SAP分析雲實戰指南

第1章 企業數據分析的發展 001
1.1 從書信時代到雲計算時代 001
1.1.1 第一階段：郵電通信時代 002
1.1.2 第二階段：因特網時代 002
1.1.3 第三階段：雲計算時代 003
1.2 傳統數據分析的兩大誤區 004
1.3 數據分析與現代管理學的真正連接 005
1.4 如何用數據講企業經營管理的故事 008
1.4.1 計劃 009
1.4.2 分析 010
1.4.3 模擬預測 010
第2章 數字化浪潮中的數據分析平臺 011
2.1 數字經濟發展下的必然選擇 011
2.1.1 我國企業信息化發展進程 011
2.1.2 雲計算的特性與優勢 015
2.2 SAP Analytics Cloud產品特色 019
2.2.1 敏捷可視化 020
2.2.2 預算編制 022
2.2.3 智能預測 022
2.2.4 數字化董事會 023
2.2.5 三位一體的分析平臺 024
第3章 備好數據 026
3.1 數據連接 026
3.1.1 實時數據連接 027
3.1.2 導入數據連接 036
3.1.3 導出數據連接 041
3.2 數據模型 041
3.2.1 模型預處理 042
3.2.2 模型數據管理 053
3.3 數據集 060
3.3.1 嵌入式數據集 060
3.3.2 獨立數據集 061
第4章 講好故事 063
4.1 開始講故事 063
4.1.1 數據可視化—統計圖 063
4.1.2 數據可視化—表格 083
4.1.3 設置故事 085
4.1.4 故事擴展 100
4.1.5 移動App查看故事 129
4.2 講更好的故事 132
4.2.1 自定義計算 132
4.2.2 使用貨幣 141
4.2.3 自助分析與發現洞察 143
4.2.4 優化設計體驗 147
4.3 分析應用高級擴展 156
4.3.1 分析應用特點 156
4.3.2 分析應用與故事的區別 157
4.3.3 分析應用創建 158
4.3.4 腳本與API 176
4.3.5 分析應用性能優化 194
4.4 數字化董事會深化決策 199
4.4.1 初識Digital Boardroom 200
4.4.2 創建Digital Boardroom 203
4.4.3 運行Digital Boardroom 212
第5章 排好計劃 214
5.1 業務價值 214
5.2 功能簡介 215
5.3 數據模型準備 216
5.3.1 準備業務數據 217
5.3.2 數據模型開發 218
5.4 計劃功能落地 223
5.4.1 頁面使用計劃功能 223
5.4.2 數據操作常規使用 236
5.4.3 分配分攤和多步操作 238
5.4.4 進階高級公式 243
5.4.5 數據下發收集 247
第6章 做好預測 257
6.1 預測的重要性 258
6.2 智能洞察 259
6.2.1 智能洞察概述 259
6.2.2 智能洞察的類型 259
6.3 智能預測 262
6.3.1 智能預測概述 263
6.3.2 智能預測分析類型 263
6.4 使用R可視化數據 270
6.4.1 R語言概述 270
6.4.2 R如何可視化數據 271
第7章 管好系統 274
7.1 瞭解SAP Analytics Cloud的許可 274
7.2 系統與安全管理 275
7.2.1 用戶與角色管理 275
7.2.2 自定義身份認證 279
7.2.3 系統配置管理 287
7.2.4 系統監控 291
7.3 團隊協作 293
7.3.1 共享與協作 294
7.3.2 權限管控 296
7.4 內容與傳輸管理 298
7.4.1 SAP Analytics Cloud的業務內容 298
7.4.2 傳輸管理 300
第8章 數據應用最佳實踐 309
8.1 小草電器成長中的困境 309
8.2 通過數智化應用提升企業全面預算管理合理性 311
8.2.1 從企業戰略分解到業務和財務預算 312
8.2.2 預算方案的匯報和確認 315
8.3 業技融合打通企業經營管理閉環 315
8.4 產品盈利的專題突破 318
8.5 數字化轉型新格局 322