Fachbeiträge & Kommentare zu Analytics

Überblick Die SAP Analytics Cloud (SAC) ist die aktuelle SAP-Lösung im Bereich Reporting, Analytics und Planung. Die SAC ist in der Lage, Daten live von Quellsystemen zu konsumieren und in modernen Reports und Dashboards darzustellen. Zusätzlich können flexible ad-hoc-Analysen auf diese Daten durchgeführt werden. Neben Standardreports und Dashboards bietet die SAC Erweiterungs...mehr

4.1 Vorbereitung vor der Report-Entwicklung Bei der Entwicklung von Reports muss darauf geachtet werden, vorab ein geeignetes Konzept zu erstellen, welches in Einklang mit der Steuerungslogik eines Unternehmens steht. Für die Konzeption sollten die Zielsetzung des Reports und die Nutzergruppe definiert werden. Ein Mockup kann für die Implementierung hilfreich sein, da hier sch...mehr

3.1 Grundlegender Aufbau Die Datenmodelle in der SAC folgen dem Konzept der multidimensionalen Datenmodellierung. Ein Datenmodell besteht dabei aus Fakten und Dimensionen. Pro Datenmodell gibt es genau eine Tabelle mit Transaktionsdaten, die Faktentabelle, deren Spaltenanzahl von der Anzahl der Dimensionen abhängt und die pro Transaktion (z. B. eine Buchung im ERP) eine Zeile...mehr

Der Data Analyzer bietet nach der Auswahl eines Datenmodells die Möglichkeit, die Daten frei in einer Tabelle auszuwerten. Dabei können Dimensionen und Kennzahlen per Drag and Drop direkt in die Tabelle gezogen oder in Spalten oder Zeilen angeordnet werden (s. Abb. 9). Abb. 9: Drag and Drop Funktion des Data Analyzers So kann in kurzer Zeit eine erste Pivot-Tabelle erstellt un...mehr

Der Einsatz des Data Analyzer sollte jedoch überlegt und im Einklang mit dem bestehenden Berechtigungskonzeptes und den daraus resultierenden Nutzergruppen sein. Nicht jeder Standard-User benötigt zwingend den Data Analyzer. Er kann ein hilfreiches Werkzeug für Nutzer sein, die regelmäßig freie Analysen durchführen, jedoch muss der Umgang mit diesem auch geschult und geübt w...mehr

Viele Fachbereiche stehen vor der Herausforderung flexible ad-hoc-Analysen direkt in ihren Reporting-System zu integrieren und es Nutzern zu ermöglichen, schnell eigene Analysen zu erstellen. Die SAC bietet hierfür eine Funktion namens Data Analyzer, die diese Anforderungen abdecken soll. Hierbei handelt es sich, um einen eigenen, vom Dashboard losgelösten Bereich, den User ...mehr

Nach dem Absprung aus einer Story in den Data Analyzer sieht der Nutzer zunächst die Visualisierung oder Tabelle, von der aus er abgesprungen ist. Das Datenmodell, Filter und die angezeigten Kennzahlen und Dimensionen decken sich mit der ursprünglichen Darstellung. Nun kann ein Nutzer diese Darstellung flexibel anpassen. Er kann Dimensionen hinzufügen oder entfernen, die Dar...mehr

In diesem Abschnitt werden Erweiterungen betrachtet, welche bei umfangreichen und komplexen Anforderungen für den Story-Entwickler relevant sind. Des Weiteren werden Optionen der Integration von SAC-Dashboards in andere Tools beschrieben. Bei der Entwicklung ganzer Reporting-Landschaften müssen die Anforderungen verschiedener Fachabteilungen in dafür zugeschnittenen Berichten...mehr

Für eine klare, verständliche und einheitliche Darstellung in Berichten bieten die International Business Communication Standards (IBCS) einen geeigneten Leitfaden. Die Einhaltung dieser Standards bietet eine Reihe von Vorteilen, denn er … gibt Vorgaben für die Gestaltung von Managementberichten, um eine einheitliche Berichtssprache zu gewährleisten. erleichtert die schnelle E...mehr

Für eine langfristig stabile Reporting-Landschaft in der SAC ist es empfehlenswert eine Systemarchitektur aufzubauen, welche über einen längeren Zeithorizont konstant bleibt und eine homogene Basis für die Anbindung diverser Prozesse und Analysen schafft. Die Architektur kann sich aus verschiedenen Systemen innerhalb einer zwei- bis dreistufigen Architektur zusammensetzen, w...mehr

