Mit dem rollierenden Forecast möchten wir die Jahresplanung ergänzen und Flexibilität in die Planung bringen und schneller auf Veränderungen reagieren können. Um diesen Prozess optimal durch eine Software Applikation zu unterstützen bedarf es verschiedener Funktionen und Möglichkeiten, die wir in SAP Analytics Cloud finden können. Dazu gehören:
Um händische Interventionen und Fehler zu verringern ist es nötig, Aufgaben und Prozessschritte zu automatisieren. Deshalb möchte ich in diesem Betrag schrittweise und exemplarisch die Verbesserungen im Prozess durch SAP Analytics Cloud und die im Produkt enthalten Standards aufzeigen.
Mit den Möglichkeiten der IST Daten Auffüllung oder Bereitstellung (laden) möchte ich beginnen. Dieser Prozessschritt kann ohne technische Unterstützung aufwändig sein und viel Zeit kosten.
In SAP Analytics Cloud haben wir die Möglichkeit viele Systeme, Datenquellen (Connections *1) oder Dateien in unsere Planung oder unseren Forecast einzubinden.
Schaubild: SAP Analytics Cloud Connections Example
Nachdem diese Daten eingebunden sind, kann SAC automatisiert den Forecast mit dem angelaufenen IST auffüllen.
Abweichend von einem Plan oder Hochrechnung bis Jahresende wird unser rollierender Plan in SAP Analytics Cloud über die Jahresgrenze hinweg eingesetzt. Wir schauen hier auf einen Zeitraum von rollierend 14 Monate in die Zukunft. Der Forecast geht jeden Monat in einen Re-Forecast (RF1, RF2, … RF[n]) und wird auf monatlicher Ebene ausgestaltet.
Das Konzept und ein Grundaufbau für den rollierende Forecast können wie folgt aussehen:
Konzept für rollierenden Forecast mit IST (Actual), RF1 (Forecast 1) und PF (Hochrechnung)
In jedem Monat wird das angelaufene IST gepflegt und der Forecast-Zeitraum einen Monat weiter gesetzt (Cut Over Date). Ohne Applikation Unterstützung werden dafür viele manuelle Aktionen erforderlich. SAP Analytics Cloud kann durch Standard Funktionen helfen.
In SAP Analytics Cloud sieht das dann etwa so aus (Aussehen und Gestaltung liegt in der Hand des Künstlers):
In SAP Analytics Cloud umgesetzter rollierender Forecast (exemplarisch)
Das Bereitstellen der IST Daten und die Anbindung stellen ein erstes und häufig schwierig zu lösendes Problem da. Wie oben gesehen, bieten SAP Analytics Cloud viele Möglichkeiten Systeme anzubinden. Diese Systeme können selbstverständlich SAP Systeme sein oder andere. In diesem Beispiel zeige ich die Anbindung an unseren rollierenden Forecast an ein Google Spreadsheet (siehe auch Schaubild: SAP Analytics Cloud Connections)
Tabelle mit vorlaufend neuen IST Daten (hier als Google Spreadsheet)
Um diese Tabelle zu laden, machen wir die Struktur in SAP Analytics Cloud in unserem Model für den rollierende Forecast bekannt.
Die Informationen der Tabelle (Spalten) oben, werden den Dimensionen in SAP Analytics Cloud zugeordnet (Mapping)
Die Zuordnung einer Datenquelle, wie die Google Tabelle im Beispiel und des SAP Analytics Cloud Models wird nur einmal durchgeführt. Danach können neue Daten immer wieder neu und automatisch in unser Model für den rollierenden Forecast fließen. Dieser Prozess kann zeitgesteuert oder ad-hoc ausgelöst werden.
Bildschirm für die Verwaltung der „eingehenden Datenströme“ in den rollierenden Forecast (Datamanagement in SAC).
Nachdem neue IST Daten bereitgestellt wurden, werden automatisch die Eingabemasken und Berichte in SAP Analytics Cloud anpasst und stellen die neuen Daten und auch das neue Zeitfenster dar.
Bericht oder Eingabe mit Stand Dezember 2020
Gehen wir einen Monat und es stehen IST Daten aus dem Januar 2021 zur Verfügung, werden diese berücksichtig. Das heißt SAP Analytics Cloud passt die Sichten in unseren Eingabemasken und Berichten automatisch an.
Bericht oder Eingabe mit Stand Januar 2021 – Das Cut-Over-Date hat sich um einen Monat verschoben
Mit dem jetzt automatisierten Bereitstellen der IST Daten aus einem oder mehreren Quellsystemen ist der erste Schritt für einen einfacher durchführbaren rollierenden Forecast gegeben.
Der Umgang mit den verschiedenen Forecast Versionen, das für einen rollierenden Forecast angepasste Reporting und die Hochrechnung sind Themen für ein anderes Mal.
