Butsmann / Crumbach / Franke SAP S/4HANA Embedded Analytics

Architektur, Funktionen, Anwendung
1. Auflage 2019
ISBN: 978-3-8362-8226-0
Verlag: Rheinwerk
Format: EPUB
Kopierschutz: 0 - No protection

E-Book, Deutsch, 411 Seiten

Reihe: SAP Press

Über dieses Buch

Sie möchten Ihre Geschäftsdaten einfach und schnell auswerten? Dann lesen Sie, wie Sie das operative Reporting mit SAP S/4HANA Embedded Analytics ganz neu angehen können. Untersuchen Sie Kennzahlen in SAP Fiori, nutzen Sie den analytischen Content, oder erstellen Sie individuelle Berichte auf Basis eigener CDS Views. Mit den so gewonnenen Erkenntnissen sind Sie der Konkurrenz immer einen Schritt voraus!

Aus dem Inhalt:

• Architektur von SAP S/4HANA Embedded Analytics
• Virtuelles Datenmodell (VDM)
• Core Data Services (CDS)
• SAP Fiori
• SAP Smart Business
• Operatives und multidimensionales Reporting
• Customizing und Erweiterung
• Integration

Autoren/Hrsg.

Butsmann, Jürgen

Crumbach, Manfred

Franke, Jörg

Köhler, Benjamin

Morgenthaler, Jan

Inhaltsverzeichnis

  Vorwort ... 13


  Grundlagen ... 17


  1.  SAP Digital Transformation Framework ... 19


       1.1 ... Digitale Transformation ... 19

       1.2 ... SAP S/4HANA: der digitale Kern ... 24

       1.3 ... Grundprinzipien von SAP S/4HANA ... 28

       1.4 ... Betriebswirtschaftliche Anforderungen an ein SAP-S/4HANA-System ... 33

       1.5 ... Zusammenfassung ... 37



  2.  Analytics in der Digital Economy ... 39


       2.1 ... SAP S/4HANA Embedded Analytics vs. autonome Analysen ... 39

       2.2 ... Transaktionen mit Analytics verknüpfen ... 43

       2.3 ... Zusammenfassung ... 49



  3.  Architektur von SAP S/4HANA Embedded Analytics ... 51


       3.1 ... Einführung in die Architektur von SAP S/4HANA ... 51

       3.2 ... Das virtuelle Datenmodell (VDM) ... 67

       3.3 ... Hierarchien ... 83

       3.4 ... Berechtigungen und Datensicherheit ... 87

       3.5 ... Die SAP-Fiori-Benutzeroberfläche ... 93

       3.6 ... Zusammenfassung ... 100



  Analytics ... 101


  4.  Einfache Auswertungen erstellen ... 103


       4.1 ... Insight to Action ... 103

       4.2 ... Kennzahlen-Reporting ... 113

       4.3 ... Multidimensionales Reporting ... 125

       4.4 ... SAP Overview Pages ... 140

       4.5 ... Frei entwickelte SAP-Fiori-Oberflächen ... 147

       4.6 ... Weitere Funktionen ... 149

       4.7 ... Zusammenfassung ... 158



  5.  Vordefinierte Analytics-Inhalte ... 161


       5.1 ... Vordefinierte Inhalte von SAP S/4HANA ... 161

       5.2 ... Analytische Inhalte und SAP Best Practices ... 168

       5.3 ... Geschäftsbereich-spezifische Best Practices ... 176

       5.4 ... SAP Best Practices zur Integration ... 187

       5.5 ... Zusammenfassung ... 194



  6.  Analytics für Power User ... 195


       6.1 ... Die Analytics-Specialist-Rolle ... 195

       6.2 ... Exploration des virtuellen Datenmodells ... 202

       6.3 ... Anlegen und Veröffentlichen von 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

Leseproben

1    SAP Digital Transformation Framework

Bevor wir uns mit den Details unserer Lösung an sich beschäftigen, beginnen wir zunächst mit einigen grundlegenden Definitionen im Zusammenhang mit dem Begriff SAP S/4HANA.

