{"id":9158,"date":"2025-08-25T09:02:32","date_gmt":"2025-08-25T07:02:32","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/?p=9158"},"modified":"2026-01-16T13:54:49","modified_gmt":"2026-01-16T12:54:49","slug":"ki-berechnungen-mit-unternehmensdaten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/ki-berechnungen-mit-unternehmensdaten\/","title":{"rendered":"Bundle corporate data with AI-model output"},"content":{"rendered":"<p>[et_pb_section fb_built=&#8220;1&#8243; disabled_on=&#8220;on|on|on&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; background_enable_image=&#8220;off&#8220; background_last_edited=&#8220;on|desktop&#8220; background_enable_image_tablet=&#8220;off&#8220; background_enable_image_phone=&#8220;off&#8220; disabled=&#8220;on&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_row _builder_version=&#8220;4.16&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_column type=&#8220;4_4&#8243; _builder_version=&#8220;4.16&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.16&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; text_line_height=&#8220;0.3em&#8220; border_color_all=&#8220;#000000&#8243; border_width_bottom=&#8220;1px&#8220; border_color_bottom=&#8220;#c9c9c9&#8243; locked=&#8220;off&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<h5>Fakten zum Kunden<\/h5>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Branche: Mess- und Regeltechnik<\/p>\n<p>Unternehmensgr\u00f6\u00dfe: Konzern<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.16&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h5>Herausforderung<\/h5>\n<p style=\"text-align: justify;\">W\u00e4hrend der laufenden Einf\u00fchrung eines S\/4HANA Systems als Abl\u00f6sung eines bestehenden selbstentwickelten ERP-Systems wurde festgestellt, dass viele Berichts- und Analyseanforderungen nicht erf\u00fcllt werden konnten. Um diese Anforderungen wurde die Anschaffung eines Enterprise Data Warehouse beschlossen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h5>L\u00f6sung<\/h5>\n<p style=\"text-align: justify;\">Die Entscheidung fiel f\u00fcr das BW\/4HANA als Enterprise Data Warehouse, da es sich bestens in die SAP-Welt integriert und mit seinen bestehenden Datenquellen und vorgefertigten Inhalten eine schnelle Einf\u00fchrung erm\u00f6glicht. Diese Vorteile in Verbindung mit den Best Practice Ans\u00e4tzen der biX Consulting erm\u00f6glichte eine z\u00fcgige Implementierung der verschiedener Business Content Module auf Basis einer langj\u00e4hrig bew\u00e4hrten Architektur, die sowohl ein performantes Reporting als auch schnelle Anpassungen an bestehenden Modellen erlaubt.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h5>Kundennutzen<\/h5>\n<p style=\"text-align: justify;\">Der Kunde hat nun eine state-of-the-art Analyse- und Berichtsplattform, die mit hoher Datenqualit\u00e4t und Performance in der Entscheidungsfindung das Management unterst\u00fctzt und gleichzeitig schnell und kosteng\u00fcnstig adaptiert werden kann, um auch zuk\u00fcnftige Anforderungen erf\u00fcllen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=&#8220;1&#8243; disabled_on=&#8220;on|on|on&#8220; _builder_version=&#8220;4.16&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; disabled=&#8220;on&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_row _builder_version=&#8220;4.16&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_column type=&#8220;4_4&#8243; _builder_version=&#8220;4.16&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.16&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; text_line_height=&#8220;0.3em&#8220; border_color_all=&#8220;#000000&#8243; border_width_bottom=&#8220;1px&#8220; border_color_bottom=&#8220;#c9c9c9&#8243; locked=&#8220;off&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<h5>Fakten zum Kunden<\/h5>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Branche: Mess- und Regeltechnik<\/p>\n<p>Unternehmensgr\u00f6\u00dfe: Konzern<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.16&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h5>Herausforderung<\/h5>\n<p style=\"text-align: justify;\">W\u00e4hrend der laufenden Einf\u00fchrung eines S\/4HANA Systems als Abl\u00f6sung eines bestehenden selbstentwickelten ERP-Systems wurde festgestellt, dass viele Berichts- und Analyseanforderungen nicht erf\u00fcllt werden konnten. Um diese Anforderungen wurde die Anschaffung eines Enterprise Data Warehouse beschlossen.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h5>L\u00f6sung<\/h5>\n<p style=\"text-align: justify;\">Die Entscheidung fiel f\u00fcr das BW\/4HANA als Enterprise Data Warehouse, da es sich bestens in die SAP-Welt integriert und mit seinen bestehenden Datenquellen und vorgefertigten Inhalten eine schnelle Einf\u00fchrung erm\u00f6glicht. Diese Vorteile in Verbindung mit den Best Practice Ans\u00e4tzen der biX Consulting erm\u00f6glichte eine z\u00fcgige Implementierung der verschiedener Business Content Module auf Basis einer langj\u00e4hrig bew\u00e4hrten Architektur, die sowohl ein performantes Reporting als auch schnelle Anpassungen an bestehenden Modellen erlaubt.