Voiko tekoäly suositella väärää päätöstä oikeiden tietojen perusteella? Lue, miten järjestelmien väliset tietokatkokset vaikuttavat analyysiin ja missä SAP BDC voi auttaa.
Tilastokeskuksen mukaan 38 prosenttia suomalaisyrityksistä käytti tekoälyteknologioita keväällä 2025. Osuus kasvoi vuodessa 14 prosenttiyksikköä. Vähintään sadan henkilön yrityksissä osuus oli 68 prosenttia. Käytön yleistyessä yritysten on yhä tärkeämpää arvioida, milloin tekoälyn vastaus on vain uskottava ja milloin sen perusteella voi tehdä liiketoimintapäätöksiä.
Ero riippuu usein käytettävissä olevasta datasta. Tekoälyltä voidaan esimerkiksi kysyä, minkä asiakassopimusten kannattavuus on heikkenemässä. Kasvava myynti voi antaa asiakkuudesta myönteisen kuvan, vaikka erilliseen logistiikkajärjestelmään kirjatut toimituskustannukset ovat jo pienentäneet sen katetta. Jos tekoäly ei pysty yhdistämään kustannuksia sopimukseen, analyysi voi kannustaa myyntiä kasvattamaan liiketoimintaa, jonka kannattavuus heikkenee.
Mitä SAP Business Data Cloud voi muuttaa tässä tilanteessa? Entä mitä tarvitaan, jotta yhdistetty tieto tukee liiketoiminnan päätöksiä?
Miksi tekoäly haastaa yritysten datastrategian
Edellinen esimerkki osoittaa, miten tekoälyn suositus voi johtaa taloudelliseen menetykseen. Miten näin voi käydä, vaikka virheen välttämiseen tarvittavat tiedot ovat jo yrityksen järjestelmissä?
RANDin vuonna 2024 julkaisema tutkimus auttaa ymmärtämään syitä. Tutkimuksessa haastateltiin 65:tä kokenutta datatieteilijää ja insinööriä. Puutteellinen data ja riittämätön infrastruktuuri nousivat esiin tekoälyhankkeiden toistuvina epäonnistumisen syinä. Myös liiketoimintaongelman väärä tulkinta johti malleihin, jotka eivät soveltuneet aiottuun työnkulkuun.
Käytettävissä oleva data ei aina vastaa liiketoiminnan kysymykseen
Yrityksellä voi olla vuosien myyntihistoria ilman, että toimituskustannuksia on kohdistettu yksittäisille sopimuksille. Kannattavuusmallia rakentavalla tiimillä on silloin runsaasti historiatietoa mutta ei katteiden laskemiseen tarvittavaa aineistoa.
Jos hankkeen onnistumista mitataan sillä, kuinka tarkasti tekoäly ennustaa myynnin kasvua, testaus voi vahvistaa virheellistä käsitystä mallin toimivuudesta. Malli täyttää asetetun mittarin, vaikka varsinainen kysymys kannattavuudesta jää vastaamatta.
Datan päivitysrytmi voi muuttaa tuloksia testauksen jälkeen
Infrastruktuuri vaikuttaa siihen, saako sovellus tarvitsemansa tiedot myös testausvaiheen jälkeen. Käsin yhteensovitetulla aineistolla testattu malli voi tuottaa erilaisia tuloksia, kun se siirtyy käyttämään operatiivisten järjestelmien tietoja.
Jos toimituskustannukset ovat käytettävissä kuukautta myyntilukuja myöhemmin, analyysi jää siihen asti puutteelliseksi.
Miten hajallaan oleva data aiheuttaa liiketoiminnalle kustannuksia
Kun osastot ylläpitävät tietoja erillään, usean toiminnon tietoja edellyttävä päätös voi vaatia ensin niiden kokoamista ja yhteensovittamista. Ennen sitä johdolla ei välttämättä ole kokonaiskuvaa asiakkuuden kustannuksista tai saman toimittajakonsernin ostoveloista. Tietojen väliset puuttuvat yhteydet rajoittavat päätöksenteon luotettavuutta.
