Was ist SAP Analytics Cloud?

Das Ziel ist, alle Analysefunktionen in einem Produkt für alle Nutzer zur Verfügung zu stellen, also für Endanwender, Entscheider und IT-Abteilungen.

SAC bietet Echtzeitanalysen, Planungen und Prognosen in einer Anwendung. Damit ist SAC ein in sich vollständiges BI-Tool, das losgelöst von anderen SAP-Anwendungen funktionieren kann – aber nicht muss.

Nutzer können auf Daten aus mehreren internen und externen Quellen zugreifen, eine Planung durchführen, die auch eine vorausschauende Modellierung beinhaltet und alles im gleichen Tool visualisieren.

Durch die umfangreichen Zugriffsmöglichkeiten auf unterschiedliche Daten bekommen Anwender eine konsolidierte und „echte“ Sicht auf ihre Welt.

SAP Analytics Cloud entwickelte sich aus der „SAP Cloud for Planning“-Lösung, die im Februar 2015 veröffentlicht wurde. Im November 2015 wurden BI-Funktionen freigegeben (Reporting, Dashboarding, Data-Discovery und Visualisierung). Die Vorhersagemöglichkeiten wurden zu einem späteren Zeitpunkt hinzugefügt.

Der Name änderte sich im Februar 2016 in “SAP Cloud for Analytics”, dann wurde die Lösung als “SAP BusinessObjects Cloud“ auf der SAPPHIRE 2016 vermarktet. Auf der SAPPHIRE NOW 2017 fand schließlich die Umbenennung in „SAP Analytics Cloud“ statt.

In jedem Fall basiert die Lösung auf der SAP HANA Cloud Plattform und erlaubt die Visualisierung, Planung und Durchführung von Vorhersagen in einer sicheren, Cloud-basierten Umgebung.

Die Business Intelligence Funktionen von SAC bieten intuitive Self-Service-Funktionen mit Zugriff auf Informationen aus dem gesamten Unternehmen. So lassen sich Antworten auf zu treffende Entscheidungen finden und mit allen Beteiligten in Form von interaktivem Storytelling teilen.

• Umfangreiche Zugriffsmöglichkeiten auf Daten – On-Premise und in der Cloud
  Mit Hilfe von Datenkonnektoren ist der Zugriff auf Echtzeitdatenquellen in allen Geschäftsbereichen möglich, einschließlich SAP Business Warehouse, SAP HANA, SAP S/4HANA und Nicht-SAP-Anwendungen.
• Einfaches Business Reporting
  Unabhängig von der Größe der Datenmenge erlaubt SAC durch Filter- und Drill-Down-Funktionen auch Endanwendern, Daten zu erkunden, Zusammenhänge aufzudecken, zu visualisieren und zu in interaktiven Visualisierungen zu kommunizieren. Integrierte Big Data-Analysefunktionen, Ad-hoc-Berichte und What-If-Analysen sind in die Lösung integriert, genauso wie Tools für das Teilen von Berichten.

Mit den Planungsfunktionen von SAC können Finanz- und Betriebspläne auf einer Plattform erstellt und verknüpft werden, um bessere Entscheidungen treffen zu können.

• Intelligente Planung
  Die Prognose- und Machine Learning Tools ermöglichen eine intelligente Planung. Außerdem können sie visuelle Leistungsmetriken in Berichte integrieren.
• Verwaltung von Zugriffsrechten
  Die Festlegung von Berechtigungen erlaubt, den Zugriff auf sensible Daten zu steuern. Gleichzeitig können Pläne einfach mit anderen geteilt, diskutiert und abgestimmt werden.

Der Einsatz von Machine Learning ermöglicht neue Erkenntnisse bei der Analyse. Natural Language Processing erfasst natürliche Sprache und verarbeitet sie computerbasiert. Das vereinfacht den Zugriff auf kritische Informationen.

