SAP S/4HANA Embedded Analytics – Architektur ......S/4HANA Embedded Analytics unterstützen kann....

6896.book Seite 102 Donnerstag, 4. April 2019 11:09 11

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Kapitel 4

Einfache Auswertungen erstellen

Ein besonderer Vorteil von SAP S/4HANA Embedded Analytics ist, dass

jeder Endanwender über die SAP-Fiori-Applikationen auf analytische

Funktionen zugreifen kann. Dieses Kapitel beschreibt die analytischen

Fähigkeiten und Funktionen, die den Endanwendern zur Verfügung

stehen, und zeigt Schritt für Schritt, wie sie verwendet und angepasst

werden können.

Die Nutzergruppe, die am meisten von SAP S/4HANA Embedded Analytics profitiert,

sind natürlich die Endanwender. In diesem Kapitel beschreiben wir, wie wir uns Sie

als typischen Endanwender vorstellen und bei welchen Herausforderungen Sie SAP

S/4HANA Embedded Analytics unterstützen kann. Wir gehen auf verschiedene An-

wendungsfälle ein, in denen Ihnen SAP S/4HANA Embedded Analytics das Leben er-

leichtert.

4.1 Insight to Action

Für Sie als Anwender von SAP S/4HANA stehen die transaktionalen Prozesse im Vor-

dergrund. Die Daten, die im SAP-System gespeichert werden, können Ihnen als Hil-

fen und Wegweiser dienen. Durch die eingebauten Analytics-Funktionen werden

diese nicht nur als Listen und Wertehilfen angezeigt, sondern auch durch Diagram-

me und Kennzahlen aggregiert angeboten, um auch komplexe Situationen analysie-

ren zu können.

Bei SAP S/4HANA Embedded Analytics ist im Vergleich zu herkömmlichen Analyse-

Tools ein entscheidender Vorteil, dass die Erkenntnisse (Insights) aus den Daten

direkt in eine Aktion (Action) umgesetzt werden können. Dieses Insight-to-Action-

Paradigma ist in vielen Teilen von SAP S/4HANA präsent und bietet die Möglichkeit,

entweder aus analytischen Kontexten in transaktionelle Applikationen zu springen

oder direkt in der vorliegenden Applikation die Aktion umzusetzen. Ein solches Sze-

nario bietet die SAP Analytical List Page, wie im folgenden Abschnitt beschrieben.


4 Einfache Auswertungen erstellen

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4.1.1 Insight-to-Action mit einer SAP Fiori Analytical List Page

Die Analytical List Page (ALP) ist eine besondere Art von SAP-Fiori-Anwendungen, die

viele Anwendungsfälle einheitlich bedienen kann. Dabei werden alle kontextuell re-

levanten Informationen direkt in der ALP angezeigt und gleichzeitig Eingabemög-

lichkeiten bereitgestellt. Auf diese Weise können in der analytischen Anwendung

transaktionale Schritte wie das Genehmigen eines Einkaufs oder das Zuordnen von

Mitarbeitern zu bestimmten Aufgaben erledigt werden. Die ALP unterstützt so das

Insight-to-Action-Paradigma, das in allen Bereichen von SAP S/4HANA angewandt

wird. Der Wechsel zwischen einem analytischen und einem transaktionalen Kontext

ist fließend. Im folgenden Abschnitt werden typische Anwendungsfälle gezeigt, für

die die ALP die ideale Lösung ist, und es wird detailliert erklärt, welche Funktionen

und Personalisierungsoptionen zur Verfügung stehen.

Mit der Analytical List Page werden Anwendungsfälle unterstützt, in denen eine

große Anzahl von Objekten bearbeitet werden und bei denen der Anwender sich eine

Übersicht über die Gesamtsituation schaffen muss, bevor er Entscheidungen trifft.

Im Folgenden werden zwei Beispiele beleuchtet.

Beispiel 1: Forderungsliste überwachen

Stellen Sie sich einen Mitarbeiter in der Debitorenbuchhaltung vor, der Forderungs-

listen ganzheitlich überwacht. Ein Teil der täglichen Arbeit besteht in diesem Kon-

text darin, sicherzustellen, dass alle Kunden mit offenen Forderungen zu einem Mit-

arbeiter zugeordnet sind, der sich um die entsprechenden Forderungen kümmert.

Um diese Teilaufgabe erledigen zu können, braucht der Anwender jedoch nicht die

Gesamtmenge an Forderungen, sondern nur diese, die noch offen sind und noch kei-

nen Mitarbeiter zugeordnet haben. Außerdem ist es wichtig, zu wissen, welche Prio-

rität die Forderungen haben und welche Beträge jeweils offen sind, um im Falle eines

Kapazitätsengpasses entscheiden zu können, welche Fälle zuerst bearbeitet werden

sollten (siehe Abbildung 4.1).

