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次世代Analytics製品のSAP Analytics Cloud(SAC)ってなんなの?どうなの?
- 2. 1. 4.
2. 5.
3.
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 2
6.
AGENDA
社内環境で触ってみた:
Predictive編
SACの機能整理
SACの製品戦略
SACとは
評価・考察
社内環境で触ってみた:
Analytics Designer編
- 3. 1. 4.
2. 5.
3.
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 3
6.
AGENDA
SACの機能整理
SACの製品戦略
SACとは
1.
評価・考察
社内環境で触ってみた:
Predictive編
社内環境で触ってみた:
Analytics Designer編
- 4. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 4
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved.
4
Planning (予算・計画)
SACは予算・計画管理機能を提供している。
Excelライクな操作感覚で予算を入力・配賦
できるだけでなく、バージョン管理機能やスケ
ジュール管理機能も実装されている。
※連結会計機能は実装なし。
Business Intelligence
(分析・可視化)
豊富なビジュアルオブジェクトが用意されて
いるだけでなく、チャートに対する多様な操
作オプションも用意されており、経営課題に
ついてのインサイトを効果的に獲得できる。
Analytics Designer(アプリ開発)
リッチなレポート・ダッシュボードやアプリ(APIs連携)を、
JAVAやRといったスクリプトベースで開発することがで
きる、カスタム発者向けの機能。
Predictive (予測・機械学習)
SACには、インサイトを素早く獲得するためのSmart
Assist機能や、ビジネスアナリストでも回帰分析、
分類分析、時系列分析を手軽に実行できる
Smart predict機能が実装されている。.
Planning
(予算・計画)
Business
Intelligence
(分析・可視化)
Analytics Designer
(アプリ開発)
Predictive
(予測・機械学習)
Digital
Boardroom
(ダッシュボード)
SACとは
SAP Analytics Cloud(SAC)は「分析・可視化」、「予算・計画」、「予測・機械学習」、「アナリティクスアプリ開発」「ダッシュボー
ド」をオールインワンで提供するSaaS型Analytics製品。「モバイル」、「オンプレミス・クラウドデータ接続」もサポート。
- 5. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 5
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5
SACとは –ユーザ目線
SACはユーザフレンドリーで美しい最新のUXを搭載し、操作感に違和感なく使用することが可能。
(画像は環境からDLしたSAP_FI_FINANCIALSのSAPコンテンツ。データ、チャート、色、配置を自由に変更することが可能。)
※画像は弊社のSAC環境の画面キャプチャ
- 6. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 6
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6
SACとは –開発者目線
SACは、機械学習エンジンを搭載しており、データ型を自動認識したり、データの特徴にあった編集メニューを自動提案するなど、
一部開発作業を自動化し、従来のBI開発に比べ開発負担を削減することが可能。
データ型を自動認識 データの特徴に応じた自動提案 Queryなしでチャートを自動生成
Process Process Output
-(ハイフン)で
分割を提案
ディメンション
型
メジャー(数値)
型
※画像は弊社のSAC環境の画面キャプチャ
- 7. 1. 4.
2. 5.
3.
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 7
6.
AGENDA
SACの機能整理
SACの製品戦略
SACとは
2.
評価・考察
社内環境で触ってみた:
Predictive編
社内環境で触ってみた:
Analytics Designer編
- 8. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 8
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved.
8
Digital Boardroom(ダッシュボード) / BI(分析・可視化)
/ Planning(予算・計画) のUpdate
• 意思決定をサポートするダッシュボード
• チャートやレポートの作成
• 予算管理、配賦・展開、バージョン管理
Predictive(予測分析・機械学習)のUpdate
• Smart Assist機能:Smart Insight, Smart Discovery等
• Smart predict機能:回帰,分類,時系列
SACの製品戦略 (2018 ~ 2019 First Half)
‘18~19にかけ、SACはバラバラだったオンプレ製品の機能をクラウド且つオールインワンで提供することを目標に、Digital
Boardroom、BI、Planning、Predictive機能をメインでUpdateしてきた。
BI(分析・可視化)
Lumira
/Web Intelligence
Planning(予算計画・連結会計)
BPC
Predictive(予測分析・機械学習)
Predictive Analytics
対となるSAPオンプレミス製品
What’s Next ?
