Smart Data

Um die Datenflut eines modernen Unternehmens in die richtigen Kanäle zu lenken und im Unternehmen nutzbar zu machen, sind die klassischen Mittel des Data Warehousing häufig nicht mehr ausreichend. Insbesondere die drei V‘s (Variety, Volume und Velocity) machen es technisch nahezu unmöglich, alle Daten in eine strukturierte Datenablage zu überführen. Daher ist es nötig, für diese Daten neue Wege zu gehen, um ihren Informationsgehalt nutzbar zu machen, neue Erkenntnisse zu gewinnen und somit Big Data in Smart Data zu überführen.

Datenstrategie              

Dem klassischen Data Warehouse als Single Point of Truth im Unternehmen steht immer häufiger die Einführung eines Data Lake gegenüber. Während im Data Warehouse harmonisierte und qualitätsgesicherte Daten zur Verfügung gestellt werden, sammelt ein Data Lake ungeheure Mengen an un- und semistrukturierten Daten. biX Consulting hilft Ihnen eine für Ihr Unternehmen zugeschnittene Datenstrategie zu entwickeln, die die Vorzüge eines performanten Data Warehouses mit der gezielten Aufbereitung und Nutzung klassischer Big Data Szenarien vereint. Eine hochintegrierte Architektur On-Premise oder in der Cloud führt zu einer verlässlichen Datenlandschaft, die die Anforderungen verschiedenster Fachbereiche wie auch Data Scientists erfüllt und somit auch für zukünftige Szenarien gerüstet ist. Die meisten hierfür nötigen Technologien haben wir bereits in unserem Innovation Lab im Einsatz und können damit direkt Ihre Use Cases erproben.

Advanced Analytics

Das klassisch auf die Vergangenheit ausgelegte Reporting wird immer mehr um Predicitve Ansätze ergänzt, die es ermöglichen sollen, in die Zukunft zu schauen und dabei möglichst viele Arbeitsschritte zu automatisieren. Gleichzeitig sollen immer mehr manuelle Prozessschritte durch Künstliche Intelligenz (KI) automatisiert werden, um schneller zu werden, bessere Vorhersagen zu machen und Fachbereiche zu entlasten. Hierbei spricht man im Allgemeinen von Advanced Analytics. Neben einer Datenstrategie zur hochqualitativen Bereitstellung der benötigten Daten ist auch die Einbindung der benötigten Algorithmen und der Data Scientists ein wichtiger Erfolgsbaustein. Wir helfen Ihnen, das richtige Operating Model für Ihr Unternehmen zu finden, damit Sie sich ganz auf die neuen Ansätze konzentrieren und diese nachhaltig im Unternehmen nutzen können.

Next Generation Analytics Use Cases

Im Rahmen unserer Projekte werden wir immer wieder mit vielschichtigen und komplizierten Problemstellungen konfrontiert, die weit über klassische Analytics Themen hinausgehen. Um diese zu lösen, setzen wir auf Technologien wie Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen, um bestmögliche Ergebnisse für unsere Kunden zu erzielen und echte Mehrwerte zu schaffen. Sie finden hier einige unserer bereits erfolgreich durchgeführten Use Cases.

 

biX AI Tools

Die biX AI Tools sind eine Sammlung von Werkzeugen, die es Ihnen ermöglicht, schnell mit Ihrem Advanced Analytics Projekt zu starten. Mit unserem maßgeschneiderten Toolset können Sie sowohl ganz nativ auf SAP-Technologie aufsetzen wie auch non-SAP Anwendungsfälle mit uns gemeinsam realisieren und später im Regelbetrieb dauerhaft nutzbar machen.

Die Säulen der biX AI Tools beinhalten neben dem Predictive Content und dem Analytical Content auch Vorgehensmodelle für eine erfolgreiche Vorbereitung und Durchführung von AI und ML Projekten.

Profitieren Sie von unserer Erfahrung in bereits erfolgreich durchgeführten Projekten. Neben dem richtigen Projekt Setup und den benötigten Datenquellen mit ausreichender Datenqualität steht für uns die Visualisierung der Ergebnisse im Vordergrund, um Vertrauen und Transparenz in die gefundenen Zusammenhänge zu bringen.

biX AI Tools

Predictive Content

  • Forecasting
  • Kundenabwanderung

Analytical Content

  • Warenkorbanalyse
  • Empfehlungssysteme
  • Exception Reporting
  • KI Stammdaten-Optimierung

AI Visualisierung

  • Entscheidungsbäume
  • Geodaten
  • Netzwerke
  • UI5
  • SAP SAC
  • Tableau
  • MS Power BI

