting, Planung und Kollaboration umfassen.  

Darüber hinaus bietet SAC Funktionen für Predictive Analytics, mit denen Unternehmen Algorithmen des maschinellen Lernens nutzen können, um zukünftige Trends, Verhaltensweisen und Ereignisse vorherzusagen. Prognosen können innerhalb SAC sowohl mit dem Tool Smart Predict als auch planungsintegriert in Form von Predictive Planning erfolgen. Smart Predict bietet Zeitreihenprognosen, Klassifizierungs- und Regressionsszenarien (siehe Abbildung 1).

So können Stories und Dashboards mit Prognosen ergänzt werden. Predictive Planning in SAP Analytics Cloud bietet die Möglichkeit, Zeitreihenprognose-Szenarien direkt auf planungsfähigen Modellen auszuführen, um eine intelligente und zahlenbasierte Grundlage für die Erstellung von Prognosen zu bieten.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">3</span><h2 class="c-blog_head" id="3. Welche Funktionen hat Predictive Analytics in SAP Analytics Cloud?">Welche Funktionen hat Predictive Analytics in SAP Analytics Cloud?</h2></div>

Eine der prädiktiven Analysefunktionen von SAC ist Smart Predict. Smart Predict basiert auf maschinellem Lernen und ermöglicht dem Nutzer Vorhersagemodelle zu erstellen, ohne dass umfangreiche technische Kenntnisse erforderlich sind. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die das Erstellen und Ausführen von Vorhersagemodellen mit Hilfe von Drag-and-Drop-Tools unterstützt.  

Predictive Analytics kann in SAC direkt in Zeitreihen und Liniendiagrammen sowie in Tabellen genutzt werden. Jeder Indikator, der in einem Zeitreihen- oder Liniendiagramm angezeigt wird, kann prognostiziert werden. Dazu stehen drei Optionen zur Verfügung:

1. Automatische Prognose
2. Lineare Regression  
3. Dreifache Exponentielle Glättung  

Es ist möglich, die zeitliche Granularität, den Algorithmus und die zugrunde liegenden historischen Daten für die Vorhersage auch in Tabellen auszuwählen.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">4</span><h2 class="c-blog_head" id="4. Vorteile von Predictive Analytics in SAP Analytics Cloud">Vorteile von Predictive Analytics in SAP Analytics Cloud</h2></div>

Vorhersagefähigkeiten: Smart Predict ermöglicht die Erstellung von prädiktiven Modellen, um zukünftige Trends und Verhaltensmuster vorherzusagen.
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Einfache Anwendung: Die Benutzeroberfläche von Smart Predict ist intuitiv und benutzerfreundlich gestaltet, sodass auch Nicht-Data-Scientists in der Lage sind, Vorhersagemodelle zu erstellen und zu nutzen.  
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Automatisierte Modellbildung: Smart Predict automatisiert den Modellbildungsprozess, indem es den besten Algorithmus für die gegebene Datensituation auswählt und die Modellparameter optimiert. Dies spart Zeit und Ressourcen, da manuelle Eingriffe minimiert werden.
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Integration von Datenquellen: Es ermöglicht die nahtlose Integration von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich On-Premise- und Cloud-Datenbanken sowie externen Dateien. Dadurch können umfassende Analysen durchgeführt werden, indem Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert werden.
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Interpretierbarkeit von Ergebnissen: Smart Predict bietet visuelle Darstellungen, Berichte und Dashboards, um die Ergebnisse zu visualisieren und zu interpretieren, was zu einem besseren Verständnis der Vorhersagen und deren Auswirkungen auf das Geschäft führt.
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Echtzeit-Aktualisierung: Vorhersagemodelle und Analysen können in Echtzeit aktualisiert werden, wenn neue Daten verfügbar sind. Dadurch können Organisationen schnell auf sich ändernde Umstände reagieren und fundierte Entscheidungen treffen.
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Durch die Nutzung von Smart Predict in SAP Analytics Cloud können Unternehmen ihre Daten optimal nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und Wettbewerbsvorteile zu erzielen. Es unterstützt eine datengetriebene Kultur und ermöglicht es den Benutzern, die Vorhersagemodelle einfach zu erstellen, zu verstehen und zu nutzen.

<div class="hzweiwrapper"><span class="circled-number">5</span><h2 class="c-blog_head" id="5. Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics in SAP Analytics Cloud">Einsatzmöglichkeiten von Predictive Analytics in SAP Analytics Cloud</h2></div>

Es gibt verschiedene Anwendungsfälle für Smart Predict in SAC. Einer der häufigsten ist die vorausschauende Wartung. Bei der vorausschauenden Wartung werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um Sensordaten zu analysieren und vorherzusagen, wann ein Anlagenausfall wahrscheinlich ist. Auf diese Weise können Unternehmen die Wartung proaktiv planen, Ausfallzeiten reduzieren und die Produktivität steigern.  

Ein weiterer Anwendungsfall ist die Vorhersage der Kundenabwanderung. Durch die Analyse historischer Kundendaten können Unternehmen mit Predictive Analytics feststellen, welche Kunden am wahrscheinlichsten abwandern werden, und proaktive Maßnahmen ergreifen, um sie zu halten.  

Schließlich kann Predictive Analytics auch für Umsatz- und Absatzprognosen verwendet werden. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten können Unternehmen zukünftige Verkaufstrends vorhersagen und ihre Verkaufsstrategien entsprechend anpassen. Weitere Anwendungsfälle finden sich in der Ausgaben- und Kostenplanung, der Planung des Personalbestands, dem Ressourcenmanagement, Cashflow-Prognosen und Volumenprognosen. Die Anwendungsmöglichkeiten sind groß.  
Zusammengefasst bedeutet dies, dass Sie Ihre Planung mithilfe von Predictive Analytics jederzeit unterstützen können, vorausgesetzt es liegen ausreichend historische Daten vor. Eine allgemeine Richtlinie ist ein Verhältnis von 5:1, das besagt, dass für die Prognose eines Jahres die Daten der vorangegangenen 5 Jahre vorhanden sein sollten.