Jürgen Butsmann, Manfred Crumbach, Jörg Franke, Benjamin Köhler, Jan MorgenthalerArchitektur, Funktionen, Anwendung
SAP S/4HANA Embedded Analytics
Architektur, Funktionen, Anwendung
Mitarbeit:Butsmann, Jürgen; Crumbach, Manfred; Franke, Jörg; Köhler, Benjamin; Morgenthaler, Jan
Jürgen Butsmann, Manfred Crumbach, Jörg Franke, Benjamin Köhler, Jan MorgenthalerArchitektur, Funktionen, Anwendung
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Sie möchten Ihre Geschäftsdaten einfach und schnell auswerten? Dann lesen Sie in diesem Buch, wie Sie das operative Reporting mit SAP S/4HANA Embedded Analytics ganz neu angehen können. Untersuchen Sie relevante Kennzahlen in SAP-Fiori-Apps, nutzen Sie den vordefinierten analytischen Content, oder erstellen Sie individuelle Berichte auf Basis eigener CDS Views. Mit den so gewonnenen Erkenntnissen sind Sie der Konkurrenz immer einen Schritt voraus!
Aus dem Inhalt:
Architektur von SAP S/4HANA Embedded AnalyticsVirtuelles Datenmodell (VDM)Core Data Services (CDS)SAP FioriSAP Smart…mehr
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Aus dem Inhalt:
Architektur von SAP S/4HANA Embedded AnalyticsVirtuelles Datenmodell (VDM)Core Data Services (CDS)SAP FioriSAP Smart BusinessOperatives und multidimensionales ReportingCustomizing und ErweiterungIntegration
Hinweis: Dieser Artikel kann nur an eine deutsche Lieferadresse ausgeliefert werden.
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Produktdetails
- Produktdetails
- SAP PRESS
- Verlag: Rheinwerk Verlag
- Artikelnr. des Verlages: 459/06896
- Seitenzahl: 411
- Erscheinungstermin: Mai 2019
- Deutsch
- Abmessung: 248mm x 179mm x 29mm
- Gewicht: 886g
- ISBN-13: 9783836268967
- ISBN-10: 3836268965
- Artikelnr.: 54754859
- Herstellerkennzeichnung
- Produktsicherheitsverantwortliche/r
- Europaallee 1
- 36244 Bad Hersfeld
- gpsr@libri.de
- SAP PRESS
- Verlag: Rheinwerk Verlag
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Jürgen Butsmann gehört dem globalen Solution-Management-Team für SAP S/4HANA an und ist hier für das Go-to-Market der Lösung in den Regionen EMEA Nord und Süd zuständig. Zu seiner Verantwortung zählt es, dass die Lösung beim eigenen Vertrieb und bei Partnern gleichermaßen aufgenommen und verstanden wird. Er kümmert sich ebenso um den Marktgang der analytischen Lösungen im Kontext von SAP S/4HANA (SAP S/4HANA Embedded Analytics) sowie um deren Positionierung im Umfeld von anderen Lösungen wie z.B. der SAP Analytics Suite, SAP BW/4HANA und dem nativen Enterprise Data Warehouse auf Basis von SAP HANA. Jürgen Butsmann ist seit 1997 bei SAP beschäftigt. Zunächst arbeitete er zehn Jahre in der Beratung und später in verschiedenen Business-Development-Abteilungen. Zu seinem Schwerpunkten gehörten immer auch der Themenbereich Analytics (z.B. das Führungsinformationssystem EC-EIS, SAP BW, SAP EPM) und später SAP HANA, SAP Business Suite powered by SAP HANA und SAP S/4HANA.
