Fachbeiträge & Kommentare zu Analytics

Die mit dem Liquiditätsforecast verknüpften Ziele erfordern einen Mechanismus zur Qualitätssicherung der prognostizierten Zahlen. Auf aggregierter Ebene lässt sich eine Abweichungsanalyse mit begrenztem Aufwand durchführen, indem die realisierten Zahlen für einen Zeitpunkt mit den prognostizierten abgeglichen werden. Eine qualitative Aussage über die Gründe potenzieller Abwe...mehr

Das Liquiditätsmanagement ist eine zentrale Aufgabe jeder Treasury- und Finanzabteilung. Im Kern umfasst es die Sicherstellung der Zahlungsfähigkeit zu jeder Zeit, damit kurzfristig Investitionen getätigt und Verbindlichkeiten vertragsgemäß bedient werden können. Die Bedeutung des Liquiditätsmanagements für die finanzielle Stabilität von Unternehmen kann nicht oft genug beton...mehr

Borkenhagen/Brosig, Treiberbasierte Steuerung: Herausforderungen und Nutzen einer treiberbasierten Planung, in ZCG Zeitschrift für Corporate Governance, Jhg. 12, 2/2017, S. 53–57. Dancke/Schindera/Brosig/Rieger, Treiberbasierte Planung und Predictive Analytics im Banking, in Kieninger (Hrsg.), Digitalisierung der Unternehmenssteuerung: Prozessautomatisierung, Business Analyti...mehr

Anders als das Rechnungswesen, das bei Zalando möglichst zentral aufgestellt ist, um Standardisierung zu treiben und Effizienzen zu nutzen, ist Controlling vor allem in dezentralen Einheiten organisiert. Dabei finden sich entsprechend zum zentralen Finanzcontrolling in den unterschiedlichen Geschäftseinheiten Teams von Controllern mit finanziellem Schwerpunkt. Ergänzend habe...mehr

Die Beschaffenheit der Start-Ups mit ihren besonderen Anforderungen an das Controlling machen vor dem Hintergrund des klassischen Controllings eines besonders deutlich: Das Controlling entwickelt sich mehr und mehr zu einem dynamischen Controlling, in dem der Controller als Business-Partner unterstützt (s. Abb. 6). Das Bild des Controllers, der eng in Zusammenarbeit zwischen...mehr

Herkunft des Begriffs Analytics Der Begriff Analytics wurde von Thomas H. Davenport, Professor an der Harvard Business School in Boston, USA, geprägt.[1] Insbesondere seine Veröffentlichung "Competing on Analytics – The New Science of Winning" (Harvard Business Review Press 2007) festigte Analytics als Disziplin für die Anwendung hochentwickelter quantitativer und statistisch...mehr

3.1 Embedded Analytics zur optimierten Analyseunterstützung SAP S/4HANA ist seit 2015 verfügbar und die jüngste ERP-Lösung der SAP.[1] Viele Funktionen wurden unter Ausnutzung der gesteigerten Leistungsfähigkeit der HANA-Datenbank neu entwickelt. Durch die Kombination von transaktionalen und eingebetteten analytischen Funktionen wurden hybride Anwendungen möglich, die den Ents...mehr

SAP S/4HANA ist seit 2015 verfügbar und die jüngste ERP-Lösung der SAP.[1] Viele Funktionen wurden unter Ausnutzung der gesteigerten Leistungsfähigkeit der HANA-Datenbank neu entwickelt. Durch die Kombination von transaktionalen und eingebetteten analytischen Funktionen wurden hybride Anwendungen möglich, die den Entscheider direkt in der Transaktion analytisch unterstützen. ...mehr

Der Artikel beschreibt 3 Technologien, die gemeinsam die Analytics-Praxis nachhaltig verbessern und die Digitalisierung vorantreiben können. Informationen aus unterschiedlichen Quellen werden automatisch im Kontext der aktuell zu treffenden operativen Entscheidungen kombiniert. Prädiktive und präskriptive Algorithmen sowie Simulationen steigern die Qualität der Entscheidungsun...mehr

Zusammenfassung Der Artikel beschreibt 3 Technologien, die gemeinsam die Analytics-Praxis nachhaltig verbessern und die Digitalisierung vorantreiben können. Informationen aus unterschiedlichen Quellen werden automatisch im Kontext der aktuell zu treffenden operativen Entscheidungen kombiniert. Prädiktive und präskriptive Algorithmen sowie Simulationen steigern die Qualität der ...mehr

