SAP S/4HANAデータ利活用

意思決定にデータを活用しきれていない

サイロ化したデータの収集・統合に手間と時間がかかる

非構造・半非構造データなど多種多様なデータへの対応が必要

AI・機械学習の活用が限定的で有効に活用できていない

業務要件に対する深い知見

SAP S/4HANAデータ利活用の実績多数

TISならではの導入方法論とテンプレートアプローチで効率的にシステム構築

TISプロジェクト管理手法・リスク管理手法で、計画通りのQCDを実現

テンプレートアプローチ
（予算管理ソリューション）

• SAP S/4HANAデータを利用したPL/BS予算策定のテンプレートを用意
• テンプレートアプローチにより、導入の効率化・短縮化

AI需要予測
（予測型経営DXサービス連携 ※）

• SAP S/4HANAから連携した過去実績と外部データを用いたAI需要予測
  外部データの因果性、影響を与える迄の時間的ラグの把握 （グレンジャー因果性検定）
• 相関が高い外部データの自動選択

xP＆Aに向けて
（シームレスプランニング対応）

• 営業・マーケ、人事、サプライチェーンなど、全ての部門の計画データを財務計画への連携・統合（xP&A）を容易にするデータ基盤
• SAP Analytics Cloudの計画データ・マスタデータをSAP Datasphere上に保存するシームレスプランニング機能に対応

リアルタイム連携処理のコンポーネント化

• 予算管理に必要なSAP S/4HANAの各種データのリアルタイム連携処理一式を事前定義
• SAP Datasphereのリモートテーブル、複製フロー機能を活用した実装
• 導入の効率化と短縮化

ビジネス変化への柔軟な対応
（仮想データマート）

• 物理データの加工処理が不要で、データの追加・変更が容易で、ビジネス変化にも柔軟かつ迅速に対応
• 仮想マート単位で権限設定を行うことで、セキュリティ・ガバナンスを強化

データ活用に必須なコンテキスト情報の自動連携

• SAP S/4HANA上で定義されたテキスト、階層等の、データの意味付けや関係性を表すコンテキストの連携が可能
• 自動連携により、DWH上での再定義が不要となり、DWH構築の生産性も向上

高度なデータエンジニアリング

• BIツールでは対応しきれない、高度なデータ活用実装（= SAP Databricks）
• 事前定義済みのAIアプリケーションの活用によるクイックスタート（= Intelligent Applications）

データレイクハウスアーキテクチャ

• 構造・非構造問わず、データレイク上の多種多様なデータをゼロコピーで直接活用（= Delta Sharing／Unity Catalog）
• データレイク上の高速ファイル形式テーブルで、コストと処理パフォーマンスを両立（= Foundation Service）
• 各種SAP製品データのミラーリングにも対応（= SAPデータプロダクト）

ナレッジグラフによりAIがデータ構造を理解

• AIがSAP S/4HANAのデータ構造を理解・解釈可能となるデータモデリング （= SAP Knowledge Graph）
• AIエージェントが正しいデータの用途や関連性を理解し、自律的なデータ利活用を実現
• データ構造を熟知したAIを活用し内製化促進