- 9. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 9
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9
SACの製品戦略 (2019 Second Half~2020)
TechEd 2019では、今後、SACは全てのSAP主要製品のアナリティクスプラットフォームとして位置づけられると言及された。
“SAP Analytics Cloud is
the Strategic analytics platform
for all core SAP business applications
moving forward. “
引用01: SAP TechEd 2019, AIN104_Generating Value Through Hybrid SAP Analytics Solutions Scenarios
- 10. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 10
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10
SACの製品戦略 (2019 Second Half~2020)
TechEd 2019では、BIとアナリティクス市場において「Extensibility(拡張性)」と「Embeddability(埋込性)」がキードライバー
になるというGartnerのレポートが引用された。
“Extensibility and Embeddability will be the
key drivers of expanded use and value.”
“The ability to embed and extend analytics
content will be a key enabler of more
pervasive adoption and value from analytics”
引用02: SAP TechEd 2019, AIN104_Generating Value Through Hybrid SAP Analytics Solutions Scenarios
引用03:https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2017-02-17-gartner-says-worldwide-business-intelligence-and-analytics-market-to-reach-18-billion-in-2017)
- 11. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 11
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11
Digital Boardroom(ダッシュボード) / BI(分析・可視化)
/ Planning(予算・計画) の実装
• 意思決定をサポートするダッシュボード
• チャートやレポートの作成
• 予算管理、配賦・展開、バージョン管理
Predictive(予測分析・機械学習)の機能拡大
• Smart Assist機能:Smart Insight, Smart Discovery等
• Smart predict機能:回帰,分類,時系列
拡張性(Extensibility)の追求
• 各SAP製品/非SAP製品との連携を強化
• Analytics Designer(API経由アプリ開発)の機能拡大
埋込性(Embeddability)の追求
• 他のSAP Cloud製品の共通分析プラットフォーム
SACの製品戦略 (2019 Second Half~2020)
今後SACは、既存機能のUpdateに加えて、Extensibility(拡張性)とEmbeddability(埋込性)を追求する。SACは各
SAP製品/非SAP製品との連携を強化し、他のSAP Cloud製品の共通分析プラットフォームとなる。
Embeddability(埋込性)
Extensibility(拡張性)
引用04: SAP TechEd 2019, AIN103_Integrating SAP Analytics Cloud in SAP Applications, P11
Ariba
S/4
Cloud
SAC
SAC SAC
API
- 12. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 12
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12
Embeddability(埋込性)
SACはSAPの各クラウド製品に埋め込まれ、あらゆるアプリケーションでSACが分析ツールの標準になる。2019Q4から
2020にかけて順次GAする。
引用05: SAP TechEd 2019, AIN109_SAP Analytics Cloud An Overview on Intelligent insights, P24
引用06:SAP TechEd 2019, AIN103_Integrating SAP Analytics Cloud in SAP Applications, P20
SAP S/4HANA
- 13. 1. 4.
2. 5.
3.
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 13
6.
AGENDA
SACの機能整理
SACの製品戦略
SACとは
3.
