Sprich mit deinen Daten – powered by ACL AI Studio | Webinar by dab & Diligent — Transcript

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1. 0:00Herzlich willkommen zum Webinar Sprich
2. 0:02mit deinen Daten. Powered by ACL AI
3. 0:04Studio. Schön, dass Sie heute dabei
4. 0:06sind. Mein Name ist Johannes Schwede
5. 0:10und ich freue mich, Sie im Namen der DAB
6. 0:11zu unserem einstündigen Webinar begrüßen
7. 0:13zu dürfen. In der nächsten Stunde
8. 0:15möchten wir Ihnen zeigen, wie künstliche
9. 0:17Intelligenz die Arbeit von Auditorinnen
10. 0:19nachhaltig verändern kann und wie ACLAI
11. 0:22Studio sie dabei unterstützt,
12. 0:24Prüfprozesse effizienter, präziser und
13. 0:27Datenriebener zu gestalten. Das Webinar
14. 0:30dauert ca. 45 Minuten und am Ende stehen
15. 0:33uns 15 Minuten für Fragen und Antworten
16. 0:35bereit.
17. 0:36Die Fragen können Sie in den Q&A oder
18. 0:39F&A Reiter oben in der Spalte eintragen
19. 0:43im Reiter. Das Webinar wird
20. 0:44aufgezeichnet und siehalten im Anschluss
21. 0:46alle relevanten Unterlagen und das
22. 0:48Recording per E-Mail. Sollten wir nicht
23. 0:51Zeit haben, alle Fragen zu beantworten,
24. 0:53werden wir uns nach dem Webinar mit
25. 0:55Ihnen einzeln in Verbindung setzen. So
26. 0:58viel zum organisatorischen. Äh bitte
27. 1:01lassen Sie mich äh ganz kurz die DAB
28. 1:03vorstellen. Äh für die, die uns noch
29. 1:06nicht kennen, die DAB. Wir sind äh
30. 1:08gegründet 2004 äh sitzen in Deckendorf
31. 1:12und äh bedienen mit 60 Mitarbeitern über
32. 1:16250 Kunden über 200 Ländern. Ähm, wir
33. 1:20sind seit 2015
34. 1:22äh Reselling Partner von Diligent,
35. 1:24tatsächlich seit Anfang auch äh
36. 1:26Consulting Partner von Diligent und seit
37. 1:292019 auch OEM Partner von Diligent.
38. 1:32Ähm
39. 1:34und als solche haben wir auch äh die
40. 1:37Ehre, z.B. diese Firmen hier zu
41. 1:40betreuen. Die meisten von ihnen sind
42. 1:42sicherlich im SAP Umfeld beheimatet
43. 1:46und so viel zu uns. Jetzt möchte ich
44. 1:49Ihnen noch unsere Referenten für den
45. 1:51heutigen Tag vorstellen. Äh anfangen
46. 1:53möchte ich mit meinem Kollegen Anton
47. 1:55Greening aus unserem Consulting Team,
48. 1:57der ihn heute einen möglichst
49. 1:58praxisnahen Einblick in die Funktion und
50. 2:01Einsatzmöglichkeiten des Tools ACL AI
51. 2:03Studio geben wird. Besonders freuen wir
52. 2:06uns auch über die Teilnahme von Philim
53. 2:09aus Vancouver,
54. 2:11seines Zeichens Director of Product
55. 2:13Marketing bei Diligent. Please allow me
56. 2:16to switch to English for a short moment.
57. 2:18Hello Phil.
58. 2:20Hallo Johannes.
59. 2:23I think we know each other since a
60. 2:25decade and I think you working in with
61. 2:29ACL gear and in the analytic sectors I
62. 2:33would say maybe two decades.
63. 2:36That's right. Almost 20 years working
64. 2:38with clients on building out analytics
65. 2:41and controls monitoring platforms.
66. 2:45Thank you. Maybe I would not say
67. 2:48mastermind because you asked me not to
68. 2:50say that word but could you tell our
69. 2:53audience what has been the fundamental
70. 2:55idea or ideas behind the no new product
71. 2:58ACL AI studio. Yeah, great. Well, first
72. 3:01of all, thank you Johannes and DAB team
73. 3:03for hosting this webinar. Really excited
74. 3:06to get started here. Look, as in my
75. 3:09nearly 20 years of working with clients,
76. 3:12I really observed a very common pattern.
77. 3:15And that was that every auditor and risk
78. 3:18professional wanted to do dated
79. 3:21analytics but analytics at the end of
80. 3:23the day is hard. So very few people
81. 3:25actually really got in deep with
82. 3:28analytics and when AI came out we asked
83. 3:31ourselves, how can AI help auditors and
84. 3:35risk professionals
85. 3:37more of them everyday auditor and
86. 3:39professional do data analytics
87. 3:41and we actually found that AI was very
88. 3:43very capable on first glance
89. 3:47but then you run into some problems
90. 3:49about explainability and auditability
91. 3:53hallucination
92. 3:56security andabil
93. 4:00stud to add those concerns so that every
94. 4:03auditor every risk professional can
95. 4:05build and run data analytics really
96. 4:08really excited to show you how weve done
97. 4:10that today but just before I pass it
98. 4:12over to Anton I want the audience to
99. 4:15focus on how ACL AI studio really
100. 4:20enables the user to feel
101. 4:23data to be able to see it in to touch it
102. 4:29and to talk to it and to listen to the
103. 4:31expertise built in. So that pass over
104. 4:38thank you. Thank you for being here.
105. 4:40Very excited.
106. 4:44Audience you will also be there for the
107. 4:46road map and will also be there for the
108. 4:48Q&A section. Switch back to German. Äh,
109. 4:52Philip wird uns auch äh am Ende für die
110. 4:54Roadmap zur Verfügung stehen und auch
111. 4:56für die Fragen und Antworten.
112. 4:59Damit möchte ich übergeben zu Anton, der
113. 5:01jetzt durchs Tool führen wird. Vielen
114. 5:03Dank.
115. 5:03Ja, danke Johannes. Thank you, Phil. A
116. 5:06pleasure to have you here in webinar and
117. 5:08I hope I will bring you passion from for
118. 5:10the software over in the webinar now.
