Daten, Reporting & Analytics

Alles zwischen einem Quellsystem und einer Entscheidung: Bewertung der Daten- und Analytics-Strategie, Datenintegration, Modellierung und Governance, Business Intelligence, Dashboards und Unternehmens-Reporting, Unternehmensplanung, Budgetierung und Forecasting, Finanzkonsolidierung und Konzern-Reporting sowie die Modernisierung einer bestehenden SAP-BW- oder Analytics-Landschaft — dazu die KPI-Definitionen, das Sicherheitsmodell und die Verantwortlichkeiten, die das Ganze vertrauenswürdig machen.

SAPs governance-konforme Daten- und Analytics-Grundlage. Sie führt SAP- und Drittanbieterdaten zusammen und erhält dabei den Geschäftskontext — die Semantik, Hierarchien und Beziehungen, die in einem generischen Data Lake verloren gingen — und stellt sie als verwaltete Datenprodukte bereit. Dieser Kontext macht Analytics belastbar und ist die Grundlage, auf der SAP-Business-AI-Use-Cases aufbauen.

Ja — fast jede Reporting-Anforderung überschreitet diese Grenze. Wir bewerten jede Quelle und wählen je Fall Live-Zugriff, Replikation oder Föderation, gleichen Stammdaten ab, damit Objekte systemübergreifend übereinstimmen, und wenden Transformationen, Geschäftsregeln und Datenqualitätskontrollen in der governance-konformen Schicht an. Wo die Konnektivität das Hindernis ist, wird das als Integrationsarbeit gelöst, nicht als Behelfslösung innerhalb eines Berichts.

Ja — oft sogar der bessere erste Einstieg. Wir gleichen die tatsächliche Nutzung mit dem Bestand ab, schalten redundante Berichte ab, korrigieren KPI-Definitionen und Verantwortlichkeiten, optimieren die Performance von Modell und Dashboard, schließen Lücken bei Datenqualität und Abstimmung und korrigieren den rollenbasierten Zugriff. Ein großer Teil der Fälle von „wir brauchen eine neue Analytics-Plattform“ entpuppt sich als eine KPI ohne Verantwortlichen und ein langsames Modell.

Ja. Analytics kann in den VISCAP AMS übergehen oder unter einem von uns eingerichteten Governance-Modell bei Ihrem Team bleiben: Überwachung von Datenladevorgängen und Verbindungen, Abschaltung redundanter Berichte, Steuerung von KPI-Änderungen und Datenqualität, Pflege von Planungsmodellen, Unterstützung von Abschluss- und Konsolidierungszyklen, Performance-Optimierung und Priorisierung neuer Use Cases — einschließlich der Frage, welche bereits reif für SAP Business AI sind und welche zunächst Governance benötigen.