SAP S/4HANA Embedded Analytics

Datenquellen und Abfragen ... 211

6.4 ... Pflege von SAP Smart Business KPIs ... 232

6.5 ... Pflege von Reports ... 256

6.6 ... Definition von Datumsfunktionen ... 263

6.7 ... Anlegen einer SAP-Fiori-Launchpad-Kachel für SAP Analytics Cloud Stories ... 269

6.8 ... Hierarchien pflegen ... 272

6.9 ... Semantische Tags in Bilanz/GuV-Strukturen anlegen ... 280

6.10 ... Zusammenfassung ... 283



7. Analytics für IT-Experten ... 285


7.1 ... Die Rolle des IT-Experten ... 286

7.2 ... CDS Views im virtuellen Datenmodell anlegen und verwenden ... 287

7.3 ... Zusammenfassung ... 302



8. Zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten ... 303


8.1 ... Benutzerdefinierte Business-Objekte ... 303

8.2 ... Benutzerdefinierte Felder und Logik ... 311

8.3 ... Zusammenfassung ... 320



Lösungen ... 321


9. Integration mit den Data-Warehousing-Lösungen ... 323


9.1 ... Braucht man zusätzlich zu SAP S/4HANA Embedded Analytics noch ein Data Warehouse? ... 324

9.2 ... Datenmanagement für SAP S/4HANA ... 327

9.3 ... SAP BW/4HANA ... 330

9.4 ... SQL-basiertes Data Warehousing mit SAP HANA 2.0 ... 345

9.5 ... Big Data Warehousing ... 348

9.6 ... Zusammenfassung ... 351



10. Integration mit den Business-Intelligence-Lösungen ... 353


10.1 ... Braucht man zusätzlich zu SAP SAP S/4HANA Embedded Analytics noch andere Business-Intelligence-Lösungen? ... 353

10.2 ... SAP Analytics Suite ... 354

10.3 ... SAP Analytics Cloud ... 364

10.4 ... Zusammenfassung ... 372



11. Predictive Analytics und Machine Learning ... 373


11.1 ... Einführung in Predictive Analytics und Machine Learning ... 373

11.2 ... Machine Learning: Lösungsarchitektur ... 377

11.3 ... Anwendungsfälle für Machine Learning in SAP S/4HANA ... 379

11.4 ... SAP S/4HANA Embedded Machine Learning ... 382

11.5 ... Zusammenfassung ... 395



Anhang ... 397


A ... Ausblick ... 397

B ... Die Autoren ... 401



Index ... 403

SAP S/4HANA Finance das Thema Embedded Analytics voran. Die Konzepte für Embedded Analytics hat er aktiv gestaltet, immer mit Blick auf die besonderen Anforderungen der Finanzprozesse. In Gesprächen mit Kunden validiert er diese Konzepte kontinuierlich und entwickelt sie weiter. Jörg Franke sieht sich selbst als eine Art Lobbyist für Embedded Analytics und bringt Beteiligte und Themen zusammen, um Analytics immer tiefer mit dem Produkt zu verzahnen. Für ihn ist Analytics integraler Teil der betriebswirtschaftlichen Prozesse, der von Beginn an mit berücksichtigt werden muss. Vor seiner heutigen Tätigkeit war er an der Entwicklung der ersten reinen Cloud-Lösung SAPs, SAP Business ByDesign, beteiligt. Auch hier lag sein Schwerpunkt seit Beginn der Entwicklungen bei den analytischen Themen. Benjamin Köhler ist bei SAP Teil des Teams für SAP S/4HANA Embedded Analytics und verantwortlich für die Portfolioplanung sowie die Kommunikation mit Kunden und SAP-Beratern. Dank seiner Nähe zu verschiedenen Entwicklungsabteilungen, Beratern und Kunden fungiert er häufig als Vermittler und sieht es als seine Aufgabe, die Balance zwischen innovativen Themen und grundlegender Funktionalität sicherzustellen. Als Teil eines Proof-of-Concept-Teams forschte Benjamin Köhler zu Predictive-Analytics-Themen, um diese in SAP S/4HANA einzubauen. Vor Beginn seiner Arbeit bei SAP im Jahr 2016 absolvierte er ein duales Studium bei IBM und schloss ein Masterstudium in Wirtschaftsinformatik in Mannheim ab. Bereits in diesen Studiengängen lag sein Augenmerk auf Business Intelligence und Data Science. Jan Morgenthaler arbeitet seit 2016 bei SAP als Teil eines Proof-of-Concept-Teams für SAP S/4HANA Embedded Analytics. Er erstellt Machbarkeitsanalysen und entwickelt Softwareprototypen im Umfeld von Predictive Analytics und Machine Learning, um diese in SAP S/4HANA zu integrieren. Dabei legt er den Fokus auf die ganzheitliche Betrachtung analytischer Applikationen von der Datenmodellierung bis zur Visualisierung und unterstützt verschiedene Entwicklungsabteilungen mit dem Ziel, Funktionalitäten und Prozesse für Analytics kontinuierlich weiterzuentwickeln. Jan Morgenthaler hat nach seinem Studium der Mathematik als IT-Consultant umfangreiche Erfahrungen in Analytics, Business Intelligence und Datenbanksystemen gesammelt. Neben der Beratung von Kunden lag sein Schwerpunkt dabei auf der Konzeption und Entwicklung von Analytics-Applikationen für Supply Chain Management und Controlling.