В этой главе представлен процесс миграции данных, который включает повторную генерацию представлений совместимости (compatibility views) для старой структуры таблиц, объединение элементов затрат (cost elements) и счетов Главной книги SAP (SAP General Ledger accounts), выполнение различных проверок данных, обогащение данных и несколько других действий..
В этом разделе сначала объясняется, как интерпретировать автоматизированную модель классификации. Затем описывается, как при необходимости улучшить такую модель.
В предыдущей главе были рассмотрены пользовательский интерфейс и концепции, лежащие в основе Predictive Factory. В этом разделе пошагово описываются действия, необходимые для создания модели классификации в Predictive Factory, на примере страхования туристических прицепов.
Широкий спектр бизнес-задач может быть решён с использованием моделей классификации — одной из ключевых техник SAP Predictive Analytics. В этой главе описано всё, что необходимо знать о моделях классификации: от их создания до применения для предоставления прогнозов вашим бизнес-пользователям.
Predictive Factory — это среда, в которой модели разворачиваются (для производства результатов, контроля моделей и их повторного обучения) и, всё чаще, создаются. В этой главе мы дадим обзор философии Predictive Factory на верхнем уровне и того, как она работает.
Регрессионные модели могут применяться различными способами, включая использование Predictive Factory и Automated Analytics, а также с помощью scoring code и KxShell Script. Перед применением модели необходимо проверить её качество. В статье рассмотрено, как определить, можно ли безопасно использовать модель, а затем — как её применить.
Одним из наиболее мощных автоматизированных методов, предоставляемых SAP Predictive Analytics, является регрессия. Автоматизированные регрессионные модели позволяют создавать прогнозные модели, которые предсказывают числовые значения, и могут применяться во множестве различных бизнес-сценариев.
В дополнение к созданию новых бизнес-объектов, а также связанных с ними сервисов и пользовательских интерфейсов с нуля, можно расширять существующие сервисы и интерфейсы, поставляемые SAP, с помощью пользовательских полей и логики. Такой тип задач, как правило, выполняется бизнес-экспертами или консультантами по внедрению.
Баланс между стандартизацией и гибкостью всегда был важным отличительным признаком ERP-решений — и ещё более значимым он становится для облачных сервисов, таких как SAP S/4HANA Cloud. В этой главе мы рассмотрим пользовательские бизнес-объекты (Custom Business Objects), поля и логику, которые обеспечивают широкие возможности расширения без модификаций, сохраняя низкую совокупную стоимость владения (TCO) и высокую гибкость.
В этом разделе мы рассмотрим навигацию и создание CDS-представлений. Также разберём два способа их использования: через аналитический движок и через OData-сервисы.
Владимир Егоров, директор дирекции корпоративных решений ООО «Газпромнефть-ЦР»,
Юлия Пчелова, руководитель практики SAP Экономика и финансы. Дирекция корпоративных решений ООО «Газпромнефть-ЦР»
Модератор:
Юлия Кудрявцева, директор по стратегическому развитию «Форсайт»
Участники:
Алексей Якушев, руководитель сервисной линии по управлению корпоративными данными ГМК «Норильский никель»;
Игорь Чернов, начальник управления планирования и отчетности, Госкорпорация «Росатом»;
Олеся Разумная, заместитель начальника управления ИТ ПАО "Сургутнефтегаз";
Сергей Золотарев , основатель и директор по стратегическому развитию ООО "Аренадата Софтвер";
Алексей Кулаков, директор департамента по развитию продуктов Tantor Labs;
Андрей Лебедев, директор дирекции аналитических систем, ООО «Терралинк»;
Александр Тарасов, старший директор, руководитель центра экспертизы по управлению данными, Юникон Бизнес Солюшнс;
Марк Ривкин, руководитель отдела технической поддержки продаж, Postgres Professional
Модератор:
Дмитрий Басистый, директор департамента стратегии и консалтинга, Группа Rubytech
Участники:
Денис Кривоносов, руководитель направления: сопровождение, развитие и трансформация корпоративных систем, ГМК «Норильский никель»;
Анастасия Чернигова, руководитель направления Цифровое развитие корпоративных процессов, АО «Северсталь-инфоком»;
Владислав Шершульский, советник генерального директора по инновационным проектам, Группа Rubytech;
Ринат Гимранов, начальник управления ИТ, ПАО «Сургутнефтегаз»;
Вадим Солдатов, директор офиса ИИ-продуктов, Группа Arenadata
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь на обработку персональных данных, собираемых с использованием cookie-файлов и сервиса «Яндекс Метрика» для анализа использования сайта и оценки эффективности маркетинговых кампаний. Более подробная информация представлена в Политике конфиденциальности.