Mit SAC lassen sich komplexe Zukunftszenarien modellieren und für die Entscheidungsfindung nutzen.

• Echtzeit-Analysen
  Die In-Memory-Technologie von SAP HANA und Machine Learning erlaubt es, Prognosen auf der Basis von Echtzeit-Daten zu erstellen.
• Smart Predict
  Smart Predict erweitert die Business Intelligence-Funktionen, indem es aus historischen Daten lernt und Empfehlungen für die nächstbesten Maßnahmen gibt. Diese Funktion unterstützt Endanwender bei zukunftsweisenden Geschäftsfragen, ohne dass datenwissenschaftliche Erfahrung eine Voraussetzung ist.
  6 Min Video: SAP Analytics Cloud Feature Highlight: Smart Predict 
• Smart Discovery
  Smart Discovery nutzt Machine Learning für die Erforschung von Daten und die Gewinnung von neuen Erkenntnissen. Es hilft, die wichtigsten Einflussfaktoren zu finden, die KPIs beeinflussen, Muster in Daten zu analysieren oder Ausreißer zu identifizieren. Automatisch generierte Dashboards helfen, Klarheit zu gewinnen.
  6 Min Video: SAP Analytics Cloud Feature Highlight: Smart Discovery
• Smart Insights
  Smart Insights deckt die wichtigsten Einflussfaktoren eines ausgewählten Wertes auf mit Hilfe von natürlicher Sprache und visuellen Erklärungen.
  4 Min. Video: SAP Analytics Cloud Feature Highlight: Search to Insight 
  Im ersten Quartal 2021 wird die sprachgesteuerte „Search for Insight“ vorgestellt.
  7 Min Video: SAP Analytics Cloud: What’s New in Q1 2021 (Demo bei Minute 6:03).
• Smart Transformations
  Die Machine Learning Technologie von SAC macht automatisch Vorschläge, um Datenmodelle zu verbessern und Daten schnell zu bereinigen und für erweiterte Visualisierungen vorzubereiten.
• Smart Grouping
  Smart Grouping ermöglicht es Benutzern, Datencluster in Streudiagrammen und in Blasendiagrammen zu visualisieren. So lassen sich Kundengruppen identifizieren oder Verhaltenssegmentierungen durchführen.

Der Begriff „Cloud“ kann Befürchtungen wecken, dass sensible Unternehmensdaten in die Cloud – und damit auch schnell in falsche Hände –  gelangen könnten. Daher soll an dieser Stelle kurz auf die Architektur von SAC eingegangen werden und wo die Daten genau liegen.

Alle wichtigen Anwendungsdaten liegen auf der HANA-Datenbank des Unternehmens. Die Funktionen, wie BI, Planung und Predictive Analytics liegen in der Cloud.

Abb. 1: SAC als Analytic Engine in SAP HANA, Quelle: SAP SE

Die Analytics Cloud Software wird als „Software as a Service“ (SaaS) vollständig von SAP in eigenen Rechenzentren installiert, gehostet, gewartet und mit Updates versorgt.

Die folgende Grafik zeigt mögliche Frontend-Applikationen, die Hauptfunktionen und die SAP Cloud als „Platform as a Service“ (PaaS), also als Plattform für die Entwicklung von Anwendungen im Internet.

Je nachdem, ob ein Unternehmen SAP HANA On-Premise nutzt oder sich die Daten in einer non-HANA-Umgebung befinden, bietet SAC unterschiedliche Möglichkeiten.

• SAP HANA in einer On-Premise-Umgebung
  Wird SAP HANA in einer On-Premise Umgebung betrieben, wird SAC über einen Browser aufgerufen. Der Zugriff auf die Unternehmensdaten erfolgt über einen Reverse Proxy. So bleiben die Daten im Unternehmen und verlassen den Browser nicht.
• Non-SAP-HANA-Umgebung
  Hier werden die Daten in die Cloud repliziert. Die Daten verlassen das Unternehmensnetzwerk.