Für diesen Anwendungsfall gibt es die Applikation Forderungsliste überwachen

(F2375), die Teil der Debitorenbuchhalter-Rolle ist. Sie können diese Applikation in

der SAP Fiori Apps Reference Library (https://fioriappslibrary.hana.ondemand.com/

sap/fix/externalViewer/) unter der ID nachschlagen.

Ein Debitorenbuchhalter kann mit dieser Applikation folgende Aufgaben ausführen:

Analytische Aufgaben:

� einen Überblick über die offenen Forderungen erhalten und erkennen, ob diese zu

einem Mitarbeiter zugeordnet sind

� die Forderungssituation analysieren, insbesondere hinsichtlich der offenen Beträ-

ge und Fälligkeit



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4

� den täglichen Fortschritt der Forderungssachbearbeiter überwachen sowie begli-

chene und offene Beträge vergleichen

Transaktionale Aufgaben:

� Forderungssachbearbeiter zu offenen Forderungen zuordnen oder ändern

Abbildung 4.1 Analytical List Page – Forderungsliste überwachen

Die ersten beiden analytischen Aspekte werden über visuelle Filter im oberen

Bereich des Bildschirms und dem interaktiven Drilldown im Chartbereich in der

Mitte des Bildschirms abgebildet. Der dritte Aspekt des Fortschritts erfordert dage-

gen die Navigation in eine andere Ansicht, in der auch weiterführende Analysen

durchgeführt werden können.

Zum Zuordnen und Ändern der Zuordnung von Forderungssachbearbeitern zu For-

derungen werden die Forderungen über die Kontrollkästchen ausgewählt und ent-

sprechend mit den Schaltflächen Einem Sachbearbeiter zuordnen oder Zuordnung

entfernen gesteuert (siehe Abbildung 4.2).

Durch das Bereitstellen der für die Aufgabe benötigten Informationen und gleichzei-

tig der entsprechenden Aktionsmöglichkeiten wird das Insight-to-Action-Paradig-

ma, das in vielen Teilen von SAP S/4HANA zu finden ist, eindrucksvoll greifbar.



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Abbildung 4.2 Zuordnung der Forderungssachbearbeiter zu Fällen

Beispiel 2: Vorgangsbezogene Erlösrealisierung

Für Controller in einem Verkaufs- oder Projektumfeld ist es wichtig, einen Überblick

über die Umsatz- und Kostenrealisierung für laufende Projekte zu haben. In SAP

S/4HANA werden sowohl die Buchungsbelege und die Daten für die Erlösrealisierung

als auch die Umsätze und Kosten in der gleichen Tabelle gespeichert. Damit werden

Kontenabstimmungen obsolet, womit Berichte zu Einnahmen oder Umsatzkosten

immer aktuell generiert werden können (siehe Abbildung 4.3).

Abbildung 4.3 Analytical List Page – vorgangsbezogene Erlösrealisierung



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4

Die Applikation Vorgangsbezogene Erlösrealisierung (F2129) stellt alle Informationen

für Controller oder Verkaufsmitarbeiter bereit, um Transparenz bei der Erlösrealisie-

rung zu gewinnen. Die Applikation beinhaltet mehr als 30 Datenfelder, um die Situa-

tion aus verschiedenen Blickwinkeln zu betrachten. In diesem Fall ist die Applikation

stark auf analytische Aufgaben ausgerichtet und bietet im Vergleich zur Applikation

Forderungsliste überwachen nicht direkt die Möglichkeit, transaktionale Aufgaben

auszuführen. Allerdings kann über die Auswahl eines Projekts in der Spalte Projekt-

definition in eine andere Applikation abgesprungen werden, wie z. B.:

� Projekt-WIA-Details anzeigen

� Projekte – Basisbetrag/Gesamtplan/Laufend

� Projekte – Istdaten

� Projekte – Plan/Ist

� Projektergebnis – Übersicht

� Projektprofitabilität

Selbstverständlich bieten diese Applikationen die Möglichkeit, zu weiteren Applika-

tionen und Berichten zu navigieren, wie Sie in Abbildung 4.4 anhand der App Projekt-

profitabilität sehen.

Abbildung 4.4 Navigationsoptionen innerhalb der App »Projektprofitabilität«



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4.1.2 Personalisierung

In den Bildschirmfotos, die Sie in den letzten Abschnitten gesehen haben, können Sie

die generelle Struktur von ALPs leicht erkennen. Sie besteht aus drei Hauptteilen:

dem Kopf mit klassischen oder visuellen Filtern, dem Mittelteil mit dem Inhalt, etwa

einem Diagramm, und dem unteren Teil mit weiteren Details, z. B. in Form einer

Tabelle.