Seuraavat kolme esimerkkitilannetta havainnollistavat ongelmaa suomalaisissa teollisuusyrityksissä ja kansainvälistä liiketoimintaa harjoittavissa konserneissa:
|
Liiketoimintatilanne |
Mitä hajallaan olevista tiedoista jää näkemättä |
Vaikutus päätöksentekoon |
|
Teollisuuskonserni arvioi asiakaskannattavuutta. |
Myyntituotot, asiakashyvitykset ja toimituskustannukset kohdistuvat eri asiakashierarkioihin. |
Myynti ei pysty vertailemaan asiakkuuksien kokonaiskustannuksia luotettavasti. |
|
Hankinta arvioi toimittajariippuvuutta. |
Useat tytäryhtiöt ostavat samalta toimittajakonsernilta eri tunnisteilla. |
Yksittäiset ostoraportit antavat liian pienen kuvan konsernin kokonaisriippuvuudesta. |
|
Taloushallinto päivittää kassavirtaennustetta. |
Myyntisaatavat, riitautetut laskut ja arvioidut maksupäivät ovat erillisissä tietolähteissä. |
Ennuste voi käsitellä epävarmoja maksusuorituksia suunniteltuihin menoihin käytettävissä olevina varoina. |
Osastokohtainen raportti voi sisältää oikeat luvut ja silti johtaa johdon väärään päätelmään. Näissä tilanteissa yksittäisten tietueiden tarkistaminen ei ratkaise ongelmaa: päätös riippuu tietojen välisistä suhteista, joita erilliset raportit eivät tuo esiin. Siksi datan laatua on arvioitava suhteessa päätökseen, jota sen on tarkoitus tukea.
Mitä suomalaisyritysten nykyiset investoinnit merkitsevät SAP BDC:n kannalta
Samassa Tilastokeskuksen tutkimuksessa 79 prosenttia yrityksistä käytti pilvipalveluja ja 43 prosenttia liiketoimintatiedon hallintaan tarkoitettuja BI-ohjelmistoja. Monilla suomalaisyrityksillä on siis jo analytiikkaa tukevia ratkaisuja. BDC-investointia arvioitaessa keskeinen kysymys on, mitä se tuo nykyisten ratkaisujen lisäksi.
Kemiran uudistushanke on konkreettinen suomalainen esimerkki. Helsingissä pääkonttoriaan pitävä kemianyhtiö siirtyi käyttämään SAP S/4HANAa Microsoft Azuressa, otti SAP Dataspheren raportoinnin tueksi ja SAP Analytics Cloudin suunnitteluun. SAP:n mukaan yli puolet vanhoista perustiedoista ja organisaatiorakenteista yhdenmukaistettiin tai poistettiin uuden ERP-tietorakenteen tueksi.
Hanke toteutettiin ennen BDC:n julkistusta, ja se havainnollistaa investointeja ratkaisuihin, jotka ovat nykyään osa BDC-kokonaisuutta. Samalla se osoittaa, miksi nykyinen järjestelmäympäristö vaikuttaa investointipäätökseen. Dataspherea ja Analytics Cloudia jo käyttävän yrityksen on tunnistettava, mitkä BDC:n lisäominaisuudet ratkaisisivat vielä avoimen ongelman. Ympäristön laajentamisen arvo riippuu siitä, mitä työtä voidaan vähentää tai mitä päätöksiä parantaa.
Mitä SAP Business Data Cloud muuttaa
SAP Business Data Cloud eli SAP BDC yhdistää SAP-järjestelmien ja muiden lähteiden tietoja raportoinnin, suunnittelun ja tekoälyn käyttöön. Eri järjestelmiin tallennetut tiedot, kuten myyntituotot ja toimituskustannukset, voidaan yhdistää ja saattaa useiden sovellusten käyttöön. Tämä vähentää päällekkäistä datan valmistelua ja auttaa raportteja sekä tekoälymalleja käyttämään yhdenmukaisia laskentasääntöjä.