Abb. 2: SAP Analytics Cloud Architecture, Quelle: SAP SE

Eine weitere wichtige Frage ist die nach den Datenquellen. Es gibt zwei Möglichkeiten der Datenanbindung:

Live-Connection
Bei Datenquellen, die eine Live-Connection aufweisen, bleiben die Daten im Unternehmensnetzwerk. Die Life-Connection kann sich mit einem System verbinden, ohne Daten zu replizieren, sondern diese direkt abfragen.

• SAP HANA, SAP HANA Cloud
• SAP S/4HANA
• SAP BW, BW/4HANA
• SAP Universe
• SAP BPC Embedded
• SAP Marketing Cloud
• SAP Data Warehouse Cloud
• SAP BO Web Intelligence documents

Welche Versionen unterstützt werden, finden Sie in dieser Übersicht:
Live Connections Overview.

Import Data Source
Bei der Importdatenverbindung werden die Daten in die Cloud geladen und dort verarbeitet. Die Importdatenverbindung ermöglicht es, Daten aus folgenden Quellen in die Cloud zu replizieren:

• SAP Business Planning and Consolidation (BPC) (available only with a planning license)
• SAP Business ByDesign Analytics
• SAP Business Warehouse (BW)
• SAP Cloud for Customer
• SAP Cloud for Customer Analytics
• SAP Concur
• SAP Enterprise Resource Planning (ERP)
• SAP Fieldglass
• SAP HANA
• SAP S/4HANA
• SAP SuccessFactors
• SAP SuccessFactors Workforce Analytics
• SAP Universe
• SAP Integrated Business Planning (IBP)
• SAP Cloud Platform Open Connectors
• Google Drive
• Google BigQuery
• OData Services
• Salesforce
• Dow Jones
• SQL
• Qualtrics
• File Server

Die Voraussetzungen und das genaue Vorgehen zum Import finden Sie unter Import Data Connection.

Zu empfehlen ist der SAP Analytics Cloud Connection Guide.

Die folgende Grafik gibt eine Übersicht über Live-Datenquellen und Import Datenquellen.

Abb. 3: SAC Live- und Import-Datenquellen, Quelle: SAP SE

Bevorzugt wird von vielen Unternehmen die Live-Datenverbindung, weil sie verschiedene Vorzüge aufweist, wie:

• Daten bleiben im Unternehmen
• Einfache Wartung
• Keine Pflege des Replikationsprozesses
• Bestehende Berechtigungen und Metadaten können wiederverwendet werden.

Die Live-Datenverbindung mit SAP BW on AnyDB und SAP BW/4HANA wird mit Hilfe einer Funktion namens Cross-Origin-Resource-Sharing (CORS) ermöglicht.

„CORS (Cross-Origin Resource Sharing) ist ein Mechanismus, der es erlaubt Ressourcen von anderen Servern zu laden, als dem, der die Webseite initial ausgeliefert hat.“ (Quelle: Mozilla)

Abb. 4: Überblick Live Data Connection mit SAP BW und SAP BW/4HANA, Quelle: SAP SE

Wie bei der Reverse-Proxy-Einrichtung findet der Datenfluss nur zwischen dem Browser und dem BW/4HANA-System statt. Wenn sich beide im Firmennetzwerk befinden, verlassen die Daten nie das Unternemens-Netzwerk. Die Metadaten liegen in der Cloud, die Daten On-Premise.

Die CORS-Verbindung muss von einem IT-Administrator vorher eingerichtet werden, das nimmt jedoch nur 20-30 Minuten in Anspruch.

Allerdings muss das System auf dem aktuellen Stand sein und die aktuellen Notes eingespielt haben.

Auch wenn der Einsatz von Excel-Tabellen im Team oder eine lokale Business Intelligence-Lösung gut funktionieren, lohnt es sich, über den Einsatz von SAC nachzudenken.

