Регрессионные модели могут применяться различными способами, включая использование Predictive Factory и Automated Analytics, а также с помощью scoring code и KxShell Script. Перед применением модели необходимо проверить её качество. В статье рассмотрено, как определить, можно ли безопасно использовать модель, а затем — как её применить.
Одним из наиболее мощных автоматизированных методов, предоставляемых SAP Predictive Analytics, является регрессия. Автоматизированные регрессионные модели позволяют создавать прогнозные модели, которые предсказывают числовые значения, и могут применяться во множестве различных бизнес-сценариев.
В дополнение к созданию новых бизнес-объектов, а также связанных с ними сервисов и пользовательских интерфейсов с нуля, можно расширять существующие сервисы и интерфейсы, поставляемые SAP, с помощью пользовательских полей и логики. Такой тип задач, как правило, выполняется бизнес-экспертами или консультантами по внедрению.
Баланс между стандартизацией и гибкостью всегда был важным отличительным признаком ERP-решений — и ещё более значимым он становится для облачных сервисов, таких как SAP S/4HANA Cloud. В этой главе мы рассмотрим пользовательские бизнес-объекты (Custom Business Objects), поля и логику, которые обеспечивают широкие возможности расширения без модификаций, сохраняя низкую совокупную стоимость владения (TCO) и высокую гибкость.
В этом разделе мы рассмотрим навигацию и создание CDS-представлений. Также разберём два способа их использования: через аналитический движок и через OData-сервисы.
Владимир Егоров, директор дирекции корпоративных решений ООО «Газпромнефть-ЦР»,
Юлия Пчелова, руководитель практики SAP Экономика и финансы. Дирекция корпоративных решений ООО «Газпромнефть-ЦР»
Модератор:
Юлия Кудрявцева, директор по стратегическому развитию «Форсайт»
Участники:
Алексей Якушев, руководитель сервисной линии по управлению корпоративными данными ГМК «Норильский никель»;
Игорь Чернов, начальник управления планирования и отчетности, Госкорпорация «Росатом»;
Олеся Разумная, заместитель начальника управления ИТ ПАО "Сургутнефтегаз";
Сергей Золотарев , основатель и директор по стратегическому развитию ООО "Аренадата Софтвер";
Алексей Кулаков, директор департамента по развитию продуктов Tantor Labs;
Андрей Лебедев, директор дирекции аналитических систем, ООО «Терралинк»;
Александр Тарасов, старший директор, руководитель центра экспертизы по управлению данными, Юникон Бизнес Солюшнс;
Марк Ривкин, руководитель отдела технической поддержки продаж, Postgres Professional
Модератор:
Дмитрий Басистый, директор департамента стратегии и консалтинга, Группа Rubytech
Участники:
Денис Кривоносов, руководитель направления: сопровождение, развитие и трансформация корпоративных систем, ГМК «Норильский никель»;
Анастасия Чернигова, руководитель направления Цифровое развитие корпоративных процессов, АО «Северсталь-инфоком»;
Владислав Шершульский, советник генерального директора по инновационным проектам, Группа Rubytech;
Ринат Гимранов, начальник управления ИТ, ПАО «Сургутнефтегаз»;
Вадим Солдатов, директор офиса ИИ-продуктов, Группа Arenadata
Стандартизация программного обеспечения является нормой при облачной доставке, однако остаются ситуации, когда необходимо больше контроля над базовыми объектами разработки. SAP S/4HANA предоставляет широкие возможности для решения этой задачи, особенно для роли администратора или ИТ-пользователя в локальной системе, что и рассматривается в этой главе.
Мы рассмотрим преднастроенный контент из пакета лучших практик и то, как он ускоряет процесс внедрения и повышает его ценность. SAP значительно инвестировал в создание пакетов лучших практик (SAP Best Practices), чтобы упростить клиентам внедрение инновационных решений SAP.
В прошлый раз мы рассмотрели функции для бизнес-пользователя и примеры предварительно определённого контента аналитики в SAP S/4HANA. В этой главе мы подробнее представим готовый контент SAP S/4HANA и документы с описанием передового опыта для работы со встроенными средствами аналитики SAP S/4HANA.
Системы класса ЕРМ (Enterprise Performance Management) помогают компаниям системно подходить к управлению рисками, улучшать процессы планирования и контроля, а также повышать общую эффективность бизнеса.
Продолжая использовать сайт, вы соглашаетесь на обработку персональных данных, собираемых с использованием cookie-файлов и сервиса «Яндекс Метрика» для анализа использования сайта и оценки эффективности маркетинговых кампаний. Более подробная информация представлена в Политике конфиденциальности.