Комментарии по теме

«По­дклю­че­ние новых типов объектов, доступных для тра­нза­кции MASS – массового изменения данных в SAP ERP»
Олег Точенюк:
Стандартные полномочия на объекты при вызове BAPI проверяются и как и положено согласно заданным у пользователя ролям, так что пользователь изменить к примеру данные карточек ОС, если у него есть...
«Пра­кти­че­ские ре­ко­ме­нда­ции по поиску исто­чни­ков данных - таблиц БД»
Александр Неловкин:
Возможно и быстрее. Только далеко не везде стоит 7 версия, начиная с которой появился Debugger Scripting. Описанный же мной способ универсален и работает даже с версии 3.0 (это самая ранняя версия...
«Об одной те­хно­ло­гии работы с длинными текстами в SAP BW, BI-IP»
Илья Муковоз:
Более красивое решение: SAP BW - BusinessDocumentService (BDS).

База знаний

Интеллектуальное управление данными в SAP Leonardo*


*Оригинал (англ.): SAP Leonardo. Введение в интеллектуальное предприятие. Пьер Эразмус, Вивек Винаяк Рао, Амит Синха, Ганеш Вадавадиги. Издательство SAP PRESS. Глава 6. 2019, с. 175–184.

SAP Leonardo. An Introduction to the Intelligent Enterprise

Pierre Erasmus, Vivek Vinayak Rao, Amit Sinha, Ganesh Wadawadigi

Перевод: Евгений Баранов (САПРАН).

Интеллектуальное управление данными в SAP Leonardo // SAP Professional Journal Россия, март–апрель, №2 (79), стр. 19–27. @ 2020, Пьер Эразмус, Вивек Винаяк Рао, Амит Синха, Ганеш Вадавадиги.

В этом руководстве по SAP Leonardo показано, как новые технологии ­— от машинного обучения до блокчейна — соотносятся с существующими процессами для преобразования вашего бизнеса. На практических примерах вы познакомитесь с тем, как работают инструменты SAP Leonardo применительно к производству, управлению продуктами, логистике, финансам и многому другому.

Под интеллектуальным управлением данными (data intelligence) понимают набор инструментов, которые компания может применить, чтобы использовать точную и зависящую от времени информацию, принимать на основе этой информации взвешенные, продуманные и эффективные решения.

Интеллектуальное управление данными — это то, как мы анализируем, визуализируем, используем, потребляем, обрабатываем, собираем и храним данные и информацию внутри организации и за её пределами с конечной целью непрерывно улучшать результаты своей бизнес-деятельности. Одной из целей системы SAP Leonardo Data Intelligence является такое использование данных, при котором в конечном итоге компания разовьётся в интеллектуальное предприятие. Такое преобразование невозможно без осмысленного использования ценной информации, направленного на повышение эффективности принимаемых решений, что позволит освободить временные ресурсы специалистов на решение задач, создающих большие ценности для компании.

Sap Data Intelligence — важнейший компонент технологий SAP Leonardo. Часто рассматривается как часть процесса интерпретации данных и формирования аналитической отчётности (тактическое или стратегическое применение ценной информации) или бизнес-процессов (операционное использование данных).

Также можно отнести использование внешних данных по демографии, окружающей среде, соответствию нормативам, правовым нормам, конкурентам, информации из социальных сетей или данных поставщиков для оптимизации логистических или других операций. Или для изучения внешних бизнес-сред: отраслевых тенденций, рынков и других конкурентных факторов. Для изучения данных и получения новых ценных знаний поддерживаются и применяются технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.

В начале этой главы рассмотрим, что именно представляет собой интеллектуальное управление данными и для чего оно может быть вам полезно. Далее перейдём к двум областям, которые поддерживаются в SAP Data Network на базе SAP Leonardo: ориентированная на данные бизнес-деятельность и монетизация данных. Наконец, рассмотрим концепцию данных как сервиса (DaaS) с использованием SAP Data Hub.

6.1 Что представляет собой интеллектуальное управление данными?

Под термином «data intelligence» часто некорректно подразумевают корпоративные интеллектуальные ресурсы или аналитику. Несмотря на наличие определённого сходства между этими понятиями, существуют и важные различия.

В первую очередь речь идет об обработанных данных, которые целенаправленно используются для извлечения ценных сведений, на основе которых можно будет принимать более эффективные решения, особенно по таких сложным задачам, как инвестиции. Это компонент комплексного решения, в которое также входит интерпретация данных, аналитическая отчётность и средства информационного обеспечения, встроенные в бизнес-процессы.

Кроме того, интеллектуальное управление данными можно рассматривать как сервис, с помощью которого предприятие может представлять свои данные в формате сервиса (данные как сервис, data-as-a-service или DaaS). Подробнее эта тема раскрыта в Разделе 6.4. Т.е. помочь организации объединить данные, агрегировать их разными способами, а также анонимизировать данные. Далее эти данные можно использовать в коммерческих целях в вашей организации или продать третьей стороне.

