Mit SAP Predictive Analytics in die Glaskugel blicken

SAP bietet mit Predictive Analytics ein Tool zur Analyse künftiger Trends an. Marktführer für Predictive Analytics bleiben allerdings IBM und SAS.

Möchten Unternehmen historische Daten zu Verkäufen, Kosten oder Umsatz und weitere Leistungsindikatoren (KPIs)...

ins Verhältnis zu künftige Entscheidungen setzen, bieten sich IT-Lösungen für Predictive Analytics an. Diese erlauben es zum Beispiel, Einflussgrößen für die Abwanderung von Kunden zu analysieren, unentdeckten Beziehungen sowie Gruppierungen (Cluster) im Datenbestand aufzudecken und in Entscheidungen von morgen einzubeziehen.

Mit Prognosen Potenziale erschließen

Je tiefer der Einblick in die eigene Geschäftstätigkeit ist, desto besser lassen sich Trends am Markt sowie Kundenwünsche und -anforderungen prognostizieren. Erkennt ein Unternehmen, dass in vier Monaten die Kundennachfrage nach einem bestimmten Produkt steigt, können Produktionsplanung und Bestände entlang der Lieferkette frühzeitig angepasst und mögliche Lieferengpässe vermieden werden. Mit Predictive Analytics lassen sich aber auch versteckte Risiken, zum Beispiel Betrugs- oder Bestechungsversuche, erkennen und im besten Fall verhindern.

Laut einer Gartner-Umfrage wollen rund 70 Prozent der leistungsstarken Unternehmen bis 2016 Echtzeitlösungen für Predictive Analytics einsetzen. Bis 2020 sollen prädiktive Analysen sogar zu einem der drei Haupttrends im Bereich Business Analytics werden, sagt Gartner-Analystin Rita Sallam. Naturgemäß wittern große Softwarehersteller neues Umsatzpotenzial und feilen an entsprechenden Softwareangeboten. Neben IBM, Hewlett Packard, Oracle, SAS oder Teradata zählt auch SAP zu diesen Anbietern.

Predictive Analytics: SAP hinter IBM und SAS

Mike Gualtieri vom US-Marktforscher Forrester hat in einer Benchmark-Studie (The Forrester Wave: Big Data Predictive Analytics Solutions, Q1 2013) die Prognose-Werkzeuge von zehn Anbietern untersucht und bewertet. SAP wird darin als Newcomer bezeichnet.

Dennoch hat der Softwarehersteller aufgrund seiner Predictive-Analytics-Architektur bereits viel Boden gut gemacht. So stellen die Walldorfer die In-Memory-Appliance HANA speziell für Big-Data-Analysen in den Mittelpunkt ihres prädiktiven Angebots, was ein Differenzierungsmerkmal gegenüber anderen Anbietern sein kann.

Forrester zufolge rangiert SAP aber noch immer deutlich hinter den beiden Marktführern IBM und SAS. Nach Schätzungen der Marktforscher hat der Softwarekonzern aktuell weniger als 100 produktive Predictive-Analytics-Kunden. Ein genauerer Blick auf die SAP-Lösung für vorausschauende Analysen lohnt sich dennoch.

SAP-Prognose-Tool: Mit oder ohne HANA

Der Softwarehersteller nennt sein Produkt SAP Predictive Analytics. Es handelt sich um eine Rich-Client-Anwendung zum Auffinden und Visualisieren von Daten sowie für Prognose-Analysen, die auf dem Desktop oder einem Server installiert wird. Sie kann sowohl alleinstehend als auch in Verbindung mit der In-Memory-Plattform SAP HANA eingesetzt werden.

Wird die Lösung alleinstehend verwendet, können ausschließlich lokale Daten aus Excel-Tabellen, CSV-Dateien oder angeschlossenen Datenbanken, wie etwa Sybase IQ, und SAP BusinessObjects Business Intelligence (BI) genutzt, verarbeitet und visualisiert werden. Die mit dem Werkzeug erzeugten Prognosemodelle lassen sich per Predictive Model Markup Language (PMML) auch in Business-Intelligence-Berichte exportieren. Forrester zufolge ähnelt das Modellierungstool Werkzeugen wie dem SAS Enterprise Miner und dem IBM SPSS Modeler. Nachteil der Stand-alone-Architektur ist, dass sie nicht wirklich massendatentauglich ist.

Kommt die Predictive-Anwendung in Verbindung mit SAP HANA zum Einsatz, können Massendaten per Online-Zugriff in Echtzeit verarbeitet und analysiert werden. Die HANA-Datenbank enthält zudem eine Predictive Analytics Library (PAL) mit vordefinierten Analyse-Algorithmen.

Ab Service Pack 6 (SPS 6) werden über die PAL klassische und prädiktive Analyse-Algorithmen für die sieben Data-Mining-Kategorien Clustering, Klassifikation, Assoziation, Zeitreihen, Datenvorverarbeitung (Preprocessing), Social-Network-Analysen und Verschiedenes bereitgestellt. Unterstützt werden hierbei auch spezielle Algorithmen wie K-Means, C4.5- und CHAID-Entscheidungsbaum, die multiple lineare Regression, Link-Vorhersagen, ABC-Klassifikation oder gewichtete Bewertungstabellen (Weighted Score Tables).

Mehr als 3.500 Statistikpakete aus R nutzen

Unternehmen, die das Prognosewerkzeug zusammen mit HANA verwenden, können außerdem mehr als 3.500 Statistikpakete aus der Bibliothek der integrierten statistischen Programmiersprache R nutzen. Die Lösung erlaubt einen Offline-Zugriff auf Daten in HANA, die somit aus der In-Memory-Datenbank auf die lokale Client-Installation gebracht werden und sich dort um Informationen aus weiteren Datenquellen anreichern lassen.

Im Rahmen von Predictive-Analytics-Projekten können SAP-Kunden mit den sogenannten Performance & Insight Optimization Services (PIO) spezielle Beratungsdienstleistungen in Anspruch nehmen. Diese reichen von Machbarkeitsstudien (Proof-of-Concept) bis hin zur Umsetzung von individuellen Anwendungsszenarien für die dann eigens angepasste prädiktive Applikationen entwickelt werden. Das PIO-Team bei SAP setzt sich aus Mathematikern, Branchenkennern, Entwicklern, Analyse-Spezialisten und Fachleuten für Datenaufbereitung zusammen und ist Teil der SAP-Consulting-Einheit.

Cloud-Angebot und Modellierungs-Tools verbessern

Es sei mutig von SAP, die In-Memory-Plattform in den Mittelpunkt des Angebots für prädiktive Analysen zu stellen, urteilt Forrester-Analyst Mike Gualtieri. Damit das Konzept aufgeht, müsse der Walldorfer IT-Konzern einerseits seine Cloud-Angebote für HANA ausbauen. Das bietet Firmen, die im Rahmen von Predictive-Analytics-Projekten nicht eigens neue Hardware kaufen wollen, zusätzliche Implementierungsoptionen. Zum anderen sei auch die Weiterentwicklung der Modellierungs- und Analysetools erforderlich, um künftig mit den Marktführern IBM und SAS konkurrieren zu können.

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Artikel wurde zuletzt im November 2013 aktualisiert

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