Es ist wichtig, zu verstehen, in welchem betriebswirtschaftlichen Kontext und in welchem technischen Umfeld bzw. welcher Infrastruktur SAP S/4HANA Embedded Analytics zu sehen ist. Und natürlich sollte klar werden, warum all dies gerade jetzt eine so große Bedeutung hat – und das nicht nur im Kontext von SAP S/4HANA.

Der Prozess der Digitalisierung ist nicht nur ein Trend, er beschreibt auch die Zukunft des wirtschaftlichen Zusammenlebens. Dieses Kapitel beschäftigt sich damit, wie diese Zukunft aussehen wird und welche Folgen das für jeden hat, der daran teilnimmt. SAP hat sich sehr ausgiebig damit beschäftigt und sogar ihre Strategie darauf ausgerichtet, dieser unaufhaltsamen Entwicklung eine Lösung mit SAP S/4HANA, dem digitalen Kern (Digital Core), zu geben. In diesem Kapitel erfahren Sie, wie SAP existierende Technologien dazu nutzt, diesen digitalen Kern zu entwickeln, und in welchem Zusammenhang er mit den analytischen Anforderungen und Gewohnheiten seiner Nutzer steht.

1.1    Digitale Transformation

Der Begriff der digitalen Transformation umgibt uns ständig: Jeder hat schon davon gehört, manche munkeln, dass ein Betrieb nur dann überleben wird, wenn er sich dieser Transformation umfassend widmet, und jeder Einzelne wird davon betroffen sein. Doch was steht hinter diesem Begriff? Was macht Digitalisierung angeblich so zwingend notwendig für uns? Welche Motivation steckt dahinter, welche Prozesse sind davon betroffen, und was ist notwendig, um diese digitale Transformation zu vollziehen? Es ist wohl eine Tatsache, dass so ziemlich jeder Leser dieses Buches in erheblichem Maße davon betroffen ist – die einen vielleicht weniger als andere. Ebenso ist es eine Tatsache, dass es sich bei diesem Phänomen um einen unaufhaltsam fortschreitenden Prozess handelt. In den folgenden Abschnitten werden wir beschreiben, warum die digitale Transformation unausweichlich für jedes Unternehmen und jedes moderne Individuum ist, wozu sie in der Lage ist und wie SAP diesen Prozess unterstützt.

1.1.1    Die Notwendigkeit der digitalen Transformation

Doch was verstehen wir unter Digitalisierung, und warum können wir ihr selbst als Individuen nicht entgehen? Digitalisierung (engl. ursprünglich Digitization) befasste sich mit der Umsetzung jeglicher Information in ein digitales Format. Das Speichern von Informationen wie Briefen, Formularen, Protokollen und Dokumentationen aller Art erlaubte es jedem, diese Informationen einfacher zu erreichen und mit anderen zu teilen. Dieser erste Schritt der Digitalisierung umfasste aber nur die Erzeugung zumeist unstrukturierter Daten. Wenn sich aber Daten aus diesen Strukturen und Formaten ergeben, die von anderen Prozessen einfach zu verarbeiten sind, entsteht ein durchgängiger, mehrstufiger, digitalisierter Geschäftsprozess.

Ein ERP-System (Enterprise Resource Planning) wie das von SAP, verfügt über solche integrierten Prozesse, wie z. B. Order to Cash (Auftragsabwicklung vom Eingang bis zur Bezahlung) oder Procure to Pay (Bestellungsabwicklung). Die Benutzer sind Teil dieser Prozesse, sei es durch reine Prozessüberwachung und Datenanalyse oder gar durch die Eingabe von Daten innerhalb der transaktionalen Schritte.

Systeme wie dieses verändern die Welt und haben uns abhängig davon gemacht, unsere Geschäftsprozesse auf diese Art durchzuführen. Integrierte ERP-Systeme gehören zum Status quo, die Art der Abarbeitung von Prozessen und die Geschwindigkeit der Datenhaltung sind der neue Maßstab dafür, wie Unternehmen zu führen sind.