- Tabellen mit speziellen Funktionen für einen rollierenden Forecast
- Setzen des Zeitrahmens (Cut-Over-Date)
- Automatisches Auffüllen der IST Daten
- Hochrechnungsfunktionen
- Verwaltung von Szenarien und Versionen
Um händische Interventionen und Fehler zu verringern ist es nötig, Aufgaben und Prozessschritte zu automatisieren. Deshalb möchte ich in diesem Betrag schrittweise und exemplarisch die Verbesserungen im Prozess durch SAP Analytics Cloud und die im Produkt enthalten Standards aufzeigen.
Mit den Möglichkeiten der IST Daten Auffüllung oder Bereitstellung (laden) möchte ich beginnen. Dieser Prozessschritt kann ohne technische Unterstützung aufwändig sein und viel Zeit kosten.
In SAP Analytics Cloud haben wir die Möglichkeit viele Systeme, Datenquellen (Connections *1) oder Dateien in unsere Planung oder unseren Forecast einzubinden.
Schaubild: SAP Analytics Cloud Connections Example
Nachdem diese Daten eingebunden sind, kann SAC automatisiert den Forecast mit dem angelaufenen IST auffüllen.
Abweichend von einem Plan oder Hochrechnung bis Jahresende wird unser rollierender Plan in SAP Analytics Cloud über die Jahresgrenze hinweg eingesetzt. Wir schauen hier auf einen Zeitraum von rollierend 14 Monate in die Zukunft. Der Forecast geht jeden Monat in einen Re-Forecast (RF1, RF2, … RF[n]) und wird auf monatlicher Ebene ausgestaltet.
Das Konzept und ein Grundaufbau für den rollierende Forecast können wie folgt aussehen:
Konzept für rollierenden Forecast mit IST (Actual), RF1 (Forecast 1) und PF (Hochrechnung)
In jedem Monat wird das angelaufene IST gepflegt und der Forecast-Zeitraum einen Monat weiter gesetzt (Cut Over Date). Ohne Applikation Unterstützung werden dafür viele manuelle Aktionen erforderlich. SAP Analytics Cloud kann durch Standard Funktionen helfen.
In SAP Analytics Cloud sieht das dann etwa so aus (Aussehen und Gestaltung liegt in der Hand des Künstlers):
In SAP Analytics Cloud umgesetzter rollierender Forecast (exemplarisch)
Das Bereitstellen der IST Daten und die Anbindung stellen ein erstes und häufig schwierig zu lösendes Problem da. Wie oben gesehen, bieten SAP Analytics Cloud viele Möglichkeiten Systeme anzubinden. Diese Systeme können selbstverständlich SAP Systeme sein oder andere. In diesem Beispiel zeige ich die Anbindung an unseren rollierenden Forecast an ein Google Spreadsheet (siehe auch Schaubild: SAP Analytics Cloud Connections)
Tabelle mit vorlaufend neuen IST Daten (hier als Google Spreadsheet)
Um diese Tabelle zu laden, machen wir die Struktur in SAP Analytics Cloud in unserem Model für den rollierende Forecast bekannt.
Die Informationen der Tabelle (Spalten) oben, werden den Dimensionen in SAP Analytics Cloud zugeordnet (Mapping)
Die Zuordnung einer Datenquelle, wie die Google Tabelle im Beispiel und des SAP Analytics Cloud Models wird nur einmal durchgeführt. Danach können neue Daten immer wieder neu und automatisch in unser Model für den rollierenden Forecast fließen. Dieser Prozess kann zeitgesteuert oder ad-hoc ausgelöst werden.
Bildschirm für die Verwaltung der „eingehenden Datenströme“ in den rollierenden Forecast (Datamanagement in SAC).
Nachdem neue IST Daten bereitgestellt wurden, werden automatisch die Eingabemasken und Berichte in SAP Analytics Cloud anpasst und stellen die neuen Daten und auch das neue Zeitfenster dar.
Bericht oder Eingabe mit Stand Dezember 2020
Gehen wir einen Monat und es stehen IST Daten aus dem Januar 2021 zur Verfügung, werden diese berücksichtig. Das heißt SAP Analytics Cloud passt die Sichten in unseren Eingabemasken und Berichten automatisch an.
Bericht oder Eingabe mit Stand Januar 2021 – Das Cut-Over-Date hat sich um einen Monat verschoben
Mit dem jetzt automatisierten Bereitstellen der IST Daten aus einem oder mehreren Quellsystemen ist der erste Schritt für einen einfacher durchführbaren rollierenden Forecast gegeben.
Der Umgang mit den verschiedenen Forecast Versionen, das für einen rollierenden Forecast angepasste Reporting und die Hochrechnung sind Themen für ein anderes Mal.
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