Die analytischen Aspekte werden durch die visuellen Filter hervorgehoben, die sich

im Kopfbereich der Applikation befinden, sowie durch den Mittelteil, der es erlaubt,

in dem Diagramm umfangreiche Analysen durch die Auswahl von Dimensionen

durchzuführen. Die Selektionen im Filter- und Diagrammbereich wirken sich auf den

Inhalt und die Summen im unteren Beriech aus. Im Folgenden werden die Funktio-

nen der verschiedenen Bereiche der ALP detailliert beschrieben, und Sie erfahren

auch, wie personalisierte Ansichten gespeichert werden können.

Seitenkopf: Filterbereich

Hier können Sie bestimmen, welche Daten angezeigt werden, indem Sie die entspre-

chenden Dimensionen in den Filtern auswählen. Es die folgenden Optionen:

� Kompaktfilter werden genutzt, um komplexe Filterbedingungen abzubilden

(siehe Abbildung 4.5).

� Visuelle Filter können genutzt werden, um schneller Daten aus einer Obere-N-

oder Untere-N-Liste auszuwählen. Diese können als Säulen-, Linien- oder Kreis-

diagramm angezeigt werden (siehe Abbildung 4.6).

Abbildung 4.5 Kompaktfilter

Abbildung 4.6 Visueller Filter



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4

Die Eingabe von Werten in die Kompaktfilter wird durch Wertehilfen inklusive Such-

optionen erleichtert (siehe Abbildung 4.7). Der Filterabschnitt kann auch eingeklappt

werden, um mehr Fläche für die unteren Bereiche zur Verfügung zu stellen.

Abbildung 4.7 Wertehilfe, um Filter für Buchungskreise zu setzen

Seiteninhalt: Diagramm

Im mittleren Bereich der ALP kann ein Diagrammbereich (siehe Abbildung 4.8) ange-

zeigt werden, der allerdings auch eingeklappt werden kann. Der Diagrammbereich

bietet umfangreiche Personalisierungsmöglichkeiten. In den Einstellungen können

Sie festlegen, welche Kennzahl oder Dimension wie auf dem Diagramm angezeigt

werden soll (siehe Abbildung 4.9).



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Abbildung 4.8 Diagrammbereich

Abbildung 4.9 Anzeigeeinstellungen von Diagrammen



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4

Um die meisten und wichtigsten Anwendungsfälle abzudecken, steht eine Vielzahl

von Diagrammtypen zur Auswahl:

� Balkendiagramm

� Säulendiagramm

� Liniendiagramm

� kombiniertes Säulen- und Liniendiagramm

� Kreisdiagramm

� Ringdiagramm

� Streudiagramm

� Blasendiagramm

� Heatmap

� Lineardiagramm

� Lineardiagramm, vertikal

� Stapelbalkendiagramm

� Stapelsäulendiagramm

� kombiniertes gestapeltes Liniendiagramm

� kombiniertes gestapeltes Liniendiagramm, horizontal

� Balkendiagramm mit zwei x-Achsen

� Säulendiagramm mit zwei y-Achsen

� Liniendiagramm mit zwei y-Achsen

� Stapelbalkendiagramm mit zwei x-Achsen

� Stapelsäulendiagramm mit zwei y-Achsen

� kombiniertes Säulen- und Liniendiagramm mit zwei y-Achsen

� kombiniertes Balken- und Liniendiagramm mit zwei x-Achsen

� kombiniertes gestapeltes Liniendiagramm mit zwei y-Achsen

� kombiniertes gestapeltes Liniendiagramm mit zwei x-Achsen, horizontal

� Stapelbalkendiagramm (100 %)

� Stapelsäulendiagramm (100 %)

� Stapelbalkendiagramm (100 %) mit zwei x-Achsen

� Stapelsäulendiagramm (100 %) mit zwei y-Achsen

� Wasserfalldiagramm

� Wasserfalldiagramm, horizontal

Sie haben mit diesen Diagrammtypen vielfältige Möglichkeiten, eine ALP anzupas-

sen und auch komplexe Zusammenhänge zu visualisieren.



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Seiteninhalt: Tabelle

Jede ALP hat zudem einen Tabellenbereich am unteren Teil (siehe Abbildung 4.10).

Um mehr Fläche für die Tabelle zu erhalten, können der Filter- und der Diagrammbe-

reich eingeklappt werden.

Abbildung 4.10 Tabellenansicht mit eingeklapptem Diagrammbereich

Der Tabellenbereich kann ebenso wie die anderen Bereiche den Anforderungen des

Nutzers angepasst werden. Dazu gehört auch die Auswahl von Spalten, Sortierreihen-

folge, Reihenfolge der Spalten, Gruppierungen und zusätzlichen Filtern (siehe Abbil-

dung 4.11).

Abbildung 4.11 Tabelleneinstellungen der Analytical List Page


4.2 Kennzahlen-Reporting

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4

Speichern personalisierter Ansichten

Filter-, Diagramm- und Tabelleneinstellungen können, wie zuvor beschrieben, perso-

nalisiert werden. Um diese Einstellungen wieder zu nutzen, bietet die ALP die Mög-

lichkeit, diese als Ansicht zu speichern.

