Компании теряют до 30% прибыли из-за разрозненных данных. Узнайте, как сквозная аналитика SAP помогает превратить информацию в источник роста.Компании теряют до 30% прибыли из-за разрозненных данных. Узнайте, как сквозная аналитика SAP помогает превратить информацию в источник роста.

Представьте компанию с годовым доходом в $100 млн. Если она теряет 30% из-за разрозненных данных, это $30 млн  в год, $2,5 млн в месяц или почти $83 тысячи в день. Это суммы, которые буквально утекают сквозь пальцы только потому, что данные не структурированы, недоступны или потеряны.

Предприятие среднего масштаба генерирует сотни гигабайт данных в месяц. Но 68% этой информации так и остаются не использованными: их не анализируют, они не участвуют в принятии решений, и, следовательно, не могут принести бизнесу никакой пользы.

Допустим, компания тратит $1 млн в год на сбор и хранение данных. Если из них используется только 32%, выходит, что $680 000 тратятся впустую. Согласитесь, непозволительное расточительство для делового мира, где данные — один из китов развития бизнеса.

Где искать причину

По мере роста компании в ее IT-инфраструктуру постепенно внедряются новые решения — ERP, CRM, PLM, MES, BI и другие системы, — которые обеспечивают работу того или иного отдела. Однако не всегда внедрение новых решений значит его интеграцию с уже существующими. В результате данные хранятся в изолированных хранилищах, не связанных между собой, и каждый отдел или подразделение работает со своей версией информации, что лишь усиливает фрагментацию.

SAP EWM vs. Microsoft Dynamics 365 SCM — Choosing the Right Tool for the Job

Помимо финансовых потерь, разрозненные данные могут стать причиной:

Ошибок в отчетности и прогнозировании

Когда источники данных не синхронизированы, в аналитике появляются противоречия, что подрывает доверие к результатам и приводит к неверным управленческим решениям.

Замедления рабочих процессов

Сотрудники тратят время на поиск, сверку или запрос информации, которая могла бы быть доступна в пару кликов, работай они с централизованной системой.

Ухудшения клиентского опыта

Когда данные о клиенте или заказе распределены по разным системам, компания не может предложить персонализированный сервис или быстро решить проблему.

Угрозам кибербезопасности 

Несогласованность хранилищ затрудняет контроль за доступом к данным и делает уязвимыми те участки инфраструктуры, которые не попали в зону ответственности IT-отдела.

Сложностям с масштабированием

Чем больше компания, тем критичнее становится централизация данных, а без нее рост оборачивается все большей неразберихой в процессах.

На первый взгляд выглядит как замкнутый круг, согласны? Однако решение есть и у этой проблемы. 

Как же собрать все воедино

Даже если интеграция систем была предусмотрена, со временем данные все равно могут теряться между системами. Объединить их поможет сквозная аналитика. Она помогает получить целостную картину происходящего, а также:

• Сократить потери за счет прозрачности и единого источника правды;
• Принимать решения на основе полных данных;
• Масштабировать инфраструктуру без перестроек процессов;
• Повысить точность прогнозов и адаптивность бизнеса.

Чтобы понять, как работает сквозная аналитика на практике, представьте сеть магазинов, в которой:

• CRM хранит информацию о клиентах и истории покупок;
• ERP — об остатках на складах и закупках; 
• BI-система строит отчеты по выручке.

При этом маркетинг использует свою отдельную платформу и не видит, кто реально совершает покупки. В итоге каждая система по отдельности вроде бы справляется со своими задачами, но пока они не связаны, вы оперируете лишь обрывками общей картины. Сквозная аналитика помогает объединить данные из всех систем компании.

Как работает сквозная аналитика в SAP

Однако не все так просто, как может выглядеть на словах. У каждой системы свои форматы, структуры и объемы данных, а также частота обновления, правила безопасности и бизнес-логика. В таких условиях создать единое аналитическое пространство значит не просто настроить выгрузку, а простроить архитектуру, где:

• Источники связаны между собой;
• Информация защищена, но не закрыта уровнями доступа;
• Аналитика работает в реальном времени и помогает принимать решения.

Именно поэтому сквозная аналитика в SAP — это не единичный продукт, а экосистема, где каждая составляющая — данные, системы, процессы — дополняет другую. В основе этой экосистемы лежит гибкий подход к объединению данных, который формируется с учетом задач, ресурсов и зрелости IT-инфраструктуры. Данные в ней интегрируются по следующим сценариям:

Федерализация данных

Информация хранится в исходных системах, но доступна для анализа через единый слой. Такой подход снижает риски дублирования и упрощает доступ в реальном времени.

