SAP Analytics Cloud e relative potenzialità | ZeroUno

SAP Analytics Cloud e relative potenzialità

pittogramma Zerouno

Qintesi Point Of View

SAP Analytics Cloud e relative potenzialità

L’integrazione tra strumenti analitici e ERP, prerogativa offerta dalla nuova piattaforma SAC, mette al servizio di data management e reportistica una serie di strumenti evoluti. Un’opportunità da cogliere per chiunque punti a ottimizzare le attività di controllo e pianificazione, a patto che si segua una roadmap rigorosa nello sviluppo del progetto. Parlano Fabio Faravelli e Giovanni Caglioni, rispettivamente Head of Unit Analytics & Data Platform e Partner di Qintesi

26 Feb 2021

di Domenico Aliperto

Data management avanzato, strumenti evoluti al servizio della reportistica e soprattutto performance analitiche potenziate, con la possibilità di ottenere risultati accurati praticamente in real time. Sono soltanto alcuni dei principali benefici che le imprese possono ottenere incorporando le piattaforme di analytics direttamente nell’ERP. L’adozione di questo approccio non comporta però vantaggi che si esplicano esclusivamente sul piano del business (sia rispetto alla pianificazione strategica sia in termini di migliore gestione della relazione con gli interlocutori che compongono la supply chain, dai fornitori ai clienti passando per i partner): a giovarsene sono anche i sistemi informativi, che grazie all’integrazione spinta riescono a operare con maggiore agilità e minore dispendio di risorse. E ciò è tanto più vero se si decide di fare leva sul Cloud, che tra le altre cose consente agli utenti di effettuare analisi avanzate e costruire modelli previsionali anche dai dispositivi mobile.

D’altra parte, oggi i cosiddetti embedded analytics risultano essenziali per le aziende che per la data quality puntano su funzionalità sempre più efficaci e intuitive di scrematura delle fonti e rimodellizzazione dei dataset in funzione dei calcoli da eseguire. Gli embedded analytics possono essere una risorsa ancora più preziosa nel momento in cui, interfacciati con strumenti che estendono il patrimonio informativo con input che arrivano da contesti e sistemi diversi da quelli aziendali, aiutano a confrontare, gerarchizzare e quindi valorizzare ulteriormente i dati. Migliore è l’integrazione con l’ERP, più rapide, duttili e precise saranno le operazioni di analisi. E, di conseguenza, maggiore sarà il vantaggio competitivo che l’organizzazione riuscirà a generare.

Avere a disposizione fonti di dati multiple, però, rischia di non portare alcun vantaggio se i risultati delle analisi non vengono evidenziati, condivisi e rappresentati sul gestionale con logiche user-friendly. Occorre, in altre parole, un layer di raccordo e di sintesi che si occupi di semplificare, mettendo in luce le attività analitiche di maggior interesse per il business.

Nasce SAP Analytics Cloud, la piattaforma a misura di SAP S/4HANA

SAP ha colto questa nuova esigenza delle imprese e ha così deciso di potenziare l’ecosistema HANA introducendo SAP Analytics Cloud (SAC), studiato, progettato e realizzato per essere un complemento nativo d’estensione al sistema ERP S/4HANA e al sistema business intelligence/analytics/planning BW/4 – BPC on premise edition. Inoltre, SAC apre la possibilità di integrazione dei dati da sistemi non SAP, come ad esempio: SQL Database, Google BigQuery e Google Drive. “Parliamo di una piattaforma nativa per il cloud con un’ampia gamma di funzionalità analitiche”, spiega a ZeroUno Fabio Faravelli, Head of Unit Analytics & Data Platform di Qintesi, Tech Company Gold Partner di SAP. “Tra i suoi principali punti di forza c’è l’integrazione di funzionalità di pianificazione, analisi e creazione di modelli predittivi basati sui record storici. Inoltre, la componente Digital Boardroom permette di preparare presentazioni interattive sui dati reali, supportando analisi e simulazioni “what-if”.