Tabelleneinstellungen können als Tabellenansicht, Diagrammeinstellungen als Dia-

grammansicht, und die komplette Seite kann als Seitenansicht gespeichert werden.

Um die Varianten zu speichern, muss der Nutzer nur einen Namen für die personali-

sierte Variante angeben (siehe Abbildung 4.12).

Abbildung 4.12 Speichern von Tabelleneinstellungen als Tabellenvariante

Die Diagramm- und Tabelleneinstellungen können auch für andere Nutzer zugäng-

lich gemacht und zudem als Standardeinstellung für diese Applikation genutzt wer-

den (siehe Abbildung 4.13).

Abbildung 4.13 Optionen für das Speichern personalisierter Ansichten


Kennzahlen sind ein wichtiges Hilfsmittel, um die Entwicklung eines Unternehmens

und seines Umfelds zu verfolgen und zu steuern. SAP Smart Business ermöglicht es

den Nutzern, einen Überblick über die relevantesten Geschäftskennzahlen auf einen

Blick zu erhalten.



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4.2.1 Analysen mit SAP Fiori Smart Business KPIs

In SAP S/4HANA können die Kennzahlen so konfiguriert werden, dass eine Tendenz

mit angezeigt wird, und durch die Angabe von Grenzwerten können diese auch farb-

lich hervorgehoben werden, sodass Sie direkt erkennen können, ob sich die jeweilige

Kennzahl in einem guten oder kritischen Bereich befindet.

SAP Smart Business KPIs stellen Informationen von mehreren Datenbeständen in

komprimierter Form dar. Sie als Anwender können sich von dieser aggregierten

Kennzahl Details anschauen, indem Sie sogenannte SAP-Smart-Business-Drilldown-

Berichte nutzen. Diese werden entweder von SAP vorausgeliefert oder können durch

Sie als Kunden personalisiert werden und ermöglichen es, problematische Aspekte

einer Kennzahl schneller ausfindig zu machen.

Durch eingebaute transaktionale Eingabemöglichkeiten können in manchen SAP

Smart Business KPIs die Probleme nicht nur erkannt und eingekreist werden, son-

dern es können auch direkt entgegenwirkende Maßnahmen ergriffen oder Kollegen

zur Mitarbeit eingebunden werden. In den folgenden Abschnitten werden die typi-

schen Anwendungsfälle von SAP Smart Business KPIs beispielhaft beleuchtet und die

Funktionen und Personalisierungsmöglichkeiten vorgestellt.

Damit Sie als Anwender eine SAP Smart Business KPI sehen können, muss Ihrem Be-

nutzerkonto die richtige Rolle zugewiesen sein. In einer Rolle werden Anwendungs-

kataloge gesammelt, die für einige Anwender eines Bereichs relevant sind. SAP Smart

Business KPIs und andere Applikationen sind wiederum den Anwendungskatalogen

zugewiesen. Mit diesem mehrstufigen System ist es möglich, sinnvolle Gruppen von

Anwendungen an mehrere Rollen zu verteilen, die wiederum von mehreren Anwen-

dern verwendet werden.

Abbildung 4.14 KPIs zur Einkaufsanalyse



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4

Abbildung 4.14 zeigt einige der SAP Smart Business KPIs, die für die Analyse von

Kennzahlen im Einkauf genutzt werden. Der Anwender hat in diesem Fall Zugriff auf

die Standard-SAP-Rolle SAP_BR_BUYER und kann so den Katalog Einkaufsanalyse und

damit auch die von SAP gelieferten SAP Smart Business KPIs in diesem Bereich

sehen. Aus der Übersicht der SAP Smart Business KPIs (siehe Abbildung 4.15) können

umfangreichere Analysen angestoßen werden, indem z. B. ein Drilldown-Bericht der

Bestellwert-KPI geöffnet wird (siehe Abbildung 4.16).

Abbildung 4.15 Bestellwert-KPI

Eine KPI-Kachel zeigt den numerischen Wert der KPI und der konfigurierten Skala

und Einheit. Über die Schaltfläche Aktualisieren kann eine Neuberechnung der KPI

angestoßen werden. Durch Klick auf eine KPI-Kachel können Sie zum zugeordneten

Drilldown navigieren (siehe Abbildung 4.16). Der Drilldown ist eine Vollbild- Applika-

tion im SAP Fiori Launchpad. Im oberen Bereich sind die KPI und ihr Wert sowie vor-

ausgewählte Filter zu sehen. In dem in Abbildung 4.16 dargestellten Fall ist ein Bal-

kendiagramm zu sehen, das den Bestellwert pro Lieferant anzeigt, um die Lieferanten

miteinander vergleichen zu können.



