SAP HANA marknadsförs som något revolutionerande som kommer att förändra företag och skapa en ny era av innovationskraft i de företag som implementerar HANA. Den här bloggserien kommer att på ett enkelt sätt förklara vad SAP HANA är, hur det fungerar, vilken funktionalitet som finns och hur framtiden ser ut.
Genomgången kommer att delas upp över 4 bloggposter, där varje område får en egen genomgång.
- Vad är SAP HANA?
- Hur får man värde av SAP HANA?
- Hur ser framtiden ut för SAP HANA?
- Vilket affärsvärde kan det skapa för er? (detta blogginlägg)
Vilket affärsvärde kan HANA skapa för er?
Efter att i tidigare delar gått igenom funktionalitet och framtid när det gäller HANA har vi nu kommit till den avslutande delen som handlar om hur den tekniska innovationen kan omvandlas i affärsvärde. Att tekniken är modern och intressant är en sak, men hur rättfärdigar man den i ett business case?
Tanken i denna bloggpost är att bygga upp en förståelse för vilka typer av förbättringar som en organisation kan uppnå med hjälp av HANA och på det sättet få idéer till förbättringar och eventuellt passande exempel som ni kan använda för att sätta siffror på i eget ett business case.
Med förändring i hur funktionalitet utvecklas för SAP på HANA går det att från stora datamängder skapa direkt individanpassade erbjudanden för merförsäljning. Nyttan med detta är att erbjudanden skapas och kan presenteras direkt när kunder står i kassan för att betala eller när de lägger något i varukorgen online. Dessa erbjudanden är inte bara baserade på historiska data om vad kunden köpt eller vad andra köpt tidigare, utan kombineras med vad kunden faktiskt tänker köpa just nu, tid på dygnet eller annan tillfällig information om kunden tex plats. Framtiden finns i smart användning av kunddata i kombination med funktionalitet för att i stora datamängder hitta relevant merförsäljning för just den här kunden och kunna presentera det vid försäljningstillfället, inte som ett mejlerbjudande en vecka senare.
Att kunna reagera på förändringar i efterfrågan och optimera prissättning är ett annat område där HANA har använts framgångsrikt. Ett exempel är försäljning av resor, där dessa priser ofta är optimerade i förväg baserat bland annat på historiska data, konkurrenssituation och andra faktorer. Med hjälp av HANA kan efterfrågan läsas av direkt och anpassa prisbilden efter den. Presenteras en stor konsert på ett av resmålen kan det snabbt driva extra efterfrågan på flygbiljetter för en viss period, att då i realtid kunna fånga upp den förändrade efterfrågan och justera biljettpriserna automatiskt leder till högre intäkter. Likaså finns det exempel i vanliga butiker, där elektroniska prisskyltar blir allt vanligare. En del är att kunna driva kundbeteende med hjälp av dynamisk prissättning, tex baserat på tidpunkt, lagersaldon och aktuellt antal kunder i butiken. Det kan handla om att försöka flytta inköp från högfrekventa tider till mindre frekventa, tex. som rabatter i matbutiker till viss del används idag. Några av de möjliga scenarierna är kanske inte helt uppskattade av oss som konsumenter, men används redan idag av butiker.
Det finns förbättringar för processer som bokslut i och med ”Simple finance”, vilket även finns i S/4HANA. Här finns det förbättringar för den klassiska ekonomi och finansdelen. Det handlar om förändringar i datamodellen tack vara HANA som leder till att bokslutskörningar nu går att förbereda och utföra snabbare. Mer tid kan läggas på att finna orsaker till avvikelser och proaktiv analys samt presentation av ekonomin. En av fördelarna är att nu kunna göra samma bokslutskörning redan som en förberedande aktivitet och därmed kunna utföra hantering av avvikelser i förväg.
[HS-SAP-HANA-SE]
SAP HANA har funktionalitet inbyggt för prediktiv analys och maskininlärning, vilket kan utnyttjas för att finna trender i data samlad i HANA eller till och med andra databaser integrerade med HANA-databasen. Detta kan göras via textsökningar för att hitta trender i exempelvis kundrecensioner eller serviceärenden. Med kombinerad funktionalitet för textanalys och avancerad sökning i databasen går det nu att hitta rätt i den ostrukturerade data som ofta även finns hos företag. Det kan kanske vara så att ni behöver leta upp eventuell personligdata sparad via fritextfält och som nu behöver rensas eller kunna lämnas ut på begäran utifrån GDPR.
Med hjälp av spatial funktionalitet som finns i HANA kan nya typer av analyser byggas upp baserat på platsinformation, till exempel via koordinater och geografiska relationer mellan platserna. Exempel på analyser som kan göras är ”Hitta alla hushåll som är inom 3 kilometer från vår butik” eller ”Hitta alla parkeringsplatser som finns längs en leveransrutt” eller bara utnyttjas för att visualisera den geografiska placeringen på leveransfordon via GPS data och visa vart dessa befinner sig inklusive information som kvarvarande leveranser.
Utveckling som görs i SAP på HANA kan optimeras på helt nya sätt. Befintliga långsamma ABAP-rapporter kan förändras för att utnyttja funktionaliteten baserat på CDS (Core Data Services) detta kan minska körtider för rapporter och program. SAP har själva gjort ett antal förbättringar i standardfunktionalitet för att anpassa till SAP HANA. Det finns många exempel på bland annat rapporter och analyser som optimerats och nu är betydligt snabbare. Förbättringen i vardagseffektivitet ska inte underskattas exempelvis i att rapporter som tidigare tagit 5–15 minuter att ta fram nu kan vara klara nästan direkt. Det leder till att aktiviteter går att utföra snabbare och utan ställtider. Det kräver dock att utvecklare använder sig av hur HANA fungerar och lär sig hur de bäst optimerar funktionalitet för att använda styrkorna i HANA på bästa sätt.
Nya möjligheter öppnas med en övergång till HANA som databas för de som väljer att utveckla sin affär och sina processer. Kommer HANA att vara en viktig del av er satsning på prediktiv analys och maskininlärning?