評価・考察
社内環境で触ってみた:
Predictive編
社内環境で触ってみた:
Analytics Designer編
- 14. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 14
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14
様々なソースからのデータブレンド、説得力ある
ビジュアル化、アドホックレポートの実行が可能
クラウドベースのWebブラウザからBIを提供
クラウドベースのオーサリングによって、Web ブラウザーからビジネスインサイトを
得ることができ、PC に新しいソフトウェアをインストールする必要がない
オンプレミスデータ、クラウドデータの両方にアクセス
SAP Business Warehouse、SAP Analytics製品、SAP HANA、
SAP S/4HANA、非SAPアプリケーションにアクセス
リアルタイムのビジネスインテリジェンスにアクセス
SAP製品/非SAP製品関係なく、バッチ処理だけでなく、様々な製品から鮮
度の高い情報をリアルタイムに取得できる
データの探索に必要なあらゆるツールを実装
ドリルダウン、ランキング、最大・最小、絞り込み・除外、閾値のアラート、
スケールの調整、昇順・降順、差異グラフの追加、参照ラインの追加・・・
SAC – Business Intelligence (分析・可視化)
SAC-BIには、豊富なビジュアライゼーションオブジェクトが用意されているだけでなく、チャートや数表に対する多様な操作オ
プションも用意されており、経営課題についてのインサイトを効果的に獲得できる。
引用07: https://www.sap.com/japan/products/cloud-analytics/features.html
- 15. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 15
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15
データモデル連携、定義済み計画テンプレートな
どを使い、クイックに計画業務をスタートが可能
予算入力
• Excelの操作感覚で予算額の入力が可能
• 入力された数値はリアルタイムに集計
予算の配賦
• 予算の展開や配分がクイックに可能
• %入力による増減入力や自動按分の設定が可能
• 配賦元、配賦ドライバー・配布先を設定し、複数ステップを一括実行
公開・非公開バージョン管理
• 予算モデルごと、ユーザごと、チームごとに非公開バージョンを作成し、予
算のシミュレーションが可能
• 予算確定後に公開バージョンとして他ユーザに共有することが可能
スケジュール管理
• 入力依頼と同時に、入力状況のステータスを確認可能
• 入力タスクより、依頼されたタスクは、カレンダーやコラボレーション機能、E
メール等で通知
SAC – Planning (予算・計画)
SAC-Planningは予算・計画管理機能を提供している。Excelライクな操作感覚で予算を入力・配賦できるだけでなく、
バージョン管理機能やスケジュール管理機能も実装されている。※オンプレBPCの連結会計機能は実装なし。
※画像は弊社のSAC環境の画面キャプチャ
- 16. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 16
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved.
16
Non-Codingで予測分析を実行。BIで素早くイン
サイトを得られるSmart Assistやスコアリング機
能や学習機能も実装されたSmart Predictに注目。
予測分析が気軽にできるPredictive Forecast
ワンタッチ操作で、過去の実績データに基づいて将来のデータ値を自動に予
測する。自動予測、線形回帰、三次指数平滑法の三種類を提供。
インサイトを効率的に手に入れるSmart Assist
ワンタッチ操作で、機械学習アルゴリズムを使用して特定の値に影響を及ぼ
している主要因を分析し、シミュレーションを実行できる。分析結果を自動的
にチャートに変換し、ストーリー(BI)に組み込むことが可能。
ビジネスアナリストでも使えるエキスパートなSmart Predict
回帰予測、分類予測、時系列分析の3種類のエキスパート向け予測分析
が、ビジネスアナリストでも使えるほど簡単な操作で実行可能
ビジネスインテリジェンスと予算・計画との連携
ビジネスインテリジェンスと予算計画にも予測結果の活用が可能
SAC – Predictive (予測・機械学習)
ワンタッチ操作で、機械学習アルゴリズムを使用して、値に影響を及ぼす主要因を分析したり、ビジネスアナリストでも使用でき
る予測分析の自動化機能を提供。予測結果をBI/予算計画機能に連携、また、モデル再学習をスケジュール管理できる。
引用08: https://www.sap.com/japan/products/cloud-analytics/features.html
- 17. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 17
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17
標準のBI(Story)機能では表現できない、
細かい設定のダッシュボード/アプリが開発可能
BIよりカスタマイズ性が高いアプリケーションを作成
• ドロップダウン、チェックボックス、ラジオグループ、ボタン、フィルタライン、ポッ
プアップなどのコントロール部品
• チャート、表、テキスト、画像などのビジュアライゼーション部品
オブジェクトの動的な制御が可能
• スクリプトとグローバル変数を使用したオブジェクトの制御
• チャートから表への動的な表示形式変更
• 選択値に基づくドロップダウンリストのカスケード
簡便で機能的な開発環境
• キャンバスとプロパティパネルを使用したレイアウトデザイン
• コンテンツアシスタントを使用した効率的なスクリプト記述
• 構文チェックの自動実行
APIを使用し、アプリケーションを拡張
API、SDKsを使い、外部のアプリケーションと連動させることが可能
SAC – Analytics Designer (アナリティクスアプリ開発)
Analytics Designerは、リッチなレポート・ダッシュボードやアプリ(APIs連携)を、JSやRといったスクリプトベースで開発するこ
とができる、カスタム発者向けの機能。
引用09: SAP TechEd 2019, AIN102_Overview SAP Analytics Cloud, Analytics Designer, and Custom Widgets, P9
引用10: SAP TechEd 2019, AIN369_SAP Analytics Cloud, Analytics Designer, in Action
- 18. 1. 4.