С другой стороны, бизнес-информация и аналитика представляют собой процессы понимания бизнес-процесса и связанных с ним данных. К бизнес-информации и аналитике относится структурирование данных, хранение данных и выбор источников данных для применения в бизнес-деятельности. Кроме того, в понятие бизнес-информации и аналитики входит сбор неструктурированных данных, например, сведений от клиентов, информации из социальных сетей или записей в сфере электронной коммерции и торговли. Полученные из этих данных ценные сведения организации могут использовать для повышения уровня обслуживания клиентов.

При интеллектуальном управлении данными применяется ряд технологий анализа данных для извлечения новых сведений, которые могут помочь повысить эффективность принимаемых решений:

  • Описательная аналитика

    Используется для проверки и изучения данных с целью понимания и анализа принятых бизнес решений.

  • Предписывающая аналитика

    На основе более глубокого анализа данных появляется возможность сформировать конкретные рекомендации или действия для достижения ожидаемого результата. К примеру можно отнести задачу пополнения запаса определённого бренда/продукта, которого недостаточно на полках у розничного магазина.

  • Диагностический анализ

    Этот метод используется для определения причин конкретных событий. Часто его называют анализом основных причин, поскольку этот метод позволяет определить основную причину возникновения проблемы.

  • Предиктивная аналитика

    Используется для анализа данных за прошлые периоды с целью определения будущих событий. Основной задачей предиктивной аналитики является прогнозная оценка будущих потребностей/тенденций.

  • Анализ принятия решений

    Этот метод используется для определения достоверности данных и составления рекомендаций по будущим действиям в среде с разнообразными возможностями. Данные можно использовать для принятия стратегических и финансовых решений, например, по управлению жизненным циклом основных средств или для оптимизации количества активов.

Решение SAP Leonardo Data Intelligence тесно интегрировано с другими технологиями SAP Leonardo, в частности, с большими данными и машинным обучением.

6.2 Ориентированная на данные бизнес-деятельность

Организации могут ориентироваться на данные разными способами. Некоторые компании ориентированы на показатели и уделяют внимание, прежде всего, отслеживанию предварительно определённых ключевых показателей эффективности. Другие ориентированы полностью на данные, третьи используют данные для ведения традиционной бизнес-деятельности, а четвёртые по-прежнему используют данные для расширения и оптимизации бизнес-процессов. Благодаря технологиям SAP Leonardo ориентированные на данные компании могут извлекать ценные сведения из данных по всей организации и применять их для получения конкурентных преимуществ. Ориентированность на данные существенно отличается от традиционных бизнес-моделей. Вам потребуется мышление учёного и любопытство исследователя, чтобы полностью изучить все тонкости бизнеса или рынка, а также сильная воля, чтобы применить полученные знания на практике.

Полностью ориентированная на данные организация получает конкурентные преимущества исключительно за счёт преобразования информации в монетизируемый актив. Такие компании эффективно выстраивают потоки поступлений денежных средств на своих платформах и превращают данную информацию в средство стоимостного обмена. В результате они получают преимущества за счет возможности рассчитывать и управлять затратами там, где ранее это было либо невозможно, либо слишком сложно с технической точки зрения, тем самым, извлекая вознаграждение сверх базовой стоимости на уровне отдельно взятой транзакции.

Самым наглядным примером является Airbnb. Это двухсторонняя торговая площадка для клиентов (физических лиц, которым нужен временный дом) и поставщиков товаров/услуг (людей, у которых имеется свободная площадь для сдачи в аренду на короткий срок). Партнёрами компании, в основном, становятся поставщики. Площадка собирает у них информацию и предоставляет её пулу клиентов. Клиент выбирает поставщика и выполняет транзакцию, после чего компании переводится согласованная сумма комиссионных. Однако у компании нет собственных активов (недвижимости для сдачи в аренду). Владельцами и управляющими активов являются поставщики услуг. Аналогичная модель применяется в Uber и eBay.

Как показано на Рис. 6.1, цифровая платформа SAP позволяет раскрыть потенциал информационного обеспечения и реализации инноваций следующими способами:

  • Для управления структурированными и неструктурированными данными, а также для обработки и хранения данных можно использовать базу данных SAP HANA с технологией обработки в оперативной памяти (in-memory).
  • SAP HANA является мощным фундаментом для приложений SAP, на котором выполняются высокоэффективные функции хранения и аналитики данных.
  • SAP Data Hub обеспечивает гармонизацию метаданных и управление ими в различных источниках.
  • API и микросервисы обеспечивают глубокую интеграцию данных и процессов.
  • SAP API Business Hub формирует экосистему клиентов и партнёров для создания инноваций и эффективного использования API и бизнес-сервисов (https://api.sap.com).

Рис. 6.1. Решения по управлению данными

Вы хотели бы увидеть полную версию статьи?

Если вы являетесь подписчиком журнала SAP Professional Journal, пожалуйста, авторизируйтесь на сайте.

Если вы хотите подписаться на SAP Professional Journal, пожалуйста, обратитесь в редакцию или сделайте заказ на сайте.

Правила получения тестового доступа к статьям SAP Professional Journal


Любое воспроизведение запрещено.
Копирайт © «Издательство ООО «Эксперт РП» Copyright © 2010 Wellesley Information Services. All rights reserved.