{"id":29736,"date":"2025-02-18T10:14:05","date_gmt":"2025-02-18T09:14:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.haufe-akademie.de\/blog\/?p=29736"},"modified":"2025-07-14T15:20:47","modified_gmt":"2025-07-14T13:20:47","slug":"sap-analytics-cloud","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.haufe-akademie.de\/blog\/themen\/controlling\/sap-analytics-cloud\/","title":{"rendered":"SAP Analytics Cloud\u00ae: Ihr Einstieg in die Datenanalyse"},"content":{"rendered":"

Unternehmen sehen sich heute einer wahren Flut aus Daten gegen\u00fcber. Hier den \u00dcberblick zu bewahren und die wirklich wichtigen Erkenntnisse zu ziehen, ist oft schwierig. Denn Sinn entsteht in den Daten manchmal erst auf den zweiten, oder gar erst auf den KI-gest\u00fctzten Blick. Mit SAP Analytics Cloud\u00ae <\/sup>werden alle Datenquellen an einem Ort geb\u00fcndelt, analysiert und in Dashboards visualisiert, um bessere Entscheidungen zu erm\u00f6glichen, von denen das ganze Unternehmen profitiert.<\/p>\n

Was ist SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup>(SAC) und wie funktioniert sie?<\/h2>\n

SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup> (SAC) ist eine 2015 entwickelte cloudbasierte Business Intelligence und Analyseplattform, die sich an Anwender:innen in den Fachbereichen richtet. Sie verbindet Dashboarding, Visualisierung, Reporting und Analyse sowie Predictive Analytics in einer einzigen Anwendung. Dabei bedient sie sich auch K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und Machine Learning, um tiefere Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu unterst\u00fctzen (Augmented Analytics). SAC kann hierf\u00fcr Daten aus verschiedensten Quellen integrieren und in benutzererstellten Dashboards sammeln, analysieren und visuell aufbereiten.<\/p>\n

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Unsere Empfehlung<\/h2>\r\n\t\t\t

Dashboarding und Reporting mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/p>\r\n\t\t\t

Dieser Kurs vermittelt fundiertes Wissen im Reporting mit SAP Analytics Cloud\u00ae. Schwerpunkte sind Integration, Modellierung und Visualisierung von Daten f\u00fcr pr\u00e4zise Berichte und optimierte Dashboards. Zudem erhalten Sie einen \u00dcberblick \u00fcber Planungsfunktionen und Predictive Analytics.<\/p>\n\r\n\t\t\tTraining: Dashboarding und Reporting mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/a>\r\n\t\t<\/div>\r\n\t<\/div>\r\n\t

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Welche Vorteile bietet SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup>?<\/h2>\n

Zentralisierung:<\/strong> In der Business Intelligence herrscht in Unternehmen h\u00e4ufig leider ein wahres Flickwerk an unterschiedlichen L\u00f6sungen f\u00fcr bestimmte Zwecke. Dies macht die Datenauswertung ineffizient, technisch herausfordernd und beeintr\u00e4chtigt die Entscheidungsfindung gegebenenfalls durch eine schlechtere Datenqualit\u00e4t<\/a>. SAC ist eine BI-Plattform und b\u00fcndelt als Software-as-a-Service (SaaS) Cloud-L\u00f6sung zahlreiche Funktionen in einer zentralen Anwendung (Dashboarding, Visualisierung, Analyse, Reporting, Planung und Predictive Analytics).<\/p>\n

Skalierbarkeit und Erweiterung:<\/strong> SAC ist individuell und direkt in der Anwendung (also ohne eine On-Premise-Installation) erweiterbar. Sie wird au\u00dferdem durch Quartalsupdates stetig verbessert und mit neuen Funktionen angereichert.<\/p>\n

