Risiken managen mit SAP Analytics Cloud und SAP HANA (Teil 1)

Die Relevanz von Risiken wurde durch die aktuelle Pandemie für viele Unternehmen besonders spürbar. Während die Situation allgemein mit neuen Herausforderungen verbunden ist, konnten einige Unternehmen sogar profitieren – gerade jene, die über ein gutes Risikomanagement verfügen. Dessen Ausprägung ist jedoch besonders abhängig von der Branchenzugehörigkeit und Grösse eines Unternehmens. So sind stark regulierte Branchen wie das Bankwesen traditionell weit fortgeschritten. Dies bezieht sich vor allem auf die Methodik bei der Bewertung und Vorhersage von Risiken.

Aufgrund der generell wie auch gerade jetzt hohen Wichtigkeit eines guten Risikomanagements über viele Branchen hinweg, geht es in den nächsten Blogartikeln um ausgesuchte, besonders interessante Technologien und Methoden zur Datenanalyse. Hierbei wird es sich einerseits um einzelne Aspekte der SAP Analytics Cloud handeln, die als zentrale analytische Plattform zahlreiche Anwendungen abgedeckt wie Business Intelligence (BI), Predictive/Advanced Analytics, Planung sowie Präsentationen im digitalen Boardroom.

Mit den Möglichkeiten der SAP Analytics Cloud ist ein wichtiger Einstiegspunkt in aller Regel schon die aktuelle und gute Abbildung der bestehenden Ist-Situation. Hierbei hilft die Verwendung von Standards und zentralen Komponenten, um möglichst eine einzige, korrekte und anerkannte Datenquelle als Entscheidungsgrundlage zu gewährleisten. Ein starkes Augenmerk liegt zudem auf der grafischen Aufbereitung zur Entscheidungsunterstützung durch interaktive und intuitive Elemente, wie sie auch im nachfolgenden Screenshot erkennbar sind. Kritische (rote) Werte fallen sofort auf, weiterhin besteht die Möglichkeit, durch Filter schnell auf die Datenauswahl einzuwirken.

Abbildung 1: JF Tech 3.0 Sample Story (Quelle: SAP)

Angemerkt sei zudem ein Sicherheitsaspekt der SAP Analytics Cloud – gerade in Zeiten von Lockdowns, der in der Verfügbarkeit der Cloud-Lösung besteht, während andere lokale Ressourcen möglicherweise Einschränkungen unterliegen. Entscheidungsrelevante Informationen sind somit ortsunabhängig verfügbar – Internet vorausgesetzt.

Die Beschreibung der Ist-Situation ist oft der erste Ausgangspunkt für die Beurteilung der aktuellen Lage. Allerdings ist es weiterhin entscheidend, wie sich die Zukunft entwickeln wird. Möglichst gute datenbasierte Prognosen ermöglichen frühe Handlungen. So können schon heute Vorkehrungen getroffen werden, die für später positionieren. Auch hierbei unterstützt die SAP ihre Kunden mit eingebetteten Möglichkeiten – gerade in der SAP Analytics Cloud. So kann auch der Endnutzer leicht und schnell Methoden der Statistik auswählen und Prognosen erzeugen (lassen). Die Modellqualität („Güte“) wird dabei massgeblich durch das System gewährleistet. In unseren Blogs folgt in Kürze hierzu ein vertiefendes Beispiel zur Vorhersage der Entwicklung der Schweizer Fallzahlen des Coronavirus. Hier nur ein kleiner Vorgeschmack in Form eines ersten Plots:

Abbildung 2: Eigene Darstellung, Datengrundlage: Bundesamt für Gesundheit (BAG)

Neben der SAP Analytics Cloud wird künftig auch die Datenbanktechnologie SAP HANA als Backend-Vertreter vorgestellt. Diese ist – wie zu erwarten – sehr verbreitet und ein Grundelement für moderne SAP-Systeme. Trotz ihrer grossen Verbreitung und der hohen Performance wissen Kunden oft nichts über das prädiktive Potenzial der hoch performanten Lösung. Daher beleuchten wir in Folgeartikeln ebenfalls mit konkreten Beispielen die Fähigkeiten und Schnittstellen der Technologie im Hinblick auf Data Science-Anwendungen. Neben vordefinierten Modellen des maschinellen Lernens ist es möglich, Daten zu exportieren, um diese beispielsweise in einer TensorFlow-Umgebung zu prozessieren.

Vor dem Hintergrund aller Möglichkeiten ist es unsere Aufgabe, die Technologien und Methoden der heutigen SAP-Technologien unseren Kunden zur Verfügung zu stellen. Dadurch erhalten sie Zugang zu Chancen, die bislang oft nur von grössten Unternehmen oder bestimmten Branchen wahrgenommen werden können. Wir freuen uns daher, Ihnen in Form der kommenden Beiträge die verschiedenen Thematiken weiterführend vorstellen zu dürfen.

Jared Hirschner, SAP Data Scientist, NTT DATA Business Solutions
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