2. 5.
3.
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 18
6.
AGENDA
SACの機能整理
SACの製品戦略
SACとは
4.
評価・考察
社内環境で触ってみた:
Predictive編
社内環境で触ってみた:
Analytics Designer編
- 19. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 19
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved.
19
Predictive Forecast
ワンタッチ操作で、過去の実績データに基づいて将来のデータ値を自動に予測する。Predictive Forecast機能には、自
動予測、線形回帰、三次指数平滑法の3種類がある。
・1月~6月の「売上高」推移を時系
列チャートで表示する。
・時系列チャートはForecast機能
を使用する前提になる。
・7月の「売上高」を予測したい。
・自動予測/線形回帰/三次指数
平滑法から、三次指数平滑法を
選択する。
・ワンタッチ操作で、7月の「売上
高」の予測値を表示する。
・7月の「売上高」予測が表示され
る。
・予測値の信頼区間がレンジで表
示される。
時系列データチャート作成 Forecast機能の選択 予測結果の表示分析中・・・
自動予測
って何・・?
信頼区間の
解釈が
難しい
操作は
とても簡単
- 20. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 20
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20
Search to Insight
ユーザが作成した質問に対し、SACがクエリを実行して回答を迅速に分析してチャートを自動作成し、それをストーリー
(BI)に組み込むことが可能。
Insight検索に質問を入力 チャートを自動生成 BI画面に追加
・Insight検索画面で、「売上高がトップ5の店
舗を表示せよ」という意味の構文「Show top
5 売上高 by 店舗」を入力する。
・SACが質問を解析し、チャートを作成して回答
を返す。
・「ストーリーに追加」を押下して、ストーリーに
チャートを追加する。
・ストーリーにチャートが追加
される。
日本語
対応
ASAP・・
日本語
対応したら
楽々開発!
- 21. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 21
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved.
21
Smart Insight
ワンタッチ操作で、SACが機械学習アルゴリズムを使用して特定の値に影響を及ぼしている主要因を分析。分析結果を
自動的にチャートに変換し、BI画面(ストーリー)に組み込むことが可能。
Smart Insightを実行 分析結果の表示 詳細表示
・店舗の売上高チャートにて
「Add Smart Insight」を選択する。
・女性が「店舗」ごとの売上に貢献していることがわかる。
・「View More」を選択する。
・女性以外にも、20代やワイ
ンが売り上げに影響している
ことが瞬時にわかる。
ノンバイアス
の分析が
可能に!!
平均ライン
まで表示して
くれる!
