SAP S/4HANA è la business suite di nuova generazione che SAP ha immesso sul mercato ormai nel lontano 2015 e che ha, fra le sue caratteristiche più innovative, la possibilità di essere abbinata solo al database in memory HANA. Il nuovo modello dati completamente ridisegnato rispetto a quello del vecchio SAP ECC, insieme alle potenzialità di HANA, consente di analizzare grandi moli di dati transazionali in tempo reale, rendendo possibile la realizzazione degli Embedded Analytics.
Disponibili sia nella versione On Premise, sia nella versione Cloud di SAP S/4HANA, gli Embedded Analytics sono stati costantemente potenziati dal 2015 in poi arrivando ora, nelle versioni più recenti della business suite, a parlare di Embedded Predictive Analytics. In questo articolo cercheremo di capire meglio cosa sono, come funzionano e quali vantaggi portano a chi li utilizza.
Cosa sono gli Embedded Analytics
In passato la Business Intelligence è stata sempre relegata in ambienti dedicati, basati su repository in cui i dati venivano memorizzati, normalizzati e dotati di una semantica più vicina al linguaggio del business. Questi ambienti venivano popolati da processi di estrazione che, leggendo dati dai vari sistemi di origine, andavano a generare quello che viene chiamato il Data Warehouse. Al netto delle funzionalità di integrazione online fra Data Warehouse e fonte dati, e delle immense possibilità offerte dalle recenti soluzioni cloud, questo modo di fare Business Intelligence non è da definirsi superato. Tutt’altro: anche SAP offre strumenti estremamente innovativi di BI che, in alcuni casi, basano il loro funzionamento su un modello simile a quello descritto. La novità è che questo modello di gestione della Business Intelligence non è più l’unico che possiamo adottare.
Nell’odierno scenario gli Embedded Analytics consentono di implementare una Business Intelligence che, accede “live” ai dati operativi gestiti nel sistema gestionale; questo permette di analizzare in tempo reale l’andamento del business, facendo valutazioni accurate e prendendo decisione supportate da dati freschi. Questo strumento riesce a combinare i classici modelli OLTP (On-Line Transaction Processing) e OLAP (On-Line Analytical Processing) realizzando uno standard di interazione con il software gestionale del tutto innovativo, dove reporting analitico, operazioni gestionali, simulazioni e supporto alle decisioni, convivono tutte in un’unica applicazione. Grazie a questa nuova visione è stato possibile realizzare cruscotti decisionali dove si possono analizzare gli andamenti, visualizzare KPI di immediata comprensione, simulare l’effetto di determinate operazioni, eseguire operazioni di visualizzazione e aggiornamento degli oggetti di business, e vederne l’immediato risultato in termini di analisi e KPI.
Gli Embedded Analytics vengono eseguiti sullo stesso stack tecnologico di SAP S/4HANA, ottimizzando quindi il TCO. Sono totalmente integrati nella user experience SAP Fiori, intuitiva e performante, garantendo una rapida adozione e un’elevata efficacia nell’utilizzo da parte degli utenti. L’eliminazione della ridondanza dei dati garantita dalla semplificazione della struttura del database di SAP S/4HANA, abbinata all’eliminazione di qualsiasi replica ai fini della Business Intelligence, consente di ottenere una “Single Source of Truth” e una maggiore fiducia nel dato stesso da parte degli utenti di business.
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Come funzionano gli Embedded Analytics
Alla base degli Embedded Analytics ci sono due innovazioni che SAP ha voluto integrare nella licenza base di SAP S/4HANA e che costituiscono alcuni dei pilastri fondanti dell’intera nuova business suite. Parliamo dei Core Data Services (CDS, o CDS View) e Virtual Data Models (VDM). Vediamo meglio che cosa sono e come funzionano, partendo dalla seconda.