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Abbildung 4.16 KPI-Drilldown

Alternativ können weitere Ansichten zu dieser Kennzahl angezeigt werden. In Abbil-

dung 4.17 sehen Sie verschiedene Beispiele von weiteren Dimensionen zur Bestell-

wert-KPI, die von SAP vordefiniert sind.

Abbildung 4.17 Alternative Ansichten der Bestell- und Lieferplanwert-KPI



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4

Im Folgenden werden die verschiedenen Personalisierungsmöglichkeiten für den

Endanwender vorgestellt.

4.2.2 Personalisierung

In SAP Smart Business gibt es eine Reihe von Funktionen und Personalisierungsmög-

lichkeiten. Zum Beispiel können die voreingestellten Filter, wie Sie in Abbildung 4.18

sehen, geändert werden.

Abbildung 4.18 Kopfbereich des KPI-Drilldowns

Durch die Schaltfläche Filter hinzufügen kann ein weiteres Filterkriterium hinzuge-

fügt oder durch Klick auf einen der Filter kann dieser geändert werden. Abbildung

4.19 zeigt ein Beispiel mit einem Filter auf die Material-Dimension. Durch das Klicken

auf eine Dimension wird eine Wertehilfe mit den verfügbaren Ausprägungen, z. B.

Materialien, gezeigt. Daraus können mehrere oder alle Materialen gewählt werden,

sodass das Diagramm basierend auf der neuen Auswahl neu berechnet wird.

Abbildung 4.19 Filterauswahl



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Abbildung 4.20 zeigt den Bestellnettobetrag pro Lieferant. Durch das Klicken auf ein-

zelne Elemente des Diagramms erscheint ein Pop-over, das die Möglichkeit bietet,

die aktuelle Auswahl als Filterkriterium zu nutzen und gleichzeitig eine andere

Dimension zu verwenden, z. B. die Belege des Lieferanten, wie in Abbildung 4.21 dar-

gestellt. Ein weiteres Beispiel wäre es, den Lieferanten mit dem höchsten Liefervolu-

men auszuwählen und sich für diesen den Trend anzuschauen (siehe Abbildung 4.21).

Auf diese Weise sind umfangreiche und interaktive Analysen möglich. Abbildung

4.22 zeigt die ausgewählte Ansicht nach Belegen.

Abbildung 4.20 Drilldown mit ausgewählten Filtern



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4

Abbildung 4.21 Navigation zu verschiedenen Ansichten im Kontext einer Dimensions-

ausprägung



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Abbildung 4.22 Navigation mit Kontext innerhalb von Analyseketten

Abbildung 4.23 zeigt die folgenden weiteren Personalisierungsmöglichkeiten von

links nach rechts:

� Drillup und Drilldown

� Legende ein-/ausblenden

� Vergrößern/Verkleinern

� Einstellungen

� Auswahl eines anderen Diagrammtyps

� Vollbildansicht

� Export zu Excel

� Umschalten der Diagramm-/Tabellenansicht

Abbildung 4.23 Drilldown – Ansichtseinstellungen



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4

Um eine Dimension weiterzuanalysieren, kann durch die Option Anzeigen nach wie

in Abbildung 4.24 und Abbildung 4.25 eine Dimension zur Analyse ausgewählt wer-

den. In diesem Beispiel werden die Dimensionen Material und Lieferant ausgewählt,

um den Bestellwert nach Lieferanten und Materialien zu erhalten.

Abbildung 4.24 Optionen für Drillup und Drilldown

Abbildung 4.25 Drilldown mit mehreren Dimensionen



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Mit einem Klick auf die Schaltfläche Einstellungen werden die Einstellungen geöff-

net, mit denen die Dimensionen oder Kennzahlen in der Diagrammansicht umge-

ordnet werden können (siehe Abbildung 4.26).

Abbildung 4.26 Ansichtseinstellungen

In SAP Smart Business sind die gleichen Diagrammtypen wie in einer ALP verfügbar,

wie in Abschnitt 4.1.1, »Insight-to-Action mit einer SAP Fiori Analytical List Page«, be-

schrieben.

Die verfügbare Vollbildansicht ist besonders auf Geräten mit einem kleineren Bild-

schirm wie Mobilgeräten hilfreich, um die Lesbarkeit des Diagramms zu verbessern.

Im Vollbildmodus wird der Kopfteil der SAP-Smart-Business-KPI-Laufzeitumgebung

eingeklappt (siehe Abbildung 4.27). Um die ursprüngliche Ansicht wiederherzustel-

len, klicken Sie auf das vierte Symbol von rechts.

Zusätzlich können Sie zwischen der Diagramm- und der Tabellenansicht wechseln

(siehe Abbildung 4.28). Dies ist insbesondere sinnvoll, wenn die vorliegende Daten-

basis nicht aggregiert wird, sondern auf Einzelelementen beruht.