119. 5:13Ja, auch von mir noch mal ein herzliches
120. 5:14Willkommen zu dem Webinar und ich habe
121. 5:17mir die Liste der Teilnehmer im Vorfeld
122. 5:18mal angesehen und tatsächlich war das
123. 5:20ein wilder Mix aus Interessenten und
124. 5:23Bestandskunden und bei den
125. 5:25Bestandskunden selbst ist ja so, dass
126. 5:27wiederum unterschiedliche Diligent
127. 5:28Produkte im Einsatz sind. Deswegen würde
128. 5:30ich gerne eine Minute Zeit nehmen und
129. 5:33das heutige Thema mal kurz zunächst in
130. 5:35das Gesamtportfolio von Diligent etwas
131. 5:38einordnen, denn Diligent bietet ja
132. 5:41Lösungen für die verschiedensten
133. 5:42Unternehmensbereiche. Angefangen von
134. 5:44ganz oben bzw. Also hier in der Folie
135. 5:46ganz rechts mit dem Boards Reporting,
136. 5:50womit Vorstände und Aufsichtsräte,
137. 5:53die Meetings entsprechend planen,
138. 5:54verwalten und die dort getroffenen
139. 5:56Entscheidungen ja zentral organisieren
140. 5:59können. Ähm eine Ebene drunter finden
141. 6:02wir dann die Management Lösungen für die
142. 6:04Themen wie Audit, Risk, Compliance, wo
143. 6:07dann all die Tätigkeiten, Tool gestützt
144. 6:10durchgeführt werden können und eben auch
145. 6:11dokumentiert. Und jetzt der wichtigste
146. 6:14Teil, all das natürlich Daten getrieben,
147. 6:16der linke Teil, den wir hier sehen,
148. 6:18angefangen mit den verschiedenen
149. 6:20Konnektoren, um an die Daten zu kommen.
150. 6:22ähm auch Thema SAP natürlich ähm mit der
151. 6:26Analyselösung oder dem ACL, was wir
152. 6:29kennen sei es jetzt Desktop oder ähm
153. 6:32Servergetrieben, um eben auch
154. 6:34kontinuierlich Analysen fahren zu
155. 6:35können, bringt uns das auch schon genau
156. 6:37zu dem Thema SLI Studium, denn wir
157. 6:40kennen ACL, es ist der Motor für
158. 6:43Datenanalyse äh zu Prüfzwecken, den es
159. 6:46jetzt auch schon fast seit 40 Jahren
160. 6:48gibt. Und mit ACLI Studio wird das ganze
161. 6:51hier noch mal auf ein komplett neues
162. 6:54Level gehoben, sage ich jetzt mal und
163. 6:56all das eben zentralisiert in der
164. 6:58Plattform Diligent oder in der Diligent
165. 7:00One Plattform. Und
166. 7:02das schauen uns einfach mal direkt an in
167. 7:04der Lösung. Ich wechsel mal
168. 7:07in Diligent äh Warm Plattform und hier
169. 7:11befinden wir uns auf unserer Demo
170. 7:12Umgebung und ja, Bestandskunden werden
171. 7:15sich wahrscheinlich schon zurecht
172. 7:17finden. Es ist unterteil die
173. 7:18verschiedenen Themen, die ich gerade
174. 7:19schon angeschnitten habe. Risk, Audit,
175. 7:21Compliance, Reporting. Je nachdem, wie
176. 7:24die Lizenz aussieht, stehen die
177. 7:26entsprechenden Anwendungen, Apps hier
178. 7:29bereit. Und unser Thema ACLI Studio ist
179. 7:32hier tatsächlich im Audit und Analytics
180. 7:34Bereich untergegledert und je nachdem
181. 7:36welche Lizenz man hat bzw.
182. 7:39ähm die Frage wird sicherlich auch
183. 7:41später kommen, kann man das Ganze auch
184. 7:43testen? Ja, man kann sich das AC Studio
185. 7:47auch als Test für Testzwecke
186. 7:49freischalten lassen. Dann wird es hier
187. 7:50bei Ihnen genauso verfügbar sein und äh
188. 7:54kann hier dann genutzt und getestet
189. 7:56werden. Wir schauen uns in den Webar mal
190. 7:57jetzt im Detail an und gehen mal direkt
191. 8:01rein in die Anwendung. Das was wir sehen
192. 8:05sind jetzt unsere Datets, die wir hier
193. 8:07schon vorbereitet haben oder mit denen
194. 8:09wir selber schon probiert haben. Und
195. 8:12Datets, ja, sind verschiedene Tabellen,
196. 8:15eine oder mehrere Tabellen, die ich hier
197. 8:16bereitstellen kann oder hochladen kann,
198. 8:18die dann in der Diligent Cloud
199. 8:21abgelegt werden. Auch das Thema, wenn
200. 8:24wir später in der Roadmit noch mal
201. 8:25hören, also Möglichkeiten, wo die Daten
202. 8:27abgelegt werden, kommen, dann wird's
203. 8:29noch Änderungen geben. Aber immer wenn
204. 8:31man über Cloud Speicher spricht oder
205. 8:34Cloudden spricht, muss man natürlich
206. 8:35auch über Limitierungen sprechen. Und
207. 8:38hier ist es so, dass man zunächst mit 5
208. 8:40GB startet und fünf parallelen Sessions
209. 8:43ähm, die man bekommt. Äh, das kannst du
210. 8:46natürlich aber erweiterber, wenn man das
211. 8:47möchte, aber ja, bei Cloud Verarbeitung
212. 8:50ist es natürlich ein wichtiges Thema.
213. 8:53Ähm ja, so viel mal zu den
214. 8:58Vorbereitungen hier und legen wir aber
215. 9:00mal ein eigenes Dataet an und probieren
216. 9:04mal ein paar Fragen zu den Daten zu
217. 9:06stellen. Zu den anderen, die wir hier
218. 9:08schon sehen, werden wir nachher auch
219. 9:09kommen. Ähm, wir legen neues Data an und
220. 9:12das, was ich hier jetzt mal für einen
221. 9:14Einstieg vorbereitet habe, sind äh
222. 9:17Kreditkartendaten.
223. 9:19Dataten, die ich aus äh Kegle, das ist
224. 9:23ein
225. 9:24ja online äh verfügbares Format für ja
226. 9:28Testdaten äh die ich jetzt hier mal für
227. 9:31den fürs erste Beispiel mal hochlade.
228. 9:33Die können wir uns natürlich auch mal
229. 9:35anschauen.
230. 9:36Ähm es ist jetzt erstmal nichts
231. 9:39spektakuläres für ein Einstieg. eine CSV
232. 9:41Datei mit Orten, Ländern, ähm
233. 9:45Datumsfeldern, Kartentypen und äh der
234. 9:49Kategorie der Ausgabe und noch ein paar
235. 9:51weitere Felder wie Betrag und äh
236. 9:53berechneten Felder sind insgesamt, äh,
237. 9:56wenn ich mal das markiere, etwas über 26
238. 9:58Daten, 26 000 Datensätzen, die hier
239. 10:01jetzt hochgeladen wurden und ein neues
240. 10:04Dataset angelegt wurden. Schauen wir uns
241. 10:07das Data jetzt mal an. Und das erste,
242. 10:10was man natürlich versucht, okay, ähm,
243. 10:12wir waren hier eine Tabelle hochgeladen.
