Além disso, você precisa ser capaz de simular várias previsões: o que acontecerá se você movimentar as vendas online ou reduzir os custos do escritório, os investimentos em TI ajudarão a aumentar as vendas, aumentando a eficiência da equipe. Além disso, existem setores em que a parcela dos custos diretos nos custos totais é pequena, de modo que as abordagens geralmente aceitas para a alocação de custos indiretos podem levar a decisões de gestão inadequadas.
Normalmente, como resultado da implementação de métodos avançados de alocação de custos, é possível identificar 30-40% do custo total que pode ser evitado. Isso permite que você obtenha lucro adicional. Ao mesmo tempo, os custos de TI para sistemas de alocação devem fornecer um rápido retorno sobre o investimento, o que significa que o período de implementação do projeto será curto. É na análise e implementação de modelos tão complexos que o SAP Profitability and Performance Management (antigo SAP FS-PER) ajuda, que há muito deixou de ser uma solução apenas para a gestão de custos. Agora é um conjunto rico de ferramentas de manipulação de dados e modelagem avançada. Isso é confirmado por uma variedade de cenários que nossos clientes estão agora implementando em diferentes setores: manufatura, mídia, varejo, bancos, mineração, etc.
Vamos dar uma olhada nos novos recursos principais que apareceram nas atualizações mais recentes da solução e como você pode usar o ML no SAP PAPM para criar previsões.
1. Nova interface para modelagem e relatórios
A nova interface de relatório contém a capacidade de construir análises não apenas por valores quantitativos e resultados de cálculos, mas também análises descritivas. Isso é útil para muitos casos de uso de produtos em que uma documentação extensa é necessária, como modelagem financeira, preços de transferência, sustentabilidade e relatórios fiscais.
Incluem-se nesta interface é um WYSIWYG (what-you-see-is-what-you-get) editor de documentos que fornece edição de texto para incluir tabelas, links, imagens e vídeos, e para visualizar os dados de entrada e saída.
Modelagem de hipóteses (lado do servidor)
Anteriormente, já era possível modelar os resultados alterando os parâmetros de entrada, por exemplo, alterando o preço do material de entrada na produção ou a tarifa de atendimento a um grupo de clientes para o segmento B2C, aumentando / diminuindo os custos de TI ou combustível. A nova interface inclui modelagem dos parâmetros do processo de cálculo: período, processo, centro de custo, região, tipo de veículo, tipo de instalação, etc. Após a conclusão do cálculo no servidor, os resultados serão refletidos no relatório.
Modelagem do lado do cliente
Tudo é igual à versão do servidor, apenas a modelagem do lado do cliente pode executar scripts com base nos dados exibidos no relatório.
Visualização de dados iniciais e resultados de cálculo
Os dados de entrada e os resultados podem ser visualizados usando vários tipos de tabelas e gráficos, como barra, série temporal, mapas de calor, cadeias de valor e outros. Essas visualizações são incorporadas ao relatório e são interativas. Isso significa que eles dependem de filtros e configurações que permitem granularidade de dados.
2. Aprendizado de máquina
Novos tipos de modelo "Clustering" e "Classificação", além dos já existentes "Regressão" e "Previsão" (séries temporais), surgiram na função de aprendizado de máquina usando a biblioteca preditiva automatizada HANA (APL).
O pré-requisito para uso é a SAP HANA Automated Predictive Library (APL) 1904 (mínimo) instalada.
Vamos considerar um exemplo de uso da regra de previsão.
Suponha que temos uma tarefa para prever os dados iniciais sobre os custos dos departamentos para o próximo ano com base em dados divididos por data, conta, centro de custo, etc.
O período de previsão é definido como 12. Isso significa que obteremos 12 valores de previsão. A função calcula os valores na coluna Valor da previsão com base no algoritmo aplicado pelo APL. A função de biblioteca automatizada executa vários modelos (como regressão linear ou suavização exponencial) em dados históricos. Isso é para determinar o melhor modelo treinado no conjunto de dados de entrada. Em seguida, uma previsão é construída. Os valores preditivos podem ser usados posteriormente em outras funções.
Assim, o resultado da previsão em nosso caso será assim.
O aprendizado de máquina também mostra entradas destinadas às contas de contabilidade BEN e COM. A previsão revela uma tendência de alta para a conta BEN e uma tendência positiva para a conta COM. Como o período foi especificado como 12 meses, o aprendizado de máquina previu o valor nos próximos 12 meses para cada um dos tipos de conta especificados.
Mas muitas vezes acontece que uma previsão mais detalhada ou escrever suas próprias funções é necessária. Para isso, pode-se utilizar a criação de um código em um script R, para chamá-lo, o servidor SAP HANA R deve estar ativado. Além disso, por meio da função de chamar o adaptador de função remota de procedimentos externos, o usuário pode selecionar o tipo SAP HANA R Script, que permite chamar um script R externo. Ao mesmo tempo, o PaPM mostrará o próprio código, escrito externamente, ou fornecerá uma interface para escrevê-lo e editá-lo.
Esta abordagem pode ser usada para cenários onde modelos preditivos complexos são necessários, por exemplo, em modelagem financeira ou para calcular riscos no setor bancário.
3. Paralelização e expansão
A solução deve ser capaz de trabalhar com uma grande quantidade de dados e ao mesmo tempo proporcionar alto desempenho de cálculos, independente do cenário. Para garantir isso, há cada vez mais oportunidades de paralelização de cálculos e funcionalidade de escalabilidade horizontal. Isso torna mais fácil trabalhar com conjuntos de dados de 2 bilhões ou mais registros e permite que você gerencie ativamente a carga da CPU e da RAM.
No aplicativo de simulação, escolhendo Ambiente -> Particionamento, para cada intervalo de particionamento, você agora pode definir onde este pacote de trabalho deve ser executado. Isso pode ser útil para obter equilíbrio de carga uniforme em todo o cenário do sistema de scale-out. Nesse caso, o número de registros em pacotes de trabalho é muito desigual e a distribuição automática do SAP HANA é abaixo do ideal.
Mais detalhes sobre as configurações e posterior lançamento podem ser encontrados aqui .
Concluindo, gostaria de lembrar que o SAP PaPM vem com conteúdo padrão para facilitar o início da solução. Agora inclui mais de 40 modelos para diferentes setores e cenários, desde alocação de custos até análise de sustentabilidade empresarial. O conteúdo é constantemente enriquecido e reabastecido, uma das novidades do PCM para o Custeio baseado em atividades de PaPM. Ele fornece um editor de regras semelhante ao SAP Profitability and Cost Management. E como a solução expirou seu período de suporte, o novo conteúdo simplificará significativamente a importação de regras do SAP PCM, reduzindo o tempo de migração.
A solução continua a se desenvolver ativamente, fornecendo aos usuários uma plataforma completa para automatizar vários cenários por meio de uma interface conveniente que não requer programação. Nos artigos a seguir, falaremos sobre outros cenários integrados que são mais demandados por nossos clientes globais e russos, por exemplo, "Gerenciamento de sustentabilidade" e "Alocação de custos de TI" de acordo com a metodologia de gerenciamento de negócios de tecnologia.
Autor - Irina Sheftelevich, arquiteta sênior de SAP CIS Business Solutions