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4

Abbildung 4.27 Drilldown im Vollbildmodus

Abbildung 4.28 Tabellenansicht



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Über das Symbol Export zu Excel kann die vorliegende Datenbasis, wie sie auch in der

Tabellenansicht zu sehen ist, im Excel-Format exportiert werden.

In der Fußzeile finden Sie zwei weitere wichtige Optionen:

1. Navigation

Hier können Sie zu weiteren Applikationen, die Sie als Navigationsziele für die KPI

während der Konfiguration festgelegt haben, navigieren. Sinnvolle Navigations-

ziele sind insbesondere solche Applikationen, die es ermöglichen, ein in der KPI

erkanntes Problem zu lösen (siehe Abbildung 4.29). Auch hier wird das Insight-to-

Action-Paradigma befolgt.

Diese Verzahnung von analytischen und transaktionalen Schritten ist der große

Mehrwert von SAP S/4HANA Embedded Analytics im Vergleich zu herkömm-

lichen Business-Intelligence-Lösungen, die den analytischen Teil abdecken, bei

denen der Nutzer jedoch für eine Problemlösung in ein anderes System absprin-

gen muss. SAP S/4HANA Embedded Analytics ermöglicht dagegen Echtzeitanaly-

sen ohne Ladezyklen in ein weiteres System, womit die Vorlaufzeit sowohl zu

einer Problemerkennung als auch zur Problemlösung deutlich kürzer wird.

Abbildung 4.29 Vorkonfigurierte Navigationsziele

2. Personalisierung

Nachdem die Standardeinstellungen einer SAP Smart Business KPI durch das

Anpassen der Filter, Diagrammtypen und Ähnliches verändert wurden, können

Sie diese Konfiguration als personalisierte Kachel speichern (siehe Abbildung

4.30). Durch die Nutzung der so erstellten Kachel werden die Einstellungen zum

Zeitpunkt der Speicherung wieder aufgerufen. Zusätzlich kann der Nutzer durch

den Dialog Als Kachel sichern eigene Grenzwerte für die farbliche Kennzeichnung

der KPI im SAP Fiori Launchpad eingeben (siehe Abbildung 4.31).


4.3 Multidimensionales Reporting

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4Abbildung 4.30 Option »Öffnen in«

Abbildung 4.31 Option »Als Kachel sichern«


Auf einen Blick

TEIL I Grundlagen

1 SAP Digital Transformation Framework ........................................................ 19

2 Analytics in der Digital Economy ...................................................................... 39

3 Architektur von SAP S/4HANA Embedded Analytics ................................. 51

TEIL II Analytics

4 Einfache Auswertungen erstellen .................................................................... 103

5 Vordefinierte Analytics-Inhalte ......................................................................... 161

6 Analytics für Power User ..................................................................................... 195

7 Analytics für IT-Experten ..................................................................................... 285

8 Zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten ....................................................... 303

TEIL III Lösungen

9 Integration mit den Data-Warehousing-Lösungen ................................... 323

10 Integration mit den Business-Intelligence-Lösungen ............................... 353

11 Predictive Analytics und Machine Learning .................................................. 373


7

Inhalt

Vorwort ................................................................................................................................................... 13

TEIL IV Grundlagen

1 SAP Digital Transformation Framework 19

1.1 Digitale Transformation ................................................................................................... 19

1.1.1 Die Notwendigkeit der digitalen Transformation ..................................... 20

1.1.2 Was bedeutet die Digitalisierung für Ihr Unternehmen? ....................... 21

1.1.3 Die Rolle von SAP bei der digitalen Transformation ................................. 23

1.2 SAP S/4HANA: der digitale Kern ................................................................................... 24

1.2.1 Die betriebswirtschaftliche Notwendigkeit eines digitalen Kerns ...... 24

1.2.2 Die Evolution von SAP ERP ................................................................................. 25

1.2.3 Technologien ......................................................................................................... 27

1.3 Grundprinzipien von SAP S/4HANA ............................................................................ 28

1.3.1 Frontend .................................................................................................................. 29

1.3.2 Vereinfachungen .................................................................................................. 30

1.3.3 Echtzeitzugriff auf Daten .................................................................................. 31

1.3.4 Innovationsprozesse ........................................................................................... 32

1.4 Betriebswirtschaftliche Anforderungen an ein SAP-S/4HANA-System ..... 33

1.4.1 ERP in der Cloud .................................................................................................... 33

1.4.2 Vom Echtzeit-ERP über Prognosen zur Automation ................................. 35

1.4.3 Die Positionierung des digitalen Kerns ......................................................... 36

1.5 Zusammenfassung ............................................................................................................. 37