Benutzerfreundlichkeit und Flexibilit\u00e4t:<\/strong> Die L\u00f6sung wurde f\u00fcr Endanwender:innen in den Fachbereichen entwickelt und ist ohne Programmier-Know-how bedienbar. \u00dcber Self-Service-Funktionen k\u00f6nnen Controller:innen<\/a> und Business Analysten<\/a> zudem eigenst\u00e4ndige Analysen durchf\u00fchren und Berichte erstellen.<\/p>\n

KI und Machine Learning:<\/strong> K\u00fcnstliche Intelligenz und Machine Learning lassen tiefere Einblicke in die Daten zu und f\u00f6rdern Erkenntnisse zu Tage, die anderweitig kaum auffindbar w\u00e4ren.<\/p>\n

F\u00fcr welche Unternehmen ist SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup>geeignet?<\/h2>\n

Die Flexibilit\u00e4t und Benutzerfreundlichkeit machen SAC f\u00fcr ein breites Spektrum an Unternehmen interessant. Das kann der aufstrebende Mittelst\u00e4ndler sein, aber auch der globale Konzern \u2013 branchen\u00fcbergreifend. Nat\u00fcrlich steigt der Nutzen einer solchen Plattform mit der Komplexit\u00e4t des Datenumfelds, in der sie eingesetzt wird. Kleinere Unternehmen sollten also sorgf\u00e4ltig abw\u00e4gen, ob der Funktionsumfang und die Kosten in gesundem Verh\u00e4ltnis zu ihren Bed\u00fcrfnissen stehen.<\/p>\n

Welche Funktionen deckt SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup> ab?<\/h2>\n

Business Intelligence (BI):<\/strong> SAC erm\u00f6glicht die Erstellung von interaktiven Dashboards<\/strong>, Berichten und Visualisierungen<\/strong> (ad-hoc oder in Stories) f\u00fcr umfassende und explorative Datenanalysen<\/strong> sowie effektive Pr\u00e4sentation der relevanten Daten und Erkenntnisse.<\/p>\n

Planung und Predictive\/Augmented Analytics:<\/strong> Die Plattform bietet Tools f\u00fcr detaillierte Unternehmensplanung, Budgetierung<\/strong> und Prognosen<\/strong>. Komplexe, daten- und KI-gest\u00fctzte Simulationen<\/strong> erm\u00f6glichen eine fr\u00fchzeitige Identifikation von Unregelm\u00e4\u00dfigkeiten, um geeignete Ma\u00dfnahmen einzuleiten und geben wichtige Erkenntnisse.<\/p>\n

Datenintegration:<\/strong> SAC agiert als Datenhub, in den sowohl Daten aus SAP-Systemen<\/strong> wie auch anderen Quellen<\/strong> integriert werden k\u00f6nnen. Diese verschiedenen Datenquellen werden an einem einzelnen zentralen Punkt zusammengef\u00fchrt und zum Abruf bereitgestellt (\u201eSingle Point of Truth<\/strong>\u201c).<\/p>\n

Technische Voraussetzungen<\/strong><\/p>\n

SAC ist eine cloud-basierte SaaS-L\u00f6sung, ben\u00f6tigt demnach also keine lokale Installation. Der Zugriff erfolgt \u00fcber den Browser und ist auch \u00fcber mobile Endger\u00e4te m\u00f6glich. Hierf\u00fcr ist nat\u00fcrlich eine stabile Internetverbindung notwendig. In der Regel reichen Standard-PC oder Laptops f\u00fcr den Betrieb im Browser aus.
\nEs muss des Weiteren eine Live- oder Import-Verbindung zu den Datenquellen hergestellt werden.<\/p><\/blockquote>\n

Welche Anwendungsbereiche deckt SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup>ab?<\/h2>\n

Ein wesentlicher Anwendungsbereich ist die Schaffung eines zentralen Datenhubs, der Erkenntnisse zu vorliegenden Daten unterst\u00fctzt und somit eine datengest\u00fctzte Entscheidungsfindung<\/strong> im Unternehmen f\u00f6rdert. Hierbei kann es sich beispielsweise um strategische Entscheidungen im Management handeln, die \u00fcber Zahlen getroffen, aber auch mit Datenstories unterf\u00fcttert werden sollen.<\/p>\n