SAP BW/4HANA ist seit September 2016 verfügbar und stellt die neue Data-Warehousing-Lösung der SAP dar und muss gesondert lizensiert werden. Data Warehousing beschäftigt sich mit der Integration von Daten aus heterogenen Datenquellen und hält sie über lange Zeiträume (häufig 10-20 Jahre) vor, so dass u. a. Controller Veränderungen sowie Muster über die Zeit hinweg erkennen k...mehr

VDM emuliert ERP-Datenmodell Technisch basiert SAP S/4HANA weiterhin auf dem bekannten Applikationsserver SAP NetWeaver. Eine relativ junge Technologie, die Core Data Services (CDS), wurden dem sog. ABAPStack der NetWeaver-Plattform hinzugefügt, so dass nun das physische Datenmodell von der Anwendung getrennt ist. Dies hat den Vorteil, dass das alte ERP-Datenmodell durch das ...mehr

Der Artikel beschreibt 3 Technologien, die im Konzert die Unternehmenssteuerung nachhaltig verbessern: Die analytische In-Memory-Datenbank und Anwendungsplattform SAP HANA, der Content des S/4HANA Embedded Analytics sowie die Data-Warehousing-Lösung SAP BW/4HANA. Wird die Digitalisierung als algorithmische Implementierung von Abwägungen im Entscheidungsprozess begriffen, dann...mehr

Baumgartl/Chaadaev/Choi/Dudgeon/Lahiri/Meijerink/Worsley-Tonks, SAP S/4HANA – An Introduction, 2016. Butsmann/Fleckenstein/Kretschmer/Tenholte/Christ, SAP S/4HANA embedded analytics & SAP BW/4HANA Data Integration – Overview and How to Guide, https://www.sap.com/documents/2016/06/a221357d-767c-0010-82c7-eda71af511fa.html, Abrufdatum 14.12.2017. Datar, Introducing the SAP Digit...mehr

2.1 SAP HANA als Abgrenzung zu klassischen Datenbanksystemen SAP HANA ist als Plattform seit 2011 verfügbar und besteht aus der In-Memory-Datenbank selbst sowie dem Anwendungsserver XS (Extended Application Services).[1] Zumeist beinhaltet die HANA-Lizenz auch die Werkzeuge zur Datenakquise, die als Enterprise Information Management (EIM) bezeichnet werden. Praxis-Beispiel Kom...mehr

Testmöglichkeiten der Anwendungen Rund 30 sog. Fiori-Apps können unter https://www.sapfioritrial.com sowohl im Browser als auch auf dem Smartphone getestet werden. Für die mobile Version installiert man den "SAP Fiori Client" aus dem App Store und wählt anschließend das Demosystem aus. Diese Analysen sind generell in der S/4HANA-Lizenz enthalten. Interessant sind die sog. Ana...mehr

Aufgrund der NetWeaver-Plattform von S/4HANA, basiert auch das darin enthaltene SAP BW weiterhin auf der alten Produktlinie SAP BW 7.5. Es übernimmt die Funktion der analytischen Engine in S/4HANA.[1] Somit können die Lumira Front Ends, wie in Standalone-Installationen von SAP BW, als Data-Warehouse-Reporting-Werkzeuge genutzt werden. Hierzu werden die CDS Views vom Typ Consu...mehr

Konzeptionell ergeben sich beim Umstieg von der SAP Business Suite auf S/4HANA zahlreiche Änderungen. So wurden bspw. Lieferanten und Kunden zu Geschäftspartnern zusammengelegt. Dieser Geschäftspartner nimmt nun verschiedene Rollen ein.[1] Im Bereich der Materialwirtschaft können Materialbestände mit S/4HANA in Echtzeit ermittelt werden, inklusive aller geplanten Zu- und Abg...mehr

Zur Migration von bestehenden Installationen der SAP Business Suite zu SAP S/4HANA, wird eine Methodik namens SAP Activate angeboten und durch das Roadmap-Werkzeug unterstützt. Die Phasen "Discover" und "Prepare" nutzen hier explizit obige Cloud-Testinstallationen. Die Discover-Phase unterstützt Anwender bei der Einschätzung der Möglichkeiten einer Lösung und deren zukünftige...mehr

S/4HANA und BW/4HANA im Zusammenspiel Interessanter ist der Zugriff in Echtzeit über sog. Open ODS Views (OOV). Sie basieren auf virtuellen Tabellen in der zugrundeliegenden SAP HANA-Datenbank. Die Verbindung zum S/4HANA-System wird über einen Adapter hergestellt.[1] Dies ermöglicht, dass Stammdaten aus S/4HANA in BW/4HANA mit Kontextinformationen wie Texten, Hierarchien und ...mehr