Репликация данных

Данные копируются в централизованное хранилище (например, SAP Datasphere или BW/4HANA), что дает больше возможностей для трансформации и глубокого анализа.

Интеграция с внешними источниками

Системы SAP легко интегрируются с Microsoft Azure, Google BigQuery, Salesforce, Snowflake, Amazon Redshift и другим платформам через готовые коннекторы и API.

Однако собрать данные — это только половина задачи. Чтобы извлекать из них пользу, SAP предлагает встроенные алгоритмы машинного обучения и ИИ, которые:

• Выделяют аномалии и тренды в потоках данных;
• Помогают прогнозировать поведение клиентов и спрос;
• Автоматизируют генерацию отчетов и рекомендаций;
• Позволяют анализировать данные на естественном языке (SAP Analytics Cloud).

Решения SAP для работы с данными

• SAP Datasphere — единая платформа для управления данными на базе SAP HANA Cloud.
• SAP BW/4HANA — корпоративное хранилище данных для комплексной аналитики.
• SAP Analytics Cloud — инструмент для визуализации, планирования и прогнозирования.
• SAP Data Intelligence — решение для оркестровки данных и управления потоками из разных источников.
• SAP Integration Suite — для подключения SAP и внешних систем, включая Microsoft, Salesforce и пр.

Что отличает сквозную аналитику SAP от других решений

Сегодня на рынке много инструментов, которые помогают компаниям работать с данными. Некоторые визуализируют, другие объединяют источники, третьи делают ставку на машинное обучение. Но когда речь идет о сквозной аналитике в масштабе всей организации, функциональность — это далеко не все, что необходимо для эффективной работы.

SAP строит аналитику как часть целостной цифровой экосистемы компании, в которой данные становятся основой для принятия решений на всех уровнях — от операционных задач до стратегического планирования.

В архитектуре SAP аналитика встроена в процессы, что позволяет получать данные напрямую из бизнес-систем — ERP, CRM, SCM, HR и других. Поэтому если вы работаете с SAP, у вас нет: 

• Расхождений между тем, что происходит, и тем, что показывают отчеты;
• Задержек из-за переноса данных между платформами;
• Потери информации при передаче из одной системы в другую.

Такой подход обеспечивает не только удобство, но и доверие к цифрам и выводам, которые можно из них сделать. Помимо этого, сквозная аналитика SAP учитывает принципы безопасности данных и локальные регуляторные нормы (GDPR, ISO и другие).

Как это работает в реальности: отраслевые примеры

Индустриальное производство

Задача:

Объединить операционные данные с заводов, системы SAP и источники с IoT-устройств.

Как это работает:

Сквозная аналитика в производстве позволяет объединить телеметрию с оборудования, показатели техпроцессов, данные из MES и PLM-систем, а также ERP-данные в едином аналитическом пространстве.

Благодаря интеграции IoT-сенсоров с SAP Datasphere и SAP Analytics Cloud компания может:

• Контролировать производственные показатели в реальном времени;
• Анализировать отклонения и прогнозировать поломки;
• Выстраивать связь между производственными циклами и финансовыми KPI.

Результат: 

Стабильно высокое качество продукции, снижение числа незапланированных простоев благодаря предиктивному обслуживанию и точное планирование на основе фактической загрузки и износа оборудования.

Ритейл

Задача: 

Синхронизировать клиентские данные из POS-систем, CRM и E-commerce платформ.

Как это работает:

Сквозная аналитика в ритейле объединяет транзакционные данные из точек продаж, поведение клиентов в онлайн-магазинах и историю взаимодействия из CRM. Используя SAP Integration Suite, SAP Customer Data Platform и SAP Analytics Cloud, бизнес получает:

• Исчерпывающий профиль клиента;
• Возможность персонализировать предложения в реальном времени;
• Аналитику по каналам продаж с разбивкой по регионам, сегментам и предпочтениям.

Результат: 

Повышение эффективности кампаний, рост пожизненной ценности клиентов и снижение затрат на их привлечение.

Финансовый сектор

Задача: 

Консолидировать отчетность из нескольких ERP-систем в одном аналитическом контуре.

