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SAP Analytics Cloud (SAC)

Integrierte Liquiditätsplanung mit SAP Analytics Cloud

Aller Anfang ist schwer: unterschiedliche Planungspositionen, unterschiedliche Datenquellen

Unsere Kunden haben meist eine klare Vorstellung, welche Daten in welcher Form in die Liquiditätsplanung integriert werden müssen. 

So soll bspw. die Vertriebsplanung für die Befüllung der Planungskategorie „Einzahlungen aus Umsatz“ verwendet werden. Die „Auszahlungen für Investitionen“ kommen aus den Bestellungen aus SAP MM. Zahlungsflüsse aus Geldanlagen und Krediten entweder aus SAP TRM oder aus einem separaten Treasury Management System. Generell soll meistens die initiale Planung irgendwie aus der Controlling-Planung abgeleitet werden – zur Not durch Upload von Excel Sheets.

Meistens kann die ein oder andere Anforderung im bestehenden Planungstool noch abgebildet werden. Sobald es komplexer wird, greifen viele Unternehmen dann – wider Willen – doch wieder auf Microsoft Excel zurück. Wenn Sie SAP nutzen, ist dies mittlerweile eigentlich nicht mehr notwendig.

Daten agreggieren: entweder in SAP oder in SAC

In der SAP-Treasury-Welt haben sich mittlerweile zwei Best-Practices herauskristallisiert, die mitunter auch kombiniert werden können:

  1. Erstellung virtuelles Datenmodell (VDM) in SAP: mit Hilfe von CDS-Views wird ein pyramidenartiges Datenmodell aufgebaut. Auf der untersten Ebene steht der gezielte Zugriff auf relevante SAP-Tabellen, ganz oben der passgenau Export für SAC. 
  2. Direkte Datenmodellierung in SAC: für jedes Thema / jede Datenquelle wird ein eigenes Datenmodell aufgebaut, mit Hilfe von Data Actions werden die benötigten Werte gezielt in ein integriertes Gesamt-Datenmodell übernommen. 
 
Wenn noch nicht genau klar ist, wie das Datenmodell in SAP oder in SAC aufzubauen ist, hilft oftmals auch eine erste, beispielhafte Excel-Zusammenstellung relevanter Daten. Diese lässt sich innerhalb von wenigen Minuten in ein Test-SAC-Datenmodell umwandeln. Wenn sich die Strukturen bewährt haben, erfolgt im Anschluss eine professionelle Datenmodellierung samt automatischer Beladung.

Das Datenmodell steht: Apps und Berichte erstellen

Sobald das erste Datenmodell erstellt wurde, kann mit dem eigentlichen Aufbau einer Liquiditätsplanung begonnen werden.

Auch hier reichen die Anforderungen meist weit auseinander. Für das eine Unternehmen ist die Ableitung der Controlling-Werte mit Hilfe einer Geldwerdung von überragender Bedeutung. Andere Unternehmen planen Bottom-Up. Wiederum andere möchten die Planwerte auf Basis der Ist-Werte automatisch  berechnen.   

Was alle eint: die Planungslösung muss die notwendige Flexibilität vorhalten. Das geht mit SAC erfreulicherweise sehr gut. So lassen sich direkt in SAP mit Hilfe von CDS-Views Berechnungen, Konvertierungen und Kumulierungen durchführen. 

Gleiches gilt aber auch für SAC. Hier wirkt das Scripting im Rahmen von Data Actions positiv. Auch mit Allokationen lassen sich innerhalb von SAC Planungswerte gut verarbeiten. Letztlich lassen sich auf Modellebene, aber zur Not auch direkt in den Apps und Berichten einfache Berechnungen direkt anlegen.

Versionierung, Frühindikatoren und Szenarien "dazu holen"

Eine gute Liquiditätsplanung lebt von der Qualität der Versionierungen. Erst wenn diese schnell und einfach verfügbar, aber auch „verwaltbar“ sind, lassen sich aussagekräftige Plan-Ist- und Plan-Plan-Vergleiche erstellen. Die Standard-Versionierung von SAC ist für Treausury nicht vollständig optimal, wir haben daher schon vor längerer Zeit eine einfache, aber robuste Methodik entwickelt, die über die Standard-Versionierung von SAP hinausgeht.

Denken Sie daran: Wenn Sie SAP als ERP-System nutzen, dann haben Sie einen wahren Datenschatz fast sofort greifbar. Im Rahmen der Liquiditätsplanung können Sie sich diesen zur Nutze machen, in dem Sie Ihre Planung mit automatisch generierten Kurz- und Mittelfrist-Vorschau-Werten abgleichen. Dazu zählen bspw. die Entwicklung der offenen Posten aus der Buchhaltung, der Kundenaufträge aus SAP SD oder Bestellungen aus SAP MM. 

Auch mit Szenario-Rechnungen und Wertreiberbäumen kann SAC sehr gut umgehen – stets unter der Voraussetzung, das Datenmodell ist einfach und konsistent aufgesetzt. Dies gilt im übrigen auch, wenn Sie die Predictive-Funktionalitäten von SAC nutzen möchten.

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