244. 10:14Die Tabelle liegt auch hier bereit, ne?
245. 10:17Ich kann mir die Tabelle auch anschauen.
246. 10:19Das, was ich gerade in CSV aufgemacht
247. 10:21habe, ist hier jetzt auch verfügbar mit
248. 10:23all den Spalten, die es dort gibt.
249. 10:25Sprich, es wurde direkt importiert, hier
250. 10:28abgelegt. Äh, das erste, was vielleicht
251. 10:30schon aufgefallen ist, es gibt eine
252. 10:33Zusammenfassung, die sehe ich auch
253. 10:34direkt auf der ersten Seite hier. ähm zu
254. 10:37dem Datenbestand. Also das, was ich
255. 10:39gerade beschrieben habe, wird auch
256. 10:40automatisch gemacht. Der sagt: "Okay, in
257. 10:43dem Dataset befindet sich jetzt eine
258. 10:45Tabelle, die wohl Kreditkartendaten sind
259. 10:48mit den folgenden Spalten äh Anzahl
260. 10:51Datensatensätze, sprich so eine
261. 10:54allgemeine Beschreibung." Gleichzeitig
262. 10:55finden wir auch schon Vorschläge oder
263. 10:58Ideen, was man mit diesen Daten so
264. 11:00machen kann. äh Muster erkennen, äh
265. 11:02Trends erkennen, Fraud Detection, also
266. 11:05alles in unserem Kosmos der
267. 11:07Datenprüfung.
268. 11:09Ähm möchte man jetzt seine erste Analyse
269. 11:11fahren, dann kann man hier mit Start
270. 11:14Analytics das Ganze auch machen. Ähm und
271. 11:17das super oder das hervorragende ist,
272. 11:19dass er mir auch auf Basis der Daten
273. 11:21jetzt direkt auch schon Vorschläge
274. 11:23liefert. Was kann ich jetzt mit dieser
275. 11:24Tabelle? Der hat jetzt nicht viele
276. 11:25Spalten. Natürlich ist jetzt einfaches
277. 11:28Beispiel hier für ein Einstieg. Was kann
278. 11:30ich denn damit machen, ne? Ich kann
279. 11:32Quality Assessments machen. Okay, er
280. 11:34prüft dann, ob irgendwas inkonsistent
281. 11:36ist in den Daten, ob irgendwelche ähm
282. 11:38ungültigen Datumsfelder drin stehen.
283. 11:41Ähm, ich kann natürlich Mustererkennung
284. 11:42äh mit den Tabellen machen. Ähm
285. 11:44Verdichtungen ähm ja, nach verschiedenen
286. 11:47Spalten entsprechend. Ähm, ich kann
287. 11:51Trends erkennen in den Daten, also alles
288. 11:53Vorschläge, die ihr schon liefert,
289. 11:56allein durch die Spalten, die jetzt in
290. 11:59der Tabelle waren. Ähm, wenn ich jetzt
291. 12:01in einem Bereich bin, z.B. hier in dem
292. 12:04Pattern kann natürlich weitere
293. 12:06Vorschläge mir generieren lassen und ähm
294. 12:10in dem Bereich hab weitere Vorschläge.
295. 12:13Wenn wir jetzt einen Vorschlag
296. 12:15übernehmen möchten, ich würde jetzt
297. 12:16einfach mal den hier in Verdichtung nach
298. 12:18dem Monat und dem Kartentyp nehmen, kann
299. 12:21ich drauf gehen. Er überträgt mir das
300. 12:23hier unten in den Prompt, so wie wir das
301. 12:25wahrscheinlich auch aus anderen
302. 12:26Anwendungen kennen. Könnt ihr das
303. 12:27theoretisch noch anpassen, wenn ich hier
304. 12:29was anderes benötige. schick das Ganze
305. 12:31jetzt erstmal so raus und ähm bereite
306. 12:36gerade noch schnell mein anderes
307. 12:37Dokument hier vor. Genau. Er schickt
308. 12:39jetzt diese Anforderung für die
309. 12:41Datenanalyse dieser einen Tabelle ähm an
310. 12:44das Modell. Dieses wird jetzt die
311. 12:47Abfrage auf die Tabelle vorbereiten und
312. 12:49mir die Query in SQL einmal zeigen, aber
313. 12:54auch das ganze beschreiben worten. Also,
314. 12:56wir haben jetzt schon das Ergebnis hier
315. 12:58bekommen.
316. 13:00Was sehen wir? Dass er verdichtet hat
317. 13:02nach dem Kartentyp Jahr Monat
318. 13:06sortiert nach dem Betrag äh zum Fell
319. 13:09erstellt Durchschnitt und äh
320. 13:12entsprechend so wie wir das
321. 13:13wahrscheinlich auch aus ACL kennen
322. 13:14weitere berechnete Felder statistische
323. 13:16Merkmale zu dieser Tabelle. einmal
324. 13:19beschrieben textuell für Dokumentation
325. 13:21Nachweis, was ist hier wirklich passiert
326. 13:23oder zur Erklärung, aber auch ganz
327. 13:25wichtig in SQL und das wird immer der
328. 13:28Fall sein. Ich kann also immer
329. 13:29nachvollziehen, wie ich von der
330. 13:32Ursprungstabelle auf dieses
331. 13:33Zwischenergebnis, Zwischentabelle
332. 13:35gekommen bin. Und ähm wenn ich das
333. 13:38entsprechend noch habe, äh kann ich das
334. 13:40auch lesen und ja validieren, was das
335. 13:43hier z.B. erstmal nach dem Kartentyp
336. 13:46Jahr Monat verdichtet wurde. Ich kann
337. 13:49dieses Zwischenergebnis speichern, wenn
338. 13:50ich möchte. Mache ich mal erstmal nicht.
339. 13:52Ich möchte nämlich jetzt weiterarbeiten.
340. 13:54Ich könnte diese ähm ich quer die auch
341. 13:57erstmal hier ausblenden und sagen, okay,
342. 14:00tatsächlich ähm die Verdichtung, die
343. 14:02hier passiert wurde, ist nicht exakt
344. 14:04das, was ich möchte. Ich möchte
345. 14:06stattdessen nicht nach dem Kartentyp,
346. 14:08sondern nach der Ausgabekategorie z.B.
347. 14:10Verdicht und ich habe den Text mal
348. 14:11vorbereitet, weil sprechen und schreiben
349. 14:13funktioniert bei mir nicht so gut.