Die Datenmodelle in der SAC folgen dem Konzept der multidimensionalen Datenmodellierung. Ein Datenmodell besteht dabei aus Fakten und Dimensionen. Pro Datenmodell gibt es genau eine Tabelle mit Transaktionsdaten, die Faktentabelle, deren Spaltenanzahl von der Anzahl der Dimensionen abhängt und die pro Transaktion (z. B. eine Buchung im ERP) eine Zeile hat. Es handelt sich al...mehr

Aus Datenschutzgründen oder wegen einer entsprechend aufgebauten Systemarchitektur ist es in manchen Fällen nicht gewünscht oder nicht notwendig, die Daten in die SAC zu importieren. In diesen Fällen ist es empfehlenswert, auf ein Live-Daten-Modell zurückzugreifen. Hierfür muss kein Datenmodell angelegt werden, da die SAC die Datenstruktur aus dem Backend für die Analyse ver...mehr

Bei der Entwicklung von Reports muss darauf geachtet werden, vorab ein geeignetes Konzept zu erstellen, welches in Einklang mit der Steuerungslogik eines Unternehmens steht. Für die Konzeption sollten die Zielsetzung des Reports und die Nutzergruppe definiert werden. Ein Mockup kann für die Implementierung hilfreich sein, da hier schon die Klickpfade und gewünschten Visualisi...mehr

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass SAP mit der SAC eine umfassende Reporting-Lösung anbietet. Diese verfügt über viele verschiedene Schnittstellen und insbesondere die Möglichkeit der Livedatenanbindung an andere SAP-Systeme ist ein Alleinstellungsmerkmal gegenüber anderen Reporting-Lösungen. Alternativ ist auch eine Importanbindung an die meisten gängigen Datenbanken mö...mehr

Bei der Verwendung von Importmodellen erfolgt die Implementierung eines Datenmodells und die Transformation der Daten in der SAC. Nach dem Aufbau eines Modells können sowohl Fakten- als auch Dimensionsdaten (inkl. Hierarchien) über Importverbindungen in das Modell geladen werden. Die SAP stellt umfangreiche Konnektoren zur Verfügung, um eine Vielzahl von Quellsystemen anzubi...mehr

Für die Implementierung von Berichten werden in der SAC sogenannte Stories verwendet. Dies sind Objekte, welche auf einem Datenmodell aufsetzten und Visualisierungen bereithalten. Eine Story kann für die Darstellung von Canvas und Responsive Dashboards verwendet werden, letztere eignet sich für die Nutzung auf Mobilgeräten. Eine Story wiederum besteht aus beliebig vielen Unt...mehr

Moderne BI & Analytics- bzw. Datenplattformen benötigen passende Governance-Standards, um eine effektive und effiziente Arbeit mit internen und externen Daten im Unternehmen zu ermöglichen. Dieses Rahmenwerk sollte möglichst funktionsübergreifend aufgebaut sein, unternehmens- oder bereichsweit gültig und einheitlich sein. Außerdem beinhaltet ein solcher Governance-Ansatz in ...mehr

Eine BI & Analytics-Architektur mit ihren Lösungsbestandteilen erfordert zwei grundlegende Arten von Prozessen: Datenmanagement- und Data Governance-Prozesse. 2.3.1 Datenmanagement-Prozesse Das Datenmanagement bzw. die Datenbereitstellung umfasst dabei das Demand Management, welches sich mit der Sammlung der Datenbedarfe und dem anschließenden Aufbau von Datenpipelines befasst...mehr

Überblick Der Einsatz von KI-basiertem Dashboarding, also die Nutzung von KI-Funktionalitäten in Reporting-Standardsoftware, unterliegt einer kontinuierlichen Weiterentwicklung. Es gilt klar zu differenzieren, welche Grenzen diese integrierten KI-Funktionalitäten innehaben und wo der Einsatz von spezifischer KI-Software bzw. Programmierungen außerhalb eines Dashboards abzubil...mehr

Die Anzahl an Tools, welche KI nutzen, wächst – gleichzeitig wird jedoch die Transparenz der Funktionalitäten niedriger. Das ist ein Grund, warum es Unternehmen häufig schwerfällt, sich bei dem Wunsch zur Nutzung von KI für das richtige Tool zu entscheiden. Oft entsteht so eine ganze Tool-Landschaft von mehreren Anwendungen, welche teilweise unterschiedliche, teilweise jedoc...mehr

