Analytics

Compliance im Bereich SAP Analytics ist unerlässlich, um Datensicherheit und Integrität zu gewährleisten. Die gezielte Vergabe von Analyseberechtigungen stellt sicher, dass nur autorisierte Nutzer auf kritische Daten zugreifen können. Zudem sorgen Einzelbelege mit Nutzer und Zeitstempel für vollständige Transparenz und Nachvollziehbarkeit von Datenanalysen. Der Change-Log im Backend ermöglicht eine lückenlose Dokumentation aller Systemänderungen, was entscheidend ist, um regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden. Durch diese Maßnahmen minimieren Unternehmen Risiken und gewährleisten, dass ihre Analysepraktiken den höchsten Compliance-Standards entsprechen.

Das effiziente System-Set-Up für SAP Analytics ist entscheidend für den Erfolg Ihrer Analyseprojekte. Die initiale Einrichtung schafft die Grundlage für eine funktionale Systemlandschaft, die in der Regel aus drei Systemen besteht: Entwicklung, Test und Produktion. Eine regelmäßige Wartung sichert die Leistungsfähigkeit und Stabilität des Systems. Im Rahmen des Transportwesens werden Änderungen und Entwicklungen sicher zwischen den Systemen übertragen. Ein durchdachtes Test-Konzept, einschließlich eines eigenen Test-Systems, ermöglicht umfassende Qualitätssicherung und minimiert Risiken vor der produktiven Nutzung, sodass Analyseprojekte reibungslos umgesetzt werden können.

Ein durchdachtes Datenmodell ist der Schlüssel zum Erfolg von SAP Analytics Projekten. Verschiedene Modellarten, wie das Kontenmodell und das Kennzahlenmodell, ermöglichen eine strukturierte und zielgerichtete Analyse der Unternehmensdaten. Dimensionen bieten dabei umfassende Flexibilität bei den Einstellungsmöglichkeiten und erlauben eine individuelle Anpassung an die spezifischen Anforderungen Ihres Unternehmens.

Die Stammdaten spielen eine zentrale Rolle im Datenmodell und bestehen aus verschiedenen Elementen, wie Texten, Attributen und Hierarchien. Eine klare Definition, ob die Pflege durch Business-User oder ausschließlich durch die IT erfolgt, stellt sicher, dass die Daten immer aktuell und konsistent sind. 

Zusätzlich ist die Art der Datenablage (Data Storage) entscheidend für die Performance und Effizienz der Analytics-Lösungen. Der Datenfluss, inklusive der Harmonisierung der Daten, gewährleistet eine konsistente und verlässliche Datenbasis für fundierte Entscheidungen. Eine harmonisierte Datenlandschaft ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren und zu analysieren, was die Qualität der Analysen erheblich steigert. Somit bildet das Datenmodell die solide Grundlage für alle Analyseaktivitäten und unterstützt Unternehmen bei der Erreichung ihrer strategischen Ziele.

Die effektive Anbindung von Schnittstellen ist entscheidend für den Erfolg von SAP Analytics Projekten. Der Import von Dateien ermöglicht die unkomplizierte Integration externer Datenquellen. Mit Smart Data Access (SDA) können Analysen in Echtzeit durchgeführt werden, ohne die Daten physisch zu verschieben. Die SAP BW Bridge bietet eine leistungsstarke Verbindung zu bestehenden SAP BW-Datenmodellen, während Extraktoren für ERP eine nahtlose Datenübertragung gewährleisten. Der Export für Drittsysteme (3rd Party Tools) wiederum ermöglicht die Nutzung von Daten in verschiedenen Anwendungen und unterstützt eine umfassende Analyse. Diese Schnittstellen sorgen für eine flexible und effiziente Datenverarbeitung und -analyse.

