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SAP Predictive Analytics: Mit intelligenten, autonomen Analysen Geschäftschancen erkennen und nutzen

Die Grundlage der geschäftlichen Zukunft heißt Big Data. Wer neue Wartungsmodelle anbieten oder Marketing und Vertrieb präzise auf jeden einzelnen Kunden ausrichten möchte, muss seine Massendaten möglichst automatisiert in Entscheidungshilfen für das Management einbeziehen. Bislang waren dafür Supercomputer notwendig, die immense Kosten verursachten und so Großunternehmen vorbehalten blieben. Nun können Unternehmen dafür Standardsoftware für Predictive Analytics, wie SAP Predictive Analysis oder die Methode Predictive Maintenance, nutzen. Das macht High-Performance-Computing bezahlbar und öffnet die Türen zu neuen Geschäftsmodellen, Märkten und Technologien.

Disruption des High-Performance-Computings durch Predictive Analytics

Datengetriebene Unternehmen wie Google, Facebook oder Uber haben das längst erkannt. Sie erarbeiten per High-Performance-Computing neue Geschäftsfelder und Prozesse. Sie nutzen statistische Modelle, um das Verhalten von Kunden vorauszusagen. Die Vorteile: Marketing, Vertrieb und Service lassen sich automatisieren und individuelle Angebote für den Massenmarkt entwickeln. Das alles wird u.a. durch den Einsatz von Open-Source-Framework und -Software ermöglicht, die von SAP Predictive Analytics orchestriert wird.

Image User und Datenquellen

 

Daten sammeln, speichern und auswerten für präzise Vorhersagen

Drei Komponenten sind entscheidend:

  1. In dieser Infrastruktur lässt sich über verteilte Systeme und Cluster speichern und rechnen – zum Beispiel mit Hilfe von „Hadoop „.
  2. Predictive Analytics ermöglicht die Anbindung starker mathematischer und statistischer Programme. Hierzu zählt die für Statistikanwendungen entwickelte Programmiersprache „R „.
    Welche Methoden und Instrumente Predictive Analytics bietet und welche Möglichkeiten die Programmiersprache „R“ mit sich bringt, erfahren Sie im kostenfreien Advanced-Analytics-Wörterbuch, in dem die wichtigsten Begriffe aus diesem Zukunftsfeld zusammengestellt sind – kurz und knapp erläutert.
  3. Wichtig ist darüber hinaus die Visualisierung, die SAP mit einer eigenen Engine realisiert. Dabei besteht das Backbone aus der SAP S/4HANA-Appliance und dem Predictive-Analytics-System, das alle Werkzeuge, Datenquellen und Anwendungen verbindet.

Neue IT-Werkzeuge eröffnen Perspektiven

Image Trend Analytics und Big Data

Aus den gigantischen Datenmengen einer IT-Infrastruktur destillieren Spezialisten wie die Data Analysten und die Data Scientists völlig neues Wissen. Denn viele Ergebnisse der Predictive Analytics sind überraschend und unerwartet. Beispiel Predictive Maintenance: In der Industrie 4.0 messen Sensoren permanent den Status jedes Maschinenbauteils und selbstlernende Algorithmen ermitteln daraus, wann ein Defekt auftreten könnte. Ein Alert an das Serviceteam garantiert so die unterbrechungsfreie Produktion. Denkt man diesen Prozess weiter und rollt ihn konsequent weiter aus, ist er Grundlage für die autonome Produktion.

Vertrauenswürdige Ergebnisse

Wichtig dabei ist, dass diese Informationen absolut vertrauenswürdig sind und sie über das gesamte Unternehmen Auskunft geben. Nur so können sie helfen, ein neues Verständnis für das zu entwickeln, was innerhalb der Organisation passiert. Doch erst wenn das Management und die IT-Leiter in einen langfristigen „Dialog mit den Daten“ treten, können die Verantwortlichen den zweiten Schritt gehen. Sobald sie die Ergebnisse der Analysen als eine Darstellung einer bisher so nicht bekannten Realität innerhalb des Unternehmens begreifen, können sie darauf neue Geschäftsprozesse aufbauen. Dann beginnt der eigentliche Wandel des Unternehmens hin zu einer datengetriebenen und automatisierten Organisation. Weitere Informationen und Beispiele rund um das Thema Advanced Analytics finden Sie auf unserer Webseite Advanced Analytics.

– von Georg Aholt, Head of Center of Excellence, Business Analytics & Information Management, NTT DATA Business Solutions AG –

E-Mail: [email protected]

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Principal Manager Business Analytics & Information Management

Since the year 2000, Georg Aholt, economist and business information systems engineer, has been focused on the topic analytics from the professional, content-related as well as processual and technological point of view. As leader of the department “Business Analytics & Information Management” at NTT DATA Business Solutions, he is responsible for the solution and product portfolio in the German market.

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