SAP Assortment Planning for Retail nutzt die PAL Application Function Library (AFL), um analytische Algorithmen direkt in der SAP HANA-Datenbankschicht auszuführen. Durch die Ausführung der Algorithmen in der Datenbank statt auf dem Applikationsserver profitieren Sie von der Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit der SAP HANA-Datenbank.
Die PAL enthält einen K-Means-Clustering-Algorithmus, den SAP Assortment Planning for Retail zur Ausführung des Auto-Clustering nutzt. Außerdem umfasst die PAL die Slight-Silhouette-Methode, die zur Validierung der Ergebnisse des Clustering-Algorithmus verwendet wird.
Wir empfehlen die Verwendung des PAL-Clustering-Algorithmus. Wenn Sie einen anderen Clustering-Algorithmus verwenden möchten, müssen Sie eine kundenspezifische Implementierung von BAdI: Ausführung des Auto-Clustering bereitstellen. Wählen Sie hierzu im Customizing
.Die Qualität der Ergebnisse des Auto-Clustering kann durch folgende Faktoren beeinflusst werden:
Technische Parameter: Slight-Silhouette-Wert sowie andere technische Clustering-Parameter (z.B. maximale Anzahl der Iterationen, Normalisierungstyp und Abbruchschwelle des Clustering-Algorithmus)
Im Backend werden für jede Clusteranzahl im angegebenen Wertebereich zahlreiche Iterationen durchgeführt. Die Qualität der Ergebnisse der einzelnen Iterationen wird von der Slight-Silhouette-Methode gemessen. Nach Abschluss aller Iterationen gibt der Algorithmus die Ergebnisse der Iteration mit der jeweils besten Slight-Silhouette-Bewertung zurück.
Geschäftsparameter: Mit benutzerdefinierten Filtern (u.a. für Produkte und Lokationen) wird angegeben, welche Lokationen für den Verkauf welcher Produkte geclustert werden sollen. Über die ausgewählten Clusterkriterien (Kennzahlen und Lokationsattribute) wird festgelegt, welche Produkte und Geschäftsparameter beim Auto-Clustering verwendet werden sollen.
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