Vorwort ... 13
Grundlagen ... 17
1. SAP Digital Transformation Framework ... 19
1.1 ... Digitale Transformation ... 19
1.2 ... SAP S/4HANA: der digitale Kern ... 24
1.3 ... Grundprinzipien von SAP S/4HANA ... 28
1.4 ... Betriebswirtschaftliche Anforderungen an ein SAP-S/4HANA-System ... 33
1.5 ... Zusammenfassung ... 37
2. Analytics in der Digital Economy ... 39
2.1 ... SAP S/4HANA Embedded Analytics vs. autonome Analysen ... 39
2.2 ... Transaktionen mit Analytics verknüpfen ... 43
2.3 ... Zusammenfassung ... 49
3. Architektur von SAP S/4HANA Embedded Analytics ... 51
3.1 ... Einführung in die Architektur von SAP S/4HANA ... 51
3.2 ... Das virtuelle Datenmodell (VDM) ... 67
3.3 ... Hierarchien ... 83
3.4 ... Berechtigungen und Datensicherheit ... 87
3.5 ... Die SAP-Fiori-Benutzeroberfläche ... 93
3.6 ... Zusammenfassung ... 100
Analytics ... 101
4. Einfache Auswertungen erstellen ... 103
4.1 ... Insight to Action ... 103
4.2 ... Kennzahlen-Reporting ... 113
4.3 ... Multidimensionales Reporting ... 125
4.4 ... SAP Overview Pages ... 140
4.5 ... Frei entwickelte SAP-Fiori-Oberflächen ... 147
4.6 ... Weitere Funktionen ... 149
4.7 ... Zusammenfassung ... 158
5. Vordefinierte Analytics-Inhalte ... 161
5.1 ... Vordefinierte Inhalte von SAP S/4HANA ... 161
5.2 ... Analytische Inhalte und SAP Best Practices ... 168
5.3 ... Geschäftsbereich-spezifische Best Practices ... 176
5.4 ... SAP Best Practices zur Integration ... 187
5.5 ... Zusammenfassung ... 194
6. Analytics für Power User ... 195
6.1 ... Die Analytics-Specialist-Rolle ... 195
6.2 ... Exploration des virtuellen Datenmodells ... 202
6.3 ... Anlegen und Veröffentlichen von Datenquellen und Abfragen ... 211
6.4 ... Pflege von SAP Smart Business KPIs ... 232
6.5 ... Pflege von Reports ... 256
6.6 ... Definition von Datumsfunktionen ... 263
6.7 ... Anlegen einer SAP-Fiori-Launchpad-Kachel für SAP Analytics Cloud Stories ... 269
6.8 ... Hierarchien pflegen ... 272
6.9 ... Semantische Tags in Bilanz/GuV-Strukturen anlegen ... 280
6.10 ... Zusammenfassung ... 283
7. Analytics für IT-Experten ... 285
7.1 ... Die Rolle des IT-Experten ... 286
7.2 ... CDS Views im virtuellen Datenmodell anlegen und verwenden ... 287
7.3 ... Zusammenfassung ... 302
8. Zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten ... 303
8.1 ... Benutzerdefinierte Business-Objekte ... 303
8.2 ... Benutzerdefinierte Felder und Logik ... 311
8.3 ... Zusammenfassung ... 320
Lösungen ... 321
9. Integration mit den Data-Warehousing-Lösungen ... 323
9.1 ... Braucht man zusätzlich zu SAP S/4HANA Embedded Analytics noch ein Data Warehouse? ... 324
9.2 ... Datenmanagement für SAP S/4HANA ... 327
9.3 ... SAP BW/4HANA ... 330
9.4 ... SQL-basiertes Data Warehousing mit SAP HANA 2.0 ... 345
9.5 ... Big Data Warehousing ... 348
9.6 ... Zusammenfassung ... 351
10. Integration mit den Business-Intelligence-Lösungen ... 353
10.1 ... Braucht man zusätzlich zu SAP SAP S/4HANA Embedded Analytics noch andere Business-Intelligence-Lösungen? ... 353
10.2 ... SAP Analytics Suite ... 354
10.3 ... SAP Analytics Cloud ... 364
10.4 ... Zusammenfassung ... 372
11. Predictive Analytics und Machine Learning ... 373
11.1 ... Einführung in Predictive Analytics und Machine Learning ... 373
11.2 ... Machine Learning: Lösungsarchitektur ... 377
11.3 ... Anwendungsfälle für Machine Learning in SAP S/4HANA ... 379
11.4 ... SAP S/4HANA Embedded Machine Learning ... 382
11.5 ... Zusammenfassung ... 395
Anhang ... 397
A ... Ausblick ... 397
B ... Die Autoren ... 401
