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Nuevas Posibilidades Analíticas con SAP Performance and Profitability Analysis

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Por Rafael de la Fuente, Project Manager en CONVISTA Consulting Spain

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SAP Performance and Profitability Analysis es una herramienta que aprovecha las nuevas ventajas que ofrece la base de datos en memoria de SAP HANA para llevar a otro nivel las capacidades analíticas de su compañía. Ahora es posible plantearse nuevos análisis que no eran posibles hasta ahora, con un modelado flexible que permite incorporar, a su vez, información de múltiples sistemas de forma ágil.

¿QUÉ ES PAPM?

SAP Performance and Profitability Management es una herramienta que permite generar modelos de cálculo que pueden ser utilizados en múltiples ámbitos de la empresa como puede ser la contabilidad analítica o para otros fines como por ejemplo modelos de pronóstico la planificación financiera o de tesorería, valoraciones financieras de flujos futuros, etc Estos procesos en la actualidad no están del todo optimizados en muchas compañías por diversos motivos:

• No toda la información está en un único sistema (partes del proceso o unidades organizativas).
• Es necesario elaborar las bases de referencia de repartos en hojas Excel con cargas periódicas sujetas a errores y, además, esta información no está disponible para reporting.
• No es posible alcanzar el nivel de granularidad que se desearía por limitaciones en los tiempos de proceso o en el volumen de datos.
• El modelo analítico es muy rígido haciendo muy complejo realizar cambios en el proceso (incluso cambios organizativos necesarios).
• Las unidades organizativas no reflejan la realidad de la empresa ya que es necesario adaptarlas a las limitaciones de las herramientas.
• La integración con otras herramientas de entrada o de salida requiere de desarrollo de interfaces.
• Se pierde trazabilidad.
• No es posible simular escenarios de negocio.

*Gráfico 2: Flujo de valor en SAP Profitability and Performance Management

SAP PaPM se compone de tres partes diferenciadas: • Integrador de datos de negocio: que facilita la obtención de datos desde múltiples fuentes. • Motor de cálculo: que permite utilizar funciones de cálculo, adaptación, enriquecimiento de datos, etc. • Aplicaciones de simulación: para analizar la información obtenida por el modelo o realizar simulaciones.  

*Gráfico 3: Simulaciones en PaPM

¿POR QUÉ PAPM? SAP HANA COMO MOTOR DE CÁLCULO

En primer lugar, debemos tener en cuenta que SAP PaPM está desarrollado enteramente sobre la nueva base de datos de SAP HANA. Esto nos va a permitir no solo ejecutar estos procesos en el servidor de base de datos directamente, sino que, además, esta base de datos dispone de los datos en memoria. El resultado práctico de esto es que los tiempos de ejecución se reducen de forma drástica, aumentándose la capacidad de proceso sustancialmente.

En definitiva, esto nos va a permitir plantearnos modelos analíticos que antes eran impensables por el tiempo de procesamiento o el volumen de datos necesarios. De esta manera, se puede llegar a análisis de rentabilidades por cliente, producto o servicio guardando toda la trazabilidad de las distintas fases intermedias del proceso.

FLEXIBILIDAD Y CONECTIVIDAD

Otra importante ventaja de SAP PaPM es la posibilidad de generar modelos de forma totalmente flexible, pudiéndose definir tanto las dimensiones del modelo, como las tablas o cubos de datos que vamos a necesitar para ejecutar nuestro proceso.

La entrada de datos en el modelo es muy versátil ya que podemos leer tablas o vistas en sistemas remotos con diferentes bases de datos (SAP HANA, Oracle, IBM, MSSQL Server, Hadoop, …) cargas de ficheros de red o de forma manual por parte del usuario, o incluso la edición manual de datos en la herramienta. Adicionalmente, se puede leer información de cubos de SAP BPC o BW, lo cual permite reutilizar información ya disponible.

Un problema típico en los procesos de cierre son los tiempos que tardan los diferentes sistemas en transmitir la información en procesos de fondo o los procesos de reconciliación de datos entre estos sistemas. En el caso de SAP PaPM, las lecturas se pueden hacer en el momento por lo que estos pasos se eliminan.