Как это работает:

Финансовые группы часто работают в мультисистемной среде, например, с разными ERP в дочерних компаниях или регионах. SAP Datasphere позволяет реплицировать и синхронизировать данные из SAP и сторонних ERP-систем (например, Microsoft Dynamics, Oracle), а SAP Analytics Cloud — визуализировать и анализировать их в едином интерфейсе.

Вместе с этим компания получает:

• Единые стандарты отчетности;
• Контроль за показателями на уровне холдинга;
• Учет валютных рисков, межфирменных операций и регуляторных требований.

Результат: 

Сокращение времени на закрытие периода, а также повышение точности и прозрачности финансовой информации.

Логистика

Задача: 

Объединить данные из WMS, TMS и SAP S/4HANA для полного контроля цепочки поставок.

Как это работает:

Сквозная аналитика в логистике соединяет данные складских и транспортных систем, закупок и управления запасами. Благодаря преднастроенной интеграции через SAP Data Intelligence и визуализации в SAP Analytics Cloud вы можете:

• Отслеживать ключевые логистические метрики;
• Прогнозировать поставки и создавать модели оптимизации маршрутов;
• Выявлять узкие места в цепочке поставок

Результат: 

Снижение логистических издержек, сокращение времени поставок и рост точности выполнения заказов.

Сквозная аналитика SAP сегодня применяется в десятках отраслей. Везде, где бизнесу нужны точные данные, согласованная отчетность и управляемость в реальном времени.

Автомобилестроение

Что решает: сопоставление данных из инженерных систем, производственных линий, поставщиков и гарантийного сервиса.

Зачем это нужно: помогает быстрее выявлять дефекты, оптимизировать цепочки поставок и прогнозировать спрос на запчасти.

Здравоохранение

Что решает: объединение клинических, операционных и финансовых данных в едином контуре.

Зачем это нужно: позволяет повысить эффективность медицинских услуг, улучшить управления расходами и обеспечить соблюдение нормативных требований.

Нефтегазовая промышленность

Что решает: интеграция показателей из систем добычи, транспортировки, переработки и финансов.

Зачем это нужно: позволяет оценивать рентабельность скважин, снижать число простоев и принимать инвестиционные решения на основе актуальных данных.

Телекоммуникации

Что решает: сведение воедино информации из биллинговых систем, CRM и сетевой инфраструктуры.

Зачем это нужно: помогает повысить точность отчетности, сократить отток клиентов и адаптировать предложения под их поведение.

Фармацевтическая индустрия

Что решает: объединение данных R&D, клинических испытаний, нормативных требований и логистики.

Зачем это нужно: позволяет ускорить вывод новых препаратов на рынок и обеспечить их соответствие отраслевым стандартам.

Как LeverX помогает реализовать сквозную аналитику на базе SAP

Внедрение сквозной аналитики — это трансформация подхода к работе с данными, при которой важно учесть архитектуру систем, распределение ролей, зрелость процессов и реальные бизнес-цели. Команда LeverX сопровождает заказчиков на всех этапах этого пути — от первого анализа до создания полноценной аналитической среды.

Что вы получаете, работая с нами:

• Аудит IT-ландшафта и выявление проблем с данными до начала внедрения;
• Проектирование архитектуры интеграции с учетом специфики бизнеса;
• Быстрое внедрение решений SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud и других ключевых инструментов;
• Настройку дашбордов и отчетов, которые помогают принимать решения без ручного сбора данных;
• Поддержку и развитие аналитической среды даже после завершения проекта;
• Обучение пользователей, чтобы обеспечить их комфортную и эффективную работу с аналитикой и данными.

Почему нам доверяют лидеры рынка

Выигрывает тот, кто умеет работать с данными

На рынке, где скорость реакции и качество решений определяют конкурентоспособность, компании уже не могут позволить себе роскошь работать «вслепую», игнорируя ценность тех гигабайтов данных, которые они ежедневно генерируют. 

Сквозная аналитика на базе SAP — это способ превратить данные в актив, который работает на рост, прозрачность и управляемость. Она помогает компаниям не просто собирать информацию, а видеть взаимосвязи, прогнозировать риски, проверять гипотезы и действовать на опережение.

Благодаря технологической экспертизе, глубокому пониманию SAP-экосистемы и опыту в десятках отраслей LeverX помогает компаниям выстроить необходимый фундамент для эффективной работы с данными. Готовы перейти от данных, разбросанных по системам, к единой экосистеме? Свяжитесь с экспертами LeverX, и мы расскажем, с чего начать.