350. 14:15Deswegen ähm stelle mir stattdessen eine
351. 14:17Summenstruktur über Jahr, Monat
352. 14:18Ausgabekategorie und summiere den Wert.
353. 14:22Und man merkt schon, okay, ich habe
354. 14:24jetzt auf Deutsch geschrieben, obwohl
355. 14:25eigentlich die ganzen Ausgaben auf
356. 14:26Englisch waren, aber auch das
357. 14:28funktioniert problemlos. Also, er hat
358. 14:31jetzt ähm stattdessen äh nach der
359. 14:34Kategorie verdichtet. Ähm, die Ausgabe
360. 14:37ist aktuell noch auf Englisch, aber ich
361. 14:39habe schon bei der Rad ein bisschen was
362. 14:41gesehen. Sprich, es wird auch hier
363. 14:43andere Sprachen verfügbar sein. Werden
364. 14:45wir nach aber auch noch mal hören auf
365. 14:46der Rap. Ähm und was ist passiert? Ja,
366. 14:49er hat das Ganze jetzt stattdessen auf
367. 14:52die Expensive Category verdichtet, ne?
368. 14:55Könnte ich mir das Ganze anschauen.
369. 14:57Jetzt weiß ich nicht, wie es ihnen geht.
370. 14:59Mir ist aber echt so, okay, wann immer
371. 15:01ich ein Ergebnis bekomme von der KI, ich
372. 15:03traue dem erstmal nicht und vielleicht
373. 15:05geht's den anderen ein oder anderen
374. 15:07genauso. Was habe ich gemacht? Ich habe
375. 15:08die gleiche Tabelle immer nach ACL
376. 15:09importiert, da kenne ich mich aus, da
377. 15:11fühle ich mich wohl erstmal und ähm habe
378. 15:14das Ganze mal validiert in ACL, sprich
379. 15:17die Tabelle hier importiert und die
380. 15:19gleiche Verdichtung, in dem Fall wäre es
381. 15:21jetzt Summary gewesen, ne? Analyse,
382. 15:23Summenstruktur,
383. 15:25äh die Felder angegeben, verdichtet,
384. 15:29120.000 120 Datensätze bekommen, exakt
385. 15:32wie hier. Könnte man hier nach den
386. 15:33Beträgen mal verdichten äh sortieren und
387. 15:37mal geprüft, okay, ist es denn das
388. 15:39gleiche äh was ich auch hier bekomme?
389. 15:43Und ja, ich war dann zufrieden. Ähm sind
390. 15:46wirklich dieselben Ergebnisse, wie ich
391. 15:48das manuell gemacht hätte. Und das ist
392. 15:51genau der Punkt. Ich muss das nicht in
393. 15:53der Anwendung klicken. Ich weiß
394. 15:55vielleicht auch gar nicht, wie die
395. 15:56Anwendung direkt funktioniert. Wir haben
396. 15:58es vorhin schon gehört. Das ist für
397. 16:00Einsteiger, die wissen, was sie wollen,
398. 16:02aber vielleicht noch nicht so fit sind
399. 16:04in den Datenanalyse Tools wie jetzt ACL
400. 16:07und können jetzt einfach über
401. 16:08Texteingaben
402. 16:10anfordern, was denn benötigt wird, ne?
403. 16:13Können auch hier ähm Schritt weitergehen
404. 16:15natürlich mit diesem mit dieser Analyse,
405. 16:18äh wo wir gerade schon gestartet sind,
406. 16:20sind wir vielleicht noch nicht fertig.
407. 16:21Ich möchte wissen, wie viele
408. 16:23Transaktionen für die Kategorie Bills
409. 16:25gibt es. Ähm, kann ich hier immer
410. 16:28weiterstellen und weiterarbeiten. Die
411. 16:30Tabellen übrigens, ne, kann ich auch
412. 16:32zwischenspeichern. ähm werden wir
413. 16:35nachher noch sehen ähm äh wie das zu
414. 16:39finden ist in dem Data Linage. Auch noch
415. 16:40ganz spannende Visualisierung der des
416. 16:42Wegs, um auf das Ergebnis zu kommen.
417. 16:44Also Zwischenergebnisse werden
418. 16:46gespeichert, Summen werden gebildet, ähm
419. 16:49Filter angewandt, alles durch einfache
420. 16:52Texteaben.
421. 16:55Ähm, soweit mal als einfaches Beispiel,
422. 16:58sage ich jetzt mal, ähm, Verdichtung.
423. 17:00Wenn wir jetzt eine neue Analyse oder
424. 17:02andere Auswertung auf denselben Daten
425. 17:04machen wollen, können wir das machen,
426. 17:06indem wir hier noch mal zurückgehen,
427. 17:08weil jetzt ist er kontextuell in dieser
428. 17:10Verdichtung drin ein wenig. Äh, würde
429. 17:12ich jetzt andere Themen fragen würde
430. 17:15dann Rückfragen stellen, okay, soll ich
431. 17:16ja die Summenstruktur beibehalten? ähm
432. 17:19oder ist es jetzt, ne? Er ist Kontext
433. 17:22kommt vom vom Kontext her drin in dieser
434. 17:24Analyse. Deswegen immer wenn es ein
435. 17:25neues Thema ist, empfiehlt es sich auch
436. 17:27wirklich eine neue Analyse zu starten.
437. 17:29Und das zweite Beispiel, was ich jetzt
438. 17:31hier genommen auch relativ ähm sagen wir
439. 17:35mal bekannt, zeigt mir alle
440. 17:36Transaktionen an einem Samstag in der
441. 17:38Kategorie Entertainment, ne? Das wäre
442. 17:40jetzt eine Funktion, die ich in anwenden
443. 17:43müsste, das Datum ähm äh umwandel
444. 17:46Wochentag und dann Filter, sprich ich
445. 17:49beschreibe, was ich erhalten möchte und
446. 17:51genau das bekomme ich dann direkt ähm
447. 17:55als Tabelle. Und das ist das, was mir
448. 17:57auch tatsächlich ganz gut gefällt. Ich
449. 17:59bekomme nicht eine Beschreibung der
450. 18:00Ergebnisse, sondern wirklich die
451. 18:03Tabelle, ne? Ich kann mir die Tabelle
452. 18:04auch hier wieder zwischenspeichern. habe
453. 18:06jetzt die Liste der Ergebnisse. Kann
454. 18:09diese Liste nachher auch wieder
455. 18:10exportieren nach Excel, wenn ich das
456. 18:12brauche, weil das ist möglich.