Die HANA-Bibliotheken Predictive Analysis Library (PAL), Business Function Library (BFL) und Automated Predictive Library (APL) enthalten betriebswirtschaftliche sowie statistische Standardfunktionen, welche die Anwendungserstellung vereinfachen.[1] Beim Anwendungsserver (XS) wird zwischen dem klassischen XSC (Extended Application Services Classic) und dem neuen XSA (Advanced...mehr

SAP BW/4HANA kann als CASE-Werkzeug (Computer-Aided Software Engineering) mit vordefinierten Datenmodellen, dem Business Content, verstanden werden. Somit ist es weniger statisch als CDS Views, die erst von Entwicklern programmiert werden müssen. Die Modellierung erfolgt stattdessen mit den BW-Modellierungswerkzeugen in einer eigenen Perspektive im SAP HANA Studio, das auf d...mehr

SAP HANA ist als Plattform seit 2011 verfügbar und besteht aus der In-Memory-Datenbank selbst sowie dem Anwendungsserver XS (Extended Application Services).[1] Zumeist beinhaltet die HANA-Lizenz auch die Werkzeuge zur Datenakquise, die als Enterprise Information Management (EIM) bezeichnet werden. Praxis-Beispiel Kompaktere Datenspeicherung Liegt Ihre Zentrale bspw. in Deutsch...mehr

Das Enterprise Information Management (EIM) besteht aus den Komponenten Smart Data Access (SDA), Smart Data Integration (SDI), Smart Data Quality (SDQ) sowie Smart Data Streaming (SDS).[1] SDA ermöglicht den virtuellen Zugriff auf externe Datenbanken, deren Tabellen als sog. Remote Sources, wie lokale Tabellen ohne Replikation der Daten, in HANA verarbeitet werden können. SD...mehr

Das Beispiel RPA zeigt nicht nur den konkreten Nutzen einer Digitalisierungslösung, es demonstriert auch den Vorteil, den viele Treiber der Digitalisierung mit sich bringen: eine hohe Flexibilität bzw. universale Anwendbarkeit. Ebenso wie RPA können auch andere Treiber wie Advanced Analytics, Big- oder Real-Time Data oder Integrated Services auf viele unterschiedliche Prozes...mehr

Die Digitalisierung hat in den letzten Jahren zu vielen Veränderungen in den Finanzbereichen der Unternehmen geführt, was sich auch weiterhin fortsetzen wird. Sie bietet den Unternehmen die Chance, mittels verschiedener Treiber, wie bspw. RPA, und einem angepassten Rollenmodell dem zunehmenden Effizienzdruck, der durch den globalen Wettbewerb und nationale Faktoren wie dem d...mehr

Es gibt zwei wesentliche Treiber, welche die Veränderungen im Handel in den letzten Jahren massiv begünstigt haben. Zu einen hat die Informations- und Kommunikationstechnologie gewaltige Entwicklungssprünge vollzogen und stellt Basistechnologien flächendeckend und kostengünstig zur Verfügung. Dazu gehören vor allem immer besser verfügbare Breitbandverbindungen sowie immer no...mehr

Ein wesentliches Ziel war die Unterstützung der anstehenden IT-Projekte, um die Performance des gesamten Unternehmens stetig zu verbessern. So wurden die Analyseergebnisse den Leitern der verschiedenen "Business-getriebenen" Projekte zur Verfügung gestellt. Darüber hinaus ergaben sich aus den Ergebnissen der Datenflussanalysen Anregungen für weitere Projekte. Business-getriebe...mehr

In einem solchen Modell kommt ein weiterer positiver Aspekt hinzu, der gerne auch im Umfeld von Produkt-Service-Systemen angeführt wird – nämlich der ökologische Aspekt bzw. der Nachhaltigkeitsaspekt. Die Firma KAESER KOMPRESSOREN SE hat nun ein wesentlich höheres Interesse daran, dass die Druckluftkompressoren, die ausgeliehen bei den einzelnen Kunden stehen, von der Bauart ...mehr

Um die fortschrittlichen Analysemethoden von Big Data Analytics im Controlling nutzen zu können, bedarf es einer Erweiterung der bestehenden IT-Landschaft um In-Memory-Systeme, die es ermöglichen, Daten sowohl in Echtzeit zu erfassen als auch auszuwerten. Im Folgenden werden die wesentlichen technologischen Eigenschaften und die daraus resultierenden Einsatzmöglichen von In-...mehr