Index ... 403
Grundlagen ... 17
1. SAP Digital Transformation Framework ... 19
1.1 ... Digitale Transformation ... 19
1.2 ... SAP S/4HANA: der digitale Kern ... 24
1.3 ... Grundprinzipien von SAP S/4HANA ... 28
1.4 ... Betriebswirtschaftliche Anforderungen an ein SAP-S/4HANA-System ... 33
1.5 ... Zusammenfassung ... 37
2. Analytics in der Digital Economy ... 39
2.1 ... SAP S/4HANA Embedded Analytics vs. autonome Analysen ... 39
2.2 ... Transaktionen mit Analytics verknüpfen ... 43
2.3 ... Zusammenfassung ... 49
3. Architektur von SAP S/4HANA Embedded Analytics ... 51
3.1 ... Einführung in die Architektur von SAP S/4HANA ... 51
3.2 ... Das virtuelle Datenmodell (VDM) ... 67
3.3 ... Hierarchien ... 83
3.4 ... Berechtigungen und Datensicherheit ... 87
3.5 ... Die SAP-Fiori-Benutzeroberfläche ... 93
3.6 ... Zusammenfassung ... 100
Analytics ... 101
4. Einfache Auswertungen erstellen ... 103
4.1 ... Insight to Action ... 103
4.2 ... Kennzahlen-Reporting ... 113
4.3 ... Multidimensionales Reporting ... 125
4.4 ... SAP Overview Pages ... 140
4.5 ... Frei entwickelte SAP-Fiori-Oberflächen ... 147
4.6 ... Weitere Funktionen ... 149
4.7 ... Zusammenfassung ... 158
5. Vordefinierte Analytics-Inhalte ... 161
5.1 ... Vordefinierte Inhalte von SAP S/4HANA ... 161
5.2 ... Analytische Inhalte und SAP Best Practices ... 168
5.3 ... Geschäftsbereich-spezifische Best Practices ... 176
5.4 ... SAP Best Practices zur Integration ... 187
5.5 ... Zusammenfassung ... 194
6. Analytics für Power User ... 195
6.1 ... Die Analytics-Specialist-Rolle ... 195
6.2 ... Exploration des virtuellen Datenmodells ... 202
6.3 ... Anlegen und Veröffentlichen von Datenquellen und Abfragen ... 211
6.4 ... Pflege von SAP Smart Business KPIs ... 232
6.5 ... Pflege von Reports ... 256
6.6 ... Definition von Datumsfunktionen ... 263
6.7 ... Anlegen einer SAP-Fiori-Launchpad-Kachel für SAP Analytics Cloud Stories ... 269
6.8 ... Hierarchien pflegen ... 272
6.9 ... Semantische Tags in Bilanz/GuV-Strukturen anlegen ... 280
6.10 ... Zusammenfassung ... 283
7. Analytics für IT-Experten ... 285
7.1 ... Die Rolle des IT-Experten ... 286
7.2 ... CDS Views im virtuellen Datenmodell anlegen und verwenden ... 287
7.3 ... Zusammenfassung ... 302
8. Zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten ... 303
8.1 ... Benutzerdefinierte Business-Objekte ... 303
8.2 ... Benutzerdefinierte Felder und Logik ... 311
8.3 ... Zusammenfassung ... 320
Lösungen ... 321
9. Integration mit den Data-Warehousing-Lösungen ... 323
9.1 ... Braucht man zusätzlich zu SAP S/4HANA Embedded Analytics noch ein Data Warehouse? ... 324
9.2 ... Datenmanagement für SAP S/4HANA ... 327
9.3 ... SAP BW/4HANA ... 330
9.4 ... SQL-basiertes Data Warehousing mit SAP HANA 2.0 ... 345
9.5 ... Big Data Warehousing ... 348
9.6 ... Zusammenfassung ... 351
10. Integration mit den Business-Intelligence-Lösungen ... 353
10.1 ... Braucht man zusätzlich zu SAP SAP S/4HANA Embedded Analytics noch andere Business-Intelligence-Lösungen? ... 353
10.2 ... SAP Analytics Suite ... 354
10.3 ... SAP Analytics Cloud ... 364
10.4 ... Zusammenfassung ... 372
11. Predictive Analytics und Machine Learning ... 373
11.1 ... Einführung in Predictive Analytics und Machine Learning ... 373
11.2 ... Machine Learning: Lösungsarchitektur ... 377
11.3 ... Anwendungsfälle für Machine Learning in SAP S/4HANA ... 379
11.4 ... SAP S/4HANA Embedded Machine Learning ... 382
11.5 ... Zusammenfassung ... 395
Anhang ... 397
A ... Ausblick ... 397
B ... Die Autoren ... 401
