Последние публикации

ИИ-инструменты. От индивидуального применения к командной работе

Результаты анализа практического применения ИИ специалистами SAP в России. Часть 2.

Автоматизированные модели прогнозной кластеризации. Создание модели кластеризации, часть 2

Этот раздел описывает настройку параметров модели кластеризации (выбор переменных, диапазон количества кластеров, генерация SQL-правил) и детальный анализ полученных профилей. Особое внимание уделено интерпретации результатов с помощью диаграмм и матриц для бизнес-сегментации клиентов, а также оценке нераспределенных записей и итоговых SQL-выражений модели.

Проверка счетов в SAP S/4HANA. Деблокирование заблокированных счетов. Авансовые платежи. Гарантийное удержание

Сегодня поговорим об управлении заблокированными счетами и специальным видам расчетов в SAP: о процедурах деблокирования платежей (MRBR), а также о настройке и проведении авансовых платежей и гарантийных удержаний для гибкого контроля финансовых рисков при закупках.

Автоматизированные модели прогнозной кластеризации. Создание модели кластеризации, часть 1

Этот раздел представляет собой пошаговое руководство по созданию модели кластеризации в SAP Predictive Analytics. В нем подробно описаны этапы импорта данных из различных источников, их предварительный статистический анализ для оценки качества, а также ключевая настройка описания переменных (типы, структуры и группировка), которая обеспечивает корректное кодирование данных и высокую точность будущей прогнозной модели.

Проверка счетов в SAP S/4HANA. Уменьшение суммы счета. Пределы допуска. Блокировка счетов

Сегодняшние главы описывают механизмы контроля расхождений при проверке счетов в SAP: автоматическое уменьшение суммы счета с генерацией кредитового авизо, настройку гибких пределов допуска (по цене и количеству) и различные виды блокировки платежей (ручную, стохастическую и по сумме позиции) для защиты от ошибок и переплат.

Исследование перспектив развития SAP-систем в российских компаниях — 2026

Многочисленные отклики и запросы клиентов говорят нам о том, что ежегодный «пульс» наших исследований помогает компаниям сориентироваться в ситуации на
рынке и лучше понять возможные направления для развития своего ИТ-ландшафта. Поэтому целью проекта 2026 года было повторить традиционные вопросы о стратегии компаний в отношении SAP-систем, получить актуальную информацию и оценить динамику изменений рынка SAP.

Автоматизированные модели прогнозной кластеризации. Подход Automated Analytics к кластеризации

Кластеризация автоматически формирует сегменты клиентов, продуктов и других объектов деятельности организации. Она помогает лучше понять среду, в которой работает организация, и позволяет сосредоточить целевые действия на нескольких группах объектов вместо индивидуальной работы с каждым из них.