Conversion Competence Center
Mit dem Auslaufen der SAP Standard Maintenance für SAPS-SEM-BCS stehen viele Kunden vor einer zentralen Herausforderung.
In der heutigen Zeit ist die Fähigkeit zur schnellen und effektiven Datenanalyse für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Viele Organisationen sind jedoch noch in herkömmlichen Methoden gefangen – Menüs, Filterbäume und umfassende Chart-Interpretationen dominieren die Analyseprozesse. Ein innovativer Ansatz, der diese Routine aufbricht, ist der Chat-Ansatz für die SAP Analytics Cloud (SAC). In unserem Tutorial zeigen wir, wie Unternehmen ihre Interaktionen mit Daten transformieren können, indem sie eine natürliche, dialogbasierte Kommunikation mit ihren Daten ermöglichen.
Intuitive Datenabfragen
Stellen Sie sich vor, Sie könnten Ihre Fragen in die SAC einfach eintippen, beispielsweise: „Wie entwickelt sich der Umsatz in Nordamerika seit April?“ und erhalten sofortige Antworten direkt im Dashboard. Der Chat-Ansatz macht genau das möglich. Statt auf vorgefertigte Berichte zugreifen zu müssen, erhalten die Nutzer Antworten in einem dynamischen, interaktiven Format. Das zugrunde liegende Konzept nutzt ein leichtgewichtiges Widget, das einen kontinuierlichen Austausch von Textfragmenten ermöglicht. Dies sorgt für ein nahezu synchrones Nutzererlebnis, da der Server Tokens sendet, sobald das Sprachmodell sie generiert.
Technische Grundlagen
Diese neuartige Lösung basiert auf einem asynchronen Stack aus Django, Channels und Daphne. Diese Komponenten lassen das konventionelle Django-Projekt zu einem leistungsstarken ASGI-Server werden, der WebSocket-Verbindungen verwaltet, Nachrichten verarbeitet und die Durchführung von gleichzeitig vielen Chats ohne spürbare Verzögerung ermöglicht. Dabei ist das Sprachmodell austauschbar; im Proof of Concept wird über huggingface-hub auf Together AI zugegriffen. Wer möchte, kann mit nur wenigen Zeilen ein anderes Modell integrieren oder die Antworten mittels Retrieval-Augmented Generation mit Kontext aus BW-Berichten oder anderen Dokumenten anreichern.
Dank der Möglichkeit, den gesamten Stack lokal zu starten und über einen einfachen ngrok-Tunnel der externen URL verfügbar zu machen, können Benutzer das Widget in einem echten SAC-Tenant ausprobieren, lange bevor eine Cloud-Umgebung zur Verfügung steht. Für den späteren produktiven Einsatz ist vorgesehen, die Basic Auth durch ein OAuth2-basiertes Single-Sign-On über SAP BTP zu ersetzen, um Sicherheitsanforderungen umfassend zu erfüllen.
Praktische Vorteile und Einsatzmöglichkeiten
Die Einführung des Chat-Ansatzes bringt vor allem signifikante Zeitgewinne mit sich. Bei Vorstandsmeetings, Vertriebspräsentationen oder Ad-hoc-Analysen im Controlling können spontane Rückfragen direkt in der Story geklärt werden. Dies eliminiert die Notwendigkeit, mühsam durch PDFs zu blättern oder neue Berichte zu erstellen.
Gleichzeitig wird die Analyse für weniger technisch versierte Anwender einfacher, da sie ihre Daten in einer vertrauten, natürlichen Sprache adressieren können. Somit entsteht ein ruhiger, aber tiefgründiger Dialog zwischen Mensch und System, der das Potenzial der SAC erweitert, ohne die vertraute Benutzeroberfläche zu verändern.
Fazit
Die beschriebenen Verbesserungen bieten Unternehmen eine hervorragende Möglichkeit, ihre Datenanalysen auf die nächste Stufe zu heben. Wer die SAC bereits nutzt, kann mit der skizzierten Architektur in kurzer Zeit einen funktionierenden Prototypen erstellen und damit den ersten Schritt in Richtung einer wirklich gesprächigen Business-Intelligence-Landschaft machen. Die Zukunft der Datenanalyse ist da – stellen Sie die Weichen, um davon zu profitieren.