2 Analytics in der Digital Economy 39

2.1 SAP S/4HANA Embedded Analytics vs. autonome Analysen .......................... 39

2.2 Transaktionen mit Analytics verknüpfen ................................................................. 43

2.2.1 Verknüpfung auf einer Plattform ................................................................... 45

2.2.2 Verknüpfung innerhalb eines Geschäftsprozesses .................................. 45

2.2.3 Verknüpfung innerhalb einer Benutzeroberfläche ................................... 47



Inhalt

8

3 Architektur von SAP S/4HANA Embedded Analytics 51

3.1 Einführung in die Architektur von SAP S/4HANA ................................................. 51

3.1.1 Stacks ........................................................................................................................ 53

3.1.2 Basiskomponenten (Building Blocks) ............................................................ 57

3.1.3 Enterprise Information Management ........................................................... 65

3.2 Das virtuelle Datenmodell (VDM) ................................................................................ 67

3.2.1 Core Data Services ............................................................................................... 68

3.2.2 Was ist das VDM? ................................................................................................. 78

3.3 Hierarchien ............................................................................................................................. 83

3.3.1 Einführung in die Architektur von SAP S/4HANA ...................................... 83

3.3.2 Hierarchiearten ..................................................................................................... 86

3.4 Berechtigungen und Datensicherheit ........................................................................ 87

3.4.1 Berechtigungsprüfung ....................................................................................... 87

3.4.2 Rollenbasierter Ansatz ........................................................................................ 90

3.4.3 Hierarchiebasierte Berechtigungen ............................................................... 92

3.5 Die SAP-Fiori-Benutzeroberfläche ............................................................................... 93

3.5.1 Servicebereitstellung .......................................................................................... 95

3.5.2 Datenzugriffsprotokoll ....................................................................................... 96

3.5.3 SAP Fiori Launchpad und Intent-Based Navigation .................................. 98


TEIL V Analytics

4 Einfache Auswertungen erstellen 103

4.1 Insight to Action .................................................................................................................. 103

4.1.1 Insight-to-Action mit einer SAP Fiori Analytical List Page ...................... 104

4.1.2 Personalisierung ................................................................................................... 108

4.2 Kennzahlen-Reporting ...................................................................................................... 113

4.2.1 Analysen mit SAP Fiori Smart Business KPIs ............................................... 114


4.3 Multidimensionales Reporting ...................................................................................... 125

4.3.1 Verwendung .......................................................................................................... 126


4.3.3 Hierarchien ............................................................................................................. 137


Inhalt

9

4.4 SAP Overview Pages ........................................................................................................... 140

4.4.1 Verwendung .......................................................................................................... 140


4.5 Frei entwickelte SAP-Fiori-Oberflächen .................................................................... 147

4.6 Weitere Funktionen ........................................................................................................... 149

4.6.1 Abfrage-Browser ................................................................................................... 149

4.6.2 App Catalog ............................................................................................................ 152

4.6.3 App-Suche ............................................................................................................... 154

4.6.4 Benachrichtigungen ............................................................................................ 156


5 Vordefinierte Analytics-Inhalte 161

5.1 Vordefinierte Inhalte von SAP S/4HANA .................................................................. 161

5.2 Analytische Inhalte und SAP Best Practices ............................................................. 168

5.3 Geschäftsbereich-spezifische Best Practices ........................................................... 176

5.3.1 Analytische Inhalte für den Einkauf ............................................................... 176

5.3.2 Planung und Analysen im Finanzwesen ....................................................... 180

5.3.3 Analytische Inhalte für die Fertigung ............................................................ 184

5.4 SAP Best Practices zur Integration ............................................................................... 187

5.4.1 Integration mit SAP BW ..................................................................................... 187

5.4.2 Integration mit der SAP BusinessObjects BI Platform ............................. 192

5.4.3 Integration mit der SAP Cloud Platform ....................................................... 193


6 Analytics für Power User 195

6.1 Die Analytics-Specialist-Rolle ........................................................................................ 195

6.1.1 Prozessübersicht ................................................................................................... 196

6.1.2 Technische Details und Zuordnung zu den Prozessschritten ............... 199

6.2 Exploration des virtuellen Datenmodells ................................................................. 202

6.2.1 Übersicht ................................................................................................................. 203

6.2.2 Funktionen und Optionen ................................................................................. 205


Inhalt

10

6.3 Anlegen und Veröffentlichen von Datenquellen und Abfragen .................... 211

6.3.1 Benutzerdefinierte CDS Views ......................................................................... 212

6.3.2 Benutzerdefinierte analytische Abfragen .................................................... 220

6.4 Pflege von SAP Smart Business KPIs ........................................................................... 232

6.4.1 Prozessübersicht ................................................................................................... 232

6.4.2 Anlegen einer KPI ................................................................................................. 234

6.4.3 Anlegen einer Auswertung ............................................................................... 238

6.4.4 Anlegen einer SAP-Fiori-Launchpad-Kachel und eines Drilldowns ..... 242

6.4.5 Drilldown konfigurieren ..................................................................................... 244

6.4.6 Hinzufügen der KPI-Kachel zum SAP Fiori Launchpad ............................. 249

6.4.7 KPI-Arbeitsbereich ................................................................................................ 252