Die Hauptargumente, die für SAC sprechen sind „Self-Service“ und „Agilität“.
Business-Endanwender wünschen sich einen einfachen Zugang zu Informationen, die sie selbst erkunden, analysieren und mit anderen teilen können.

Oft bekommen sie das Gefühl, von der IT-Abteilung in ihren Möglichkeiten eingeschränkt zu werden. Sie suchen sich dann frei zugängliche Tools, mit denen Sie ihre Anforderungen erfüllen können. Verhindert werden soll aber ein Wildwuchs an Tools und der Verlust der Datenhoheit.

SAC gibt Teams und Abteilungen die Freiheit, auf benötigte Informationen zuzugreifen, und zwar genau dann, wenn sie diese benötigen. Gleichzeitig haben sie dabei eine konsolidierte und „echte“ Sicht auf die Unternehmenssituation.

Ein weiterer Vorteil ist, dass SAC nicht installiert werden muss.

Dank des Analytics Designers ist es für fortgeschrittene Anwender und IT-Experten gleichzeitig möglich, individuelle und komplexere Dashboards in SAP Analytics Cloud zu gestalten. Mit Scripting-Möglichkeiten können Skripte, Erweiterungen und visuelle Widgets verwendet werden, um Enterprise Dashboards, Planungsanwendungen und prädiktive Anwendungen zu erstellen.

Es gibt einen kostenlosen Business Content für SAP Analytics Cloud und SAP Digital Boardroom. Dabei handelt es sich um vordefinierte Stories, Dashboards und Datenmodelle, die auf bestehende SAP-Datenquellen zugeschnitten sind.

Die Pakete sind Industrie- und branchenspezifisch (Line of Business-Content, LoB).

Der vordefinierte Business Content mit Beispieldaten sorgt für einen einfachen Einstieg in Analyseszenarien.

Die Inhalte können mit eigenen Daten verknüpft werden. SAP bietet eine detaillierte Dokumentation von KPIs, Modellen und Datenflüssen, die es ermöglicht, den Aufbau der Dashboards zu verstehen und an die eigenen spezifischen Anforderungen anzupassen.

Dieser Blogbeitrag veröffentlicht eine Übersicht über den aktuell verfügbaren Cloud Content, aktuelle Nachrichten und Links zu weiteren Ressourcen und Blogs:
https://community.sap.com/topics/cloud-analytics/business-content/ (Update 20. Februar 2023)
https://community.sap.com:443/t5/technology-blogs-by-sap/what-s-new-with-content-innovation-15/ba-p/13429183

Zu den Details, was jedes Paket beinhaltet, besuchen Sie:
SAP Help Portal – SAP Analytics Cloud – Content Package User Guide

Industries Content: (Stand 11.04.2023)
(Pakete, die Planung beinhalten, sind mit (P) = Planung gekennzeichnet. Pakete, die auf SAP Datasphere basieren, sind mit (D) gekennzeichnet.)