- 22. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 22
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22
Smart Discovery
ワンタッチ操作で、KPIに影響する主要因を分析し、チャートやテキストを自動作成する。さらに、予測モデルに当てはまら
ない例外値を検出したり、各要因を操作して目的変数への影響をシミュレーションできる。
Smart Discoveryの起動 4つの分析結果画面の生成
概要ページ画面 予測モデルの例外値表示画面Smart Discovery実行
シミュレーション画面キーインフルエンサーの画面SACが処理している画面
思ったより
処理スピード
はやい!
シミュレーショ
ンの挙動が
イマイチ・・・
例外値検出
は洞察の手
掛かりに!
これほどの
チャートを
自動生成!
度数分布は
地味にありが
たい・・・
- 23. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 23
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved.
23
Smart Predict
SAC-Smart Predictには、機械学習による予測分析の自動化機能があり、「回帰予測」・「分類予測」・「時系列予測」の
3タイプの予測シナリオを提供。予測結果をBI/予算計画機能に連携、また、モデルの再学習をスケジュール管理できる。
目的変数の選択や機械学習の設定 分析結果の表示 アウトプット
・予測分析の対象とする項目を設定する
・学習対象とする期間の設定や、どこまで先の予
測分析を実施するかを設定する
・各セグメントにおける予測分析の信頼度や
貢献度が表示される
・セグメントごとの分析結果の概要の確認や
予測分析機能が別タブで実行可能
・特定の項目について将来の数値や分類を予測
・予測分析結果をデータソースへ反映することで、より精
度の高い予測結果をタイムリーにレポーティング
これがやりた
かったんだ!
もっと求む!
今のままだと
AW○や
GC〇に勝て
ないよう・・・
- 24. 1. 4.
2. 5.
3.
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 24
6.
AGENDA
SACの機能整理
SACの製品戦略
SACとは
5.
評価・考察
社内環境で触ってみた:
Predictive編
社内環境で触ってみた:
Analytics Designer編
- 25. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 25
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved.
25
Analytics Designer
Analytics Designerでは、ABAPではなくJava Scriptで開発する。以下のキャプチャは、表示オブジェクトを選択させる
チェックボックス機能を実装するためのJAVA Scriptのコード画面。
レポートオブジェクト別
にJAVA Scriptで開発する。
テーブルとチャートの表示/非表示を
切り替えるチェックボックスの開発画面
オープンソー
スがあると助
かるなあ・・・
BW/BPC
一筋の人に
JSきつい・・・
色々なスキ
ルを持つ人を
集めないと・・
- 26. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 26
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved.
26
Analytics Designer
R言語を使い、より高度な分析を実行・表示することが可能。以下はGross Margin計画・実績のプロットに対し、その相
関係数と回帰直線を出力したもの。
Rのスクリプト
(相関と回帰直線)
R処理の
表示結果
Pythonの
ライブラリも
使いたいなぁ
データ
サイエンス
らしい!
SACを
プラットフォー
ムにRで分析
- 27. 1. 4.
2. 5.
3.
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 27
6.
AGENDA
SACの機能整理
SACの製品戦略
SACとは
評価・考察
6.
社内環境で触ってみた:
Predictive編
社内環境で触ってみた:
Analytics Designer編
- 28. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 28
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved.