SAP BDC:ssä SAP Datasphere vastaa tiedon yhdistämisestä ja mallintamisesta, SAP Analytics Cloud tukee raportointia ja suunnittelua, ja SAP Databricks tarjoaa työkaluja yrityskohtaisten tekoälymallien kehittämiseen.
Saman datan hyödyntäminen säästää kuitenkin vain vähän työtä, jos liiketoiminnan käsitteet ja laskentasäännöt on määriteltävä uudelleen jokaista sovellusta varten. Miten SAP BDC tukee niiden yhteistä käyttöä? Entä miten tietoja voidaan hyödyntää yrityksen nykyisellä data-alustalla?
SAP:n hallinnoimat datatuotteet voivat vähentää valmistelutyötä
SAP BDC sisältää myös SAP:n hallinnoimia datatuotteita. Ne ovat uudelleenkäytettäviä tietoaineistoja, joiden sisältöä kuvataan metatiedoilla. Kun tarpeeseen sopiva datatuote on saatavilla, tiimi voi käyttää sitä lähtökohtana sen sijaan, että koko aineisto koottaisiin itse lähdejärjestelmien tauluista.
Yhteisiä laskentasääntöjä voidaan hyödyntää eri sovelluksissa
Varastossa voi olla 500 kappaletta tuotetta, joista 400 on jo varattu asiakastilauksiin. Kokonaisvarastoa käyttävä tekoälysovellus voisi suositella uuden 200 kappaleen tilauksen hyväksymistä, vaikka vapaana on vain 100 kappaletta.
Virheen välttämiseksi sovelluksen on yhdistettävä varastomäärät varauksiin ja vähennettävä varatut tuotteet kokonaismäärästä. SAP Business Data Cloudiin kuuluvassa SAP Dataspheressa voidaan mallintaa nämä suhteet ja tarjota laskettu vapaa varastomäärä eri sovellusten käyttöön.
Samaa mallia käyttävät myyntiraportit, suunnittelutyökalut ja tekoälysovellukset voivat näin perustua yhteiseen vapaan varaston määritelmään. Kunkin tiimin ei tarvitse toteuttaa laskentaa erikseen.
Nykyiset data-alustat voivat säilyä osana kokonaisuutta
Suomalaisyritys on voinut investoida merkittävästi erilliseen data-alustaan. SAP-liiketoimintatiedon tuominen tähän ympäristöön voi olla tarkoituksenmukaisempaa kuin kaiken analytiikan siirtäminen uudelle alustalle.
Esimerkiksi lokakuusta 2025 lähtien yleisesti saatavilla ollut SAP Business Data Cloud Connect for Databricks tukee kaksisuuntaista tiedon jakamista nykyisen Databricks-ympäristön kanssa. Tuettujen datatuotteiden kohdalla zero-copy-jakaminen mahdollistaa tiedon käytön ilman, että tätä yhteyttä varten ylläpidetään erillistä replikoitua kopiota.
Ominaisuudella on kuitenkin rajattu käyttötarkoitus. Se ei tarkoita, että jokainen lähdejärjestelmä voidaan yhdistää ilman tiedonsiirtoa tai että yrityskohtaiset määritelmät yhdenmukaistuvat automaattisesti. Hyöty syntyy siitä, että nykyiset analytiikka- ja tekoälytiimit saavat SAP-liiketoimintatiedon käyttöönsä tuetun tiedonjakoratkaisun kautta.
Häiriön vaikutuksia voidaan arvioida yli osastorajojen
Viivästynyt materiaalitoimitus voi vaikuttaa useisiin asiakastilauksiin, vaikka hankinnalle se näkyisi vain yhtenä myöhästyneenä ostotilauksena. Vaikutusten arvioimiseksi tuotannon on tiedettävä, mitkä suunnitellut työt tarvitsevat kyseistä materiaalia. Myynnin puolestaan on tunnistettava vaarantuneet toimituslupaukset.