Otra funcionalidad que permite SAP PaPM es la utilización de funciones predefinidas para, por ejemplo, generar una contabilización en un entorno SAP utilizando información generada en el modelo o incluso actualizar una tabla en otro entorno.

En definitiva, esto nos va a permitir plantearnos modelos analíticos que antes eran impensables por el tiempo de procesamiento o el volumen de datos necesarios. De esta manera, se puede llegar a análisis de rentabilidades por cliente, producto o servicio guardando toda la trazabilidad de las distintas fases intermedias del proceso.

AHORA SÍ ES POSIBLE HACER SIMULACIONES

Las simulaciones permiten anticipar el impacto del cambio en el valor de una variable exógena (p.ej. cambio del precio del combustible) o endógena (p.ej. cierre de una oficina) en el coste y rentabilidad de un producto, servicio o canal de distribución. Estas simulaciones se pueden lanzar desde PaPM tantas veces como se necesite planteando diversos escenarios.

Tanto en los procesos de simulación, como en los procesos de ejecución, es posible asignar tareas a diferentes grupos de usuarios para gestionar procesos descentralizados.

NUESTRA EXPERIENCIA

La flexibilidad del modelo supone una ventaja, al reducirse considerablemente los tiempos de implementación. No obstante, a su vez hay que considerar que se requiere invertir más tiempo en el diseño conceptual del modelo que en este caso cobra especial importancia.

CONVISTA ha implementado SAP PaPM en Hannover Rück, uno de los grupos de reaseguro más importantes del mundo con unos ingresos cercanos a los 19.000 millones de Euros, que opera en más de 150 países aproximadamente y con unos 3.300 empleados. En este proyecto se han implementado dos modelos diferentes:

MODELO ACTUARIAL

Los contratos de seguro se agrupan por sus propiedades y se calculan KPIs técnicos. Estos KPIs calculados se actualizan en FS-RI, para ello es necesario imputarlos por contrato de seguro. Este proceso de desglose por contrato y el envío de los resultados al sistema de reporting y contabilización en SAP FI se realiza desde PaPM.

MODELO DE COSTES

Combinación de costes directos e indirectos por contrato. Los pasos del modelo son:

• Separación técnica de costes entre directos e indirectos.
• Imputación de costes iterativa entre centros de coste en base a distintos drivers.
• Imputación de costes multinivel por contrato para habilitar el modelado flujos futuros.
• Envío de los resultados al sistema de reporting y contabilización en SAP FI.

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Transformarse en una empresa inteligente con SAP Analytics Cloud (SAC)

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Por Gerhard Gilarowski, Project Manager en CONVISTA Consulting Spain

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¿A qué espera para transformar su negocio en una empresa inteligente donde los datos se analizan utilizando herramientas de Inteligencia Artificial (IA), Machine Learning y la Robotización de Procesos (RPA)? Cada vez es más importante utilizar las herramientas adecuadas para tomar decisiones, analizar los datos de sus sistemas ERP y utilizar la información para elaborar planificaciones o previsiones aplicando algoritmos de análisis predictivo sobre los datos históricos. SAP Analytics Cloud proporciona toda esta funcionalidad y mucho más.

¿QUÉ ES SAP ANALYTICS CLOUD?

SAP Analytics Cloud es una potente solución analítica en la nube incluyendo business intelligence, planificación colaborativa y analítica predictiva en una plataforma Software-as-a-Service (SaaS). Una reciente encuesta (BARC’s The BI Survey 18) confirma la satisfacción de los clientes que ya están utilizando SP Analytics Cloud (96% recomendarían esta solución).

