SAP Inside Track Tokyo 2021 DAT で発表させていただいた資料です！

1. 2021年3月3日
山田 基博
NECソリューションイノベータ
SAP Analytics Cloud 導入事例とポイント
SAP Inside Track 2021
TOKYO

2. 2
名前： 山田 基博
会社： NECソリューションイノベータ
部門： プロダクト・エンジニアリング事業部
役割： SAP Analytics Cloud SS・構築
参加目的：最新動向・情報収集、ネットワーキング
自己紹介

3. 3
参加者様へセッション前質問
質問１： SAP Analytics Cloud はぶっちゃけ使えるツールだと思いますか？ （選択式）
１： もちろんでしょ！！
２： 機能によっては使える！（使えそう）
３： 正直微妙（他のツールの方がいいのでは？）
４： SACを知らないのでわからない
質問2： 大量データを活用し、やりたいことはありますか？ （自由テキスト）
※SAP Analytics Cloud での可否に関わらず

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1. SAP Analytics Cloud 概要
2. 某プロジェクトで実現しようとしていたこと
3. 実装での課題と対応事例
4. SAP Analytics Cloud 導入時のポイント
SAP Analytics Cloud 導入事例とポイント

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転載1：SAP社 Webサイト https://www.sapjp.com/blog/analytics_cloud/
1. SAP Analytics Cloud 概要 (1/2)
アナリティクスに必要となる機能を１ストップで提供

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1. SAP Analytics Cloud 概要 (2/2)
情報活用に必要な機能を1ストップで提供
転載2： SAP Analytics Cloudのご紹介(SAPジャパン 2018.10) PIBLIC P.7

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2. 某プロジェクトで実現しようとしていたこと (1/2)
1) S/4HANA、既存業務システムデータの SAP Analytics Cloud(以下SAC) への集約と
ダッシュボードによる見える化
2) 計画立案業務(Excel) のSAC化
Bシステム
ローカルPC
Aシステム
SAP
S/4HANA Cloud
ファイルサーバ
SAP
Analytics Cloud
モデル ストーリー
計画
ダッシュボード
AI
■当初想定案
SACの制約(当時)で、
当初想定案の実現は
難しいことに・・・
DWH
（データ蓄積・加工）

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2. 某プロジェクトで実現しようとしていたこと (2/2)
Bシステム
ローカルPC
Aシステム
SAP
S/4HANA Cloud
ファイルサーバ
モデル ストーリー
計画
ダッシュボード
AI
当初想定案
Bシステム
ローカルPC
Aシステム
SAP
S/4HANA Cloud
ファイルサーバ
モデル ストーリー
計画
ダッシュボード
AI
最終構成
SAP
Analytics Cloud
SAP
Analytics Cloud
HANA View
SAP
Cloud Platform
DWH
（データ蓄積・加工）
DWH
（データ蓄積・加工）
■当初想定案からの主な変更点
① データ蓄積・加工を SAC から SCP(HANAデータサービス) へ変更
② 計画機能を SAC から SCP(追加開発) へ変更
変更せざるを得なかった課題と
対応について説明します！
※ 2020年2月時点の話し

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3. 実装での課題と対応 (1/4)
課題1： ストーリーとモデルに関する制約 (2020年2月時点)
ストーリーに定義されたモデルを別のモデルに変更できない。
⇒ 既存のモデルに新たなディメンションやメジャーを追加する際は再生成(作り直し)が必要となる
モデルA
SAP
Analytics Cloud
ストーリー 新モデルA
SAP
Analytics Cloud
新ストーリー
得意先
製品
・・・
得意先
製品
営業担当者
・・・
モデルの再作成、ストーリーの
修正が必要
■参考
SAC ver 2021.1 よりストーリーに紐づくモデルの変更が可能となったため、現時点は課題ではありません。
本番で使われているものを
修正するのは、リスクが高い…
対応1： SCP(HANA-DB)のHANA Viewを修正することで、リスクを軽減
モデルA
HANA View
SAP
Cloud Platform
ストーリー
SAP
Analytics Cloud
新モデルA
HANA View
SAP
Cloud Platform
新ストーリー
得意先
製品
・・・
得意先
製品
営業担当者
・・・
SAP
Analytics Cloud
HANA Viewを
修正