Obwohl es natürlich immer noch möglich wäre, Geschäftsprozesse auf traditionelle Art zu führen, unterstützen diese ERP-Systeme in nie da gewesener Form auch komplexe und globale Prozesse. Tatsächlich sind sie mit anderen die wahren Antriebsfedern der viel beschriebenen Globalisierung. Es ist selbstverständlich, Materialen und Rohstoffe aus aller Welt zu besorgen, die Produktion erfolgt dort, wo sie am meisten Sinn macht bzw. am günstigsten ist, und die Kunden sitzen weltweit verstreut und sind doch in direkter Kommunikation mit uns verbunden, als hätten sie neben uns Platz genommen. Technologien unterstützen dabei, Geschäftsprozesse zu optimieren, und erlauben es denen, die dieses Spiel beherrschen, ihre globalen Geschäfte besser zu führen als andere und den Wettbewerb im globalen Kontext zu dominieren. Tatsächlich haben einige Unternehmen ihre Reise in die Digitalisierung bereits vor vielen Jahren begonnen, was sich heute auszahlt.

Im wachsenden globalen Angebot von Waren und Dienstleistungen in dieser von ERP-Systemen dominierten Welt wird Geschwindigkeit ein essenzieller Faktor. Allein die Systemarchitektur vieler existierender Systemlandschaften hält mit dieser Entwicklung nicht mehr Schritt bzw. stößt an ihre Grenzen.

Neue Technologien versprechen, mit den Herausforderungen des Digitalisierungsprozesses besser umgehen zu können bzw. die Prozesse sogar noch verbessern zu können. Wer hätte noch vor Kurzem gedacht, dass es heute möglich ist, mit einem Kunden online in Kontakt zu sein, seine Anfragen und Aussagen mit vergleichbaren Daten aus sozialen Medien wie Facebook zu vergleichen, gleichzeitig Produktions- und Logistikkapazitäten abzufragen, um dem Kunden zeitnah ein individuelles und verlässliches Angebot machen zu können – und das womöglich noch innerhalb des kurzen Verkaufsgesprächs oder in einem Chat?

Heutige Systeme, die aktuell verfügbare Technologien zur Speicherung, Kommunikation und Verarbeitung von Prozessen aufweisen, die es sogar erlauben, vollständig kundenindividuell und automatisiert zu produzieren (Stichworte hier sind Lot Size of One oder Customer Segment of One), zeigen, was heutzutage möglich ist, und geben einen Ausblick darauf, was in Zukunft noch möglich sein wird. So kommt für die Kunden der Appetit sprichwörtlich beim Essen, was für Kundenbindung oder die Akquise neuer Kunden bedeutet, sich entweder auf diese Weise einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen oder hinter der Konkurrenz herzuhinken, wenn man nicht auf diesen Zug aufspringen will.

Unter diesen Umständen ist die Machbarkeit primär an den Grad der Automation von Prozessen geknüpft, wobei insbesondere Unternehmen, deren Produkte eine geringe Einzelmarge haben, den meisten Druck verspüren dürften. In jedem Fall erlauben stark automatisierte und hochintegrierte Prozesse auch neue Geschäftsmodelle, neue Vertriebskanäle, einen hohen Grad an Autonomie in der Verwendung und durch all dies auch höhere Margen, da Kunden offensichtlich dieses Mehr an Individualisierung der von ihnen gekauften Produkte zu schätzen wissen.

Ein paar bekannte Produktbeispiele solcher Individualisierung sind die Konfiguration von Autos (mit der Wahl des Aussehens, der Ausstattung und z. B. Serviceangeboten), von Schuhen (Wahl der Materialien und Designs bis hin zur komplett individuellen Gestaltung) oder die individuelle Beschriftung und farbliche Füllung von Packungen mit Süßigkeiten (das Beispiel wären hier M&Ms). Alle diese Prozesse nutzen die dahinterliegende automatisierte Liefer- und Produktionskette bzw. die damit verbundenen Margenpotenziale im Kontext dessen, was wir mit Industrie 4.0 bezeichnen.

1.1.2    Was bedeutet die Digitalisierung für Ihr Unternehmen?

Bevor wir uns der Beantwortung dieser Frage widmen, möchten wir Sie als unsere Leser dazu auffordern, einmal darüber nachzudenken, was Digitalisierung eigentlich für Sie persönlich bedeutet. Es ist erstaunlich, wie viele Menschen bisher noch nicht realisiert haben, in welch intensivem Maß sie Teil dieses Digitalisierungsprozesses geworden sind, wobei dieser Prozess natürlich oft schleichend vor sich gegangen ist.