Für das Controlling stellt Big Data Analytics eine Ergänzung bzw. Erweiterung des etablierten Analysespektrums dar, welches in vielen Unternehmen vorwiegend im deskriptiven und diagnostischen Bereich angesiedelt ist. Neben periodischen Standardberichten zur Beantwortung der Frage "Was ist passiert?" kommen im Kontext von Business Intelligence Werkzeuge für diagnostische Frag...mehr

Business Analytics zur Darstellung von Ereignissen Das Analysespektrum von Business Intelligence und Business Analytics unterteilt sich in 3 Stufen: die Analyse, den Forecast und die Optimierung. Während Business Intelligence sich auf die Analyse der Daten fokussiert, baut Business Analytics auf dieser Datenanalyse auf und umfasst Forecasting-Ansätze und die Optimierung von U...mehr

3 Begriffe – ein übergeordnetes Ziel Mit den Begriffen Big Data, Business Intelligence und auch Business Analytics ist das primäre Ziel verbunden, betriebliche Prozesse und Tätigkeiten zu analysieren, diese besser zu verstehen und daraus Implikationen zur Entscheidungsunterstützung abzuleiten. Business Analytics wird als Sammelbegriff für ein strategisches Werkzeug verstanden,...mehr

Business Analytics ermöglicht Kostenreduktion Im Bereich von Business Intelligence und Business Analytics stellt die Deutsche Bahn AG ein anschauliches Beispiel dar. Für den Logistikkonzern ist es von essenzieller Bedeutung, dass seine Lokomotiven für einen geplanten Einsatz bereitstehen. Dies kann nur durch regelmäßige und möglichst optimal geplante Wartungsintervalle gewäh...mehr

Unter dem Begriff Streaming Analytics werden Plattformen subsumiert, die Streaming-Daten erfassen und auf dieser Grundlage Analysen erstellen können. Derartige Plattformen sind auch in der Lage, auf Basis von Regeln oder Modellen für maschinelles Lernen unverzüglich technische Operationen oder Prozessschritte auszuführen, falls dies erforderlich ist.[1] In traditionellen Date...mehr

4.3.1 Eigenschaften Mit SAP Predictive Analytics bietet SAP Methoden und Instrumente zur statistischen Datenanalyse und -auswertung an, mit deren Hilfe der Aufbau von prädiktiven Modellen beschleunigt und (teilweise) automatisiert werden kann. Durch den hohen Integrationsgrad von SAP Predictive Analytics sollen Unternehmen das Potenzial von Big Data verstärkt innerhalb ihrer ...mehr

Big Data überschreitet die Möglichkeiten konventioneller IT Big Data beschreibt die Menge an Daten, welche die bisherigen Grenzen der konventionellen IT i. S. d. Erfassung, Speicherung, Verarbeitung oder Analyse von Daten übersteigt. Nichtsdestotrotz werden aus diesen Daten wirtschaftlich relevante Erkenntnisse gewonnen, die auf qualitativ vielfältigen und unterschiedlich st...mehr

Mit SAP Predictive Analytics bietet SAP Methoden und Instrumente zur statistischen Datenanalyse und -auswertung an, mit deren Hilfe der Aufbau von prädiktiven Modellen beschleunigt und (teilweise) automatisiert werden kann. Durch den hohen Integrationsgrad von SAP Predictive Analytics sollen Unternehmen das Potenzial von Big Data verstärkt innerhalb ihrer bestehenden SAP-Lan...mehr

Big Data Analytics stellt eine Erweiterung des Analysespektrums im Controlling dar, das die klassische Business Intelligence durch fortgeschrittene Analysemethoden ergänzt. Eine wesentliche technologische Grundlage für Big Data Analytics stellen In-Memory-Systeme dar. Sie können Massendaten in Echtzeit verarbeiten und ermöglichen sowohl zeitnahe Entscheidungen als auch belast...mehr

Sowohl in konzeptioneller als auch technologischer Hinsicht hat Big Data Analytics mittlerweile einen Reifegrad erreicht, der einen hohen Diffusions- und Anwendungsgrad im Controlling ermöglicht. Weitgehend unbestritten sind die daraus abgeleiteten Nutzenpotenziale, aber auch die Tatsache, dass Big Data Analytics die Methoden, Systeme und Prozesse im Controlling nachhaltig v...mehr

