Augmented Analytics für eine erfolgreiche datenbasierte Zukunft

Was ist Augmented Analytics?

Möchten Sie wissen, mit welcher Methode Sie herausfinden, was in der Zukunft passieren wird, wie sich Ihre KPIs entwickeln werden und wie Sie lukrative Geschäftschancen erkennen können?

Mit SAP Augmented Analytics steigern Sie nicht nur Umsatz, Qualität, Kundenzufriedenheit sowie Kundenbindung, sondern erzielen zudem Kosteneinsparungen, erkennen Trends und reduzieren das unternehmerische Risiko. 

Die Analyse-Software ist ein Teil der SAP Cloud-Platform SAP Analytics Cloud (SAC) und nutzt die leistungsstarke In-Memory-Datenbank SAP HANA. SAP HANA ermöglicht den Echtzeit-Zugriff auf alle Daten (auch On-Premise) der operativen Anwendungen und Geschäftsprozesse sowie deren sofortige Weiterverarbeitung und Auswertung direkt im Browser. 

Innerhalb der SAP Analytics Cloud nutzt der Bereich, der Augmented Analytics abdeckt, Künstliche Intelligenz (KI), Machine Learnings (ML) und statistische Algorithmen, um Datenanalysen zu vereinfachen. Somit lassen sie sich automatisch und ohne die Fachkenntnis eines Data Scientists direkt in den jeweiligen Fachabteilungen durchführen. 

Darüber hinaus ermöglicht Natural Language Processing (NLP) sogar in natürlicher Sprache mit der Software zu interagieren.    

Mit Augmented Analytics prognostizieren Sie auf Grundlage historischer Daten die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse in der SAP Analytics Cloud (SAC). Mit SAP Augmented Analytics berechnen Sie z.B. die Ausfallwahrscheinlichkeiten Ihrer Maschinen, verbessern Ihre Cyber-Sicherheit, können Kundenreaktionen oder Kaufverhalten vorhersagen oder überprüfen die Kreditwürdigkeit einer Person.  

SAP Augmented Analytics nutzt fortschrittliche Techniken auf Basis des maschinellen Lernens wie Prognosenmodelle und statistische Analysen, um Geschäftsdaten zu interpretieren und wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Auch ohne das Zutun eines Data Scientists oder der Spezialisten aus dem Business Intelligence (BI)-Team werden den Entscheidern dadurch tiefere Einblicke gewährleistet. Durch die Automatisierung der Modellierung und des Scorings von Datensätzen werden sogenannte Bottlenecks in der Datenverarbeitung minimiert. Dies ermöglicht eine effizientere Unterstützung (Support) bei der Entscheidungsfindung, indem sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten integriert werden. Durch die Anwendung von Business Regeln und die Nutzung umfangreicher Datensätze verschafft SAP Augmented Analytics Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil. 

Innerhalb der SAP Analytics Cloud kommt Augmented Analytics zum Einsatz, um komplexe Probleme zu lösen und neue Chancen zu entdecken. Dies geschieht, indem verschiedene Formen von Analytics integriert werden. Dazu gehören:

• „Descriptive Analytics“ (d.h. die Beschreibung der aktuellen Situation auf Basis historischer Daten),
• „Predictive Analytics“ (d.h. die Prognose zukünftiger Entwicklungen) und
• perspektivisch die Nutzung von prescriptiven Methoden mit konkreten KI gestützten Handlungsempfehlungen, welche die Entscheidungsfindung optimiert.

Augmented Analytics setzt sich aus den Bereichen Predictive- und Prescriptive Analytics zusammen. Während Predictive Analytics versucht, künftige Ereignisse vorherzusagen („Was könnte passieren?“), spricht Prescriptive Analytics Handlungsempfehlungen aus, um prognostizierte Ereignisse zu verwirklichen oder zu verhindern. So erzielen Sie für Ihr Unternehmen das optimale Ergebnis und minimieren Ihre Risiken. 

Lassen Sie es uns anhand eines Beispiels erklären:

Zusammengefasst:

• Predictive Analytics: Sagt voraus, was passieren wird, beispielsweise: „Sommerkleidung wird in den nächsten drei Monaten stark nachgefragt.“

• Prescriptive Analytics: Gibt Handlungsempfehlungen basierend auf den Vorhersagen, beispielsweise: „Erhöhe die Lagerbestände an Sommerkleidung, starte eine Marketingkampagne, und kontaktiere zusätzliche Lieferanten.“

Beide Methoden sind wichtig und ergänzen sich, um Unternehmen dabei zu helfen, nicht nur zukünftige Entwicklungen vorherzusehen, sondern auch die besten Maßnahmen zu ergreifen, um auf diese Entwicklungen zu reagieren.