SAP Dataspheren integrointi- ja mallinnusominaisuuksilla hankinnan tiedot voidaan yhdistää tuotannon materiaalitarpeisiin ja asiakastilauksiin. Kun suhteet on mallinnettu, johto voi selvittää, mitkä toimitukset riippuvat puuttuvasta materiaalista, ja vertailla toimintavaihtoehtoja. Hankinnan arvio toimittajan viivästyksestä palvelee silloin myös tuotannon ja myynnin päätöksentekoa.
Analyysin tuloksia voidaan hyödyntää suoraan suunnitelmien päivittämisessä
Häiriön vaikutusten ymmärtämisen jälkeen on ratkaistava, miten tilanteeseen vastataan. SAP Analytics Cloud tukee skenaariomallinnusta sekä operatiivisen ja taloudellisen suunnittelun yhdistämistä. Kun tarvittavat tiedot ja suunnittelumallit on määritetty, eri hankinta- tai tuotantovaihtoehtojen vaikutuksia voidaan vertailla ennen muutoksen hyväksymistä.
Näin samaa analyysia ei tarvitse rakentaa uudelleen erillisissä suunnittelulaskentataulukoissa. Hyväksytyt muutokset on silti vietävä hankintaa ja tuotantoa ohjaaviin järjestelmiin asianmukaisten työnkulkujen tai integraatioiden kautta.
Tekoälyä voidaan kehittää kysymyksiin, joihin raportit eivät vastaa
Historiaraportit kertovat, mitä on tapahtunut. Osa liiketoiminnan kysymyksistä edellyttää kuitenkin arviota tulevasta: esimerkiksi siitä, mitkä saapuvat toimitukset todennäköisesti myöhästyvät.
SAP BDC:hen kuuluva SAP Databricks tarjoaa työkaluja koneoppimismallien kehittämiseen SAP-datan ja ulkoisten tietojen pohjalta. Toimitusriskejä arvioivassa esimerkkihankkeessa tiimi voisi yhdistää ostohistorian kuljetusliikkeiden tilannetietoihin ja ennustaa viivästymisen todennäköisyyttä. Ennuste auttaisi suunnittelijoita tunnistamaan tarkempaa selvitystä vaativat kuljetukset ennen kuin viivästys vaikuttaa tuotantoon.
Ennusteen luotettavuus riippuu käytettävissä olevasta historiatiedosta ja siitä, kuinka hyvin se vastaa nykyisiä olosuhteita. BDC tarjoaa pääsyn dataan ja mallinnustyökaluihin. Projektitiimin tehtävänä on kehittää malli ja testata sen soveltuvuus aiottuun päätöksentekotilanteeseen.
Miten SAP-ympäristö valmistellaan tekoälyn hyödyntämiseen
SAP BDC luo tekoälyn tarvitsemaa tietopohjaa. Muut SAP-järjestelmät tuottavat operatiiviset tiedot, tukevat analyysia ja vievät hyväksytyt päätökset liiketoimintaprosesseihin. Tekoälyn hyödyntämiseen valmistellussa ympäristössä nämä tehtävät kytkeytyvät toisiinsa, jotta tekoälyn tuloksia voidaan käyttää käytännön toiminnassa.
Tarkastellaan valmistavan yrityksen esimerkkiä, jossa tekoäly tunnistaa toimitusriskejä. Seuraavat vaiheet osoittavat, miten SAP-ympäristö tukee prosessia.