6.1 Unternehmensbeispiel Amazon: Big Data und Big Data Analytics Pionier der Big-Data-Analyse Im Bereich von Big Data und Big Data Analytics ist die US-amerikanische E-Commerce-Plattform Amazon führend. Das Unternehmen erstellt Produktempfehlungen, die nahezu ideal auf die Kundenbedürfnisse angepasst sind. Basis für diese Innovation war es, jeden Kunden auf Basis einer Vielza...mehr

Die In-Memory-Plattform SAP HANA wurde im Jahr 2010 erstmals vorgestellt. Zentrales Element dieser Technologie ist eine vollständig in den Arbeitsspeicher verlagerte Datenbank. Eine physische Sicherung der Daten erfolgt nur mehr für Archivierungs- und Wiederherstellungszwecke. Zudem erfolgt die Datenspeicherung nicht zeilen-, sondern spaltenorientiert. Hierbei wird der logis...mehr

SAP Lumira verfügt zwar über keine Funktionalitäten im Bereich der Prädiktion, es ermöglicht jedoch einen Zugriff auf die SAP-HANA-Datenbank und damit eine Datenanalyse in Echtzeit. Verbunden mit interaktiven Dashboards werden Anwender in den Fachabteilungen aber auch Controller in die Lage versetzt, ohne Unterstützung der IT-Abteilung interaktive Ad-hoc-Auswertungen und Ana...mehr

Pionier der Big-Data-Analyse Im Bereich von Big Data und Big Data Analytics ist die US-amerikanische E-Commerce-Plattform Amazon führend. Das Unternehmen erstellt Produktempfehlungen, die nahezu ideal auf die Kundenbedürfnisse angepasst sind. Basis für diese Innovation war es, jeden Kunden auf Basis einer Vielzahl von Kundentransaktionen auf unterschiedlichsten Plattformen z...mehr

Bakhshaliyeva/Chen/Dommer/Semlenski/Schmedt/Schulze/Wilczek, SAP Predictive Analytics: Vorausschauende Analysen mit SAP, 2017. Bauer, Prozess-Controlling mit SAP, 2017, https://blog.orbit.de/2017/09/19/prozess-controlling-mit-sap/, Abrufdatum 8.10.2018. Chen/Chiang/Storey, Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact, in MIS quarterly, 36. Jg., 2012, H. 4, ...mehr

Zusammenfassung Treiberbäume mit einer Kombination aus definitorischen und empirischen Abhängigkeiten erfreuen sich einer zunehmenden Beliebtheit im Controlling. Empirische Abhängigkeiten wie bspw. die Wirkung von Rabatten auf den Absatz sind unsicher. Diese Unsicherheiten sollten bei einer Abweichungsanalyse transparent dargestellt werden. Über Stichproben werden vermutete Wir...mehr

Ein vielversprechendes Anwendungsgebiet von Predictive Analytics im Bereich des Controllings ist der Forecast. Mithilfe innovativer Technologien ergeben sich hier neue Möglichkeiten, um sowohl die Qualität des Forecasts zu steigern als auch dessen Erstellung effizienter zu gestalten.[1] Dies wird erreicht, indem qualitativ-theoretische Ursache-Wirkungsketten durch datenbasie...mehr

Erhöhung der Forecasting-Genauigkeit durch proaktiv-prognostizierende Auswertung von Big Data Auch vor dem Bereich Controlling macht die Digitalisierung nicht Halt. Entscheidungsträger müssen sich zukünftig auf einen durch die Digitalisierung getriebenen Paradigmenwechsel im Bereich Planung und Forecasting einstellen. Die aktuell in der Controllinglandschaft noch weit verbrei...mehr

Studie "Potentiale und Wertbeiträge von Business Intelligence und Big Data" Die Studie "Competing on Analytics – Herausforderungen – Potentiale und Wertbeiträge von Business Intelligence und Big Data", aus der nachfolgend ausgewählte Teilergebnisse dargestellt werden, wurde als Online-Befragung im Zeitraum vom 01. Juli bis 30. September 2013 vom Institut für Business Intellig...mehr

Brown/Abbasi/Lau, Predictive Analytics, IEEE Intelligent Systems, 2/2015, S. 6–8. Dedíc/Stainer, Towards Differentiating Business Intelligence, Big Data, Data Analytics and Knowledge Discovery, in Piazolo/Geist/Brehm/Schmidt (Hrsg.), Innovations in Enterprise Information Systems Management and Engineering, 5th International Conference, ERP Future, 2017. Ereth/Kemper, Business ...mehr