• Aerospace & Defense TERMS Dashboard
• Agricultural Origination, Trading & Risk Management Analysis
• Automotive: Responsive Supply Network, Sales and Inventory (D)
• Banking (P)
• Chemicals (P)
• Cloud platform Returnable Packaging Management dashboard
• Consumer Products
• Consumer Products Sales Target Planning (P)
• Consumer Products: Revenue Growth Management – Foundation (D)
• Customer Profitability Analytics (Telecommunication)
• ECO – Engineering Construction & Operations
• Health Care
• High Tech (P)
• Insurance (P)
• Intelligent Real Estate (D)
• Leonardo Industry Innovation Kit – Zero Waste
• Mill Products
• Mining
• Oil & Gas (P)
• POS Analysis for Retail (D)
• Product Footprint Management
• Professional Services for SAP S/4HANA Cloud (SAP Best Practices)
• Public Sector
• Public Sector Management KPI Reporting Neu
• Public Sector Management Planning (P) Neu
• Public Services: Higher Education & Research
• Public Services: Volunteer Workforce Management
• Real Estate
• Retail Analytics with SAP Customer Activity Repository Neu
• Retail: Retail POS data on CAR (Model Company Core Retail)
• Retail: Retail POS data on CAR (Model Company Fashion for Vertical Business)
• Retail: Omnichannel Article Availability and Sourcing
• Retail: Replenishment Planning
• Retail: Replenishment Planning and Unified Demand Forecast Dashboard
• Retail: Unified Demand Forecast
• Rural Sourcing Management
• Sports One Analytics
• Sports One Analytics (German)
• Sports One Analytics Version 2
• Supply Chain Management: Life Sciences Dashboard (D)
• Supply Demand Overview for SAP S/4HANA Fashion and Vertical Business
• Telecommunication: Customer Value Management (CVM) (D)
• Trade Management
• Utilities
• Utilities: Meter to Cash (D)

Lines of Business Content: (Stand 11.04.2023)

• Business ByDesign
• Business Network for Logistics
• SAP Business Network – Value Analytics (D)
• Cloud Platform Integration Reporting Dashboard
• CRM – Sales Performance and Planning – C4C (P)
• CRM – Service Cloud
• Cybersecurity
• Digital Compliance Service – GST
• Enterprise Analytics for Procurement (Ariba) (D)
• Entitlement Management
• Environment Health & Safety
• Extended Service Parts Planning (eSPP) for SAP S/4HANA On Premise (2020)
• FI Operational Expenses Planning & Analysis (P)
• Field Service Management
• Finance (P)
• Finance – Contract Accounts Receivable and Payable (FI-CA)
• Finance – Contract Based Revenue Recognition
• Finance – Live based on Semantic Tags
• Finance Accounts Receivable – Invoice Payment Forecasting
• Finance for SAP S/4HANA Cloud (D)
• Financial Analytics Dashboard for SAP Analytics Cloud (D)
• Financial Planning & Analysis for SAP S/4HANA Cloud (SAP Best Practices) (P)
• Financial Products Subledger for SAP S/4HANA
• Financial Products Subledger IFRS17 for S/4HANA
• Group Financial Planning for SAP S/4HANA (P) Neu
• Healthcare Enterprise Capacity Planning
• HR Analytics for S/4HANA Cloud and SAP SuccessFactors (SAP Best Practices)
• Human Experience Management(HXM) Workforce Planning (P)
• Human Resources – SuccessFactors
• Human Resources – SuccessFactors (Simplified Chinese)
• Integrated Business Planning (IBP)
• Integrated Financial Planning for SAP S/4HANA (P) Neu
• Cross-model Add-on for Integrated Financial Planning for SAP S/4HANA (P) Neu
• Integration Suite
• Intelligent Asset Management
• Liquidity Planning for SAP S/4HANA Cloud (SAP Best Practices) (P) Neu
• Marketing Cloud
• Marketing On Premise (1909)
• Marketing On Premise (2009)
• Master Data Governance – Data Quality Analysis
• Order Management foundation
• Portfolio & Project Management
• Predictive Asset Insights
• Process Control and Risk Management Neu
• Procurement Ariba
• Procurement: for SAP S/4HANA Cloud (SAP Best Practices)
• Procurement: Benchmark Reporting
• Procurement: Contract Management 
• Procurement: Invoice to Pay
• Procurement: Operational reporting
• Procurement: Procure to Order
• Procurement: SLP Reporting
• Procurement: Sourcing
• Procurement: Enterprise Contract Management
• Project Budgeting & Planning for SAP S/4HANA Cloud (SAP Best Practices) (P)
• Projects Staff Planning (P)
• Qualtrics – Customer Satisfaction Score
• Qualtrics – Survey Distribution and Analysis
• Qualtrics – Touchpoint NPS
• Rapid Financial Planning & Analysis for SAP S/4HANA (Best Practices) Neu
• Rapid Sales Planning & Analysis for SAP S/4HANA (Best Practices) Neu
• Rapid Workforce Planning & Analysis for SAP S/4HANA (Best Practices) Neu
• Receivables Management for SAP S/4HANA Cloud (SAP Best Practices)
• Sales Analysis for SAP S/4HANA
• Sales Analytics for SAP S/4HANA Cloud (SAP Best Practices)
• Sales Analysis for S/4HANA (D)
• Sales Planning for SAP S/4HANA Cloud (SAP Best Practices) (P)
• Service Analysis for SAP S/4HANA (D)
• Service Analysis for SAP S/4HANA Cloud (D)
• Service Contract Dashboard Neu
• Social Media Analysis (Twitter)
• Solution Manager IT Service Management
• Solution Manager Test Suite Analytics
• Solution Order Analysis (D)
• Spend Analysis (Ariba) (D) Neu
• Statistical Process Control (SPC) Toolkit (D)
• Statutory Reporting
• SuccessFactors Visa and Permits Management content with SAP Analytics Cloud
• SuccessFactors Workforce Planning (SAP Best Practices) (P)
• Supply Base Optimization
• Transportation Management
• Travel & Expense – Concur (P)
• Treasury Management for SAP S/4HANA Cloud (Best Practice)
• UI Logging
• Vendor Management System – Fieldglass
• Workforce Planning for SAP S/4HANA Cloud (SAP Best Practices) (P)