457. 18:14Dokumentiert mit Beschreibung, mit
458. 18:18technischer äh technischen Skript, sage
459. 18:21ich jetzt mal. ähm aber halt in SQL, was
460. 18:25oder wie ich zu diesem Ergebnis dann
461. 18:27gekommen bin. Ähm
462. 18:30so mal als einfache Beispiele. Wir
463. 18:33werden nachher noch ein bisschen
464. 18:34komplizierter werden. Ähm aber eine
465. 18:36Sache, die ich auch noch mal ähm
466. 18:38herausstellen möchte bzw.
467. 18:41ja, was passiert, wenn ich Fragen
468. 18:44stelle, die vielleicht ein bisschen
469. 18:47abseits der Daten sind. Also, ich gehe
470. 18:49jetzt noch mal in eine neue Analyse und
471. 18:51stelle hier sowas wie wie weit sind oder
472. 18:54wie weit sind zwei Orte hier entfernt,
473. 18:56die wir in den Daten gesehen hab? Ähm
474. 19:00direkt mit den Daten oder Daten
475. 19:04Informationen lässt sich diese Frage
476. 19:06jetzt nicht beantworten. Tatsächlich so
477. 19:08eine Information gibt's dort nicht und
478. 19:11das sagt er mir auch hier in dem Fall.
479. 19:12Er sagt, okay, es geht hier wohl um
480. 19:14Distanzen zwischen diesen zwei Orten.
481. 19:16Die Orte sind in den Daten enthalten,
482. 19:18aber das ist etwas, was nicht mit den
483. 19:21Information aus der Tabelle beantwortet
484. 19:23werden kann. Sprich, ganz wichtig, er
485. 19:25fängt jetzt nicht an zu halluzinieren
486. 19:26oder irgendwas zu erfinden, sondern wenn
487. 19:28etwas nicht geht, dann wird es eben
488. 19:31gesagt und stattdessen vielleicht äh
489. 19:33nach ob ich nach den Orten
490. 19:34klassifizieren möchte und die
491. 19:36Unterschiede in den Ausgaben den Orten
492. 19:38haben möchte. Also wichtiger Punkt und
493. 19:41das ist auch noch mal herauszustellen,
494. 19:43er wird nicht halluzinieren und das ist
495. 19:45ein ganz wichtiger Punkt. Wir wollen ja
496. 19:47ähm verlässliche Antworten bekommen und
497. 19:51durch diese Dokumentation oder dieses
498. 19:53ständig auf den Daten arbeiten ist das
499. 19:56gewährleistetes Thema.
500. 19:58Andere Beispiele, die vielleicht auch
501. 20:00sehr naheliegend sind, äh zeig mir alle
502. 20:03Daten, die unvollständig sind. Also so
503. 20:05klassische Fragestellungen, die man auf
504. 20:07den Daten hat, die auch in den
505. 20:08Vorschlägen waren, sind natürlich auch
506. 20:10möglich. Ich springe jetzt mal fast
507. 20:13schon so ans das Ende der Analyse, was
508. 20:15möchte ich denn eigentlich mit so einer
509. 20:16Tabelle erreichen, wenn ich die
510. 20:18auswähren möchte? Am Ende möchte ich
511. 20:20doch irgendwie ähm
512. 20:23ähm eine Stichprobe, aber die
513. 20:26auffälligsten Daten bekommen. Das kann
514. 20:28ich hier genauso eingeben. Zieh mir eine
515. 20:31Strichprobe für 25 Datensätzen aus allen
516. 20:33Transaktionen einem Samstag, die du mir
517. 20:35für eine Detailprüfung aus
518. 20:37Risikosperspektive empfehlen würdest und
519. 20:39erklär jeweils, warum du die jeweiligen
520. 20:41Zeilen ausgewählt hast. Also wird das
521. 20:43Ganze schon komplizierter, das jetzt so
522. 20:45direkt in ACL zu machen, braucht man
523. 20:47schon mehr Erfahrung, sage ich mal, bzw.
524. 20:50auch eine Idee, wie man an sowas
525. 20:51überhaupt ran rangeht. Und das
526. 20:55übrigt sich jetzt, ne? Ich möchte jetzt
527. 20:57ähm diese Ausreißer, sage ich jetzt mal,
528. 21:00und zwar 25 Stück bekommen, aber auch
529. 21:02mit einer Erklärung, sprich ein
530. 21:04berechnetes Feld, das dann auch sagt,
531. 21:06okay, warum ist das denn jetzt
532. 21:08auffällig? Und auch das funktioniert
533. 21:10ziemlich gut. Ähm, wie wir gleich sehen
534. 21:13werden, also ich habe hier 25 Datensätze
535. 21:15jetzt bekommen und er sagt, okay, er hat
536. 21:19hier ein Risk Score berechnet, könnten
537. 21:20wir uns anschauen, wie er den berechnet
538. 21:22hat. Und ich sehe auch hier eine
539. 21:24Erklärung,
540. 21:27ne? In dem Fall sagt er
541. 21:29besonders hoher Betrag und dann okay,
542. 21:33mehrere Transaktionen selben Ort am
543. 21:35selben Tag. ähm und jeweils
544. 21:38unterschiedliche Erklärungen äh die
545. 21:39teilweise hier kommen oder auch ähm
546. 21:42Datum ist auffällig und so weiter. Also
547. 21:46mit Erklärung, wie man darauf kommt, ist
548. 21:49das schon sehr sehr hilfreich, behaupte
549. 21:51ich jetzt mal. Und das alles mit einem
550. 21:54einfachen Satz, den ich da reinkopiert
551. 21:56habe und bekomme diese Treffer. Also,
552. 22:00ich habe einen richtigen Boost, was
553. 22:02jetzt Thema Datenanalyse äh betrifft.
554. 22:06Wichtig mit Erklärung, mit äh ja
555. 22:10technischer Beschreibung, was genau
556. 22:12passiert ist. Wenn mir das der Ansatz
557. 22:13nicht gefällt, kann ich da natürlich
558. 22:15weitermachen, ne? Das ist jetzt nur der
559. 22:17erste Vorschlag. Ich kann hier immer äh
560. 22:19weiter Anpassungen machen und äh das
561. 22:21immer wieder generieren und da noch mal
562. 22:23Input geben, was natürlich immer auch
563. 22:26möglich ist. Speichen wir das Ganze auch
564. 22:28noch mal ab und äh kommen zum nächsten
565. 22:31Punkt. Äh wo sind denn diese ganzen
566. 22:35Dokumentationen oder diese ähm diese
567. 22:38Schritte abgelegt? Wenn ich jetzt in dem
568. 22:40Dataset mich befinde, dann habe ich hier
569. 22:42rechts auch noch mal äh zusätzliche
570. 22:44Informationen, wie einmal mein Data
571. 22:46Linage. In dem Fall haben wir jetzt
572. 22:48alles auf dieser einen Tabelle gemacht.