Künstliche Intelligenz kann für unterschiedliche Anwendungsfälle des Dashboardings genutzt werden – wir gehen hier auf eine Reihe ausgewählter Funktionalitäten ein und erläutern in diesem Zusammenhang die Vorteile und Möglichkeiten dieser Anwendungsfälle. Für beispielhafte visuelle Darstellungen nutzen wir die beiden Dashboarding-Tools SAP Analytics Cloud (SAC) sowie Microso...mehr

Die Erfassung und Offenlegung von Daten für die Finanzberichterstattung stellen zahlreiche Unternehmen vor große Herausforderungen. Das Konzern-Reporting wird durch neue Anforderungen an die Berichterstattung über die Einhaltung der globalen Mindestbesteuerung (BEPS Pillar II) sowie Nachhaltigkeit, Soziales und Unternehmensführung (ESG) erweitert. Die Vernetzung der finanzie...mehr

Die Verarbeitung solcher Transaktionsdaten stellt nur einen Teil der notwendigen Prozesse dar. Denn sowohl die Bewegungsdaten als auch Stammdaten und weitere Metadaten sind im Rahmen von Governance-Prozessen zu bearbeiten. Dieser zweite Typ von Prozessen in BI- und Analytics-Tools beschreibt die Governance bzw. die Nutzung von Standards, um z. B. die Bewegungsdaten korrekt z...mehr

KI-basierte Anwendungen bieten eine Reihe wichtiger Vorteil wie Natürliche Sprachverarbeitung: Microsoft Fabric integriert aktuell in einer öffentlichen Vorschau fortschrittliche KI-Algorithmen zur natürlichen Sprachverarbeitung, die es den Benutzern ermöglichen, komplexe Analysen in natürlicher Sprache durchzuführen. Dies erleichtert die Interaktion mit den Daten und ermögli...mehr

Die Architektur ist ein integraler Bestandteil der BI-Strategie, die im TOM sowohl technologisch als auch datenarchitektonisch behandelt werden sollte. Um eine robuste Basis zu schaffen und eine nahtlose Integration in die Organisationsstrukturen zu gewährleisten, sind verschiedene Aspekte zu berücksichtigen. Dieser Prozess beginnt mit der Festlegung geeigneter Architektursc...mehr

Fasst man die bis hierhin genannten Punkte zusammen, lassen sich die genannten Anforderungen und damit verbundenen Herausforderungen für das Berichtwesen nicht kurzfristig umsetzen bzw. überwinden. Vielmehr gilt es, sehr genau das Vorgehen in einer Roadmap vorab zu definieren. Dies ist insbesondere deshalb relevant, da die Unternehmenssituation im jeweiligen Krisenstadium (s...mehr

Unabhängig von der individuellen Ausgangssituation ist es erforderlich, dass sich Unternehmen mit der digitalen Transformation auseinander setzen, da sie in jedem Fall die kulturellen, strategischen und strukturellen Ebenen betrifft. Hierzu gehören eine umfängliche Change-Begleitung sowie die Einbeziehung und das Commitment des Managements, um die Notwendigkeit der Veränderu...mehr

Rz. 71 Nach § 75 Abs. 2 BetrVG sind Arbeitgeber und Betriebsrat zum Schutz der freien Entfaltung der Persönlichkeit des Arbeitnehmers verpflichtet. Diese Verpflichtung stellt eine Schranke sowohl für ihre Regelungsbefugnis als auch für den Inhalt der von ihnen getroffenen Regelungen, z. B. in Betriebsvereinbarungen, dar.[1] Die in § 75 Abs. 2 Satz 1 BetrVG normierte Schutzpf...mehr

Vor allem große Unternehmen verfügen oft über enorme Datenmengen mit großem Potenzial für den wirtschaftlichen Nutzen. Zwar bieten die verarbeitenden Systeme i. d. R. schon umfangreiche Auswertungsmöglichkeiten. Diese sind jedoch meist sehr spezifisch vorprogrammiert. Eine KI-basierte Big-Data-Analyse hingegen ist in der Lage, für Menschen schwer erkennbare bzw. schwer vorhe...mehr

Rz. 94 Die Angabepflicht ESRS 2 SBM-2 zielt darauf, den Prozess des Stakeholder-Engagements eines Unternehmens darzustellen. Zu den erzielten Ergebnissen ist auszuführen, wie die Interessen und Standpunkte der Interessenträger eines Unternehmens in seiner Strategie und seinem Geschäftsmodell berücksichtigt werden (ESRS 2.43 f.). Rz. 95 Zunächst ist die Einbeziehung der Intere...mehr