|
Vaihe |
Mitä tapahtuu |
Mitä tämä mahdollistaa seuraavaksi |
|
1. Liiketoiminnan tapahtumat kirjataan SAP S/4HANAan. |
Hankinta, tuotanto ja myynti tuottavat tiedot materiaalitarpeista, tilauksista ja toimituslupauksista. |
Tekoälysovelluksella on analysoitavanaan operatiivista tietoa. |
|
2. Tarvittavat tiedot yhdistetään SAP BDC:n avulla. |
SAP Dataspheressa tiedot yhdistetään ulkoisten järjestelmien tietoihin, kuten kuljetusliikkeiden tilannepäivityksiin. Materiaalitunnisteet ja päivämäärät sovitetaan yhteen. |
Kuljetuksen viivästys voidaan yhdistää siitä riippuvaisiin tuotantotilauksiin. |
|
3. Yhteiset laskentasäännöt, vastuut ja käyttöoikeudet määritellään. |
Tiimit sopivat saatavuuden ja toimitusriskin arviointitavoista, datan laadun vastuista ja käyttöoikeuksista. |
Raportit ja tekoälysovellukset voivat käyttää yhteisiä määritelmiä ja tietoja, joihin niillä on käyttöoikeus. |
|
4. Yhdistettyä tietoa hyödynnetään tekoälyssä. |
SAP Databricks tukee yrityskohtaisten ennustemallien kehittämistä. Tuetuissa SAP Business AI -käyttötapauksissa avustajat ja agentit voivat hyödyntää liiketoimintakontekstia. |
Tiimit voivat selvittää mahdollisia häiriöitä ja arvioida, mitkä toimituslupaukset vaativat huomiota. |
|
5. Toimintavaihtoehtoja arvioidaan SAP Analytics Cloudissa. |
Suunnittelijat vertailevat esimerkiksi hankintaa toiselta toimittajalta ja tuotantojärjestyksen muuttamista. |
Tekoälyennustetta voidaan käyttää arvioidun ja hyväksyttävän toimintasuunnitelman lähtötietona. |
|
6. Hyväksytty muutos viedään operatiiviseen toimintaan. |
SAP Business Technology Platformin tukemat integraatiot ja laajennukset yhdistävät päätöksen asianomaisiin liiketoimintasovelluksiin. |
Hankinnan tai tuotannon muutokset toteutetaan käytössä olevien käyttöoikeuksien ja hyväksyntämenettelyjen mukaisesti. |
Miten Clean Core tukee tekoälyn hyödyntämistä
Uudet tekoälysovellukset voivat tarvita pääsyn ERP-tietoihin tai mahdollisuuden ehdottaa muutoksia liiketoimintaprosesseihin. Jos jokaista sovellusta varten rakennetaan räätälöityjä yhteyksiä SAP S/4HANAn sisälle, syntyy lisää riippuvuuksia, joita on ylläpidettävä ERP:n ja tekoälysovellusten kehittyessä.
Clean Core -periaatteet ohjaavat näiden yhteyksien toteuttamista. Tuetut rajapinnat tarjoavat pääsyn ERP-tietoihin ja liiketoimintatoimintoihin. SAP Business Technology Platformilla toteutetut laajennukset voivat puolestaan käsitellä sovelluskohtaista logiikkaa ERP-ytimen ulkopuolella. Esimerkiksi toimitusriskejä arvioiva sovellus voi käyttää SAP S/4HANAn tilaustietoja ja välittää ehdotuksen hankintamuutoksesta rajapinnan kautta. Hyväksyntä säilyy hankinnan työnkulussa.
Tämä eriyttäminen vähentää ERP:hen tarvittavia muutoksia, kun tekoälysovellusta kehitetään tai korvataan. Tuettuja yhteyksiä voidaan myös hyödyntää myöhemmissä hankkeissa, mikä vähentää uusien tekoälytoimintojen edellyttämää integraatiotyötä.
Miten investoinnin tuloksia arvioidaan
Arvioinnissa voidaan seurata samaa ketjua datan valmistelusta liiketoiminnan tuloksiin:
- Datan valmisteluun kuluva työ: Verrataan tilaus- ja kuljetustietojen yhteensovittamiseen käytettyä aikaa ennen käyttöönottoa ja sen jälkeen. Kun toinen sovellus alkaa käyttää samaa dataa, selvitetään, mitä yhteyksiä ja määritelmiä voidaan hyödyntää uudelleen ja mitä on vielä rakennettava.
- Ennakointiaika: Mitataan, kuinka paljon ennen toimitusongelmaa suunnittelijat saavat hälytyksen. Arvioinnissa huomioidaan sekä havaitsematta jääneet häiriöt että väärät hälytykset, sillä myös tarpeettomat selvitykset vievät henkilöstön aikaa.