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h5>Kundennutzen<\/h5>\n<p style=\"text-align: justify;\">Der Kunde hat nun eine state-of-the-art Analyse- und Berichtsplattform, die mit hoher Datenqualit\u00e4t und Performance in der Entscheidungsfindung das Management unterst\u00fctzt und gleichzeitig schnell und kosteng\u00fcnstig adaptiert werden kann, um auch zuk\u00fcnftige Anforderungen erf\u00fcllen zu k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=&#8220;1&#8243; _builder_version=&#8220;4.23.1&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_padding=&#8220;||0px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; 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title_text=&#8220;Picture1&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;60%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||0px||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;||||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p style=\"text-align: center;\"><em>Quelle: https:\/\/www.sap.com\/products\/data-cloud.html\u00a0<\/em><\/p>\n<p><span data-contrast=\"none\"><\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"none\"><\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"none\">In diesem Blog zeigen wir, wie sich durch die Kombination der drei Produkte SAP-Daten mit den Ergebnissen eines benutzerdefinierten Machine-Learning-Modells b\u00fcndeln und visualisieren lassen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335559739&quot;:160}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"none\">Ich stelle ein Szenario zur Prognose der Speiseeis-Nachfrage vor, bei dem tats\u00e4chliche Transaktionsdaten mit einer Wettervorhersage kombiniert werden, die durch ein benutzerdefiniertes Predictive-Modell erzeugt wurde.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335559739&quot;:160}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"none\">Der aktuelle Blogbeitrag soll keine komplexen F\u00e4lle aus dem Bereich maschinelles Lernen oder Best Practices f\u00fcr die Datasphere-Modellierung vorstellen, sondern vielmehr zeigen, wie die Interaktion zwischen den Produkten aussieht und wie sie sich gegenseitig erg\u00e4nzen. Der hier beschriebene Gesch\u00e4ftsfall ist vereinfacht dargestellt; dasselbe Konzept kann jedoch auf beliebig komplexe Szenarien angewendet werden \u2013 beispielsweise auf die Analyse des Kundenverhaltens, die Erstellung personalisierter Chatbots, die Optimierung der Bestandsverwaltung, die Analyse von Social-Media-Kampagnen und vieles mehr.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:false,&quot;134233118&quot;:false,&quot;335559738&quot;:240,&quot;335559739&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"none\">In diesem Blog werde ich beschreiben, wie man<\/span><span data-contrast=\"none\">:<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335559739&quot;:160}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span data-contrast=\"none\">in Databricks ein lineares Regressionsmodell f\u00fcr Wettervorhersagen erstellt,<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335559739&quot;:160}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span data-contrast=\"none\">die vorhergesagten Ergebnisse mit Datasphere teilt,<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:false,&quot;134233118&quot;:false,&quot;335559738&quot;:240,&quot;335559739&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span data-contrast=\"none\">in Datasphere ein analytisches Modell erstellt, das Transaktionsdaten mit den von Databricks erhaltenen Vorhersagen kombiniert, und<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:false,&quot;134233118&quot;:false,&quot;335559738&quot;:240,&quot;335559739&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span data-contrast=\"none\">das analytische Modell in der SAP Analytics Cloud nutzt, um eine Nachfrageprognose zu erstellen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:false,&quot;134233118&quot;:false,&quot;335559738&quot;:240,&quot;335559739&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span data-contrast=\"none\">Bevor wir loslegen, m\u00f6chte ich darauf hinweisen, dass ich keinen BDC-Tenant verwende. Datasphere und SAC werden erst ab dem 1. Januar 2026 <\/span><a href=\"https:\/\/community.sap.com\/t5\/technology-blog-posts-by-sap\/announcement-sap-datasphere-and-sap-analytics-cloud-availability-via-sap\/ba-p\/14140920\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span data-contrast=\"none\">innerhalb von BDC verf\u00fcgbar<\/span><\/a><span data-contrast=\"none\"> sein, weshalb ich urspr\u00fcnglich vorhatte, die <\/span><a href=\"https:\/\/www.sap.com\/products\/data-cloud\/trial.