Mit SAP erfolgreich über alle Kanäle handeln
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- Nicole Meinhardt
- vor 8 Jahren
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1 JULI 2015 Mit SAP erfolgreich über alle Kanäle handeln D r. T H O M A S V E T T E R S e n i o r V i c e P r e s i d e n t a n d H e a d o f D e v e l o p m e n t, C o n s u m e r I n d u s t r i e s, SAP
2 COMPLEXITY KOMPLEXITÄT
3
4 Run Simple 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 4
5 OPEN PLATFORM INNOVATIVE APPLICATIONS CONNECTED NETWORK BREAKTHROUGH HANA
6 Alle Bausteine arbeiten nahtlos zusammen Beispielszenario Applications Platform Network Sensoren in Laufschuhen erfassen das Laufmuster und die Abnutzung - diese Informationen werden über eine App an die HCP IoT Plattform gesendet HANA Cloud Platform IoT Edition
7 Alle Bausteine arbeiten nahtlos zusammen Beispielszenario Applications Platform Network HANA Predictive Insight berechnet den optimalen Zeitpunkt, um dem Kunden den Austausch der Schuhe vorzuschlagen und eine für diesen Kunden angepasste Innensohle anzubieten HANA Cloud Platform IoT Edition Kundenentwicklungen HANA Predictive Insight
8 Alle Bausteine arbeiten nahtlos zusammen Beispielszenario Applications Platform Network Produktempfehlungen werden in Hybris Marketing erstellt - basierend auf Daten aus SAP CAR Kundenentwicklungen HANA Cloud Platform IoT Edition HANA Predictive Insight Customer Activity Repository Hybris marketing
9 Alle Bausteine arbeiten nahtlos zusammen Beispielszenario Applications Platform Network Der Kunde bestellt die neuen Schuhe und die angepasste Sohle im Hybris Webshop Kundenentwicklungen HANA Cloud Platform IoT Edition HANA Predictive Insight Customer Activity Repository Hybris marketing Hybris commerce
10 Alle Bausteine arbeiten nahtlos zusammen Beispielszenario Applications Platform Network Die logistische Abwicklung erfolgt in SAP Retail und EWM Kundenentwicklungen Extended Warehouse Management HANA Cloud Platform IoT Edition HANA Predictive Insight Customer Activity Repository SAP Merchandising for Retail Hybris marketing Hybris commerce
11 Alle Bausteine arbeiten nahtlos zusammen Beispielszenario Applications Platform Network Die Rohstoffe für die Innensohle werden über Ariba beschafft Kundenentwicklungen Extended Warehouse Management Ariba HANA Cloud Platform IoT Edition HANA Predictive Insight Customer Activity Repository SAP Merchandising for Retail Hybris marketing Hybris commerce
12 Alle Bausteine arbeiten nahtlos zusammen Beispielszenario Applications Platform Network Der Kunde holt die Ware in der Filiale ab und bezahlt an der Kasse Kundenentwicklungen Extended Warehouse Management Ariba HANA Cloud Platform IoT Edition HANA Predictive Insight Customer Activity Repository SAP Merchandising for Retail POS by GK Hybris marketing Hybris commerce