Digitalisierung von Lieferketten Bereits heute sind Teilprozesse digital. Digitalisieren lassen sich das durchgängige Nachverfolgen von Waren, die Automatisierung der Abfertigung, die Organisation der Auslieferung, eine automatisierte Dokumentation und Prozesse im Lager, wo Aufbereitung für Auslieferung an Endkunden bzw. Bereitstellung für den Handel erfolgen. Digitalisierung ...mehr

Die Kritik am herkömmlichen HR-Benchmarking ist vielfältig und nicht neu. Die Einfachheit macht die Stärke des herkömmlichen Benchmarking aus, birgt aber auch entscheidende Schwachstellen. Benchmarkingwerte sind Momentaufnahmen und nicht immer eindeutig interpretierbar. So ist beispielsweise kaum zu unterscheiden, ob über- oder unterdurchschnittliche Ergebnisse zufällig ents...mehr

Im Zuge der stets voranschreitenden technischen Entwicklung gibt es mittlerweile Technologien, die automatisiert verfahren und es Arbeitgebern erleichtern, sich für einen Bewerber zu entscheiden. Wie bei jedem anderen Verhalten des Arbeitgebers auch, ist auch beim Einsatz solcher Technologien darauf zu achten, dass weder ihre Verwendungsweise noch die Technologien selbst dis...mehr

Es wird empfohlen, eine Analyse des Austrittsrisikos durchzuführen. Dabei sollte die Bedeutung des Arbeitnehmers für das Unternehmen ins Verhältnis zum Fluktuationsgefährdungsgrad des Arbeitnehmers gestellt werden. Daraus können individuelle Maßnahmen zur Risikominderung abgeleitet und umgesetzt werden. Am besten gelingt dies mithilfe von People Analytics. Dabei wird in Daten...mehr

Beiser, R. (2008), Verrechnungspreise im Gemeinschaftsrecht, IStR 2008, Heft 16, S. 587 ff. Bernhardt, L. (Hrsg.) (2017), Verrechnungspreise, Boorberg Verlag, 2. Auflage, 2017. Blakemore, B., Starbucks, Amazon & Google – are they tax avoiders? MP's seem to think so, Aufzeichnungen, https://www.youtube.com/watch?v=db4TlUY_1gI, 2012. Bölscher, A. (2004), Leistungsverträge/Service...mehr

Neben der thematischen Untergliederung in E (Environmental), S (Social) und G (Governance), lässt sich das ESG-Reporting auch in folgende drei funktionale Teilbereiche einteilen: Data Management, Performance Management und Disclosure Management Dabei gilt es zu beachten, dass die Teilbereiche nicht trennscharf verlaufen und sich Anbieter entlang der Schnittstellen positionieren....mehr

Ausgehend von der Steuerung durch quantitative Personalkennzahlen kam historisch zunehmend die Abbildung qualitativer Sachverhalte dazu. Es folgten die Einbindung von Benchmarks und verschiedenen Perspektiven, via Balanced Scorecard. Derzeit geht die weitere Entwicklung hin zu People Analytics. Hiermit werden nicht nur (deskriptiv) Sachverhalte der Vergangenheit dargestellt....mehr

Überblick Personalkennzahlen sind nicht neu, waren lange Zeit allerdings schon allein aus mangelnder Datenverfügbarkeit verhalten im Einsatz. In Folge der zunehmenden Digitalisierung ist heute viel möglich, aber noch lange nicht alles sinnvoll. Das macht das Thema zu einer aktuellen Herausforderung: Welche zentralen Kennzahlen gibt es und welche sind für Unternehmen besonder...mehr

Der Recruitingprozess kann mit Hilfe vieler Kennzahlen abgebildet werden. Angefangen von Platzierungen in Arbeitgeberrankings bis hin zur Zeitdauer einer Besetzung (time to hire). Gerade diese zwei sind mit vielen Einschränkungen behaftet. Beim Arbeitgeberranking sind Größe und Bekanntheit des Unternehmens ausschlaggebend. Beides Aspekte, die nicht unmittelbar durch den Pers...mehr

Few, Show Me the Numbers, Analytics Press, 2004. Florack/Scarabis/Primosch, Psychologie der Markenführung, 2012. Götz/Rigamonti, 1 + 1 ≠ 2 Informationsvisualisierung – Missbrauch und Möglichkeiten, 2015. Hichert/Faisst, IBCS International Business Communication Standards: Conceptual, perceptual, and semantic design of comprehensible business reports, presentations, and dashboar...mehr