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span data-contrast=\"none\">BDC-Testversion<\/span><\/a><span data-contrast=\"none\"> zu nutzen. Leider war mein Test-Tenant jedoch so eingeschr\u00e4nkt, dass ich keine benutzerdefinierten <\/span><a href=\"https:\/\/learning.sap.com\/courses\/introducing-sap-business-data-cloud\/explaining-foundation-services-and-data-products\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span data-contrast=\"none\">Data Products<\/span><\/a><span data-contrast=\"none\"> erstellen und diese mit Databricks teilen konnte. Auch das Erstellen benutzerdefinierter Notebooks in Databricks war nicht m\u00f6glich.\u00a0<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335559739&quot;:0}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"none\">Meine Datasphere- und Databricks-Mandanten befinden sich in separaten Clouds und sind \u00fcber JDBC miteinander verbunden. BDC wiederum verwendet das <\/span><a href=\"https:\/\/docs.databricks.com\/aws\/en\/delta-sharing\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><span data-contrast=\"none\">Delta Share-Protokoll<\/span><\/a><span data-contrast=\"none\">, um Daten zwischen Anwendungen auszutauschen.\u00a0<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335559739&quot;:0}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"none\">Dennoch sollten wir bedenken, dass Datenprodukte im Wesentlichen Datens\u00e4tze sind, und der einzige Unterschied zwischen diesem Blog und dem BDC-Mandanten das Datenaustauschprotokoll ist.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335559739&quot;:0}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_code _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<script><!-- [et_pb_line_break_holder] -->\tdocument.addEventListener(\"DOMContentLoaded\", function() {<!-- [et_pb_line_break_holder] -->    var element = document.getElementById(\"Ansprechpartner_Ilya\");<!-- [et_pb_line_break_holder] -->    if (element) {<!-- [et_pb_line_break_holder] -->      element.classList.remove(\"versteckt\");<!-- [et_pb_line_break_holder] -->    }<!-- [et_pb_line_break_holder] -->\t});<!-- [et_pb_line_break_holder] --><\/script>[\/et_pb_code][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=&#8220;1&#8243; disabled_on=&#8220;on|on|on&#8220; _builder_version=&#8220;4.21.0&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_padding=&#8220;||0px||false|false&#8220; disabled=&#8220;on&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_row column_structure=&#8220;3_5,2_5&#8243; use_custom_gutter=&#8220;on&#8220; gutter_width=&#8220;2&#8243; make_equal=&#8220;on&#8220; _builder_version=&#8220;4.21.0&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; background_color=&#8220;#F4F4F4&#8243; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;20px|20px|20px|20px|false|false&#8220; border_radii=&#8220;on|20px|20px|20px|20px&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_column type=&#8220;3_5&#8243; _builder_version=&#8220;4.21.0&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.23.1&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_padding=&#8220;||||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<h4>Einleitung<\/h4>\n<p>Nicht immer kommen alle Stammdaten f\u00fcr Berichte im BW oder SAC aus einem Quellsystem. Dies kann f\u00fcr spezielle Gruppierungen oder f\u00fcr die Verwaltung eines Planungsprozesses gelten. Daher m\u00fcssen die Benutzer die Stammdaten manuell direkt im Business Warehouse (BW) oder in der SAP Analytics Cloud (SAC) pflegen. Dieser Blog gibt Ihnen einen \u00dcberblick \u00fcber die verschiedenen M\u00f6glichkeiten, die Sie haben und hilft Ihnen, die beste L\u00f6sung f\u00fcr Ihren Anwendungsfall zu w\u00e4hlen.<\/p>\n<p>Zun\u00e4chst wird ein \u00dcberblick \u00fcber die f\u00fcr verschiedene Situationen verf\u00fcgbaren Optionen gegeben. Anschlie\u00dfend wird jede Option im Detail erl\u00e4utert.