SAC si contraddistingue anche per l’introduzione di strumenti innovativi a supporto di una user experience semplificata, elemento imprescindibile se si vuole condividere il valore estratto dai dati con tutti coloro che partecipano alle operations. “In questo senso possiamo citare l’NLG (Natural Language Generation), cioè la generazione automatica di descrizioni relative agli insights trovati nei dati, o l’NLP (Natural Language Processing), ovvero la possibilità di interrogare i dataset sfruttando il linguaggio naturale, ivi incluse terminologie specifiche di business, e le funzionalità di estrazione ed evidenziazione automatica di pattern interessanti nei dati”, aggiunge Giovanni Caglioni, Partner di Qintesi, sottolineando i vantaggi che SAC offre in più rispetto allo strumento di data analysis di cui disponeva già SAP S/4HANA, SAP Embedded Analytics. Il vero salto evolutivo, comunque, è garantito dal database in-memory HANA, su cui per l’appunto insiste SAP S/4HANA. È questa tecnologia che garantisce performance tali da permettere l’analisi dei dati dell’ERP senza necessità di duplicarli altrove e che, contestualmente, consente al sistema di calcolare e analizzare i KPI aziendali in real time.

Gli ambiti applicativi di SAC e la roadmap per implementare la soluzione

Tra i primi operatori che possono toccare con mano i vantaggi offerti da questo approccio ci sono quelli che lavorano nell’ambito della Tesoreria e del Real Estate. Sono diversi gli use case di successo sviluppati a cavallo delle due aree: rispetto al Treasury, SAC permette, per esempio, di dare vita a un cruscotto di sintesi dei conti correnti aziendali in real time con serie storica, abilitando varie possibilità di analisi di dettaglio, tra cui quella della liquidità per paese, divisa, controparte bancaria ed esposizione rispetto ai cambi. Ma si possono anche esplorare i saldi medi intercompany in serie storica ed effettuare analisi dei flussi di cassa e delle relazioni con le banche.

Sul piano del Real Estate, la dashboard aiuta invece a individuare anomalie gestionali e reddituali in tempi rapidi, a misurare le performance, a focalizzarsi sull’analisi dei costi (con suggerimenti sulle azioni da eseguire per ridurli) e a comprendere l’attrattività locativa continuando ad alimentare il modello con dati di gestione corrente (anche esogeni ai sistemi SAP, quindi non solo con informazioni post-bilancio).

“In Qintesi stiamo confezionando delle soluzioni pacchettizzate, cioè degli acceleratori volti alla velocizzazione dei tempi di progetto, che sono frutto della nostra esperienza su casi di studio di successo.

Al momento abbiamo due soluzioni: una dedicata allo Strategic Treasury e l’altra alla Real Estate Profitability”, conferma Fabio Faravelli. “Naturalmente c’è spazio per molte altre applicazioni in diversi ambiti specifici. Nel nostro caso, veniamo da una lunga storia di supporto alle imprese che ci ha spesso visto interloquire con il CFO. Quindi tutto ciò che nell’ottica della sostenibilità dal punto di vista economico-finanziario ruota intorno a finance, controllo, scenari di pianificazione e di conduzione dei prodotti sul mercato costituisce per noi un possibile margine d’azione. Soprattutto nel settore manifatturiero e nel comparto dei servizi industriali”.

Anche in assenza di una soluzione applicativa specifica per un determinato ambito, l’esperienza di Qintesi unita alla semplicità d’uso delle funzionalità di “story telling” e, in generale, di presentation che contraddistinguono SAP Analytics Cloud, permettono alle imprese di sviluppare la piattaforma in tempi sensibilmente minori rispetto ad altri strumenti presenti sul mercato; questo rende particolarmente efficace l’utilizzo della metodologia Agile che, a sua volta, grazie a rilasci incrementali e a un continuo confronto con i key users, permette di ottenere una maggiore aderenza ai reali requisiti del cliente, e quindi una sua maggiore soddisfazione.