Index ... 403
Vorwort ... 13
Grundlagen ... 17
1. SAP Digital Transformation Framework ... 19
1.1 ... Digitale Transformation ... 19
1.2 ... SAP S/4HANA: der digitale Kern ... 24
1.3 ... Grundprinzipien von SAP S/4HANA ... 28
1.4 ... Betriebswirtschaftliche Anforderungen an ein SAP-S/4HANA-System ... 33
1.5 ... Zusammenfassung ... 37
2. Analytics in der Digital Economy ... 39
2.1 ... SAP S/4HANA Embedded Analytics vs. autonome Analysen ... 39
2.2 ... Transaktionen mit Analytics verknüpfen ... 43
2.3 ... Zusammenfassung ... 49
3. Architektur von SAP S/4HANA Embedded Analytics ... 51
3.1 ... Einführung in die Architektur von SAP S/4HANA ... 51
3.2 ... Das virtuelle Datenmodell (VDM) ... 67
3.3 ... Hierarchien ... 83
3.4 ... Berechtigungen und Datensicherheit ... 87
3.5 ... Die SAP-Fiori-Benutzeroberfläche ... 93
3.6 ... Zusammenfassung ... 100
Analytics ... 101
4. Einfache Auswertungen erstellen ... 103
4.1 ... Insight to Action ... 103
4.2 ... Kennzahlen-Reporting ... 113
4.3 ... Multidimensionales Reporting ... 125
4.4 ... SAP Overview Pages ... 140
4.5 ... Frei entwickelte SAP-Fiori-Oberflächen ... 147
4.6 ... Weitere Funktionen ... 149
4.7 ... Zusammenfassung ... 158
5. Vordefinierte Analytics-Inhalte ... 161
5.1 ... Vordefinierte Inhalte von SAP S/4HANA ... 161
5.2 ... Analytische Inhalte und SAP Best Practices ... 168
5.3 ... Geschäftsbereich-spezifische Best Practices ... 176
5.4 ... SAP Best Practices zur Integration ... 187
5.5 ... Zusammenfassung ... 194
6. Analytics für Power User ... 195
6.1 ... Die Analytics-Specialist-Rolle ... 195
6.2 ... Exploration des virtuellen Datenmodells ... 202
6.3 ... Anlegen und Veröffentlichen von Datenquellen und Abfragen ... 211
6.4 ... Pflege von SAP Smart Business KPIs ... 232
6.5 ... Pflege von Reports ... 256
6.6 ... Definition von Datumsfunktionen ... 263
6.7 ... Anlegen einer SAP-Fiori-Launchpad-Kachel für SAP Analytics Cloud Stories ... 269
6.8 ... Hierarchien pflegen ... 272
6.9 ... Semantische Tags in Bilanz/GuV-Strukturen anlegen ... 280
6.10 ... Zusammenfassung ... 283
7. Analytics für IT-Experten ... 285
7.1 ... Die Rolle des IT-Experten ... 286
7.2 ... CDS Views im virtuellen Datenmodell anlegen und verwenden ... 287
7.3 ... Zusammenfassung ... 302
8. Zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten ... 303
8.1 ... Benutzerdefinierte Business-Objekte ... 303
8.2 ... Benutzerdefinierte Felder und Logik ... 311
8.3 ... Zusammenfassung ... 320
Lösungen ... 321
9. Integration mit den Data-Warehousing-Lösungen ... 323
9.1 ... Braucht man zusätzlich zu SAP S/4HANA Embedded Analytics noch ein Data Warehouse? ... 324
9.2 ... Datenmanagement für SAP S/4HANA ... 327
9.3 ... SAP BW/4HANA ... 330
9.4 ... SQL-basiertes Data Warehousing mit SAP HANA 2.0 ... 345
9.5 ... Big Data Warehousing ... 348
9.6 ... Zusammenfassung ... 351
10. Integration mit den Business-Intelligence-Lösungen ... 353
10.1 ... Braucht man zusätzlich zu SAP SAP S/4HANA Embedded Analytics noch andere Business-Intelligence-Lösungen? ... 353
10.2 ... SAP Analytics Suite ... 354
10.3 ... SAP Analytics Cloud ... 364
10.4 ... Zusammenfassung ... 372
11. Predictive Analytics und Machine Learning ... 373
11.1 ... Einführung in Predictive Analytics und Machine Learning ... 373
11.2 ... Machine Learning: Lösungsarchitektur ... 377
11.3 ... Anwendungsfälle für Machine Learning in SAP S/4HANA ... 379
11.4 ... SAP S/4HANA Embedded Machine Learning ... 382
11.5 ... Zusammenfassung ... 395
Anhang ... 397
A ... Ausblick ... 397
B ... Die Autoren ... 401