<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=&#8220;2_5&#8243; module_class=&#8220;vertikal-zentrieren&#8220; _builder_version=&#8220;4.21.0&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/Deutsche_Wohnen_logo.svg_-e1686824397820.png&#8220; title_text=&#8220;Deutsche_Wohnen_logo.svg&#8220; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.21.0&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=&#8220;1&#8243; _builder_version=&#8220;4.21.0&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_padding=&#8220;||0px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_row _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; background_color=&#8220;#F4F4F4&#8243; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;0px||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;20px||||false|false&#8220; border_radii=&#8220;off|30px|30px|30px|30px&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_column type=&#8220;4_4&#8243; _builder_version=&#8220;4.21.0&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; background_color=&#8220;#F4F4F4&#8243; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; border_radii=&#8220;off|30px|30px|30px|30px&#8220; border_color_all=&#8220;#000000&#8243; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<h4>Inhalt<\/h4>\n<p><span data-contrast=\"none\">Business Szenario<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"none\">Technische Umsetzung<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335559739&quot;:0}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<ul>\n<li><span data-contrast=\"none\">\u00dcberblick Datenmodell<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335559739&quot;:0}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span data-contrast=\"none\">Modell mit linearer Regression in Databricks erstellen<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335559739&quot;:0}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span data-contrast=\"none\">Modellierung in Datasphere<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335559739&quot;:0}\">\u00a0<\/span><\/li>\n<li><span data-contrast=\"none\">Visualisierung in SAC<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335559739&quot;:0}\"> <\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p>Zusammenfassung<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=&#8220;1&#8243; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; background_color=&#8220;#F4F4F4&#8243; custom_margin=&#8220;25px||25px||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;||0px||false|false&#8220; border_radii=&#8220;on|25px|25px|25px|25px&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_row _builder_version=&#8220;4.23.1&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_padding=&#8220;0px||||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_column type=&#8220;4_4&#8243; _builder_version=&#8220;4.21.0&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<h4>Business Szenario<\/h4>\n<div class=\"group\/conversation-turn relative flex w-full min-w-0 flex-col agent-turn\">\n<div class=\"flex-col gap-1 md:gap-3\">\n<div class=\"flex max-w-full flex-col flex-grow\">\n<div data-message-author-role=\"assistant\" data-message-id=\"e429ff3d-1f5f-43ab-9e6e-2f20d8e92f01\" dir=\"auto\" class=\"min-h-8 text-message flex w-full flex-col items-end gap-2 whitespace-normal break-words [.text-message+&amp;]:mt-5\" data-message-model-slug=\"gpt-4o\">\n<div class=\"flex w-full flex-col gap-1 empty:hidden first:pt-[3px]\">\n<div class=\"markdown prose w-full break-words dark:prose-invert dark\">\n<p><span data-contrast=\"none\">In einer Speiseeis-Manufaktur werden zwei Arten von Eis hergestellt: ein Milcheis und ein Fruchteis. In jeder Sommersaison wird eine Nachfrageprognose auf der Grundlage der tats\u00e4chlichen Zahlen des Vorjahres erstellt. Die tats\u00e4chlichen Zahlen jeder Saison k\u00f6nnen im Monatsvergleich jedoch erheblich von den Zahlen des Vorjahres abweichen.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:false,&quot;134233118&quot;:false,&quot;335559738&quot;:240,&quot;335559739&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"none\">Das Unternehmen f\u00fchrte eine Analyse durch, die \u2013 \u00dcberraschung, \u00dcberraschung \u2013 das Wetter als Hauptfaktor f\u00fcr die Nachfrage identifizierte.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:false,&quot;134233118&quot;:false,&quot;335559738&quot;:240,&quot;335559739&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"none\">Es wurde ein Zusammenhang zwischen der Lufttemperatur und der verkauften Menge jeder Eissorte festgestellt: Mit steigender Temperatur steigt die Menge des verkauften Fruchteises, und mit sinkender Temperatur steigt die Menge des verkauften Milcheises.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;335559739&quot;:0}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span data-contrast=\"none\">Aufgrund dieser Korrelation wurde ein KI-Modell entwickelt, um Wettervorhersagen f\u00fcr den folgenden Monat zu erstellen. Die Kenntnis der Lufttemperaturen erm\u00f6glicht eine genauere Nachfrageprognose. Eine pr\u00e4zise Nachfrageprognose f\u00fchrt wiederum zu erh\u00f6hter Liquidit\u00e4t, verbesserter Beschaffung und reduzierten Lagerkosten.