573. 22:50Ähm ich hatte auch mal Beispiel gemacht
574. 22:53mit Zwischenergebnissen auf diesem
575. 22:54Zwischenergebnis noch weiter gemacht.
576. 22:56Sprich, ich kann jetzt nachverfolgen,
577. 22:57wie ich von meinem Input auf das diese
578. 23:01Ursprungstabelle ne Ergebnisse generiert
579. 23:04habe und damit weitergemacht hat. Nehmen
580. 23:07wir mal die Samstagsergebnisse, die kann
581. 23:08ich mir dann auch mal anschauen. Könnt
582. 23:10ihr dann auch wieder hier exportieren
583. 23:12ähm in die verschiedensten Formate.
584. 23:14Später ähm werden wir auch noch mal oder
585. 23:16bzw. können wir an der Stelle auch noch
586. 23:17mal sagen ähm Upload ins Activity Center
587. 23:21ist auch möglich. Also eine
588. 23:23Visualisierungsplattform
589. 23:24oder eine Visualisierungsmöglichkeit in
590. 23:27der Diligent One Lösung ist ja auch
591. 23:29bereits mit integriert. Das ist
592. 23:31sozusagen einmal die Data Linage.
593. 23:34Gleichzeitig gibt's den Activity Log, wo
594. 23:37ich wirklich in diesem Datets
595. 23:39protokolliert habe, wie die Tabellen
596. 23:42erstellt wurden, welche Kommandos
597. 23:44ausgeführt wurden. Also, ich habe hier
598. 23:45wirklich meine komplette
599. 23:47Nachvollziehbarkeit
600. 23:48ähm der Schritte gewährleistet.
601. 23:53Gehen wir mal in ein etwas praxisnahes
602. 23:56Beispiel, sage ich mal. Wir haben jetzt
603. 23:58gesehen, ich kann beliebige Daten
604. 24:00importieren, CSV, Excel. Ähm, wie
605. 24:03steht's aber um SAP Daten, weil das ist
606. 24:06das natürlich, was die meisten bewegt,
607. 24:08wo auch die interessantesten Daten drin
608. 24:09stecke ich, sage ich jetzt mal. Und dazu
609. 24:12gehen wir mal raus in ein vorbereitetes
610. 24:14Dataset, wo ähm wir schon mal drei
611. 24:18einfache SA Tabellen hochgeladen haben.
612. 24:21EKO, EKPO, LF1.
613. 24:25Ähm,
614. 24:26sprich mehrere Tabellen ins Dataset, die
615. 24:29hat er dann selber auch beschrieben.
616. 24:31Okay. Einkaufsbillig Köpfe, Positionen,
617. 24:33Lieferantenstammdaten, so und so viele
618. 24:35Einträge sind drin. Und was kann ich
619. 24:38denn jetzt machen? Ich könnte jetzt
620. 24:39bestimmten Prozess ähm Controls
621. 24:41erstellen, ähm nach den Lieferanten
622. 24:44Risiken verteilen etc. Auch die
623. 24:47Analysevorschläge sind vorhanden. Wenn
624. 24:49ich jetzt neue Analyse macht, dann sagt
625. 24:50er mir, okay, auf diesen drei Tabellen
626. 24:52könntest du jetzt das und jenes hier
627. 24:55durchführen. Und das sind klassische
628. 24:57Analysen, die man mit diesen
629. 25:00Informationen, mit diesen Tabellen
630. 25:01tatsächlich auch machen könnte. Das habe
631. 25:03ich hier im Vorfeld schon mal gemacht.
632. 25:05Wir haben einmal ein Wender Ranking z.B.
633. 25:07estellt. Also hat mir geguckt basieren
634. 25:10auf den Einkaufspelegdaten oder
635. 25:12Einkaufspelegen, das sind so meine Top
636. 25:15Lieferanten. Wir haben einmal geschaut,
637. 25:18wo haben wir äh unvollständige
638. 25:20Stammdaten, ne? Wo fehlt was in den
639. 25:22Lieferantenstammdaten oder wo gibt's
640. 25:24Konflikt oder Verstöße in der
641. 25:27Funktionstrennung? Ähm wer hat den
642. 25:29Lieferant angelegt? Wer hat
643. 25:31Po Belege angelegt oder freigegeben?
644. 25:34Also waren tatsächlich Sachen aus dem
645. 25:36Vorschlag. Schauen wir uns mal ein paar
646. 25:37Beispiele an, wo er dann sagt, okay, in
647. 25:40unseren Testdaten hat diese User hier
648. 25:42diesen Lieferant angelegt und diese
649. 25:45Bestelldokument mit diesem Wert mal die
650. 25:49Query hier weg, dann können wir hier ein
651. 25:50bisschen na ja, kann man nicht scrollen.
652. 25:52Ähm, haben wir eh schon die komplette
653. 25:53Tabelle. Genau, mit diesen Informationen
654. 25:56ähm gab's Verstöße. Das Spannende hier
655. 25:59jetzt war, dass tatsächlich für die
656. 26:01Query selbst, jetzt spring ich ein
657. 26:03bisschen
658. 26:04für die Query selbst ähm die Joints auch
659. 26:08automatisch gemacht wurden. Also er hat
660. 26:10okay geguckt, wo haben wir Felder, die
661. 26:12die ich in mehreren Tabellen finde, wo
662. 26:14kann ich gegebenfalls sinnvoll verbinden
663. 26:17und hat das dann auch automatisch
664. 26:19gemacht. Sprich, es funktioniert. Ich
665. 26:23kann einfache Themen natürlich so auch
666. 26:26umsetzen. Muss aber trotzdem bisschen
667. 26:29ähm vorsichtig sein. Ähm da hier keine
668. 26:32Prüfung, ob das wirklich auch der exakt
669. 26:34korrekte Weg ist, um die Daten zu
670. 26:36verbinden. SOP ist manchmal ein bisschen
671. 26:37komplizierter und ähm bei einfachen
672. 26:40Fällen funktioniert das sicherlich sehr
673. 26:42gut. Wenn es etwas mehr Tabellen werden,
674. 26:44wo es ein bisschen spezieller ist vom
675. 26:45Prozess, kann das natürlich auch ähm ja
676. 26:49prüf oder müsste man äh entsprechend
677. 26:51überprüfen. Und genau an der Stelle
678. 26:55kommen wir eigentlich exakt gut mit
679. 26:57unseren Data Products. Ähm wo wir genau
680. 27:00diese Vorbereitung oder diese
681. 27:02Sicherstellung, dass die entsprechenden
682. 27:05Roabellen sauber miteinander verbunden
683. 27:08werden, ähm dass es vorbereitet wird.