13 Das vollständig integrierte Unternehmen SAP Transportation Mgmt. SAP Warehouse Mgmt.
14 SAP S/4HANA Vereinfachte Datenmodelle Komplett auf Fiori Geführtes Customizing SAP Simple Logistics 1 Belegtabelle MAT DOC MARC MARD Cloud und On-Premise
15 Basis Komponente Empfohlene Erweiterung Zielbereich Komponenten von S/4HANA Retail Kernkomponenten SAP Merchandising SAP Customer Activity Repository hybris Marketing (opt) Kernkomponenten S4/HANA S/4HANA Financials standalone oder Financials add-on 2.0 / SAP Merchandising (ERP Retail) on SAP HANA CEO / CIO / CFO CIO / Business Head CMO SAP Customer Activity Repository SAP Assortment Planning for Retail Optional S/4 Komponenten, zum Beispiel Hybris Marketing (ymkt) zur Kundensegmentierung Financials Mgmt Add-On for SAP BS (sfin 2.0) Mgmt Assortment Planning 1.0 Mgmt Segmentierung SoH IS-Retail SAP Customer Activity Repository 2.0 Retail Marketing Scenarios SAP HANA
16 Store Web Channel Mobile Marketplace Call center POS Mobile POS Employee Device Self Checkout Digital Signage Internet/ Social Shops/ 3rd Party Shops Own Webshop Customer Mobile 3rd Party Platforms S/4 HANA for Retail POS Data Transfer & Audit CAR Unified Demand Forecast hybris Marketing Social contact intelligence hybris Commerce Platform SFIN SLOG S-MERCH Inventory Visibility Multichannel sales transaction Product Recommendation Intelligence Segmentation HANA
17 Planned Roadmap of S/4HANA Retail On premise * SAP Simple Finance 2.0 w/ SAP Merchandising (ERP Retail) on SAP HANA SAP Customer Activity Repository 2.0 SAP Assortment Planning for Retail 1.0 S/4HANA serp incl. smerchandising SAP Customer Activity Repository 3.0 SAP Merchandise Planning for Retail 2.0 SAP Assortment Planning for Retail 2.0 SAP Promotion Planning Retail 9.0 Q Q Q Q Q SAP Simple Finance 3.0 w/ SAP Merchandising on SAP HANA SAP Customer Activity Repository 2.0 FP1 / FP2 SAP Merchandise Planning for Retail 1.0 SAP Assortment Planning for Retail 1.0 FP1 / FP2 *) Hybrid scenarios managed cloud +) Working title, not an official SAP term
18 Beispiele für Customer Journeys zu S/4HANA Ausgangspunkt Neuer Kunde SAP Bus. Suite Financials Add-on On Premise Neue Installation SAP CAR or On Premise/Cloud Neue Installation SAP Assortment Pl. SAP Promotion Man. SAP Merch. Pl. or On Premise/Clod CAR Installation erweitern S/4HANA or On Premise/Cloud Daten an S/4HANA übertragen Hybrid SAP Retail On Premise SAP Bus. Suite Financials Add-on On Premise Upgrade und Daten migrieren SAP CAR or On Premise/Cloud Neue Installation S/4HANA or On Premise/Cloud Daten an S/4HANA übertragen Hybrid SAP AFS On Premise SAP FMS Financials Add-on On Premise Daten übertragen SAP CAR SAP Assortment Pl. SAP Merch. Pl. or On Premise/Clod CAR Installation erweitern S/4HANA or On Premise/Cloud Daten an S/4HANA übertragen Hybrid
19 6450+ Kunden setzen auf SAP HANA 70+ Kunden haben SAP Customer Activity Repository lizensiert 20+ Kunden für SAP Fashion Management
20 HANA ermöglicht es uns, die Umsatzdaten der Filialen an der Ostküste am Black Friday zu analysieren und Preisoptimierungen für die Filialen an der Westküste zu veranlassen - noch bevor sie öffnen. Das HANA Data Café
21 Data Cafe? - Über 3 Jahre, 250 Milliarden Datenzeilen mit detaillierten POS Daten - Höchste Granularität - Keine Aggregate oder Pre-Joins, die einer Auswertung in Realtime im Weg stehen Vorteile? - Queriesgehen über die komplette Datenbasis, FullTable Scans und dynamische Bildung von Kategorien während der Auswertung erfüllen alle analytische Anforderungen - Auch während des Ladens der Daten am Black Friadyay waren die Datensätze maximal 1 Stunde alt (mit der bisherigen Technologie war nur ein nächtliches Laden möglich) - Die Antwortzeit liegt mit 2 Sekunden deutlich unter den von Walmartgeforderten 8 Sekunden - Daten werden einfach visualisiert, Business-Alerts, komplexe Analytik, geographische Aufbereitung usw. Umfang? - Ausgelegt für über tausend Benutzer (1,500 Benutzer, 450 parallel, 20 Reports/Benutzer) - Bis zu 36,000 vollständige Reports pro Stunde getestet (9,000 Reports/Stunde mit 4 Queriespro Report) - Spitzenlast am Black Fridaymit 3 Millionen Einträgen pro Minute - Scale-out mit 16 2TB Knoten (+HA) TCO? - Vereinfachung des ETL Prozesses, direktes Laden in die Tabellen - Deutliche Reduzierung der Kosten für Performance- Optimierungen verglichen mit früheren Technologien (Teradata und Greemplum) - Effizientere Anwendungsentwicklung mit HANA XS engineund HTML5 - Datenkomprimierung von 46.5 TB auf 5.7 TB
22 JULY 2015 Demo Planning
23 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 25
24 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 26
25 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 27
26 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 28
27 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 29
28 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 30
29 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 31
30 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 32
31 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 33
32 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 34
33 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 35
34 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 36
35 2015 SAP SE or an SAP affiliate company. All rights reserved. 37
36 Juli 2015 Vielen Dank! D r. T H O M A S V E T T E R S e n i o r V i c e P r e s i d e n t a n d H e a d o f D e v e l o p m e n t, C o n s u m e r I n d u s t r i e s, SAP
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