Zukunftsorientierte Auswertungen mit SAP Predictive Analysis

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www.ibsolution.de © IBsolution GmbH 07. Oktober 2013 Shpend Jusufi Heilbronn Webinar

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Sie legen Wert auf vollständig gepflegte Daten und zukunftsorientierte Auswertungen und möchten Trends voraussagen um für einen Wettbewerbsvorteil zu sorgen? In unserem Webinar zeigen wir Ihnen wie Sie mit der Desktop-Anwendung „SAP Predictive Analysis“ eigenständige Vorhersagemodelle für beliebige Geschäftsszenarien ohne die Unterstützung der IT-Abteilung einsetzen können. So können sich anschließende geschäftliche Entscheidungen deutlich präziser an den tatsächlichen Marktbedingungen orientieren.

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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

Email

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 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?