“L’implementazione di una soluzione pacchettizzata si sviluppa tipicamente su un periodo temporale di due-tre mesi con rilasci incrementali, il primo dei quali dopo circa un mese dall’inizio delle attività”, precisa Giovanni Caglioni, entrando nel merito di un’ipotetica roadmap. “È prevista una fase iniziale (project preparation) durante la quale vengono definiti gli obiettivi progettuali, i ruoli e le procedure, e viene effettuata una prima gap-analysis tra i requisiti espressi dal cliente e le funzionalità disponibili nella soluzione per delimitare, individuare e declinare gli interventi. La fase di implementazione è invece organizzata in sprint con una durata tipica di due-tre settimane. In ogni sprint, dopo aver definito l’obiettivo e selezionato gli interventi per il suo raggiungimento, si susseguono le attività di definizione dei requisiti di dettaglio tramite workshop con gli utenti, progettazione degli adeguamenti, sviluppo e rilascio”.

L’integrazione con SAP BusinessObjects BI e l’opportunità di uno scenario ibrido

Un progetto di implementazione di SAC potrebbe però richiedere un ulteriore passaggio nel momento in cui l’azienda cliente dispone già di SAP BusinessObjects BI, piattaforma di Business Intelligence on-premise molto diffusa che fornisce, tra l’altro, funzionalità di reporting di livello enterprise attualmente non disponibili con il nuovo strumento.

“A prescindere dallo status quo, la linea tracciata da SAP è comunque chiara: SAC è la piattaforma su cui concentrare gli investimenti in quanto in futuro includerà anche le funzionalità di enterprise reporting, a completamento di quelle, già presenti, di dashboarding, data discovery, ad-hoc reporting e applicazioni analitiche”, dice Faravelli. “A maggior ragione, laddove sia presente in azienda BusinessObjects BI, bisogna pianificare in modo oculato una roadmap per l’integrazione e l’evoluzione delle soluzioni, programmandola in modo da non trascurare nemmeno il minimo dettaglio”, puntualizza Caglioni. “Il livello di complessità è più alto di quanto ci si immagini perché parliamo ormai di strumenti che si rivolgono a popolazioni di utenti sempre più numerose, e per rendere completamente fruibili i report anche sulla nuova piattaforma serve ben più di un mero passaggio tecnico: non è un’operazione di copia e incolla, ma una migrazione a tutti gli effetti”.

Uno scenario ibrido permette quindi, in questo periodo di transizione, di scegliere la combinazione tra funzionalità on-premise, come quelle di BusinessObjects BI, e funzionalità in Cloud, come quelle di SAC, più aderente alle proprie esigenze, considerando che molti strumenti sono ormai presenti in entrambe le piattaforme.

Qintesi supporta i clienti che utilizzano BusinessObjects BI nel processo di valutazione di tali scenari ibridi, al fine di trovare il giusto compromesso tra i requisiti degli utenti e la roadmap di evoluzione tecnologica tracciata da SAP, garantendo quindi l’adeguamento della Business Intelligence delle imprese in tempi sostenibili e, soprattutto, nella corretta direzione”, chiosa Faravelli.

New call-to-action

Domenico Aliperto

Nato ad Aversa nell'ormai lontano 1980, Domenico Aliperto gravita intorno a Milano, dove si è laureato in Relazioni Pubbliche all’università IULM e dove segue da giornalista e copy writer i temi dell’economia digitale e dell’innovazione tecnologica. Viaggia, scrive e all'occorrenza fotografa per portali di informazione specializzati come CorCom, Digital4 e Pagamentidigitali.it. Ha collaborato con ItaliaOggi e Milano Finanza e con i magazine Capital, Business People e Bell’Italia. Nel 2017 ha pubblicato il romanzo "Non conquistammo che sabbia".

Argomenti trattati

Aziende

Qintesi

Articolo 1 di 5