Mit dem Einzug von Big Data und Künstlicher Intelligenz in den Berufsalltag, gewinnt auch das Thema Predictive Analytics an Bedeutung. Darunter versteht man grundsätzlich die Vorhersage zukünftiger Ereignisse durch Auswertung vorhandener Daten. Verfahrensweise Mithilfe von Algorithmen, Statistiken und Wahrscheinlichkeiten wird mit dieser Analyse-Lösungen versucht, aus komplexe...mehr

Mit zunehmender Digitalisierung haben viele Unternehmen so genannte "Learning Management Systeme (LMS)" angeschafft. Diese dienen bis heute hauptsächlich als zentralisierte Orte digitaler Lerninhalte. Mit zunehmenden Angeboten finden Nutzer es oft schwierig, sich durch die Inhalte zu navigieren, um ein passendes Angebot zu finden – insbesondere, wenn man gar nicht genau weiß...mehr

Eine besondere Bedeutung bei der Analyse von Daten im Controlling hat die Möglichkeit, Daten aus der Vergangenheit einzubeziehen. Auch hier lässt sich im analog arbeitenden Controlling feststellen, dass der notwendige zeitliche Aufwand für die Berücksichtigung großer Zeitreihen die gewünschte Untersuchung einschränkt. Und es fehlen in vielen Fällen wieder die Daten. Digitale...mehr

Business Analytics als Oberbegriff umfasst die Sammlung von fakten- und datenbasierten Modellen, Methoden und Technologien der Nutzung von Big Data zur Unternehmenssteuerung. Es handelt es sich somit um einen interdisziplinären Ansatz, der analytische Kompetenzen aus der Mathematik, der Statistik und der künstlichen Intelligenz (KI) mit technisch-methodischen IT-Kompetenzen ...mehr

Durch die schnellere Verfügbarkeit – insbesondere interner Datenmengen z. B. durch die Signalisierung von Störungsmeldungen über Sensortechnik oder die Betriebsdatenerfassung in Echtzeit – lassen sich interne Prozess- sowie Fraud-Risiken früher identifizieren.[1] Das trägt auch dazu bei, dass Unternehmen bessere Frühwarn- und Früherkennungssysteme aufbauen können. Zum zweiten...mehr

Aepli/Angst/Iten./Kaiser/Lüthi/Schweri, 2017, Die Entwicklung der Kompetenzanforderungen auf dem Arbeitsmarkt im Zuge der Digitalisierung, in SECO Publikation – Arbeitsmarktpolitik H. 47, Zollikofen, Zürich. Araz/Choi/Olson/Salman, Role of Analytics for Operational Risk Management in the Era of Big Data, in Decision Sciences, 51/2020, H. 6, S. 1320–1346. Autor, The "task appro...mehr

Im Folgenden soll der Ansatz der SAP im Mittelpunkt der Betrachtung stehen. SAP bieten im Wesentlichen zwei Lösungen für die Umsetzung von xP&A: SAP Analytics Cloud und SAP IBP. SAP Analytics Cloud ist das zentrale Planungswerkzeug für die Erfolgs- und Finanzplanung, aber auch einiger operativer Detailplanungen. In der Vergangenheit gab es, insbesondere durch Übernahmen ander...mehr

Ein datengetriebenes RC führt in der Praxis zu mehreren Herausforderungen: Zunächst liegen zwar viele, aber längst nicht alle Informationen digital vor oder sind digital verarbeitbar. Ein vollständig digitales RC wird daher nicht immer möglich sein. Selbst wenn viele Daten digital vorliegen, kann die Heterogenität von IT-Systemen es verhindern oder erschweren, sie zusammenzu...mehr

Für Kreditinstitute ist die frühzeitige Identifikation von Kreditrisiken nicht nur aufgrund steigender regulatorischer Anforderungen von herausragender Bedeutung. Auch hier hat die Verfügbarkeit kundenbezogener Daten in den letzten Jahren stark zugenommen, so die eine Entwicklung und Implementierung datengetriebener, automatisierter Kreditrisiko-Frühwarnsysteme möglich macht...mehr

Nach dem Lieferkettensorgfaltspflichtengesetz (LkSG) sind bestimmte Unternehmen verpflichtet, seit 2023 ihren eigenen Geschäftsbereich und ihre Lieferketten regelmäßig auf Menschenrechts- und ökologische Risiken zu überprüfen und ggf. Präventions- und Abhilfemaßnahmen zu ergreifen. Zu den Sorgfaltspflichten zählen neben der grundsätzlichen Errichtung eines RM die Durchführun...mehr