<\/span><span data-ccp-props=\"{&quot;134233117&quot;:false,&quot;134233118&quot;:false,&quot;335559738&quot;:240,&quot;335559739&quot;:240}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=&#8220;1&#8243; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; background_color=&#8220;#F4F4F4&#8243; custom_margin=&#8220;25px||25px||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;||0px||false|false&#8220; border_radii=&#8220;on|25px|25px|25px|25px&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_row _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; background_color=&#8220;#F4F4F4&#8243; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;0px||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;20px||||false|false&#8220; border_radii=&#8220;off|30px|30px|30px|30px&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_column type=&#8220;4_4&#8243; _builder_version=&#8220;4.21.0&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<h4>Technische Umsetzung<\/h4>\n<p style=\"text-align: left;\">\u00dcberblick Datenmodell<\/p>\n<p>Die Ist-Daten werden \u00fcber eine CSV-Datei in Datasphere geladen. Diese sind ein Datenprodukt im BDC-Tenant. Diese Daten k\u00f6nnen z.\u00a0B. aus einem S\/4HANA-Cloud-System kommen.<\/p>\n<p>Die historischen Daten f\u00fcr das Wetter werden in Databricks direkt von Zenodo.org gelesen (in einem echten System kann dies jeder andere Wetterdienst sein).<\/p>\n<p>Databricks verwendet die historischen Wetterdaten als Trainingsdatensatz f\u00fcr das KI-Modell. Nachdem das Modell trainiert ist, wird eine Wettervorhersage f\u00fcr den n\u00e4chsten Monat erstellt. Diese Vorhersage wird dann nach Datasphere \u00fcbertragen, f\u00fcr die weitere Modellierung und Berechnung.<\/p>\n<p>Datasphere erh\u00e4lt die Wettervorhersage von Databricks und berechnet den Forecast f\u00fcr den Eisverkauf auf Basis des Ist-Verkaufs des Vorjahres.<\/p>\n<p>Der so erzeugte Forecast im analytischen Modell von Datasphere wird dann als Datenquelle f\u00fcr die SAC-Story verwendet.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Der komplette Datenfluss ist in folgendem Bild dargestellt:<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture2.png&#8220; title_text=&#8220;Picture2&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=&#8220;1&#8243; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; background_color=&#8220;#F4F4F4&#8243; custom_margin=&#8220;25px||25px||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;||0px||false|false&#8220; border_radii=&#8220;on|25px|25px|25px|25px&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_row _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; background_color=&#8220;#F4F4F4&#8243; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;0px||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;20px||||false|false&#8220; border_radii=&#8220;off|30px|30px|30px|30px&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_column type=&#8220;4_4&#8243; _builder_version=&#8220;4.21.0&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<h4>Modell mit linearer Regression in Databricks erstellen<\/h4>\n<p>Im Folgenden ist das Python-Skript dargestellt, das ich f\u00fcr die Modellierung der Wettervorhersage mit einer linearen Regression erstellt habe.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Installiere die ben\u00f6tigten Libraries:<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture3.png&#8220; title_text=&#8220;Picture3&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>Lade den Datensatz in ein Pandas Data Frame. Ich verwende nur die Region Basel.<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture4.png&#8220; title_text=&#8220;Picture4&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>Der Datensatz kommt von: https:\/\/zenodo.org\/records\/4770937\/files\/weather_prediction_dataset.csv<\/p>\n<p>Durchf\u00fchren einer Konvertierung und Definition des Merkmals \u2013 Vektors mit den Ziel \u2013 Variablen<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture5.png&#8220; title_text=&#8220;Picture5&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>Definition der Trainings \u2013 und Testdaten und trainieren des Models<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture6.png&#8220; title_text=&#8220;Picture6&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>\u00dcberpr\u00fcfen des Modells mit der mittleren quadratischen Abweichung und des Residuenquadrats<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture7.png&#8220; title_text=&#8220;Picture7&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; 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theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>Nun ist das vortrainierte Modell bereit, die Temperaturen f\u00fcr August 2025 vorherzusagen..