Abb. 5: Überblick über Business Content für SAC, Quelle: https://www.sap.com/products/technology-platform/analytics.html

Abb. 6: Überblick über Business Content für SAC von Partnern, Quelle: https://www.sap.com/products/technology-platform/analytics.html

Hilfreich ist ein Blick in den Content Package User Guide im SAP Help Portal, bei dem gezielt u.a. nach Partner-Content gesucht werden kann:

Abb. 7: Content Package User Guide im SAP Help Portal

Auf der SAPPHIRE NOW 2019 wurde die neueste Version 2021.19 von SAC bekannt gegeben. (Stand September 2021).

Eine Neuerung war die Umbenennung von SAC Application Design in SAP Analytics Designer. Der Analytics Designer wurde auf der SAPPHIRE 2019 für alle freigegeben. Der Analytics Designer erlaubt IT-Experten, komplizierte Dashboards mit anspruchsvollen Planungs- oder Vorhersage-Anwendungen zu bauen.

Mit dem Release 2020.02 wurde eine Import-Verbindung zu Qualtrics geschaffen. So können Erfahrungsdaten (X-Daten) wie Umfragen und Antworten importiert und zu den operativen Daten (O-Daten) hinzugefügt werden.
Die nahtlose X+O-Verbindung hilft zu verstehen, wie Kunden der größte Nutzen gebracht werden kann.

Mit dem Release 2021.03 lassen sich u.a. Kommentierungsrechte in Stories, analytischen Anwendungen, Modellen und Ordnern definieren oder Überschriften in Tabellen wiederholen oder im Analytics Designer Kalenderaufgaben direkt in der Applikation verwalten.

Release 2021.06 gestaltet das Modellierungserlebnis komplett neu. Der Modellierer bietet die Möglichkeit, ein neues Modell zu erstellen, mit dem Sie dem Modell mehrere Kennzahlen und eine optionale Kontodimension hinzufügen können. Das kommt sowohl den Planungs- als auch den Berichtsfunktionen zugute.