Datenkompetenz

Unternehmen sammeln seit Jahren riesige Datenmengen. Bisher war es ausschließlich KI-Analysten vorenthalten, Nutzen aus diesen Daten zu ziehen. Es ist jedoch von Vorteil, wenn auch Endanwender ohne spezielle technische Expertise wie Programmierung, Kenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und Deep Learning oder aus dem Bereich Prognosemodellentwicklung und -bewertung vorhandenen Daten für die Optimierung ihrer täglichen Arbeit nutzen können. Innerhalb der SAP Analytics Cloud wird es dem User ermöglicht in natürlicher Sprache mit der BI-Plattform zu interagieren, um neue Erkenntnisse zu finden und diese anhand von Dashboards einfach zu visualisieren.   

Aufgabenautomatisierung

KI-Technologien helfen Mitarbeitern schneller neue Erkenntnisse zu gewinnen, indem sie wiederkehrende Aufgaben im Bereich Datenaufbereitung, -analyse und -visualisierung automatisieren. Dabei unterstützt maschinelles Lernen, Daten zu bereinigen und aufzubereiten. Zudem werden automatisch Muster und Zusammenhänge erkannt (Clustering), Vorschläge für weitere Erkenntnisse gemacht und im Anschluss ad-hoc visualisiert.

Kontextabhängige Vorschläge

Anhand der kontextbezogenen Fragestellung erkennt die Analyse-Software die Absicht hinter der vom Anwender gestellten Frage und deckt automatisch weitere versteckte Details in den Daten auf.

Conversational Analytics

Die Interaktion mit einem Chatbot ermöglicht auch unerfahrenen Benutzern das Management großer Datenmengen. Stellen Sie einfach eine Frage in natürlicher Sprache. In Echtzeit erhalten Sie Antworten, bekommen verwandte Datenfelder angezeigt oder Vorschläge für weitere Fragen. Zudem werden Ihre Fragen und Antworten via Diagramm oder Graph visualisiert. 

SAP Augmented Analytics hilft Anwendern, mit KI-gesteuerten Tools schneller intelligentere Entscheidungen zu treffen. Zu diesen smarten Funktionen (wie in der Grafik zu sehen) gehören der Chatbot Just Ask und die Prognosemodelle Time Series Forecasting, Classification und Regression aus dem Toolset des Smart Predict. Auch die grafische Darstellung bestimmter Sachverhalte mit R-Visualisierungen können diesem Bereich zugeordnet werden. Anmerkung: Die Funktionen von Search to Insight, Smart Insight, Smart Discovery und Smart Grouping sind in ihrer jetzigen Form noch vorhanden (Stand 09.2024) durch die SAP allerdings bereits abgekündigt. Sie werden im Zuge zukünftiger Releases wohl aus der SAC verschwinden.

Just Ask

Just Ask ist ein Sprachassistent (Chatbot), der in die SAP Analytics Cloud (SAC) integriert ist und Ihnen Abfragen in natürlicher Sprache (NLQ) ermöglicht. Er durchsucht die Daten freigegebener Datenmodelle nach Eingabe einer Frage und liefert das Ergebnis in tabellarischer oder grafischer Form.

R-Visualizations

Erweitern Sie Ihre SAP Analytics Cloud (SAC) Story durch die individuelle Visualisierung mit eigenen R Skripten.

Smart Predict

Innerhalb der SAP Analytics Cloud wird mit Hilfe von Smart Predict auf Grundlage historischer Daten die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse prognostiziert. Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen sowie statistische Algorithmen spielen hierbei eine entscheidende Rolle.

Regression

Die Regression wird verwendet, um den Wert einer quantifizierbaren Kennzahl zu schätzen, ohne dass ein Zeitbezug notwendig ist. Sie analysiert historische Daten, um den Wert der Zielgröße für eine neue Entität basierend auf den Werten anderer Variablen vorherzusagen, und beantwortet Fragen wie das Zahlverhalten von Kunden, zukünftige Produktkäufe oder durchschnittliche Ausgaben im Webshop.

Classification

Bei der Klassifikation (Classification) wird die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ereignisses anhand von Vergangenheitsdaten abgeschätzt, um ein Vorhersagemodell zu erstellen. Dieses Modell kann dann binäre Ereignisse (ja/nein bzw. true/false) vorhersagen, wie z.B.

• Mitarbeiterfluktuation (Mitarbeiter verlässt das Unternehmen)
• Kundenreaktionen auf Werbekampagnen (Kunden sprechen positiv auf mögliche Kampagnen an)
• mögliche Maschinenausfälle (Es wird innerhalb einer Woche zu einem Maschinenausfall kommen)
• oder Spam-Erkennung (Bei der E-Mail handelt es sich um eine Spam-Mail).

