Andreas Krieg: Predictive Analytics mit SAP und KI für präzisere Prognosen

Predictive Analytics mit SAP und KI: Präzisere Prognosen für Geschäftsprozesse und Marktveränderungen

Unternehmen sehen sich zunehmend dem Druck ausgesetzt, präzise und schnelle Entscheidungen zu treffen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Datenbasierte Vorhersagen entwickeln sich dabei von einem hilfreichen Werkzeug zu einer geschäftlichen Notwendigkeit. Andreas Krieg, SAP-Experte und Gründer von SaphirACon, einer Management- und IT-Beratung für SAP-basierte Transformationen, erklärt: „Ohne Predictive Analytics (KI-gestützte Datenanalyse) bleibt ein Unternehmen reaktiv. Wer die richtigen Technologien nutzt, kann proaktiv auf Marktchancen und Risiken reagieren.“ Mit der Verbindung von SAP und KI eröffnen sich so neue Möglichkeiten, Geschäftsprozesse effizienter und strategischer zu gestalten.

SAP und KI: Technologie als Schlüssel

SAP bietet mit S/4HANA und der SAP Analytics Cloud bereits leistungsstarke Plattformen für datenbasierte Analysen. Diese Systeme integrieren Künstliche Intelligenz (KI), die historische Daten auswertet, Muster erkennt und präzise Vorhersagen ermöglicht.

„Die Stärke von SAP liegt in seiner Flexibilität. Durch den Einsatz von KI innerhalb der SAP-Landschaft werden Daten nicht nur besser genutzt, sondern auch intelligenter verknüpft“, so Krieg.
Die Symbiose aus SAP und KI treibt somit die Automatisierung und Effizienz auf ein neues Level – von der Lieferkette bis zur Finanzplanung.

Der Mehrwert von Predictive Analytics in der Praxis

Vorausschauende Analysen entfalten ihr Potenzial in nahezu allen Geschäftsbereichen:

• Im Lieferketten-Management optimieren Nachfrageprognosen die Lagerbestände und verhindern dadurch Engpässe.
• Im Finanzwesen erlauben vorausschauende Analysen eine Risikominimierung und verbessern gleichzeitig den Cashflow.
• Im Personalmanagement identifizieren Algorithmen potenzielle Fluktuationsrisiken und unterstützen gezielte Maßnahmen, um diese zu vermeiden.
• Fertigungsunternehmen profitieren durch den Einsatz der neuartigen Technologien von einem optimierten Management der Lagerbestände

Datenqualität als Grundlage für Erfolg

Andreas Krieg betont: „Predictive Analytics liefert schnelle Ergebnisse, vorausgesetzt, die Datenbasis stimmt.” Eine hohe Datenqualität ist der Grundpfeiler für erfolgreiche Analysen. Daten müssen konsistent, strukturiert und harmonisiert sein. In der Praxis kämpfen Unternehmen jedoch oft mit Datensilos und Inkonsistenzen. „Ein systematischer Ansatz zur Datenharmonisierung und die Nutzung moderner SAP-Datenplattformen schaffen die solide Grundlage für Predictive Analytics. Ohne diese Vorarbeit bleiben die besten Algorithmen ineffizient”, erläutert Andreas Krieg.

Wie lassen sich bestehende Herausforderungen lösen?

Komplexe Transformationen wie die Integration von Predictive Analytics bringen technologische und organisatorische Herausforderungen mit sich. Von Widerständen innerhalb der Belegschaft bis hin zu technologischen Hürden - die Bandbreite ist groß.

Andreas Krieg betont: „Erfolgreiche Projekte beginnen immer mit einer klaren Roadmap und der Einbindung aller Stakeholder, die das Vorhaben begleiten.“ Pilotprojekte, gezielte Schulungen und ein dynamisches, prozessbasiertes Vorgehen mit den entsprechenden Anpassungen minimieren Risiken und stärken die Akzeptanz innerhalb des Unternehmens.

Messbarer Erfolg durch KPIs und Monitoring

Die Wirkung von Predictive Analytics lässt sich an klaren Erfolgskriterien messen. Prognosegenauigkeit, Zeit- und Kosteneinsparungen sowie ein gesteigerter ROI, also die Investitionsrentabilität, gehören zu den wichtigsten Kennzahlen.
Die SAP Analytics Cloud mit Funktionen wie Smart Predict, maschinellem Lernen und Live-Daten-Konnektivität ermöglicht Echtzeit-Einblicke, die den Erfolg messbar machen und die Predictive-Analytics-Fähigkeiten von SAP erheblich erweitern. „Die daraus resultierenden Erfolgskennzahlen sind nicht nur ein Kontrollinstrument, sondern auch eine Motivation, den datengetriebenen Ansatz kontinuierlich zu verbessern.”

Die Zukunft von Predictive Analytics

Mit Technologien wie Deep Learning (tiefgehendes, maschinelles Lernen) und Automatisierung wird Predictive Analytics immer leistungsfähiger. Unternehmen, die frühzeitig investieren, profitieren langfristig – durch Effizienzsteigerungen, eine höhere Resilienz gegenüber Marktveränderungen und die Möglichkeit, automatisierte Maßnahmen auszulösen.
Hierbei dient Predictive Analytics nicht nur der Entscheidungsfindung, sondern kann auch direkt in automatisierte Prozesse integriert werden – etwa durch Lösungen wie SAP Intelligent RPA und SAP AI Core. „Unternehmen, die heute auf Predictive Analytics setzen, gewinnen an Agilität und blicken bereits der wettbewerbsfähigen und erfolgreichen Zukunft von morgen entgegen.”