Index ... 403
Grundlagen ... 17
1. SAP Digital Transformation Framework ... 19
1.1 ... Digitale Transformation ... 19
1.2 ... SAP S/4HANA: der digitale Kern ... 24
1.3 ... Grundprinzipien von SAP S/4HANA ... 28
1.4 ... Betriebswirtschaftliche Anforderungen an ein SAP-S/4HANA-System ... 33
1.5 ... Zusammenfassung ... 37
2. Analytics in der Digital Economy ... 39
2.1 ... SAP S/4HANA Embedded Analytics vs. autonome Analysen ... 39
2.2 ... Transaktionen mit Analytics verknüpfen ... 43
2.3 ... Zusammenfassung ... 49
3. Architektur von SAP S/4HANA Embedded Analytics ... 51
3.1 ... Einführung in die Architektur von SAP S/4HANA ... 51
3.2 ... Das virtuelle Datenmodell (VDM) ... 67
3.3 ... Hierarchien ... 83
3.4 ... Berechtigungen und Datensicherheit ... 87
3.5 ... Die SAP-Fiori-Benutzeroberfläche ... 93
3.6 ... Zusammenfassung ... 100
Analytics ... 101
4. Einfache Auswertungen erstellen ... 103
4.1 ... Insight to Action ... 103
4.2 ... Kennzahlen-Reporting ... 113
4.3 ... Multidimensionales Reporting ... 125
4.4 ... SAP Overview Pages ... 140
4.5 ... Frei entwickelte SAP-Fiori-Oberflächen ... 147
4.6 ... Weitere Funktionen ... 149
4.7 ... Zusammenfassung ... 158
5. Vordefinierte Analytics-Inhalte ... 161
5.1 ... Vordefinierte Inhalte von SAP S/4HANA ... 161
5.2 ... Analytische Inhalte und SAP Best Practices ... 168
5.3 ... Geschäftsbereich-spezifische Best Practices ... 176
5.4 ... SAP Best Practices zur Integration ... 187
5.5 ... Zusammenfassung ... 194
6. Analytics für Power User ... 195
6.1 ... Die Analytics-Specialist-Rolle ... 195
6.2 ... Exploration des virtuellen Datenmodells ... 202
6.3 ... Anlegen und Veröffentlichen von Datenquellen und Abfragen ... 211
6.4 ... Pflege von SAP Smart Business KPIs ... 232
6.5 ... Pflege von Reports ... 256
6.6 ... Definition von Datumsfunktionen ... 263
6.7 ... Anlegen einer SAP-Fiori-Launchpad-Kachel für SAP Analytics Cloud Stories ... 269
6.8 ... Hierarchien pflegen ... 272
6.9 ... Semantische Tags in Bilanz/GuV-Strukturen anlegen ... 280
6.10 ... Zusammenfassung ... 283
7. Analytics für IT-Experten ... 285
7.1 ... Die Rolle des IT-Experten ... 286
7.2 ... CDS Views im virtuellen Datenmodell anlegen und verwenden ... 287
7.3 ... Zusammenfassung ... 302
8. Zusätzliche Erweiterungsmöglichkeiten ... 303
8.1 ... Benutzerdefinierte Business-Objekte ... 303
8.2 ... Benutzerdefinierte Felder und Logik ... 311
8.3 ... Zusammenfassung ... 320
Lösungen ... 321
9. Integration mit den Data-Warehousing-Lösungen ... 323
9.1 ... Braucht man zusätzlich zu SAP S/4HANA Embedded Analytics noch ein Data Warehouse? ... 324
9.2 ... Datenmanagement für SAP S/4HANA ... 327
9.3 ... SAP BW/4HANA ... 330
9.4 ... SQL-basiertes Data Warehousing mit SAP HANA 2.0 ... 345
9.5 ... Big Data Warehousing ... 348
9.6 ... Zusammenfassung ... 351
10. Integration mit den Business-Intelligence-Lösungen ... 353
10.1 ... Braucht man zusätzlich zu SAP SAP S/4HANA Embedded Analytics noch andere Business-Intelligence-Lösungen? ... 353
10.2 ... SAP Analytics Suite ... 354
10.3 ... SAP Analytics Cloud ... 364
10.4 ... Zusammenfassung ... 372
11. Predictive Analytics und Machine Learning ... 373
11.1 ... Einführung in Predictive Analytics und Machine Learning ... 373
11.2 ... Machine Learning: Lösungsarchitektur ... 377
11.3 ... Anwendungsfälle für Machine Learning in SAP S/4HANA ... 379
11.4 ... SAP S/4HANA Embedded Machine Learning ... 382
11.5 ... Zusammenfassung ... 395
Anhang ... 397
A ... Ausblick ... 397
B ... Die Autoren ... 401
Index ... 403