PRINCIPALES CARACTERÍSTICAS DE SAP ANALYTICS CLOUD

  • Solución en la nube: SAP Analytics Cloud, es una solución 100% accesible en la nube. Esto significa que los colaboradores solo necesitarán que su navegador web acceda a su cuenta, no se requiere ninguna aplicación de escritorio.
  • Solución Todo-en-Uno: Otra característica clave, respecto a otras soluciones del mercado es la planificación integrada dentro de una solución de Business Intelligence.
  • Contenido de negocio estándar: SAP Analytics Cloud permite la descarga de contenido de negocio creado por SAP u otras soluciones (contenido 3rd-party) que contienen modelos e informes predefinidos.
  • Conectividad: Otro punto fuerte de SAP Analytics Cloud es la conectividad. Existen múltiples conectores para sistemas SAP y no SAP. Los sistemas SAP pueden ser S/4HANA, ERP, BW, BPC, on-premise o cloud y las conexiones pueden ser de tipo de datos en vivo o importados.
  • Innovación permanente: Según el estudio de BARC (BARC’s The BI Survey 18), el 52% de los usuarios eligen SAP Analytics Cloud por la alta capacidad innovadora de SAP. SAP libera una nueva versión cada trimestre y porque es una solución en la nube las nuevas funcionalidades están disponibles para los clientes sin realizar ninguna actualización ni instalación de software extra.
  • Movilidad: La aplicación SAP Analytics Cloud Mobile ya está disponible para dispositivos con sistemas iOS y SAP ha anunciado que en breve estará también disponible una app para dispositivos Android.

FUNCIONALIDAD DE BUSINESS INTELLIGENCE

El análisis de datos dentro de SAP Analytics Cloud se realiza a través de la creación de “historias” que son los informes que visualizan la información proporcionada. En una historia se pueden incluir todos los tipos de gráficos (barras, líneas, anillos o circular) y tablas, incluyendo mapas geográficos. Los datos que se muestran y analizan en una historia pueden ser de diferentes fuentes. La herramienta de creación de historias es tan intuitiva que permite a los usuarios clave crear sus propios informes.

SAP Analytics Cloud facilita la colaboración entre empleados a través de chats y la posibilidad de compartir las historias.

FUNCIONALIDAD DE PLANIFICACIÓN

Cuando se realiza la planificación empresarial en SAP Analytics Cloud, no es necesario cambiar de entorno. Modelos y escenarios pueden ser modificados y probados en un entorno privado o en una versión privada. En este entorno privado los usuarios pueden crear análisis “what-if” y jugar con los datos antes de publicar las versiones finales. Los usuarios que planifican pueden elegir cuando y que datos son enviados para una revisión o publicados para ser visibles para el resto de usuarios.

La herramienta de planificación proporciona todas las funcionalidades que se necesitan en un proceso de este tipo:

  • Gestión de versiones: Se pueden crear todo tipo de versiones (reales, planificación, previsión, etc.) y pueden ser versiones privadas (solo visibles por los usuarios que los han creado) o públicos (visibles por todos los usuarios).
  • Gestión de workflow: Con las tareas de entrada se asignan a los usuarios, según su responsabilidad, las tareas para informar los datos de planificación. Incluye la funcionalidad de envío de notificaciones, aprobación y rechazo de las tareas asignadas y monitor de seguimiento del estado de las tareas enviadas.
  • Acciones de datos: Ejecución de scripts para realizar acciones sobre los datos como copiar de una versión a otra o recálculo de saldos. Permite la definición de los scripts de forma visual o con pseudocódigo.
  • Árbol de creadores de valor (Value Driver Tree): Posibilidad de utilizar árboles de creadores de valor para calcular los datos “plan” en un análisis “What-If”.
  • Previsión predictiva: Aplicar algoritmos sobre datos históricos para calcular automáticamente los datos de planificación/previsión.
  • Integración MS Excel: SAP Analysis para Microsoft Excel se puede conectar directamente a los modelos de SAP Analytics Cloud para introducir los datos de planificación a través de una hoja de Microsoft Excel.

RESUMEN

Sin duda, SAP Analytics Cloud es una solución para descubrir, visualizar y predecir sus datos desde un único entorno. Y todo ello, en una solución en la nube y de pago por uso.

Además, para empezar a utilizarlo, no debe esperar a migrar a S/4 HANA, ni requiere de SAP BW. SAP Analytics Cloud proporciona un conector específico a sistemas SAP ECC.

Entonces, ¿a qué espera? Empiece hoy a trabajar como una empresa inteligente utilizando SAP Analytics Cloud.
Contáctenos para realizar una demo o un estudio de viabilidad.

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GDPR: El futuro de la protección de datos

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Las empresas deben tomar medidas para proteger mejor sus datos; si no lo hacen, estarán sujetas a severas sanciones. Hablamos del Reglamento General de Protección de Datos de la UE (GDPR): ¿Cuáles son los beneficios para las empresas? ¿Qué medidas se deben tomar?

