Обучение и развитие проектных команд
Станьте участником SAPLAND и получите доступ к самым интересным публикациям SAPPRO
Зарегистрироваться
Развитие в экосистеме SAP
В тексте подробно разбираются ключевые компоненты диалоговой программы — логика выполнения (события PBO и PAI), GUI-статусы и разнообразные экранные элементы, которые в совокупности формируют пользовательский интерфейс и обеспечивают четкое, управляемое взаимодействие между пользователем и системой SAP.
Рассмотрим ключевые аспекты постмиграционного тестирования: от ускорения межфирменной сверки и детализации учета себестоимости до радикальной оптимизации ежемесячного закрытия с помощью Financial Closing cockpit. Успешная конверсия системы — это не просто технический перенос данных, а важный этап переосмысления и проверки новых, более эффективных финансовых процессов в реальных условиях работы бизнеса.
Начинающим стало труднее входить в ИТ. Но из этого не следует, что компаниям больше не нужны джуны. На АКПО-Конф рядом с критикой прежнего массового набора прозвучал другой подход: отбирать людей еще во время учебы и выращивать их внутри собственных программ. Разбираемся, не превращается ли первый найм из покупки «потенциала на вырост» в более длинную проверку способности работать.
Automated Analytics — исторически первый пользовательский интерфейс SAP Predictive Analytics. Изначально он создавался как визуальное средство для работы со сложными API продукта, однако со временем Automated Analytics стал основным интерфейсом, позволяющим пользователям без технической подготовки выполнять сложные проекты прогнозной аналитики.
Проверка счетов — это процесс, в рамках которого компания оплачивает поставщикам поставленные материалы. Обычно процедура включает трехстороннюю сверку заказа на поставку вашей компании, документа поступления материала и счета поставщика.
В ИТ стало меньше вакансий и больше резюме, а зарплаты растут медленнее, но это не конец «золотого века» профессии, а лишь завершение эпохи карьерного аванса. Рынок перешел от массового найма «в запас» к жесткой избирательности: работодатели больше не платят за потенциал и сам факт смены компании, требуя доказанной ценности и конкретных результатов. При этом парадоксальным образом острый дефицит кадров сохраняется именно для сильных, проверенных специалистов, чья экспертиза способна решать сложные бизнес-задачи здесь и сейчас.
Диалоговое программирование включает создание набора экранов, логики выполнения (flow logic), строк меню и кода ABAP, которые, будучи связанными между собой, образуют приложение. По завершении этой главы вы будете знать, как создавать транзакции и разрабатывать диалоговые программы.
Сегодня рассмотрим операции тестирования для вашей миграции. Миграция на SAP S/4HANA Finance приносит новые таблицы в серверной части для технической ABAP-команды и новые транзакции в пользовательском интерфейсе для конечных пользователей. В этой главе рассматривается тестирование функций системы и влияние организационных изменений, которые затрагивают все заинтересованные стороны во время миграции.
Эта книга выросла из ошибки в исследовательской гипотезе, и в этом её лучшая часть. Эдмондсон, профессор Гарвардской школы бизнеса, изучала больничные команды и ожидала обнаружить, что лучшие из них допускают меньше ошибок. Данные показали обратное: у сильных команд ошибок регистрировалось больше.
Планирование задач — это ядро Predictive Factory, которое позволяет перевести модели в промышленную эксплуатацию с максимальным контролем и эффективностью. Узнайте, как грамотно настроить расписания, связать задачи в единый контролируемый процесс и обеспечить непрерывное улучшение качества ваших моделей в продакшене.
Для отраслевого ИИ мало накопить данные и нанять специалистов по моделям. Нужно еще превратить сырой материал в набор данных, на котором модель можно обучать и проверять. По итогам сессии «Перспективы развития ERP+ в партнерстве с ключевыми клиентами» разбираем менее заметное узкое место ИИ: кто размечает отраслевые данные, кто проверяет разметку и почему эта работа может оформиться в отдельную профессиональную область.
Сегодня будут рассмотрены процессы, которые выполняются после завершения повторного подсчета, а также процесс проводки документа подсчета.
Эта книга о том, почему знающие и опытные люди регулярно проваливают то, что прекрасно умеют делать. Гаванде, практикующий хирург и профессор Гарвардской медицинской школы, начинает с различения, ради которого стоит читать всё остальное: неудачи бывают от незнания, когда никто ещё не понимает, как правильно, и от неприменения известного, когда всё нужное давно описано, но в нужный момент один шаг оказался пропущен.
Чтобы цифры всегда совпадали с реальностью на складе, инвентаризация должна быть безупречной. Разбираем полный цикл физической инвентаризации в MM: от подготовки и блокировки проводок до создания ведомостей, ввода факта и урегулирования расхождений.
Как планировать фоновые задания, динамически управлять полями экрана выбора и передавать параметры между программами? Разбираем продвинутые техники работы с экранами выбора в ABAP.
Финальный этап миграции на SAP S/4HANA включает постконверсионные настройки и адаптацию интерфейсов. Это не просто техническое обновление, а стратегический переход на новую платформу, требующий очистки данных и тщательного тестирования.
Эта книга отвечает на вопрос, который остался открытым после предыдущего разбора: если стратегия не рождается из процедуры планирования, то из чего она вообще состоит. Румельт, профессор Калифорнийского университета и один из немногих академических специалистов по стратегии, кого читают практики, утверждает вещь простую и неудобную.
Регулярная инвентаризация на заводе в сочетании с повышением точности данных о запасах — важная цель для многих компаний. Инвентаризацию можно настроить так, чтобы быстрее и точнее получать результаты, а также снижать затраты на запасы и повышать уровень обслуживания клиентов.
Чтобы не зависеть вечно от внешних консультантов, с первого дня передавайте знания своим сотрудникам: пусть они сами выполняют работу, пока консультанты лишь направляют и помогают фиксировать опыт в документации. Обучение должно быть строго ролевым — учите людей не абстрактным концепциям, а конкретным задачам в их новой должности, обязательно показывая, как их действия влияют на общий бизнес-процесс. При этом важно помнить: одних курсов недостаточно, чтобы преодолеть сопротивление. Людям нужны тестовые среды для практики, поддержка коллег и четкое понимание, зачем вообще нужны эти изменения, иначе новая система просто не приживется.
Любая предиктивная модель со временем теряет свою актуальность: меняются рыночные условия и поведение клиентов, что приводит к «дрейфу» данных и снижению точности прогнозов. Чтобы аналитика продолжала приносить бизнес-ценность, необходим постоянный контроль и своевременное обновление алгоритмов. Как решить эту задачу в SAP Predictive Analytics? Мы рассмотрим настройку проверки отклонений модели, оценку её качества через метрики KI и KR, а также лучшие практики автоматизации переобучения моделей.
