SAC SAP Analytics Cloud Beratung
SAC SAP Analytics Cloud Beratung
Dieses Verzeichnis bietet einen kompakten Überblick über wichtige Funktionen, Einsatzbereiche, Datenquellen und Hilfsquellen des SAP Data Analyzer in der SAP Analytics Cloud.
Was Kunden mit unserer Beratung erreichen.
Neuigkeiten zum SAP Data Analyzer
Der SAP Data Analyzer entwickelt sich im Rahmen der SAP Analytics Cloud kontinuierlich weiter. Für Unternehmen ist es wichtig, neue Funktionen, Anpassungen und Best Practices frühzeitig einzuordnen, da sie direkten Einfluss auf Self-Service Analytics, Reporting-Prozesse und die Nutzung vorhandener SAP-Datenquellen haben können.
Neuigkeiten direkt von SAP
Data Analyzer Neuigkeiten interpretiert
Weiterbildung zum SAP Data Analyzer
Die Weiterbildung zum SAP Data Analyzer kann je nach Rolle und Erfahrungsstand unterschiedlich aufgebaut sein. Fachanwender benötigen vor allem Sicherheit in der Analyseoberfläche, Controller brauchen ein gutes Verständnis für Kennzahlen, Filter und Drilldowns, während BI-Teams zusätzlich Datenquellen, Berechtigungen und Modellstrukturen berücksichtigen müssen.
Kurse
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Vergleich: SAP Data Analyzer und Alternativen
Der SAP Data Analyzer ist kein Ersatz für alle Reporting- und BI-Werkzeuge. Er hat seine Stärke vor allem in schnellen, flexiblen Ad-hoc-Analysen innerhalb der SAP Analytics Cloud. Der folgende Abschnitt ordnet den Data Analyzer gegenüber drei typischen Alternativen ein.
SAC Story
Ad-hoc-Analyse statt Dashboard-Aufbau
Der Data Analyzer ist ideal, wenn Nutzer Daten schnell untersuchen möchten. Eine SAC Story ist besser geeignet, wenn Inhalte als Dashboard, Management-Bericht oder visuelle Präsentation aufbereitet werden sollen.
Excel Pivot
Self-Service Analyse mit SAP-Datenkontext
Excel Pivot ist flexibel und vielen Anwendern vertraut. Der SAP Data Analyzer bietet dagegen den Vorteil, direkt in der SAP Analytics Cloud auf angebundene Datenquellen, Berechtigungen und Modelle zuzugreifen. Dadurch bleiben Analysen näher an der zentralen Datenbasis.
Power BI / Tableau
SAP-nahe Datenexploration statt eigenständige BI-Plattform
Power BI und Tableau sind eigenständige BI-Plattformen mit starkem Fokus auf Visualisierung, Datenmodellierung und Berichtserstellung. Der SAP Data Analyzer ist stärker auf schnelle Analyse vorhandener SAC-, BW-, HANA- und Datasphere-Datenquellen ausgerichtet.
SAP Data Analyzer Hilfen
Wer mit dem SAP Data Analyzer arbeitet, braucht nicht nur Funktionen, sondern auch die richtigen Hilfsquellen. Besonders wichtig sind offizielle Dokumentation, Lernangebote, Community-Wissen und fachliche Unterstützung bei konkreten Analyse- und Datenmodellierungsfragen.
SAP Help Portal
Das SAP Help Portal ist die zentrale Quelle für offizielle Produktdokumentation. Hier finden Nutzer technische Erklärungen, Funktionsbeschreibungen und Hinweise zur Nutzung des SAP Data Analyzer.
SAP Community
Die SAP Community hilft bei praxisnahen Fragen zum SAP Data Analyzer, Best Practices und Erfahrungswerten anderer Anwender – besonders bei konkreten Anforderungen, Funktionen oder Fehlersituationen.
SAP for Me
SAP for Me ist relevant, wenn es beim SAP Data Analyzer um offiziellen Support, Systeminformationen, Services und kundenbezogene SAP-Prozesse geht.
SAP Experten
Eine Beratung ist sinnvoll, wenn der Data Analyzer nicht isoliert betrachtet werden soll, sondern als Teil einer durchdachten SAP Analytics Cloud Architektur. Besonders relevant ist das bei Live-Verbindungen, SAP BW Queries, Berechtigungskonzepten, Modellqualität und Self-Service-Governance.