AI Readiness

  • ETL für KI-Anwendungen
  • Gemeinsame Datenquellen für KI-Anwendungen

Management
AI Projekte

  • Projekt Setup
  • Scoping
  • Erwartungsmanagement
  • CRISP-DM
  • Risikominderung

Predictive Content

Eine neue Chance –  für Ihre Daten

Ohne zusätzliche Investitionen und ohne den üblichen hohen administrativen Aufwand können die in SAP® BW (ab Version 7.3) und in der HANA verfügbaren Daten für das Forecasting, für Warenkorbanalysen oder Exception Reporting eingesetzt werden. Predictive Content versteht sich als Framework, das jederzeit an veränderte Systemumgebungen angepasst und um neue Analysebereiche erweitert werden kann.

Die intuitiv zu bedienende Machine Learning-Komponente gewährleistet schnelle Umsetzungszeiten und eine einfache Anpassung der Algorithmen auf neue Parameter. Die Visualisierung der gewonnenen Erkenntnisse kann mit Standardtools wie MS Excel, SAP Analytics Cloud, SAP Lumira Designer, SAP Analysis for Office, Tableau oder anderen Lösungen erfolgen. Auch außerhalb von SAP BW liegende Daten (zum Beispiel in Oracle Datenbanken) können zur Laufzeit mittels SAP Data Hub in die Analyse einbezogen werden. Dazu stellt der Predictive Content einen Satz an hocheffizienten Python Komponenten bereit.

ermöglicht die Gewinnung neuer Erkenntnisse aus Datenschätzen in SAP® BW und eine Digitalisierung von Geschäftsmodellen in Ihrem Unternehmen.
ergänzt das Framework und hat bereits drei Anwendungsmodule vollständig entwickelt und implementiert

Forecasting

Predictive Content ermöglicht eine sichere Vorhersage von Ereignissen, Zuständen oder Entwicklungen in der Zukunft und lässt sich in vielen Szenarien einsetzen – zum Beispiel:

  •  Produktionsplanung
  •  Simulationsszenarien
  •  Wartungsfällen
  •  Medizin
  •  Spracherkennung
  •  Kundenbindung

Objektgruppenanalyse

Predictive Content dient zur Analyse von Zusammenhängen von Objekten und Ereignissen, zum Beispiel bei folgenden Anwendungsfällen:

  • Häufige Konfigurationsmuster (z.B. Autos)
  • Warenkorbanalysen
  • Portfolioanalysen
  • Fehleranfällige Teile in Maschinengruppen
  • Kaufempfehlungen (Up-/Cross-Selling)

Exception Reporting

Predictive Content wirkt als Frühwarnsystem, um mögliche Abweichungen von Handlungsnormen oder Zuständen unmittelbar zu entdecken und ihnen entgegenzuwirken. Durch Maschinelles Lernen passt sich die Lösung an neue Gegeben­heiten und Veränderungen an und kann so trainiert und schrittweise perfektioniert werden. Mögliche Einsatzbereiche sind:

  • Kundenabwanderungen (Churn Prediction)
  • Kreditrisiken
  • Systemausfälle und –stillstände

Konzentration auf das Wesentliche

Ein wesentliches Merkmal von predictive content ist die Kompaktheit der Lösung und die damit verbundene ganzheitliche Unterstützung des Prozesses vom einfachen Datenzugriff auf SAP BW und den dort implementierten Datenmodellen bis zu einer intuitiv zu bedienenden Datenkonsole, wo eine einfache Auswahl und Parametrisierung der Daten und Algorithmen erfolgt. Bereits verwendete beziehungsweise trainierte Datenmodelle können in predictive content importiert und dort in einfacher Weise weiterverarbeitet werden. Über den optional einzusetzenden SAP Data Hub können bei Bedarf weitere Datenquellen zur Laufzeit angebunden werden.

Der Zugriff auf die SAP HANA Predictive Analysis Library und weiterer Klassen (ABAP, SQLScript, SQL) ist transparent und kann durch den versierten Fachanwender erfolgen. Es bedarf keiner aufwändigen nativen HANA-Entwicklung. Predictive Content erkundet die Daten für den Anwender und macht es damit überflüssig, explorativ mit den Daten zu arbeiten. Der Anwender kann sich mehr auf die Verwertung und den Nutzen der durch den Automatismus gewonnenen Erkenntnisse konzentrieren.

Architektur

Alle Informationen zum Thema Predictive Content für Sie auf einen Blick.

Ansprech­partner

Sebastian Blötz
Head of Consulting