Auf die Frage, womit wir am ehesten die Veränderung unseres Lebens mit der Digitalisierung zusammenbringen, wird die Verbreitung des Smartphones wahrscheinlich die am häufigsten genannte Antwort sein. Aber warum ist das so?

Als mobile Kommunikation schwer zugänglich und schlicht sehr teuer war, galt die Unabhängigkeit von Festnetztelefonen als eine Art Statussymbol. Die Freiheit, ein Telefonat zu führen, wann immer man dies wollte, stellte ein Privileg oder gar einen Wettbewerbsvorteil dar. Leider wurden die vermeintlichen Vorteile im Rahmen des Siegeszugs der mobilen Kommunikation in der Wahrnehmung schnell von ihren Nachteilen überholt. Es brauchte ein Weilchen, bis wir bemerkten, dass sich unterschwellig unsere Erwartungshaltung hin zu einer ständigen Erreichbarkeit von Menschen und Services verändert hat. Ebenso veränderte sich unsere Arbeitsweise. Angefangen mit Textnachrichten, waren wir in der Lage, einfach Mitteilungen zu versenden, ohne den Kontakt zum Empfänger zu haben, und ein weiterer virtueller Nachrichteneingang füllte sich in Echtzeit. Endgeräte wie ein Blackberry erlaubten uns plötzlich, überall unsere E-Mails zu bearbeiten, und hielten uns mittels blinkender LEDs konstant in Atem.

Der konsequenteste Schritt war allerdings die Kombination all dessen in Verbindung mit allerlei weiteren Fähigkeiten, die mittlerweile längst Teil unseres Alltags geworden sind: ein Internetbrowser,...

Über Autor(innen)

Crumbach, Manfred
Manfred Crumbach ist seit 2015 Product Owner im Bereich SAP S/4HANA Finance. Er hatte die Vision, analytische Inhalte Teil der transaktionalen Benutzeroberflächen werden zu lassen – insbesondere für die Finanzprozesse. Die Umsetzung dieser Idee hat er zusammen mit zahlreichen Kunden kontinuierlich geprüft und vorangetrieben. Im Jahr 2016 hat SAP einen Red Dot Award für die SAP-Fiori-Anwendungen gewonnen, die aus dieser Idee entstanden sind. Manfred Crumbach hat an der Technischen Universität Kaiserslautern Informatik studiert und nach seinem Diplom zunächst eine Produktdatenbank basierend auf SAP NetWeaver in einem Unternehmen der Hightech-Branche (Halbleiterhersteller) implementiert. 2002 wechselte er zu SAP, wo er als Entwickler, Projektleiter und Product Owner umfangreiche Erfahrungen mit analytischen Anforderungen gesammelt hat – unter anderem im Umfeld von SAP Business ByDesign und SAP Commodity Risk Management.

Morgenthaler, Jan
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.

Franke, Jörg
Jörg Franke arbeitet seit 2003 bei SAP und treibt dort heute als Software Architect für 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.

Butsmann, Jürgen
Jürgen Butsmann gehört dem globalen Solution-Management-Team für SAP S/4HANA an und ist hier für das Go-to-Market der Lösung in den Regionen EMEA Nord und Süd zuständig. Zu seiner Verantwortung zählt es, dass die Lösung beim eigenen Vertrieb und bei Partnern gleichermaßen aufgenommen und verstanden wird. Er kümmert sich ebenso um den Marktgang der analytischen Lösungen im Kontext von SAP S/4HANA (SAP S/4HANA Embedded Analytics) sowie um deren Positionierung im Umfeld von anderen Lösungen wie z.B. der SAP Analytics Suite, SAP BW/4HANA und dem nativen Enterprise Data Warehouse auf Basis von SAP HANA. Jürgen Butsmann ist seit 1997 bei SAP beschäftigt. Zunächst arbeitete er zehn Jahre in der Beratung und später in verschiedenen Business-Development-Abteilungen. Zu seinem Schwerpunkten gehörten immer auch der Themenbereich Analytics (z.B. das Führungsinformationssystem EC-EIS, SAP BW, SAP EPM) und später SAP HANA, SAP Business Suite powered by SAP HANA und SAP S/4HANA.

Köhler, Benjamin
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.