<\/p>\n<p>&#8222;X_test_aug_2025&#8220; enth\u00e4lt den Merkmalsvektor;<\/p>\n<p>&#8222;y_pred_2025&#8220; \u2013 vorhergesagte Temperatur;<\/p>\n<p>&#8222;August_2025_output&#8220; Tabelle mit der Anzahl Tage in jeder Kategorie<\/p>\n<p>Definition der Kategorieen:<\/p>\n<p>&#8222;Cold&#8220; \u2013 Kleiner als 17\u00b0 C;<\/p>\n<p>&#8222;Warm&#8220; \u2013 zwischen 17\u00b0 C und 19\u00b0 C;<\/p>\n<p>&#8222;Hot&#8220; \u2013 Gr\u00f6\u00dfer als \u00a020\u00b0 C.<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture10.png&#8220; title_text=&#8220;Picture10&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>Jetzt erfolgt noch die Formatierung von Pandas- nach Spark-Datenrahmen und das Speichern der Tabelle im Unity Catalog.<br \/>Die endg\u00fcltige Tabelle \u201eAugust_2025_Forecast\u201c enth\u00e4lt die Spalten Region, Jahr, Monat, Temperaturkategorie und die erwartete Anzahl von Tagen pro Temperaturkategorie.<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture11.png&#8220; title_text=&#8220;Picture11&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture12.png&#8220; title_text=&#8220;Picture12&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>Log und registriere das Modell, um es weiter verwenden zu k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture13.png&#8220; title_text=&#8220;Picture13&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>Das Modell \u201cweather_fcst_lr\u201d ist nun im Unitiy \u2013 Katalog gesichert.<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture14.png&#8220; title_text=&#8220;Picture14&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; 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title_text=&#8220;Picture16&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<h4><\/h4>\n<p>Ein graphischer View &#8222;GV_DBX_FCST_DAY_NUM&#8220; basiert auf der Remote \u2013 Tabelle:<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture17.png&#8220; title_text=&#8220;Picture17&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; 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Im unteren Bereich ist die Datenvorschau zu sehen.<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture18.png&#8220; title_text=&#8220;Picture18&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>Der graphische View \u201eGV_FCST_QUANT\u201c enth\u00e4lt die Berechnung f\u00fcr den Forecast des n\u00e4chsten Monats (\u201eQuantity_FCST\u201c).<\/p>\n<p>Die durchschnittliche Verkaufsmenge je Produkt- und Temperaturkategorie aus August 2024 wird mit den erwarteten Tagen der entsprechenden Temperaturkategorie multipliziert, um den Forecast zu erhalten.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture19.png&#8220; title_text=&#8220;Picture19&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>Die Ist-Werte des Vorjahres werden mit der Prognose f\u00fcr das aktuelle Jahr in der Ansicht \u201eGV_FCST_Month_Total\u201c kombiniert.<\/p>\n<p>In der Datenvorschau unten sehen Sie die Spalte \u201eQuantity\u201c, die die tats\u00e4chlichen t\u00e4glichen Verkaufsmengen darstellt, die auch f\u00fcr die Prognoseberechnung des aktuellen Jahres herangezogen werden. Die Spalte \u201eQuantity_FCST\u201c, berechnet als \u201eQuantity\u201c* \u201eNumber of days\u201c, stellt die monatliche Mengenprognose f\u00fcr das aktuelle Jahr dar. Es ist wichtig, die Kennzahlen in der Ansicht auszugeben.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture20.png&#8220; title_text=&#8220;Picture20&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>Das analytische Modell \u201eAV_ACT_FCST_QUANT\u201c wird auf der Grundlage der grafischen Ansicht \u201eGV_FCST_Month_Total\u201c f\u00fcr die weitere Verwendung in SAC erstellt:<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture21.png&#8220; title_text=&#8220;Picture21&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=&#8220;1&#8243; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; background_color=&#8220;#F4F4F4&#8243; custom_padding=&#8220;||0px||false|false&#8220; border_radii=&#8220;on|25px|25px|25px|25px&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_row _builder_version=&#8220;4.23.1&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_padding=&#8220;0px||||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_column type=&#8220;4_4&#8243; _builder_version=&#8220;4.21.0&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<h4>Darstellung in der SAC<\/h4>\n<p>Das analytische Modell \u201eAM_ACT_FCST_QUANT\u201c wird in der SAC-Story direkt als Datenquelle verwendet. Das Modell ist \u00fcber die SAC-Datasphere-Verbindung verf\u00fcgbar:<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture22.png&#8220; title_text=&#8220;Picture22&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<p>Die folgende SAC-Story basiert auf dem analytischen Modell und visualisiert:<\/p>\n<ul>\n<li>die Gesamtnachfrage pro Produktkategorie,<\/li>\n<li>die Anzahl der Tage pro Temperaturkategorie,<\/li>\n<li>den durchschnittlichen Tagesumsatz des Vorjahres pro Produktkategorie,<\/li>\n<li>den Vergleich zwischen Prognose und Ist-Zahlen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][et_pb_image src=&#8220;https:\/\/www.bix-consulting.