684. 27:11Unsere Data Products ähm machen nämlich
685. 27:14exakt das und da der fügt sich jetzt ähm
686. 27:17SCL Studio super mit ein, denn ich kann
687. 27:20sozusagen ein Precessing machen. Wir
688. 27:23können die Tabellen extrahieren aus SAP
689. 27:26und zwar in einem Robot. dann eine
690. 27:29Tabelle generieren, die wo ich sicher
691. 27:32sein kann, dass ähm alle Verbindungen
692. 27:35korrekt und richtig sind, plus alle
693. 27:37relevanten Spalten, die man für
694. 27:39Auditzwecke hat, auch enthalten sind,
695. 27:41denn genau das ist ja, wovon ähm das
696. 27:44Analyse lebt. Ich muss ihm die Spalten
697. 27:46oder die Information mitgeben und
698. 27:48basierend darauf überlegt er dann,
699. 27:50welche Analysen man fahren kann, wo sind
700. 27:51Unvollständigkeit etc. sprich, habe ich
701. 27:54eine Basis mit allen relevanten
702. 27:55Informationen, ist es die beste
703. 27:58Voraussetzung, um hier auch ähm kreativ
704. 28:01zu werden, vielleicht. Und das ist
705. 28:03grundsätzlich die Idee unserer Data
706. 28:05Products. Sprich, ich habe eine
707. 28:07vorbereitete Basis, die ich für
708. 28:08Visualisierungen, für eigene Abfragen
709. 28:10oder jetzt auch für andere
710. 28:11Karrierenwendungen erstellen kann
711. 28:13verwenden kann. Und dieses Vorbereiten
712. 28:17passiert auch in der Plattform, ne? Wir
713. 28:18haben vorhin schon gesehen, wir sind
714. 28:20hier in ACL Analytics Studio äh in der
715. 28:23Diligent One Plattform. Wir haben hier
716. 28:25unseren Robot. Ich kann hier ähm eine
717. 28:29Analyse als Vorbereitung laufen lassen.
718. 28:33Ich zeig mal eine Task. Äh bedeutet
719. 28:36diese Data Products, äh, die man sich im
720. 28:38Profil generieren lassen kann. Wir haben
721. 28:4012 verschiedene ähm Bereiche, die es da
722. 28:43schon gibt. Ähm nehmen wir mal das
723. 28:45Beispiel Einkauf, ne?
724. 28:48für den Einkauf, unsere PU Base Table.
725. 28:50Ich kann eingeben für diesen
726. 28:51Buchungskreis. Gib mir die Daten aus den
727. 28:53letzten 36
728. 28:55Monaten. Ähm, ich kann sozusagen schon
729. 28:58auf die relevanten Daten vorfiltern.
730. 29:01Sollen die ähm Intercomany Transaktionen
731. 29:04exkludiert werden oder beibehalten
732. 29:06werden, sollen die Daten dann nach ähm
733. 29:09Excel z.B. auch exportiert werden? Ähm,
734. 29:11sollen die notwendigen Daten, die wir
735. 29:13dafür brauchen, gleichzeitig
736. 29:14heruntergeladen werden? Von welchem
737. 29:15System soll die Verschlüsselung vonen
738. 29:18Daten automatisch passieren? Also all
739. 29:20diese Gedanken, die wichtig sind, bevor
740. 29:23ich in die Datenanalyse wirklich starte
741. 29:25oder das übergebe an das Tool, werden
742. 29:27hier schon ähm abgefragt, automatisiert,
743. 29:31ausgeführt und wenn die Analyse dann
744. 29:34gelaufen ist, kann ich hier meine meine
745. 29:37meine Tabelle rausnehmen und eben weiter
746. 29:41verarbeiten in z.B. AC Studio ähm haben
747. 29:46wir auch hier gemacht. Data Product
748. 29:48Procurement kann ich hier entsprechend
749. 29:50ähm ablegen und die Tabelle selbst, die
750. 29:53da jetzt rauskommt aus dem Robot, die
751. 29:56auch hier hochgeladen wurde, wenn man
752. 29:57uns das hier oben anschaut, sieht dann
753. 29:59ungefähr so aus, ne? Ich habe eine sehr
754. 30:02breite Tabelle mit allen Informationen
755. 30:04rund um äh die Einkaufsbelege
756. 30:08ähm Samtbeschreibungen der
757. 30:10Buchungskreise, Samtbeschreibungen der
758. 30:12ganzen Belegarten, Belegfelder, weil
759. 30:14auch das ist natürlich jetzt wichtig für
760. 30:16das KI Modell. Er kann ja mit diesen
761. 30:17Texten arbeiten. Ich kann ja danach
762. 30:19fragen, zeig mir alle Bestellungen, zeig
763. 30:22mir alle Kontrakte. Dann weiß er, okay,
764. 30:25hier drin in der Spalte, daran erkenne
765. 30:27ich, dass das Kontrakt Kontrakte z.B.
766. 30:29sind und dafür ähm sind die ganzen
767. 30:32Beschreibungstexte natürlich essentiell
768. 30:34und alle relevanten Informationen aus
769. 30:38unseren 20 Jahren, die wir ähm hier in
770. 30:40der Datenanalyse von SAP Daten haben,
771. 30:42stecken in diesen Data Products und
772. 30:45können dann für genau solche Zwecke
773. 30:47verwendet werden. Ähm, ich glaube, das
774. 30:49sind über 20 Tabellen, die hier
775. 30:51extrahiert werden, verarbeitet werden zu
776. 30:53den verschiedensten Themen. Information
777. 30:55zu dem Lieferanten. Wer hat den
778. 30:56Lieferant angelegt? Ban wurde der
779. 30:58angelegt? Ähm zum Vorprozess die Banf,
780. 31:02ne? Wer hat die Bestellanforderung?
781. 31:04Gibt's überhaupt eine
782. 31:04Bestellanforderung? Ähm all das steckt
783. 31:08da drin. Äh die Wareneingänge, die
784. 31:10Rechnungseingänge sozusagen auch rundum
785. 31:13die ganzen Bestelldokumente,
786. 31:15die Informationen, alles in einer
787. 31:17Tabelle. Und wenn ich diese Tabelle
788. 31:19jetzt hier
789. 31:21ablege oder hier ähm hochlade,
790. 31:24ähm kann ich genau dasselbe machen, wie
791. 31:26wir es gerade schon auf diesem einfachen
792. 31:28ähm Kreditabrechnungsdaten
793. 31:30gemacht haben. Ich bekomme eine
794. 31:32Beschreibung. Okay, er sieht okay, das
795. 31:34Lieferanten Materialien approval goods
796. 31:36received, all diese Informationen
797. 31:37stecken drin und ich kann hier jetzt mir
798. 31:41neue Ideen geben lassen, was ich damit
799. 31:43machen kann oder meine eigenen
800. 31:45Anforderung hier umsetzen.