6.5 Pflege von Reports .............................................................................................................. 256

6.5.1 Klassische Verwendung und Beispiele .......................................................... 256

6.5.2 Optionen zur kundenspezifischen Anpassung ........................................... 257

6.6 Definition von Datumsfunktionen .............................................................................. 263

6.6.1 Definition von Datumsfunktionen ................................................................. 263

6.6.2 Verwendung von Datumsfunktionen in der Konfiguration

von KPIs .................................................................................................................... 268

6.7 Anlegen einer SAP-Fiori-Launchpad-Kachel für SAP Analytics

Cloud Stories .......................................................................................................................... 269

6.8 Hierarchien pflegen ............................................................................................................ 272

6.8.1 Flexible Hierarchien ............................................................................................. 273

6.8.2 Globale Buchhaltungshierarchien .................................................................. 275

6.9 Semantische Tags in Bilanz/GuV-Strukturen anlegen ....................................... 280


7 Analytics für IT-Experten 285

7.1 Die Rolle des IT-Experten ................................................................................................. 286

7.2 CDS Views im virtuellen Datenmodell anlegen und verwenden ................... 287

7.2.1 Überblick über vorhandene CDS Views ........................................................ 287

7.2.2 Verwendung der CDS Views mit der Analytic Engine .............................. 297

7.2.3 CDS Views über OData-Services verwenden .............................................. 300



Inhalt

11

8 Zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten 303

8.1 Benutzerdefinierte Business-Objekte ........................................................................ 303

8.2 Benutzerdefinierte Felder und Logik .......................................................................... 311


TEIL VI Lösungen

9 Integration mit den Data-Warehousing-Lösungen 323

9.1 Braucht man zusätzlich zu SAP S/4HANA Embedded Analytics

noch ein Data Warehouse? ............................................................................................. 324

9.2 Datenmanagement für SAP S/4HANA ....................................................................... 327

9.3 SAP BW/4HANA ................................................................................................................... 330

9.3.1 Überblick ................................................................................................................. 331

9.3.2 Anwendungsfälle ................................................................................................. 335

9.3.3 Integration .............................................................................................................. 337

9.3.4 Migration ................................................................................................................ 341

9.3.5 Extraktoren ............................................................................................................. 342

9.3.6 Was kommt zuerst? ............................................................................................. 343

9.4 SQL-basiertes Data Warehousing mit SAP HANA 2.0 ......................................... 345

9.5 Big Data Warehousing ...................................................................................................... 348

9.5.1 Data Lakes ............................................................................................................... 350

9.5.2 SAP Data Hub ......................................................................................................... 350


10 Integration mit den Business-Intelligence-Lösungen 353

10.1 Braucht man zusätzlich zu SAP SAP S/4HANA Embedded Analytics

noch andere Business-Intelligence-Lösungen? ...................................................... 353

10.2 SAP Analytics Suite ............................................................................................................. 354

10.2.1 Die Portfoliostruktur ........................................................................................... 355


Inhalt

12

10.2.2 Reporting-Werkzeuge ......................................................................................... 357

10.2.3 Integration .............................................................................................................. 363

10.3 SAP Analytics Cloud ............................................................................................................ 364

10.3.1 Self-Service Business Intelligence ................................................................... 364

10.3.2 Unterstützung von »Hichert-Standards« ..................................................... 365

10.3.3 SAP Digital Boardroom ....................................................................................... 367

10.3.4 Integration .............................................................................................................. 367

10.3.5 Planung .................................................................................................................... 369


11 Predictive Analytics und Machine Learning 373

11.1 Einführung in Predictive Analytics und Machine Learning ............................... 373

11.2 Machine Learning: Lösungsarchitektur ..................................................................... 377

11.3 Anwendungsfälle für Machine Learning in SAP S/4HANA ............................... 379

11.3.1 SAP Cash Application .......................................................................................... 379

11.3.2 Ausschöpfung Mengenkontrakt ..................................................................... 380

11.3.3 Projektkosten-Vorhersage ................................................................................. 381

11.4 SAP S/4HANA Embedded Machine Learning .......................................................... 382

11.4.1 SAP Predictive Analytics Integrator ................................................................ 383

11.4.2 Integrierte Machine-Learning-Anwendungen verwenden .................... 387

11.4.3 Erstellen einer Prognoseanwendung mit SAP Analytics Cloud

und SAP S/4HANA Cloud ................................................................................... 389


Anhang

A Ausblick .................................................................................................................................... 397

B Die Autoren ............................................................................................................................ 401

Index ........................................................................................................................................................ 403


SAP S/4HANA Embedded Analytics – Architektur ......S/4HANA Embedded Analytics unterstützen kann....

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