L’ottimizzazione e la semplificazione apportata da SAP nella struttura del database HANA di SAP S/4HANA ha conseguentemente reso meno immediata la lettura dei dati stessi, da parte degli sviluppatori e del business. Nel nuovo paradigma di SAP S/4HANA le tabelle primarie garantiscono la persistenza e la coerenza dei dati e vengono affiancate da elementi che rendono i dati comprensibili e completi: i Virtual Data Models. Le funzionalità principali dei VDM sono:
- Implementare una semantica vicina a quella degli utenti;
- Documentare la relazione fra i vari oggetti;
- Arricchire la semantica in base alla semantica aziendale.
Come dicevamo le tabelle primarie fungono da elemento di persistenza, mentre i VDM si frappongono fra il database e l’utilizzatore consentendo di disaccoppiare completamente il front-end dal back-end. Fra le caratteristiche principali dei VDM avrete sicuramente colto alcune di quelle che, un tempo, erano disponibili solo in Data Warehouse esterni al gestionale.
Le CDS View sono uno degli elementi fondanti dell’architettura di SAP S/4HANA, non soltanto per quello che riguarda le funzionalità legate agli Embedded Analytics. L’accesso diretto ai dati ridisegnati nella nuova struttura infatti è molto meno agevole rispetto a quello a cui siamo stati abituati con SAP ECC ed inoltre, la spinta verso la semplificazione ha portato SAP all’eliminazione di ridondanze, che devono essere compensate con oggetti alternativi. Fra le funzionalità inglobate nelle CDS View c’è ad esempio quella di calcolare, in tempo reale, saldi determinabili sulla base delle movimentazioni storiche. I saldi sono concettualmente delle ridondanze perché la stessa informazione è determinabile con un calcolo, anche se complesso e solitamente poco performante. Le CDS View consentono allo stesso tempo di eliminare la ridondanza (Single Source of Truth) e di calcolare il dato eliminato dal database “al volo”.
Da un punto di vista tecnico le CDS View mettono a disposizione uno strato SQL molto avanzato, grazie al quale è possibile gestire tutte le informazioni sui metadati, implementare complesse logiche elaborative, e allo stesso tempo ereditare le autorizzazioni esistenti in SAP S/4HANA, garantendo una coerenza fra profili utente e dati a cui si può accedere. Fra le caratteristiche principali delle CDS View ci sono:
- Definizione dei dati e delle logiche di accesso per applicazioni database centriche;
- Armonizzazione del modello di programmazione per tutte le piattaforme SAP;
- Possibilità di riutilizzo delle logiche di accesso ai dati;
- Riduzione della complessità delle query.
I diversi tipi di CDS View
- Le Private Views sono CDS nascoste e non disponibili per il consumo degli utenti. Contengono gli accessi di base alle tabelle primarie e fungono da componente fondamentale per le altre view.
- Le Interface Views sono l’elemento principale su cui vengono costruiti i VDM e rappresentano le entità core della Business Suite senza ridondanze. Esistono anche Interface Views composite, generate da combinazioni di diverse Interface Views con calcoli complessi. Sono inoltre pubbliche, stabili e riutilizzabili.
- Le Consumption Views sono esposte per il consumo da parte degli utenti e create utilizzando una o più Interface View. Sono le viste specifiche per dominio e sono la base su cui, fra l’altro, vengono costruiti gli Embedded Aanalytics insieme agli specifici VDM.
- Le Extension Include Views sono utilizzate per esporre campi custom creati da progetti del cliente ed evidentemente possono essere personalizzate per mettere a disposizione, anche degli Embedded Analytics, le informazioni aggiunte all’interno del database.
Le differenti tipologie di CDS view e le loro caratteristiche ci danno un’idea della complessità della struttura e delle logiche di accesso ai dati, ma allo stesso tempo garantiscono un’enorme fruibilità del dato stesso e una notevole semplificazione nella consultazione rispetto al passato.
