Ursprünglich veröffentlicht am 29. September 2026.
Verfasst von: Anja Kaup (PR und Marketing Managerin) – anja.kaup@infocient.de
Am Freitag, 25. September 2026 fand der zweite Infocient Beratertag des Jahres statt. Im Mittelpunkt standen eine SAC-Story auf Basis eines SAP Datasphere-Modells, Machine Learning und Predictive Analytics mit SAC Smart Predict sowie die Frage, wie sich ChatGPT sinnvoll in den Beratungsalltag integrieren lässt. Wie immer blieb dabei viel Raum für Diskussion und Austausch im Team.
SAC-Story auf einem SAP Datasphere-Modell
Den Auftakt machte die Vorstellung eines Prototyps: eine Story in der SAP Analytics Cloud (SAC), die auf einem Modell in SAP Datasphere aufsetzt. Das Team erhielt Einblick in den aktuellen Entwicklungsstand und diskutierte, welche Möglichkeiten sich daraus für Kundenprojekte ergeben.
Im Fokus stand das Zusammenspiel beider Werkzeuge: SAP Datasphere übernimmt als Datenschicht die zentrale Modellierung, die SAC die Visualisierung und Analyse. So stehen Kennzahlen und Geschäftslogik, die einmal in der Datenschicht definiert sind, im Reporting konsistent zur Verfügung.
Machine Learning in der SAC: Predictive Analytics mit Smart Predict
Nach der Kaffeepause ging es um Machine Learning und Predictive Analytics in der SAP Analytics Cloud. Die Session ordnete zunächst ein, welche KI- und ML-gestützten Funktionen die SAC bietet. Dazu zählen Funktionen wie Just Ask bzw. Joule, Smart Discovery und Smart Insights sowie verschiedene Wege zur Prognose: Predictive Forecasting direkt im Diagramm, R-Visualisierungen für individuelle statistische Auswertungen und Smart Predict.
Was ist Smart Predict?
SAC Smart Predict ist die Funktion der SAP Analytics Cloud, mit der Anwender über eine grafische Oberfläche Machine-Learning-Modelle erstellen, trainieren und auf neue Daten anwenden. Dabei kommen SAP-eigene Verfahren zum Einsatz; eigener R-Code oder vertiefte Data-Science-Kenntnisse sind nicht erforderlich. Anders als eine Prognose auf Diagrammebene werden die Ergebnisse gespeichert und lassen sich in Stories und in der Planung weiterverwenden.
Worauf es in der Praxis ankommt
Die Diskussion machte deutlich: Die Qualität einer Prognose hängt weniger vom Algorithmus ab als von den Daten und ihrer fachlichen Einordnung. Als wichtigste Erfolgsfaktoren nannte das Team:
- Datenqualität: fehlende Werte korrigieren, Ausreißer prüfen und konsistente Daten verwenden.
- Ausreichend Historie: für Zeitreihen möglichst mehrere vollständige Saisonzyklen einbeziehen.
- Realistischer Prognosehorizont: je weiter die Vorhersage reicht, desto höher die Unsicherheit.
- Regelmäßiges Nachtrainieren: Modelle an neue Daten und veränderte Geschäftsbedingungen anpassen.
- Fachliche Plausibilisierung: Prognosen mit Ist-Werten vergleichen und sich nicht allein auf Kennzahlen verlassen.
Zur Mittagszeit ging es gemeinsam ins Mannheimer Wirtshaus am Lokschuppen. Bei Sonnenschein auf der Terrasse blieb Zeit für Gespräche abseits von Datenmodellen und Prognosen und für bayerische Küche: Mindestens eine große Schweinshaxe fand ihren Weg auf den Tisch zur jüngsten Mitarbeiterin.
Ein erster Blick auf die neue Infocient Website
Zurück im Büro gab es einen Blick hinter die Kulissen: Das Team erhielt eine erste Vorschau auf die neue Infocient Website, die derzeit fertiggestellt wird. Das Feedback aus der Runde fließt in die finale Umsetzung ein.
ChatGPT in der Beratungspraxis
Den Abschluss bildeten zwei Sessions rund um ChatGPT. Im ersten Teil standen die Möglichkeiten und konkrete Anwendungsbeispiele im Mittelpunkt: Wo kann ChatGPT Beraterinnen und Berater im Alltag sinnvoll unterstützen, und wo stößt es an Grenzen?
Der zweite Teil vertiefte die Funktionen, glich Erwartungen mit ersten praktischen Erfahrungen ab und bot Gelegenheit, Fragen direkt im Team zu klären. Einig war sich die Runde darin, dass KI-Werkzeuge die Arbeit spürbar beschleunigen können, Ergebnisse aber stets fachlich geprüft werden müssen.
Fazit
Der zweite Infocient Beratertag 2026 verband praxisnahe Einblicke in SAP-Technologien mit dem Blick auf neue KI-Werkzeuge. Die Kombination aus SAP Datasphere und SAP Analytics Cloud, Predictive Analytics mit Smart Predict und die ersten Erfahrungen mit ChatGPT zeigten, wie vielfältig datengetriebene Beratung heute ist. Vor allem aber bot der Tag Raum für das, was ihn ausmacht, nämlich Wissen zu teilen, Erfahrungen auszu tauschen und gemeinsam weiterzudenken.
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