Die Automatisierung spielt eine zentrale Rolle in SAP Analytics Projekten und trägt dazu bei, Prozesse effizienter und fehlerfreier zu gestalten. Durch die Definition von Prozessketten können wiederkehrende Abläufe automatisiert werden, was Zeit spart und die Produktivität erhöht. Eingeplante Hintergrundjobs sorgen dafür, dass wichtige Datenanalysen und Berichterstattungen regelmäßig und zuverlässig durchgeführt werden, ohne manuelles Eingreifen.
Zusätzlich ermöglichen gezielte Benachrichtigungen, wie E-Mail-Updates oder integrierte Nachrichten (zum Beispiel aus dem BW-System oder über Datasphere), eine proaktive Informationsweitergabe an die zuständigen Nutzer. Diese Kommunikation sorgt dafür, dass Anwender stets über den Status von Prozessen, Analysen oder möglichen Fehlern informiert sind. Durch die Kombination dieser Automatisierungsmaßnahmen wird die Effizienz von SAP Analytics Projekten erheblich gesteigert, während die Fehleranfälligkeit minimiert wird, wodurch Unternehmen ihre analytischen Kapazitäten optimal nutzen können.

Die Archivierung ist ein wesentlicher Aspekt von SAP Analytics Projekten, um die Datenverwaltung zu optimieren und die Systemperformance zu sichern. Mit Nearline Storage können Unternehmen große Datenmengen effizient speichern, die momentan nicht aktiv benötigt werden, aber dennoch für künftige Analysen oder Compliance-Anforderungen zugänglich sein müssen. Dies ermöglicht eine kosteneffektive Langzeitarchivierung.

Die Unterscheidung zwischen Hot Data und Cold Data spielt hierbei eine zentrale Rolle. Hot Data umfasst häufig benötigte Informationen, die schnell und einfach verfügbar sein müssen, während Cold Data längerfristig gespeichert werden kann und seltener abgerufen wird. Durch die gezielte Archivierung können Unternehmen ihre Datenressourcen optimieren und die Performance der Analysesysteme verbessern. So wird sichergestellt, dass relevante Daten jederzeit verfügbar sind, während weniger genutzte Informationen platzsparend und wirtschaftlich im Nearline Storage aufbewahrt werden. Diese Strategien tragen dazu bei, die Effizienz und Kostenstruktur von SAP Analytics Projekten zu maximieren.

Das Reporting-Tool ist ein zentraler Bestandteil von SAP Analytics Projekten und ermöglicht eine flexible und benutzerfreundliche Datenanalyse. Das Excel Plug-In bietet die Möglichkeit, multidimensionale Analysen durchzuführen und vertraute Excel-Funktionen zu nutzen, um tiefere Einblicke in die Daten zu gewinnen. Diese Integration sorgt dafür, dass Anwender nahtlos auf ihre Daten zugreifen und diese in ihren gewohnten Arbeitsumgebungen weiterverarbeiten können.

Darüber hinaus bietet eine Webanwendung für Multi-Device-Zugriff umfassende Möglichkeiten für Dashboards und Self-Service-Reporting. Nutzer können von verschiedenen Geräten aus auf intuitive Dashboards zugreifen, die eine visuelle Aufbereitung der Daten bieten und die Entscheidungsfindung in Echtzeit unterstützen. Die Kombination aus Excel Plug-In und webbasierter Lösung sorgt dafür, dass die Benutzer die für sie passenden Werkzeuge zur Verfügung haben, um sowohl komplexe Analysen durchzuführen als auch schnelle, informierte Entscheidungen zu treffen. Dadurch wird die Anwenderzufriedenheit erhöht und die Datenanalyse in Unternehmen erheblich gefördert.

Der Reporting-Typ in SAP Analytics Projekten ist entscheidend für die Leistung und Aktualität der Datenanalysen. Durch die Implementierung von Persistenz wird eine hohe Performance erreicht, da relevante Daten für den schnellen Zugriff gespeichert werden. Dies ermöglicht eine effiziente Bearbeitung von Abfragen und sorgt dafür, dass umfangreiche Datenanalysen in Echtzeit erfolgen können, ohne die Systemressourcen übermäßig zu belasten.

Zusätzlich bietet das Konzept des Live-Reportings durch Virtualisierung eine innovative Lösung für die Datenanalysetiefe. Hierbei werden Daten in Echtzeit abgerufen, ohne dass eine physische Kopie im System vorgehalten werden muss. Diese Methode gewährleistet nicht nur die Aktualität der Informationen, sondern ermöglicht auch flexible Analysen, die den sich schnell ändernden geschäftlichen Anforderungen gerecht werden. Durch die Kombination von Persistenz und Virtualisierung optimiert der Reporting Typ den Zugriff auf Daten und stellt sicher, dass Unternehmen zeitnah und fundiert Entscheidungen treffen können, basierend auf den neuesten verfügbaren Informationen.