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/Picture23.png&#8220; title_text=&#8220;Picture23&#8243; align=&#8220;center&#8220; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;40px||20px||false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][\/et_pb_image][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=&#8220;1&#8243; _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; background_color=&#8220;#F4F4F4&#8243; custom_margin=&#8220;25px||25px||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;||0px||false|false&#8220; border_radii=&#8220;on|25px|25px|25px|25px&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_row _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; background_color=&#8220;#F4F4F4&#8243; width=&#8220;100%&#8220; custom_margin=&#8220;0px||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;20px||||false|false&#8220; border_radii=&#8220;off|30px|30px|30px|30px&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_column type=&#8220;4_4&#8243; _builder_version=&#8220;4.21.0&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;][et_pb_text _builder_version=&#8220;4.27.4&#8243; _module_preset=&#8220;default&#8220; custom_margin=&#8220;||||false|false&#8220; custom_padding=&#8220;|20px||20px|false|false&#8220; global_colors_info=&#8220;{}&#8220; theme_builder_area=&#8220;post_content&#8220;]<\/p>\n<h4><\/h4>\n<h4><\/h4>\n<h4>Zusammenfassung<\/h4>\n<p>In diesem Blog habe ich gezeigt, wie SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud und Databricks zusammenarbeiten und es erm\u00f6glichen, Unternehmensdaten mit den Ergebnissen eines KI-Modells zu b\u00fcndeln. Auch wenn der Anwendungsfall vereinfacht dargestellt ist, l\u00e4sst sich dasselbe Konzept in F\u00e4llen beliebiger Komplexit\u00e4t anwenden, beispielsweise bei der Analyse des Kundenverhaltens, der Erstellung personalisierter Chatbots, der Optimierung der Bestandsverwaltung, der Analyse von Social-Media-Kampagnen und vielem mehr.<\/p>\n<p>Ich habe gezeigt, wie man:<\/p>\n<ul>\n<li>ein lineares Regressionsmodell in Databricks f\u00fcr Wettervorhersagen erstellt;<\/li>\n<li>die vorhergesagten Ergebnisse mit Datasphere teilt;<\/li>\n<li>ein analytisches Modell in Datasphere erstellt, das Transaktionsdaten und die von Databricks erhaltenen Prognosen kombiniert;<\/li>\n<li>das analytische Modell in SAC nutzt und eine Nachfrageprognose visualisiert.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Bleiben Sie dran f\u00fcr weitere Artikel \u00fcber Business Data Cloud, Databricks und Business-KI, in denen es darum geht, wie diese Anwendungen die Art und Weise ver\u00e4ndern, wie wir mit Unternehmensdaten umgehen!<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Wenn Sie mehr \u00fcber SAP Business Data Cloud erfahren m\u00f6chten, k\u00f6nnte Sie das Webinar zu diesem Thema interessieren, das vom biX Consulting-Team vorbereitet wurde: <span><a href=\"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/sap-business-data-cloud\/\">https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/sap-business-data-cloud\/<\/a><\/span><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Discover how AI-model output complements corporate data creating an accurate Demand forecast, using the core applications of the new SAP flagship - Business Data Cloud.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":9354,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","_lmt_disableupdate":"no","_lmt_disable":"","_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"_uf_show_specific_survey":0,"_uf_disable_surveys":false,"iawp_total_views":45,"footnotes":""},"categories":[18],"tags":[],"class_list":["post-9158","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-blog"],"modified_by":"Yassin Wahid","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9158","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=9158"}],"version-history":[{"count":51,"href":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9158\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":9737,"href":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/9158\/revisions\/9737"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/9354"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=9158"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=9158"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bix-consulting.com\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=9158"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}