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3. 実装での課題と対応 (2/4)
課題2： SACでのデータ加工に関する制約
SACは、データ加工があまり得意ではない。
モデル同士の結合は「ディメンションリンク」で可能であるが、設定がやや面倒。
チャート
モデル
SAP
Analytics Cloud
対応2： SACでのデータ加工はやめ、SCP(HANA-DB)にてHANA Viewを作成し、SACから参照する
モデル
HANA View
SAP
Cloud Platform
ストーリー
SAP
Analytics Cloud
データ加工を
HANA-DBで行うから
データ蓄積も
SCP(HANA-DB)に
したのね！
ディメンション
リンク
ディメンションリンク設定例

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3. 実装での課題と対応 (3/4)
課題3： SACモデルへの自動データインポートの課題
SACで用意されている データインポートジョブ実行
間隔は、最短で 1回/ 時間。
⇒ リアルタイムでデータ連携ができない
Bシステム
Aシステム
ファイル
サーバ
モデル ストーリー
計画
ダッシュボード
AI
SAP
Analytics Cloud
DWH
（データ蓄積・加工）
SAP
S/4HANA Cloud
ローカルPC
対応3： SCP(HANA-DB)でデータ蓄積をするよう変更
SACでのデータ蓄積をやめ、SCP(HANA-DB)で
データ蓄積する。
データ連携にSDI を使用し、ニアリアルタイムで連携。
Bシステム
ローカルPC
Aシステム
SAP
S/4HANA Cloud
ファイル
サーバ
モデル ストーリー
計画
ダッシュボード
AI
SAP
Analytics Cloud
HANA View
SAP
Cloud Platform
DWH
（データ蓄積・加工）
SDI によるニア
リアルタイム連携 ※SDI：Smart Data Integration
SACデータインポート
ジョブは1回/時間

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3. 実装での課題と対応 (4/4)
課題4： データアクション機能の制約 (2020年2月時点)
割当(例：計画機能での配賦実行)、データアクション機能の自動起動ができない。
⇒ 夜間自動起動ができない（起動するには、人がメニューから実行 or ボタンを押下する必要がある)
■参考
SAC 2020年3Q更新により、カレンダ機能からデータアクションの起動が可能となったため現時点は課題では
ありません。(SACでの実装が望ましいと実感しています)
手動でボタンを
押す必要あり
対応4： SACでの計画機能利用は断念し、SCPで追加開発を行う
モデル
SAP
Analytics Cloud
SAP
Cloud Platform
SAP
Analytics Cloud
計画
ローカルPC
ローカルPC
計画 計画
断念・・・

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4. SAP Analytics Cloud 導入時のポイント
➢ システム全体のデータフローを明確にする
・どのようなデータがどんな粒度で集約できるのか？
・インタフェースタイミングは？
・データの確からしさは？
➢ 見える化する内容を明確にする
・どのようなKPI、レポートを見るのか？
・どのような分析を行うのか？
・手持ちのデータを使って、サンプルレポートをまずは作成してみるのもアリ
➢ 使用する機能、権限を明確にする
・使用する機能によりライセンス料が異なる
➢ SAC機能拡張予定は常にウォッチを！
・できなかったことが、できるようになる可能性がある

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• SAC を触ってみませんか？（90日間 Free Trialがあります）
• OpenSAPで SACのコンテンツがあります
• データモデリングのノウハウもあるとBetter
• BW経験者の方は、是非！
SACを一緒に盛り上げていきましょう！！
テーマ：チャレンジしよう！ - 行動をおこすキッカケに
転載3：SAP社 Webサイト https://www.sap.com/cmp/td/sap-analytics-cloud-free-trial.html