- Vaikutus operatiiviseen toimintaan: Seurataan esimerkiksi myöhästyneitä toimituksia, kiireellisten kuljetusten kustannuksia tai tuotantokatkoksia sovitulla rajauksella. Myös kysynnän tai toimittajien suorituskyvyn muutokset voivat vaikuttaa lukuihin. Pelkkä ennustetarkkuuden paraneminen ei siis osoita, että toiminnan parantuminen johtuu hankkeesta.
Sama tarkastelu auttaa arvioimaan alustavalintaa. Jos jokaisen uuden toimittajan tai tehtaan liittäminen vaatii laajaa uudelleenrakentamista, odotettu uudelleenkäytön hyöty ei ole vielä toteutunut. Näyttö datan valmistelun uudelleenkäytettävyydestä, hyödyllisistä ennusteista ja toimivista käytännön ratkaisuista antaa perustan seuraavalle investointipäätökselle.
Miksi datajohtajien rooli kasvaa tekoälyn johtamisessa
Kun useat liiketoiminnot ehdottavat tekoälyhankkeita, johto joutuu jakamaan rahoitusta ja henkilöstöresursseja kilpailevien tarpeiden kesken. Datajohtajat voivat auttaa arvioimaan, mitkä ehdotukset ovat toteutettavissa ja mitkä edellyttävät ensin dataongelmien ratkaisemista. Arvio vaikuttaa rahoitukseen, valmistelutyön määrään ja siihen, milloin henkilöstö voi aloittaa sovelluksen käytön.
Datajohtajien asiantuntemus tukee kolmea johdon päätöstä:
- Kuka vastaa toteutuksesta: Ajoissa sovittu datan hallintamalli määrittää, kuka hyväksyy tietojen käytön ja kuka ratkaisee osastojen väliset erimielisyydet. Tekoälyhanke voi noudattaa näitä käytäntöjä sen sijaan, että vastuita neuvoteltaisiin kehitystyön aikana. Myös tietojen korjaamiselle on nimetyt vastuuhenkilöt liiketoiminnassa.
- Onko tekoälysovelluksen käyttöä perusteltua laajentaa: Luotettava liiketoimintatieto antaa johdolle perustan tulosten arviointiin. Kun tekoälyennuste poikkeaa nykyisestä suunnitelmasta, tiimit voivat tutkia sen oletuksia sen sijaan, että arviointiin käytetty aika kuluisi lähtölukujen kiistämiseen. Johto voi sen jälkeen arvioida, parantaako sovellus päätöksentekoa riittävästi laajemman käytön perustelemiseksi.
- Kuinka nopeasti investointien suuntaa voidaan muuttaa: Yritysosto tai äkillinen kysynnän muutos voi edellyttää tekoälyinvestointien uudelleenkohdentamista. Yrityksen datan tilan tunteva datajohtaja pystyy kertomaan, mihin uusiin vaatimuksiin voidaan vastata ja missä lisätyö vaikuttaa aikatauluun.
Datajohtajien vaikutus ulottuu näin investointien priorisointiin ja liiketoiminnan tulosvastuisiin. Datan tuntemus antaa päätöksille tietopohjan. Johtaminen edellyttää sen hyödyntämistä yhteisten prioriteettien sopimisessa liiketoimintajohdon kanssa sekä tulosten seuraamista käyttöönoton jälkeen.
Miten LeverX auttaa rakentamaan tekoälyn tarvitseman tietopohjan
LeverX yhdistää yli 20 vuoden SAP-kokemuksen tekoälykehitykseen ja yritysdatan integrointiin. Tuotanto- ja logistiikkahankkeemme havainnollistavat, miten tämä työ tukee tuotannonohjauksen ja operatiivisen suunnittelun kehittämistä.