Release 2021.08 fügt die Möglichkeit hinzu, sich mit SAP HANA Live Calculation Views zu verbinden und eine Ad-hoc-Analyse auf Basis eines SAP Analytics Cloud-Modells zu erstellen. Außerdem lassen sich jetzt (fast) pixelgenaue Berichte erstellen und im Unternehmen verteilen. Dazu gehört u.a. die Wiederholung des Tabellenkopfes auf Folgeseiten. Die Rechteverwaltung für Kommentare bietet die Möglichkeit, bei der Freigabe einer Story die Kommentierungsrechte für Endbenutzer zu definieren, also Kommentare zu sehen, hinzuzufügen oder zu löschen.

Release 2021.12 erlaubt u.a. das Kopieren von Datenpunktkommentaren zwischen Versionen und das Teilen von Stories inklusive Value Driver Trees außerhalb von SAP Analytics Cloud durch den Export als PDF.

Release 2021.16 ermöglicht Bilder in Tabellenzellen für SAP Business Warehouse-Modelle einzufügen und neue Berichtslayout-Designs auf Canvas Stories anzuwenden.

Mit Release 2021.19 kommen Textanzeigeoptionen in Tabellen: Benutzer können bei der Arbeit an Tabellen mit SAP BW-Live-Datenverbindungen nun die ID und die Beschreibung von Zeileninhalten über den Kontextmenüeintrag „Anzeigeoptionen“ in Kurz-, Mittel- oder Langtext formatieren. Oder ein Add-on für Microsoft S Office ermöglicht die Erstellung von Berichten und Planungen für neue Modelle mit Kalkulationen und Währungen.

Mit Release 2021.22 können Anwender einfacher als je zuvor tiefgreifende Datenanalysen durchführen, da der Data Analyzer jetzt über eine Tabelle in einer Story gestartet werden kann. Mit Data Analyzer können Benutzer Adhoc-Analysen durchführen und Erkenntnisse schnell speichern. Der optimierte Ansichtsmodus unterstützt die Möglichkeit, Lesezeichen zu bearbeiten und zu erstellen sowie die maßstabsbasierte Berechnungsdimension mit Berichts-/Seitenfiltern. Außerdem wird das Einfügen von leeren, nicht gebuchten Zellen und Verweisen auf nicht gebuchte Zellen – aus einer Tabelle oder einer externen Kalkulationstabelle – in gebuchte Zellen unterstützt, um Werte zu löschen.

Release 2021.23 ermöglicht u.a. eine höhere Leistung und eine schnellere Ladegeschwindigkeit beim Laden von Daten aus S/4HANA in SAC. Durch die Erhöhung der Seitengröße von 1.000 auf 50.000 Datensätze wird die Anzahl der Anfragen beim Laden von Daten drastisch reduziert, was zu weniger Neuberechnungen und einer schnelleren Ladegeschwindigkeit führt.
SAC-Planungsanwender können die Verwendung von Excel zusammen mit SAC noch besser nutzen, da Excel-Formeln nun in der Zelle verbleiben, auch nach Aktualisierungen und Hierarchie-Navigationen. Zusätzliche Meldungen (z.B. ungültige Formeln, Zellbezüge innerhalb der Tabelle) werden ebenfalls angezeigt. So können Planungsanwender flexible Eingabeblätter erstellen, die Daten in „lebende“ Tabellen zurückschreiben. Der optimierte Ansichtsmodus bietet mehrere Verbesserungen der Benutzerfreundlichkeit beim Anzeigen, Erkunden und Interagieren mit Stories. Außerdem gibt es ein Microsoft Office Add-in für SAP Data Warehouse Cloud.

Mit Version 2022.2 ist es möglich, zusätzliche Hierarchien zur Kontodimension der Modelle hinzuzufügen. Sie können Ihre Hierarchien entweder manuell in der Datenmodellierung von SAP Analytics Cloud modellieren oder direkt aus Ihrem Quellsystem importieren. Dies bringt mehr Möglichkeiten bei der Datenmodellierung und ermöglicht mehr Flexibilität bei der Gestaltung der Planungs- und Analyse-Assets, sowohl in Stories als auch im Analytics Designer. Die Leistung der Datenerfassung aus S/4HANA wurde in diesem Release erheblich verbessert. Außerdem können Sie SAP Analytics Cloud verwenden, um BW-Query-Varianten zu speichern und Stories aus dem Optimized View Mode manuell in das PDF-Format exportieren.