28
Planning (予算・計画)
・オンプレBPCを代替できるほど機能が成
熟していないよう。
ex)割当・配賦ロジック(ドライバーの細やかな
設定など)、パフォーマンスへの懸念
⇒今後のupdateを期待
Business Intelligence
(分析・可視化)
・機能が成熟しつつある。Performance
チューニングは永遠の課題。
⇒セキュリティやPerformanceへの懸念の
払拭が課題。Performanceについては当ス
ライド左下の「引用」を参照
Analytics Designer(アプリ開発)
・APIsやカスタムウィジェットのユースケース・ライ
ブラリが少なく、何ができるのかが明らかでない。
⇒先行リリースされているGlobalでの導入事例の調
査が必要
・カスタム開発になるため、低コスト・導入期間短
縮というクラウド製品のメリットを享受できない。
⇒お客様の要件次第、というところ。
Predictive (予測・機械学習)
・教師あり学習(予測・分類・時系列)がメイン。
・2019/2020は予測モデルを拡大していくのではな
く、PredictiveにLive接続可能なソースの拡大
⇒よりクイックな予測分析の実現へ。
・機械学習で必須な前処理(クレンジング等)機能と
モデルのエクスポート機能がない。
⇒データ分析ツールとして致命的。
Planning
(予算・計画)
Business
Intelligence
(分析・可視化)
Analytics Designer
(アプリ開発)
Predictive
(予測・機械学習)
Digital
Boardroom
(ダッシュボード)
評価・考察
BI(分析・可視化)・Digital Boardroom(ダッシュボード)は成熟段階、それ以外のPlanning(予算・計画)、Predictive(予測・
機械学習)、Analytics Designer(アプリ開発)は更なるUpdateに期待。
引用11: SAP TechEd 2019, AIN204_SAP Analytics Cloud:Best Practices for Performance
- 29. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 29
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved.
29
評価・考察
現時点において、SAP Analytics領域はオンプレミス主体の情報アクセス・レポーティングが主流。
ク
ラ
ウ
ド
オ
ン
プ
レ
ミ
ス
SAP S/4 HANA
BW/4 HANAEmbedded
BW
Fiori AfO / Lumira
HANA DB HANA DB
IF
- 30. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 30
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved.
30
評価・考察
次世代アーキテクチャは、クラウド製品を中心とした予測分析・機械学習によるアナリティクスが主流になり、SACはあらゆるソ
リューションのフロントエンドの分析ツールとしての役割を担う。
ク
ラ
ウ
ド
オ
ン
プ
レ
ミ
ス
SAP S/4 HANA
BW/4 HANAEmbedded
BW
Fiori AfO / Lumira
HANA DB HANA DB
IF
SDWC
(SAP Data-
warehouse
Cloud)
S/4 Cloud
C/4 Cloud
Ariba・・・
SAP Data
Intelligence
HANA DB
IF
SAC (SAP Analytics Cloud)
- 31. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 31
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved.
31
評価・考察
2020年とその先、SAP Analytics Cloud(SAC)がどうなるのか期待しましょう。
2020~
What’s Next ?
- 32. Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved. 32
Copyright © 2019 Accenture. All rights reserved.
32
引用一覧
引用01: SAP TechEd 2019, AIN104_Generating Value Through Hybrid SAP Analytics Solutions Scenarios
引用02: SAP TechEd 2019, AIN104_Generating Value Through Hybrid SAP Analytics Solutions Scenarios
引用03:https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2017-02-17-gartner-says-worldwide-business-
intelligence-and-analytics-market-to-reach-18-billion-in-2017)
引用04: SAP TechEd 2019, AIN103_Integrating SAP Analytics Cloud in SAP Applications, P11
引用05: SAP TechEd 2019, AIN109_SAP Analytics Cloud An Overview on Intelligent insights, P24
引用06:SAP TechEd 2019, AIN103_Integrating SAP Analytics Cloud in SAP Applications, P20
引用07: https://www.sap.com/japan/products/cloud-analytics/features.html
引用08: https://www.sap.com/japan/products/cloud-analytics/features.html
引用09: SAP TechEd 2019, AIN102_Overview SAP Analytics Cloud, Analytics Designer, and Custom Widgets, P9
引用10: SAP TechEd 2019, AIN369_SAP Analytics Cloud, Analytics Designer, in Action
引用11: SAP TechEd 2019, AIN204_SAP Analytics Cloud:Best Practices for Performance
SAP Analytics Cloud フリートライアル版
https://info.sapdigital.com/sap-analytics-cloud-trial.html
SAP Analytics Cloud SAP公式サイト
https://www.sap.com/japan/products/cloud-analytics.html
SAP Analytics Cloud SAP JAPAN公式YOUTUBE
https://www.youtube.com/watch?v=RXVYrObh5V8