Intelligent Enterprise: Embedded Predictive Analytics
Gli embedded analytics sono un elemento fondamentale della digitalizzazione aziendale, perché consentono di avere a disposizione strumenti di analisi dei dati in tempo reale, ma l’impresa del futuro non è solo digitale: è anche intelligente. Parleremo in un altro articolo della visione SAP dell’Intelligent Enterprise, ma vi anticipo che uno dei componenti fondamentali sono le Intelligent Technologies e gli strumenti di Machine Learning. Anche per realizzare questa visione SAP ha iniziato ad introdurre strumenti predittivi, basati sul Machine Learning, all’interno degli Embedded Analytics. E’ il caso, ad esempio, del Sales Performance Prediction.
Grazie alla capacità di analisi e di apprendimento automatico, il sistema aiuta a prevedere se gli obiettivi di vendita possono essere raggiunti o superati e propone azioni di follow-up adeguate. Con questa app, è possibile confrontare (ad esempio) il livello delle vendite raggiunto con le previsioni basate su modelli predittivi. Selezionando un piano di vendita esistente è possibile analizzare in che misura i propri obiettivi di vendita verranno raggiunti, con un livello di affidabilità sempre crescente perché basato sul Machine Learning.
Possiamo fare a meno di altri strumenti di Business Intelligence?
La risposta semplice a questa domanda è: “dipende”. Le aziende non sono tutte uguali e così le loro esigenze. Per capire se servono anche altri strumenti o se gli Embedded Analytics possono assolvere a gran parte delle funzioni, dobbiamo capire bene cosa è il caso di fare con questi strumenti e cosa è meglio evitare. Teniamo presente che gli Embedded Analytics nascono per dare informazioni immediate sui dati operazionali, puntando sul “tempo reale”. Più ci allontaniamo dai dati recenti ed iniziamo a lavorare sui dati storici e più spingiamo gli Embedded Analytics a fare un lavoro che non è esattamente il loro. Non stiamo dicendo che i dati storici non sono analizzabili con questo strumento, ma è comunque sconsigliato utilizzare gli Embedded Analytics per elaborare anni ed anni di documenti, storicizzati nel sistema gestionale.
Gli Embedded Analytics inoltre non possono trasformarsi in un Data Warehouse. E’ vero che il database HANA può essere utilizzato anche per consolidare dati che vengono da sorgenti esterne, come è vero che è possibile implementare CDS view e VDM in grado di accedere a questi dati e di integrarli negli Embedded Analytics. Però questo modo di fare non è fra quelli suggeriti da SAP. Se vogliamo possiamo usare questo approccio per gestire delle eccezioni, oggetti esterni non troppo ingombranti, ma è meglio evitare di farlo se dobbiamo trattare grosse moli di dati che vengono generate in sistemi esterni a SAP S/4HANA.
Se, fatte le dovute considerazioni, ci rendiamo conto che abbiamo bisogno anche di strumenti di business intelligence, non dobbiamo preoccuparci. Nell’offerta SAP esistono soluzioni cloud pronte da integrare con il nostro SAP S/4HANA, velocemente e ad un prezzo molto interessante. In questo caso, quando parliamo di “integrazione” non ci riferiamo soltanto alla capacità di scambiare informazioni e di accedere ai dati, ma ad un’integrazione olistica, dove la Business Intelligence diventa parte quasi indistinguibile (come user experience e modalità di fruizione) del nostro sistema gestionale.
Embedded Analytics: innovazione in SAP S/4HANA
Gli Embedded Analytics rappresentano un’innovazione assoluta in SAP S/4HANA, non solo perché implementano un componente nuovo, ma soprattutto perché consentono di fare cose che nei sistemi gestionali di vecchia concezione erano totalmente impossibili. Grazie a questo strumento è possibile cambiare completamente il modello di fruizione dell’ERP, aumentando l’efficacia degli utenti e riducendo drasticamente il tempo speso in attività a basso valore aggiunto. Se volete saperne di più non perdetevi il webinar on demand, incentrato proprio su questo tema!