Mit dem Release 2023.3 werden Analytics Cloud Story und der Application Designer zur Optimized Story zusammengeführt. Das neue optimierte Story-Erlebnis vereint die Story- und die analytische Anwendung. Das wird in diesem Blogbeitrag beschrieben: Unifying Story and Analytic Application with the New Optimized Story Experience in SAP Analytics Cloud.

Mit dem Release 2023.4 werden Business-Content-Pakete für Nachhaltigkeit, Finanzen, Vertrieb und den öffentlichen Sektor bereit gestellt. Damit reduziert sich der Zeitaufwand für die Implementierung von SAP Analytics Cloud, indem Sie neue, vorgefertigte Datenmodelle und Geschichten übernehmen.
In SAC Stories lassen sich Summen ein- oder ausblenden und Nettosummen in gestapelten Balken- oder Säulendiagrammen anzeigen. Außerdem haben Kunden jetzt mehr Auswahl an Rechenzentrumsstandorten und Hyperscaler-Plattformen durch die Unterstützung für die Bereitstellung auf Google Cloud Platform (GCP) in Europa.

Eine Übersicht über die aktuellen Updates finden Sie auf dieser Seite:
https://www.sap.com/products/technology-platform/cloud-analytics/features/release-highlights.html

Sehr hilfreich ist auch diese SAP Analytics Cloud Support Matrix.

SAP investiert stark in drei Bereiche:

1 Analytics

• In der Optimized Story werden Analytics Designer, Story und Digital Boardroom zusammengelegt bei gleichzeitiger Leistungssteigerung
• Neue Data Analyzer Funktionalität
• Askdata-IntegrationDie meisten neuen Funktionen werden in Zukunft nur noch in der Optimized Story verfügbar sein. Es wird auch eine kleine Anzahl von Funktionen geben, die in Zukunft nicht mehr unterstützt werden, wie z. B. der Explorer, der nach und nach durch den Data Analyzer ersetzt wird.

2 Integration

• SAP Analytics Cloud wird in immer mehr SAP-Anwendungen eingebettet, wie SAP SuccessFactors, SAP Customer Experience CX Suite, SAP S/4HANA Cloud, SAP IBP, SAP Ariba und SAP Concur und durch SDKs und APIs unterstützt.
  S/4HANA und SAP Data Warehouse Cloud verfügen bereits über kompatible UX-Workflows
• Für die Zukunft plant SAP, SAP Analytics Cloud auch in Anwendungen wie Microsoft Teams oder Outlook einzubinden.Damit wird „Analytics“ im SAP-Kontext zunehmend gleich aussehen und den Umgang damit vereinfachen.

3 Erweiterte Planung und Analyse

• Flexible Modellierung wird Datensätze im „new model type“ zusammenführen
• Verbesserte bidirektionale Datenintegration über Datenexportdienst und Datenimport-APIs
• Verbesserter Kalender und Zusammenarbeit
• Prädiktive Planung durch KI
• Planungsautomatisierung durch Data Actions und Multi Actions, die auch in das File Repository integriert werden
• Verbesserte MS-Office-IntegrationDie Planung in SAC wird noch leistungsfähiger. Wenn Sie Planning verwenden, sollten Sie mit den neuen Versionen Schritt halten.

Einen kostenlosen Probemonat, um die Funktionen und Möglichkeiten von SAC zu testen, können Sie hier beantragen: SAP Analytics Cloud Trial | Cloud BI, Predictive, and Planning/

Welche drei Schritte notwendig sind und weitere Fragen beantwortet unser Blogbeitrag „3 Schritte zum SAP Analytics Cloud Test Tenant“.