Post on 29-May-2015
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07. Oktober 2013 Shpend Jusufi
Heilbronn
Webinar
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Ihre Moderatoren
Shpend Jusufi
Junior Consultant
Chat-Moderatorin: Natascha Unger
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Chat-Funktion für Fragen / Einstellungen
Teilnehmer sind während der Präsentation stumm geschaltet
Bitte nutzen Sie für Fragen die Chat-Funktion
Zum Ende des Webinars wird gesammelt auf die Fragen eingegangen
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IBsolution GmbH - Webinar
Willkommen zum Webinar SAP Predictive Analysis
Die Unterlagen finden Sie nach dem Webinar unter: http://www.slideshare.net/IBSolutionGmbH http://www.youtube.com/IBSolution
Weitere Webinar-Termine:
14.10.2013: Berechtigungskonzept und Segregartion of Duty (SoD)
28.10.2013: Mobile App bei Knauf: Einfache Prozesse: Container und Aufträge immer im Blick
Infos und Anmeldung über www.ibsolution.de/veranstaltungen
07.10.2013 Webinar Crystal Reports for Enterprise
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AGENDA
1. Warum SAP Predictive Analysis
2. Prozess für die Erstellung von Prognosemodellen
3. Vorteile und Nutzen für Kunden
4. Live-Demo (Exponentielle Glättung)
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Warum SAP Predictive Analysis?
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„Big Data“
Informationsangebot nimmt zu
Versorgungmit relevanten Daten zunehmend schwieriger
Analyse mit mathematischen Verfahren
allgemein gültige, nicht triviale, neue, nützliche und verständliche Muster
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AGENDA
1. Warum SAP Predictive Analysis
2. Prozess für die Erstellung von Prognosemodellen
3. Vorteile und Nutzen für Kunden
4. Live-Demo (Exponentielle Glättung)
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Prozess für die Erstellung von Prognosemodellen
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Data Loading
Data Preparation
Data Processing
Data Visualization
& Sharing
Data Loading: • Betriebswirtschaftliche Fragestellungen identifizieren • Benötigte Daten ermitteln • SAP und non SAP-Daten laden
Data Preparation: • Rohdaten werden
gefiltert und zusammengefügt
Data Processing: • Anwendung von vordefinierten Algorithmen
Data Visualization and Sharing: • Modelle grafisch
auswerten • Weiterverarbeitung der
Daten möglich • Ergebnis speichern
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AGENDA
1. Warum SAP Predictive Analysis
2. Prozess für die Erstellung von Prognosemodellen
3. Vorteile und Nutzen für Kunden
4. Live-Demo (Exponentielle Glättung)
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Schnittstellen von SAP Predictive Analysis
June, 09th 2011 Seite 10 New Planning Tool
Mögliche Datenquellen
CSV & XLS Files
Relationale Datenbanken:
•Sybase •MySQL
•Microsoft (MS SQL Server)
•IBM (DB2) •MS Access
• Oracle Datenbanken
SAP Hana
BO Universen (3.X und 4.X)
SAP Predictive Analysis Mögliche Datenziele
CSV File
SAP BusinessObjects Explorer
Relationale Datenbanken:
•Sybase •MySQL
•Microsoft (MS SQL Server)
•IBM (DB2) •MS Access
• Oracle Datenbanken
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AGENDA
1. Warum SAP Predictive Analysis
2. Prozess für die Erstellung von Prognosemodellen
3. Vorteile und Nutzen für Kunden
4. Live-Demo (Exponentielle Glättung)
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Vorteile und Nutzen für Kunden
Umfangreiche Prognosen und Analysen
Bessere Unternehmensentscheidungen
Wettbewerbsvorteile Visualisierung großer Datenmengen Benutzerdefinierte Erweiterungen in der Analyse möglich (Programmiersprache „R“)
Einzige auf dem Markt angebotene Data Mining Lösung, die die SAP HANA Technologien
unterstützt
Hohe Performance durch In-Memory-Technologie SAP HANA Benutzerfreundliche Oberfläche Zukunftsorientierte Auswertungen sind so auch ohne Unterstützung der IT-Abteilung
möglich
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AGENDA
1. Warum SAP Predictive Analysis
2. Prozess für die Erstellung von Prognosemodellen
3. Vorteile und Nutzen für Kunden
4. Live-Demo (Exponentielle Glättung)
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Exponentielle Glättung
ist ein Verfahren der Zeitreihenanalyse
Hierbei wird aus einer Stichprobe mit periodischen Vergangenheitsdaten ein Trend durch das exponentielle Glätten erzeugt.
Bedarfs-, Bestands- und Bestellrechnung
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x(t) x(t)*
t
Exponentielle Glättung 1. Ordnung
x(t)
Prognose
Monat Verbrauch xt
1 80 80
2 90 80,00
3 87 82,00
4 100 83,00
5 76 86,40
6 68 84,32
7 92 81,06
8 110 83,24
9 95 88,60
10 72 89,88
11 102 86,30
12 90 89,44
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Exponentielle Glättung - Aufgabenstellung
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Beispiel für exponentielle Glättung 1. Ordnung
Ein Unternehmer hat in den letzten Jahren folgenden Materialverbrauch (in Tsd€) erzielt:
Jahr: 2011
Beobachtungsmonat 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Materialverbrauch 40 92 81 85 86 58 78 100 102 124 90 70
Jahr: 2012
Beobachtungsmonat 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Materialverbrauch 84 93 88 102 78 60 88 102 91 77 109 95
Jahr: 2013
Beobachtungsmonat 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Materialverbrauch 80 90 87 100 76 68 92 110 95 72 102 90
Jahr: 2014
Beobachtungsmonat 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Prognose ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?