Visualisierungen<\/strong> verwandeln die h\u00e4ufig komplexen Rohdaten in visuelle Elemente wie Grafiken, Diagramme, Plots oder Karten, die das Wichtigste m\u00f6glichst intuitiv ersichtlich und einpr\u00e4gsam<\/strong> darstellen. Diese sind h\u00e4ufig \u00fcberzeugender, da visuell und lassen Muster und Trends<\/strong> klarer erkennbar werden. Ein Balkendiagramm macht die Verkaufszahlen zweier Produkte beispielsweise schon um einiges anschaulicher als eine schn\u00f6de Tabelle.<\/p>\n

Datengest\u00fctzte Simulationen<\/strong> und Prognosen<\/strong> erm\u00f6glichen es, Auff\u00e4lligkeiten oder Planabweichungen in den Daten zu erkennen und rechtzeitig die richtigen Ma\u00dfnahmen einzuleiten, noch bevor die Auff\u00e4lligkeit zum Problem wird.<\/p>\n

SAC ist, je nach Gesch\u00e4ftsbereich und vorliegenden Daten, flexibel einsetzbar. In der Produktion<\/strong> unterst\u00fctzt sie bei der Predictive Maintenance durch Vorhersage m\u00f6glicher Maschinenausf\u00e4lle und hilft, die Produktionsplanung und Qualit\u00e4tskontrolle zu optimieren. Im Rechnungswesen<\/strong> stellt sie in Echtzeit-Dashboards wichtige Finanz-KPIs \u00fcbersichtlich dar und f\u00e4hrt Prognosen anhand historischer Finanzdaten. Im Marketing<\/strong> erm\u00f6glichen Analysetools Einblicke in Kundeninteraktionen und pr\u00e4diktive Modelle sagen Kundenverhalten voraus, um Marketingma\u00dfnahmen zu personalisieren.<\/p>\n

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Unsere Empfehlung<\/h2>\r\n\t\t\t

Planungsanwendungen mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/p>\r\n\t\t\t

Dieser Kurs bietet eine fundierte Einf\u00fchrung in die Planungsfunktionen der SAP Analytics Cloud\u00ae. Sie lernen, eigene Planungsanwendungen zu erstellen, unabh\u00e4ngig von Datenquellen zu arbeiten und Planungselemente wie Versionsmanagement, Forecast-Layouts und Workflows effizient zu nutzen. Praxisnahe Beispiele zur Integration mit S\/4HANA und Datasphere unterst\u00fctzen die erfolgreiche Implementierung.<\/p>\n\r\n\t\t\tTraining: Planungsanwendungen mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/a>\r\n\t\t<\/div>\r\n\t<\/div>\r\n\t

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Wie kann man mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup> Daten visualisieren?<\/h2>\n

Die SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup> erm\u00f6glicht Ad-hoc-Visualisierungen w\u00e4hrend der Analyse und die Aufbereitung der wichtigsten Informationen in Stories, beispielsweise f\u00fcr F\u00fchrungskr\u00e4fte. Hierf\u00fcr stehen vielf\u00e4ltige Visualisierungsm\u00f6glichkeiten zur Verf\u00fcgung:<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Visualisierungsm\u00f6glichkeiten (Auswahl)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
Vergleich<\/strong><\/td>\nGegen\u00fcberstellung, Unterschiede zwischen Gruppen, zeitliche Entwicklungen, Abweichungen von Referenzlinien und Schwellenwerten
\nBeispiele:<\/strong> Balken-, S\u00e4ulen- und Wasserfalldiagramme<\/td>\n<\/tr>\n
Trend<\/strong><\/td>\nDarstellung historischer Daten \u00fcber Zeit und Prognosen, Trends und Muster im Lauf der Zeit
\nBeispiele:<\/strong> Liniendiagramm (z. B. Zeitreihen) mit Prognosefunktionen<\/td>\n<\/tr>\n
Verteilung<\/strong><\/td>\nDarstellung von H\u00e4ufigkeitsverteilungen, Vergleich von Kategorien durch Fl\u00e4chengr\u00f6\u00dfe, zus\u00e4tzlich Einsatz von Farbcodes zur Darstellung von Zusammenh\u00e4ngen
\nBeispiele:<\/strong> Boxplot, Heatmap, Histogramm, Netzdiagramm oder Treemap<\/td>\n<\/tr>\n
Korrelation<\/strong><\/td>\nDarstellung von Korrelationen oder Mustern zwischen drei oder vier Variablen
\nBeispiele:<\/strong> Cluster-Blasendiagramm, Streudiagramm<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Wie erstelle ich effektive Dashboards mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup>?<\/h2>\n