Tekoäly laadunvalvonnan ja tuotannonsuunnittelun tukena
Kansainvälisen valmistavan yrityksen tuotanto- ja logistiikkatiedot olivat hajallaan SAP-sovelluksissa, laskentataulukoissa ja paikallisissa järjestelmissä. Yhteisen raportoinnin kokoaminen vaati käsityötä, joten toiminnan suunnittelussa jouduttiin käyttämään vanhentuneita tietoja.
LeverX yhdisti operatiiviset tiedot SAP Dataspheren avulla ja toteutti tuotannon analysointia ja suunnittelua SAP Analytics Cloudilla. SAP AI Coren kautta integroidut tekoälytoiminnot tukivat automaattista laaduntarkastusta ja auttoivat havaitsemaan virheitä tarkemmin kuin pelkkä manuaalinen tarkastus. SAP Build Process Automation automatisoi toistuvia työnkulkuja.
Hankkeessa datan valmistelu kytkettiin sen käyttöön tuotannossa. Tiimit saivat yhtenäisen näkymän toimintaan, ja laadunvalvontasovellukset hyödynsivät tuotantotietoja virheiden tunnistamisessa.
Tekoäly logistiikan tukena 200 jakelukeskuksessa
Valmistavan yrityksen 200 jakelukeskuksen verkostossa tietoja oli koottava yhteen laskentataulukoista, kalustonhallintajärjestelmistä ja ulkoisista palveluista. Yhteisten raporttien valmistelu saattoi kestää päiviä tai viikkoja, mikä rajoitti suunnittelijoiden mahdollisuuksia reagoida muuttuviin olosuhteisiin.
LeverX kehitti SAP BTP -laajennuksen, joka yhdisti SAP S/4HANAn tilaus- ja varastotiedot ajoneuvojen seurantatietoihin sekä ulkoisiin liikenne- ja säätietoihin. SAP Datasphere kokosi tiedot yhteen, ja SAP Analytics Cloud tuki analysointia ja suunnittelua.
Ennustemallit hyödynsivät yhdistettyä dataa kysynnän ennustamiseen ja reittisuunnitteluun.
Toteutus vähensi tyhjänä ajoa ja toimitusten viivästyksiä. Logistiikkatiimit pystyivät suunnittelemaan toimintaa koko verkoston tietojen perusteella ilman, että erilliset raportit piti koota ennen jokaista analyysia.
SAP-data- ja tekoälypalvelut yrityksellesi
SAP Business Data Cloud -palvelumme kattavat työn, jota tarvitaan yritysdatan hyödyntämiseen raportoinnissa, suunnittelussa ja tekoälysovelluksissa:
- Datastrategia ja data-arkkitehtuuri: Arvioimme nykyiset alustat ja määrittelemme BDC:n roolin suunnitelluissa sovelluksissa.
- Käyttöönotto ja integraatiot: Konfiguroimme SAP Dataspheren ja SAP Analytics Cloudin, yhdistämme SAP-järjestelmien ja ulkoisten lähteiden tiedot sekä kehitämme yhteisiä liiketoiminnan tietomalleja.
- Datan laatu ja hallintamalli: Yhdenmukaistamme tiedot ja määrittelemme omistajuuden, laatutarkistukset sekä käyttöoikeuskäytännöt.
- SAP BW:n ja vanhojen datajärjestelmien modernisointi: Säilytämme käyttökelpoiset historiatiedot ja raportointilogiikan samalla, kun tuomme käyttöön pilvipalvelujen ominaisuuksia.
- Ylläpito ja tuki: Valvomme ympäristöä ja mukautamme sitä tietomäärien sekä liiketoiminnan vaatimusten muuttuessa.
Kehitämme ja integroimme myös tekoälysovelluksia SAP-ympäristöön osana SAP-tekoälypalvelujamme. Näin datan valmistelu ja sovellusten toteutus voidaan käsitellä samassa hankkeessa, mukaan lukien yhteydet, joiden avulla tekoälyn tuloksia hyödynnetään liiketoimintaprosessissa.
Ota yhteyttä ja keskustellaan yrityksesi SAP-data- ja tekoälyhankkeesta.