Time Series Forecasting

Die Zeitreihen Prognose (Time Series Forecast) nutzt historische Werte einer Messgröße, um deren zukünftige Werte vorherzusagen, wobei die Zielgröße immer einen Zeitbezug hat. Dabei werden die Vergangenheitswerte in ihre Komponenten wie Trend, Zyklen, Einflussfaktoren und Fluktuation zerlegt, um bspw. Fragen hinsichtlich der zukünftigen Entwicklung von Verkaufszahlen, Cash-Flow und Beständen zu beantworten.

Predictive Analytics-Tools kommen zum Einsatz, um mit Hilfe von Business Intelligence (BI) komplexe Probleme zu lösen und neue Chancen zu entdecken. Dabei wird auf historische Daten und Data Sets zurückgegriffen, um genaue Vorhersagen (predictions) zu treffen. 

Cross- und Up-Selling

Mit SAP Predictive Analytics sind Sie in der Lage, Kaufverhalten oder Kundenreaktionen vorherzusagen. Des Weiteren helfen prädiktive Modelle (predictive models) nicht nur die profitabelsten Kunden langfristig zu binden, sondern auch neue Cross- und Up-Selling Möglichkeiten und Methoden zu entdecken. Durch die Nutzung von historischen Daten und Predictive Analytics können präzise Prognosemodelle zum Kaufverhalten oder Kundenreaktionen erstellt werden. 

Betrugserkennung

Diese Analysemethode verbessert die Mustererkennung und kann kriminelles Verhalten verhindern. Da mit zunehmender Digitalisierung Cybersicherheit immer mehr an Bedeutung gewinnt, untersucht eine leistungsstarke Analyse-Lösung alle Aktionen in einem Netzwerk in Echtzeit. Infolgedessen erkennen Sie Anomalien, die auf Betrug, Zero-Day-Lücken oder auf sonstige Bedrohungen hinweisen. SAP Predictive Analytics spielt daher bei der Vorhersage und Prävention eine entscheidende Rolle. 

Risiken reduzieren

Um die Zahlungswahrscheinlichkeit von Kreditnehmern beurteilen zu können, nutzen Banken sogenannte Kreditscores. Ein Kreditscore ist ein Wert, der anhand von Algorithmen errechnet wird. Dabei werden alle für die Kreditwürdigkeit einer Person relevanten Daten einbezogen. Die Analyse dieser Daten und die Anwendung von Predictive Analytics ermöglichen eine genaue Einschätzung der Kreditwürdigkeit. 

Operative Abläufe optimieren

Predictive Analytics macht Unternehmen effizienter, da Auslastung oder Bestand vorgesagt werden können, was eine Steigerung der Umsätze zur Folge hat. So prognostizieren zum Beispiel Fluggesellschaften die noch verfügbaren Sitzplätze und passen endsprechend die Ticketpreise an. 

Durch die Kombination von HANA und Predictive Analytics sind selbst große Datenmengen (Big Data) schnell und einfach auszuwerten.

Mit SAP Augmented Analytics geben Sie Ihren Business Analysten, Data Scientists aber vor allem den Benutzern in den Fachabteilungen ein effektives Tool für schnelle und automatisierte Erkenntnisgewinne an die Hand. Predictive Analytics ermöglicht dabei die Vorhersage zukünftiger Trends (prediction) auf Basis von historischen Daten. Darüber hinaus bieten verschiedene Visualisierungen die Möglichkeit, die neu gewonnenen Erkenntnisse den Kollegen anschaulich zur Verfügung zu stellen.

SAC entlastet die IT und senkt Betriebskosten

Wie bei allen SaaS-Lösungen benötigen Sie für die Nutzung von SAP Analytics Cloud (SAC) keine eigene Hardware. Des Weiteren entfallen Installation und Konfiguration bei einer Cloud-Lösung.  Durch die automatischen Aktualisierungen arbeiten Sie immer mit der neusten Version und entlasten zudem Ihre IT-Abteilung.

• Die Möglichkeiten komplexe Prognosen auch ohne die Unterstützung von Data Scientists oder Analytics Experten / Business Analysten zu erstellen stehen jetzt auch normalen Endanwendern quasi als Self-Service zur Verfügung.
• SAP Predictive Analytics reduziert den personellen und zeitlichen Aufwand bei der Analyse großer Datenmengen.          
• Selbst in größten Datenmengen werden durch Machine Learning und Künstlicher Intelligenz Muster, Trends und Abhängigkeiten in Echtzeit aufgedeckt.
• Auf Basis historischer Daten ermitteln intelligente Algorithmen verlässliche Vorhersagen und lernen selbständig dazu, um die Ergebnisse weiter zu optimieren.
• Auch komplexe Einsichten werden leicht verständlich visuell in Dashboards dargestellt.
• Mit Natural Language Processing (NLP) können Sie zudem in natürlicher Sprache mit der Software interagieren.
• Echtzeitanalysen können jederzeit via Browser von allen beliebigen Endgeräten ausgeführt werden.