Effektive Dashboards orientieren sich an den Bed\u00fcrfnissen der Zielgruppe und stellen die Informationen, die tats\u00e4chlich relevant sind, in \u00fcbersichtlicher Weise dar. Hierzu bedarf es zun\u00e4chst einer zielgruppenorientierten Auswahl der wichtigsten Kennzahlen<\/strong>. F\u00fchrungskr\u00e4fte profitieren beispielsweise von Zahlen mit strategischer Relevanz, w\u00e4hrend an anderer Stelle vielleicht eher Metriken von operativem Belang gebraucht werden. Je nachdem, welche Kennzahlen ausgew\u00e4hlt wurden, \u00e4ndert sich auch die optimale Visualisierungsmethode<\/strong>. Erste Tipps zur Auswahl finden sich im vorangegangenen Abschnitt.<\/p>\n

Das Dashboard sollte au\u00dferdem klar und intuitiv strukturiert<\/strong> sein mit einer konsistenten Farbgebung<\/strong> \u00fcber die verschiedenen Elemente hinweg. Bestenfalls k\u00f6nnen die Nutzer:innen \u00fcber Filter oder kontextbezogene Zusatzinformationen nach Bedarf weiter in die Daten eintauchen und zus\u00e4tzlich von KI-gest\u00fctzten Insights<\/strong> der SAC profitieren.<\/p>\n

Welche Schritte sind n\u00f6tig, um Planungsanwendungen in SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup> zu entwickeln?<\/h2>\n

Zun\u00e4chst wird die Datengrundlage<\/strong> geschaffen. Der Zugriff auf relevante Unternehmensdaten wird gesichert, Daten werden gesammelt und strukturiert. Ist diese Grundlage gelegt, wird ein neues Planungsmodell<\/strong> in SAC angelegt. Welche Daten sollen geplant werden und wie h\u00e4ngen diese zusammen? Eine benutzerfreundliche Eingabemaske<\/strong> unterst\u00fctzt die Nutzer:innen bei der sp\u00e4teren Dateneingabe. Nun muss festgelegt werden, welche Berechnungen<\/strong> automatisiert durchgef\u00fchrt werden sollen und wer auf welche Daten zugreifen darf (Berechtigungen<\/strong>). Anschlie\u00dfend werden die Diagramme f\u00fcr die Dashboards<\/strong> gestaltet, zum Beispiel nach den Tipps im vorangegangenen Abschnitt. Wie so oft, profitieren auch die Planungsanwendungen von einer iterativen Vorgehensweise, in der sie stets gepr\u00fcft<\/strong> und auf Feedback hin verbessert<\/strong> werden.<\/p>\n

Wie funktioniert Predictive Analytics in SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup>?<\/h2>\n

Predictive Analytics in SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup> nutzt maschinelles Lernen, um zuk\u00fcnftige Trends und Entwicklungen vorherzusagen. Hierzu werden historische Daten<\/strong> aufbereitet<\/strong> und verkn\u00fcpft und schlie\u00dflich anhand geeigneter Vorhersagemodelle auf Muster<\/strong> und Zusammenh\u00e4nge<\/strong> in den Daten analysiert. Die gefundenen Muster lassen die Anwendung dann Schl\u00fcsse auf wahrscheinliche Entwicklungen<\/strong> ziehen. Diese werden wiederrum in Dashboards \u00fcbersichtlich dargestellt. Die Modelle lernen kontinuierlich<\/strong> und passen sich an, wenn sich die Datenbasis \u00e4ndert.<\/p>\n