Nombres y direcciones de correo electrónico de clientes y partners, registros de enfermedades y antecedentes penales, números de tarjetas de crédito y cuentas, la lista de datos personales almacenados por las empresas es larga. Según una encuesta realizada por Bitkom, los datos personales juegan un papel fundamental en el 40% de las empresas. Una de cada tres analiza específicamente los datos personales para mejorar sus productos, servicios y relaciones con los clientes, y cada vez más aseguradoras, empresas de energía e instituciones financieras están siguiendo esta tendencia.

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Thinking about the “Hyper” EDW*

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Por Philipp Nell, Consultor en ConVista Spain

Estimado lector:

Sí, admito que el título puede hacer que a uno se le levante una ceja, pero déjenme explicar por qué llegué a titular este post así.

En el entorno SAP contamos desde hace ya varios años con SAP HANA y su aplicación dentro del ámbito de data warehousing, bien porque se utiliza SAP BW o en un futuro BW4HANA, o bien porque se utiliza SAP HANA como motor de BBDD para un data warehouse estilo “free-hand SQL”. Ambos mundos no son contradictorios ni se excluyen mutuamente, como ya comentaba Thomas Zurek de SAP en este post de hace ya casi un año. BW4HANA implementará este concepto de forma más integrada en los próximos años, aunque a día de hoy ya se puede trabajar en esta dirección de una forma más desligada.

Lo que sí tienen en común ambos estilos de Data warehousing con SAP HANA es el crecimiento de datos al que se puede enfrentar una plataforma de In-Memory basada en SAP HANA. Esto es quizás algo impredecible hoy en día, por tener que ampliar el horizonte temporal de los datos gestionados o por la amplitud del tipo de datos que se quieren ofrecer a los usuarios finales. Factores limitadores pueden ser el valor de la unidad de memoria (bits/EUR), pero también otro factores como la robustez de la integración, SLA’s, o las normativas y procesos de desarrollo que puedan obstaculizar la integración en un EDW central como lo percibimos hasta ahora.

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Business Intelligence para el sector seguros

Las aseguradoras se enfrentan actualmente al reto de adaptar continuamente sus procesos de informes y planificación a las presiones que ejercen las exigencias reguladoras y la competencia.
 
Las nuevas directrices normativas, los bajos tipos de interés, el cambio demográfico o las nuevas tendencias, tales como el procesamiento de datos en tiempo real, la movilidad, las soluciones en la nube y el big data, generan tanto riesgos como oportunidades para los modelos de negocio ya existentes.
 
Contar con una base de datos uniforme y consolidada resulta clave para analizar los efectos y las decisiones estratégicas de una empresa. Se trata de una necesidad fundamental para la transparencia y calidad de los datos en los procesos de informes y planificación, y la base para afrontar con éxito los desafíos futuros.
 
En muchas empresas los flujos de datos históricos y desestructurados, las aplicaciones de informes aisladas, así como la falta de transparencia en los procesos de gestión de datos están dando lugar a operaciones muy complejas.
 
Por eso es importante contar con un modelo de procesos para crear conceptos bien estructurados y soluciones de BI integradas. De esta forma, se reduce la complejidad general, los requisitos adquieren transparencia y se alcanza un objetivo claro para los procesos de inteligencia de negocio.
 
¿Qué ventajas ofrece este modelo?:
  • Enterprise Data Warehousing – configuración de soluciones de BI integradas
  • Big Data Analytics – análisis individual del uso de las aplicaciones, desde el diseño hasta la implementación de soluciones de big data (p. ej., In-Memory-Analytics)
  • Informes de gestión efectivos y eficientes – desde la certificación del contenido de los informes, visualizaciones, procesos y organización hasta la selección de herramientas de TI
  • Informes operativos – análisis de requisitos, desarrollo de conceptos e implementación de soluciones y procesos de generación de informes globales y por departamentos
  • Informes financieros – conexión de sistemas financieros operativos con los informes del grupo o el departamento, así como análisis de estructuras y procesos de BI con el sistema de control corporativo
  • Informes de seguros – consultoría y apoyo con la arquitectura de soluciones de BI integradas, así como con proyectos centrales de seguros

 

Puedes ponerte en contacto con nosotros si necesitas más información sobre este tema.
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