Unternehmensberatungen für die SAP Analytics Cloud
Glossar zum SAP Data Analyzer
Grundlagen
Ein Dashboard bereitet Kennzahlen visuell und meist dauerhaft strukturiert auf. Der SAP Data Analyzer wird dagegen eher genutzt, wenn Nutzer Daten explorativ untersuchen und flexibel umbauen möchten.
Ein Modell ist die strukturierte Datengrundlage in der SAP Analytics Cloud. Es definiert unter anderem Dimensionen, Kennzahlen und Datenlogik, auf die der SAP Data Analyzer zugreifen kann.
Der SAP Data Analyzer kann nur dann sinnvoll eingesetzt werden, wenn die passenden Datenquellen angebunden sind. Dazu gehören beispielsweise SAP-Systeme, Datenmodelle innerhalb der SAP Analytics Cloud oder angebundene Datenplattformen. Die Qualität der Verbindung beeinflusst, wie aktuell, vollständig und performant Analysen durchgeführt werden können.
Der SAP Data Analyzer ergänzt klassisches Reporting in der SAP Analytics Cloud. Während Berichte und Dashboards häufig vorbereitet und regelmäßig genutzt werden, eignet sich der Data Analyzer besonders für spontane Detailfragen. Anwender können Daten flexibel untersuchen, ohne ein neues Reporting-Layout erstellen zu müssen.
Auch im Planungsumfeld kann der SAP Data Analyzer hilfreich sein. Anwender können Planwerte, Ist-Werte und Abweichungen flexibel untersuchen und dadurch Ursachen schneller erkennen. Besonders im Controlling ist das relevant, wenn Budgets, Forecasts oder Kostenstellen analysiert werden.
Für die Nutzung des SAP Data Analyzer sind passende Berechtigungen und Lizenzen erforderlich. Berechtigungen steuern, welche Nutzer den Data Analyzer öffnen dürfen und welche Datenquellen sichtbar sind. Lizenzen bestimmen, welche Funktionen innerhalb der SAP Analytics Cloud genutzt werden können.
Datenquellen
Eine SAP BW Query ist eine vorbereitete Abfrage aus SAP Business Warehouse. Im Data Analyzer kann sie als Ausgangspunkt für detaillierte Analysen, Filterungen und Drilldowns genutzt werden.
Ein SAP HANA View stellt Daten aus SAP HANA strukturiert für Analysen bereit. Im Data Analyzer können Live-Daten aus solchen Views direkt ausgewertet werden.
Ein SAP Datasphere Model kann als moderne Datenbasis für Analysen in der SAP Analytics Cloud dienen. Es verbindet Datenmodellierung, Datenintegration und semantische Strukturen für analytische Anwendungsfälle.
Funktionen
Das Builder Panel ist der zentrale Bereich, in dem Dimensionen und Kennzahlen für die Analyse angeordnet werden. Nutzer können dort festlegen, welche Merkmale in Zeilen, Spalten oder Filtern erscheinen.
Zeilen und Spalten bestimmen die tabellarische Struktur der Analyse. Durch das Verschieben von Dimensionen und Kennzahlen lassen sich Daten schnell aus unterschiedlichen Perspektiven betrachten.
Drilldown bedeutet, von einer verdichteten Sicht in detailliertere Datenebenen zu wechseln. Ein Beispiel ist der Wechsel vom Jahresumsatz auf Quartal, Monat oder einzelne Produktgruppen.
Ein Filter schränkt die angezeigten Daten gezielt ein. Im SAP Data Analyzer können Filter genutzt werden, um bestimmte Perioden, Organisationseinheiten, Produkte oder andere Merkmale zu betrachten.
Die Sortierung ordnet Werte nach bestimmten Kriterien, zum Beispiel absteigend nach Umsatz oder aufsteigend nach Kostenstelle. Dadurch lassen sich Ausreißer, Top-Werte und Prioritäten schneller erkennen.
Mit bedingter Formatierung können Werte optisch hervorgehoben werden. So lassen sich Grenzwerte, Auffälligkeiten oder kritische Abweichungen direkt in der Analyse sichtbar machen.
Eine berechnete Kennzahl entsteht aus bestehenden Werten, zum Beispiel Marge, prozentuale Abweichung oder Umsatz je Einheit. Sie hilft dabei, Rohdaten in aussagekräftigere Kennzahlen zu überführen.