Wie setzt man K\u00fcnstliche Intelligenz mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup> gewinnbringend ein?<\/h2>\n

In SAC wird KI in Augmented<\/strong> und Predictive Analytics<\/strong> sowie im Natural Language Processing<\/strong> genutzt, um die gro\u00dfen Datenmengen automatisiert zu analysieren und pr\u00e4zise Vorhersagen<\/strong> zu treffen. KI macht es hier m\u00f6glich, Muster und Anomalien<\/strong> fr\u00fchzeitig zu erkennen und hilft, schnellere sowie fundiertere Entscheidungen zu treffen. Dies verbessert die Effizienz der Datenanalyse und damit schlie\u00dflich den Erfolg des Unternehmens.<\/p>\n

Fazit: Datengest\u00fctzte Entscheidungen mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup><\/h2>\n

SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup> (SAC) ist eine cloud-basierte Business Intelligence und Analyseplattform, die Dashboarding, Visualisierung, Reporting und Predictive Analytics in einer Anwendung vereint. Sie bietet Vorteile wie einen Single Point of Truth, Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und Flexibilit\u00e4t sowie die Nutzung von KI und Machine Learning \u2013 beispielsweise in der Mustererkennung und f\u00fcr Prognosen. SAC eignet sich f\u00fcr Unternehmen jeder Gr\u00f6\u00dfe (kleinere Unternehmen sollten allerdings das Kosten-Nutzen-Verh\u00e4ltnis pr\u00fcfen) und erm\u00f6glicht umfassende Datenanalysen, Visualisierungen sowie datengest\u00fctzte Entscheidungsfindung.<\/p>\n

Du m\u00f6chtest dich tiefergehend mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup> auseinandersetzen und datengest\u00fctzte Entscheidungsfindung erfolgreich in deine Organisation tragen?<\/p>\n

Unsere Seminare helfen dir, schon bald mit Wissen und Tools an der Hand loszulegen: Dashboarding und Reporting mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup>, Planungsanwendungen mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup> oder Predictive Analytics und K\u00fcnstliche Intelligenz mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/sup>.<\/p>\n

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Unsere Empfehlung<\/h2>\r\n\t\t\t

Predictive Analytics und K\u00fcnstliche Intelligenz mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/p>\r\n\t\t\t

Dieser Kurs bietet eine Einf\u00fchrung in die KI-gest\u00fctzten Vorhersagemodelle der SAP Analytics Cloud\u00ae. Sie lernen, Smart Insights, Smart Predict und Just Ask (NLP) f\u00fcr Prognosen zu nutzen, Daten vorzubereiten und Modelle wie Klassifikation, Regression und Zeitreihen anzuwenden. Praxisbeispiele und ein Ausblick auf R-Erweiterungen unterst\u00fctzen die erfolgreiche Implementierung.<\/p>\n\r\n\t\t\tTraining: Predictive Analytics und K\u00fcnstliche Intelligenz mit SAP Analytics Cloud\u00ae<\/a>\r\n\t\t<\/div>\r\n\t<\/div>\r\n\t

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Unternehmen sehen sich heute einer wahren Flut aus Daten gegen\u00fcber. Hier den \u00dcberblick zu bewahren und die wirklich wichtigen Erkenntnisse zu ziehen, ist oft schwierig. Denn Sinn entsteht in den Daten manchmal erst auf den zweiten, oder gar erst auf den KI-gest\u00fctzten Blick. Mit SAP Analytics Cloud\u00ae werden alle Datenquellen an einem Ort geb\u00fcndelt, analysiert<\/p>\n

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