801. 31:47Ähm
802. 31:49nach ja, klassisches Beispiel
803. 31:51wahrscheinlich auch ähm
804. 31:53äh Threeway Match, ne? Wo fängt oder wo
805. 31:56fehlt jetzt oder wo passt nicht der
806. 31:59Bestellwert mit dem
807. 32:00Rechnungseingangswert, mit dem
808. 32:01Rechnungswert?
809. 32:03Wareneingangswert mit dem Rechnungswert,
810. 32:04die Differenz, all diese Felder werden
811. 32:06automatisch berechnet, prozental
812. 32:08berechnet. Ich habe hier wirklich nur
813. 32:09den Vorschlag genommen, den ihr mir hier
814. 32:12gesagt hat. Könnte ich jetzt natürlich
815. 32:13weiter anpassen.
816. 32:15Aber auch das Beispiel, was wir vorhin
817. 32:17gemacht haben, zeig mir alle auffälligen
818. 32:21Transaktionen in den Daten. High Risk
819. 32:23purchase transactions, ne? Gleiche
820. 32:26Anfrage. Zeig mir eine Stichbruch 25
821. 32:28Datensätzen für die Detailprüfung.
822. 32:31Und schon habe ich aus, weiß gar nicht,
823. 32:33waren auch glaube ich an die 60.000
824. 32:35Datensätze
825. 32:36ähm
826. 32:38kritische Vorgänge, die er ja in dem
827. 32:42Fall jetzt nach ähm hohen Wert äh
828. 32:46Differenzen zwischen bestimmten Werten,
829. 32:49zwischen Tagen, wenn es zu kurz ist. Ich
830. 32:50habe hier schon verschiedene Erklärungen
831. 32:52auch gesehen. Ähm One Wender hat er
832. 32:54erkannt, ne, selber, dass das vielleicht
833. 32:57ein kritischer Vorgang war.
834. 32:59Ähm als Liste kann ich mir speichern,
835. 33:02exportieren, weiter verarbeiten,
836. 33:03integrieren in meine Workflows, in
837. 33:06results etc. etc. Also ähm mit sehr
838. 33:11wenig Aufwand ähm sehr gute Ergebnisse.
839. 33:17Ja, so viel mal dazu. Ein letzter Punkt,
840. 33:21den ich auf jeden Fall auch noch mal
841. 33:22erwähnen möchte, ist wir haben natürlich
842. 33:24auch versucht, das Ganze ein bisschen zu
843. 33:26mit größeren Daten zu bespielen. Ich
844. 33:28habe hier ein Beispiel 4 Millionen
845. 33:29Datensätze mal hochgeladen, ähm wo es um
846. 33:32ja diese Daten ging, also auch wieder
847. 33:34aus Kckel ein Beispiel. Und hier von der
848. 33:37Performance habe ich jetzt tatsächlich
849. 33:38nicht großartig viel äh gemerkt, dass
850. 33:41das besonders langsamer war oder also im
851. 33:44Endeffekt funktioniert das mit großen
852. 33:45Datenmengen genauso wie mit kleineren
853. 33:47Datenmengen, weil ACL ja auch dafür
854. 33:50bekannt ist oder auch ACL war ja dafür
855. 33:53gemacht mit großen Daten zu arbeiten.
856. 33:55sprich auch hier auf 4 Millionen Daten
857. 33:57setzen konnte ich genauso ähm Auswertung
858. 34:01fahren, äh Vorschläge mir generieren
859. 34:03lassen und so weiter und so fort.
860. 34:08Ähm
861. 34:10gut, fassen wir das Ganze mal zusammen.
862. 34:13Ähm
863. 34:15und
864. 34:17wofür oder warum eben ACI Studio oder
865. 34:21für welche Zwecke das gut verwendet
866. 34:22werden kann. Wir haben gesehen, dass es
867. 34:24ein wirklich einfacher Einstieg war, ne?
868. 34:27Ich glaube, das kann man wirklich jedem
869. 34:28an die Hand geben und man sagt, okay,
870. 34:30das ist eine Tabelle. Ähm, das Hochladen
871. 34:33war jetzt auch nicht sehr kompliziert,
872. 34:34wie man gesehen hat. Und durch intuitive
873. 34:37Texteingabe, durch ja, sprechen bzw.
874. 34:40durch ähm das Eingeben des Textes werden
875. 34:42dann automatisch Abfragen generiert.
876. 34:45Sprich, diese technische Barriere
877. 34:47entfällt komplett. ähm mit wenig Aufwand
878. 34:51auch komplexere Analysen äh sind dann
879. 34:54möglich. Auch was Thema Datenmengen
880. 34:57angeht, ne? Wir haben es probiert. Ähm 4
881. 35:00Millionen geht natürlich auch mehr. Eine
882. 35:02Datei kann, glaube ich, bis zu ein dem
883. 35:04Gigabyte sein, die ich dort hochladen
884. 35:06kann. Ähm können genauso verarbeitet
885. 35:09werden. Und wir müssen uns mal erinnern,
886. 35:10für was ACL schon immer stand. Und das
887. 35:13ist ja wirklich Datenmengen, also
888. 35:16Verarbeitung großer Datenmengen. Das war
889. 35:18ja, sagen wir mal ähm
890. 35:21das mit Excel nicht ging, musste dann
891. 35:22mit ACL das automatisieren. Ähm das war
892. 35:25ACL schon immer wichtig und das ist
893. 35:27jetzt auch mit ACLI Studio weiterhin ähm
894. 35:31möglich. Ein anderer Punkt, der für ACL
895. 35:34auch immer stand, ist natürlich die
896. 35:36Nachvollziehbarkeit und das die
897. 35:39Korrektheit zum einen ja durch diese
898. 35:42Erklärung, durch diese
899. 35:43Revisionssicherheit oder die
900. 35:44Nachvollziehbarkeit für die
901. 35:45Ergebnisfindung ähm ist hier auch
902. 35:47beibehalten. Genauso wie das nicht
903. 35:49hallutionieren. Also ich kann Sachen
904. 35:51fragen, ja, aber ich bekomme keine
905. 35:53Antwort, wenn ich das nicht mit einer
906. 35:55Query auf die Daten beantworten kann.
907. 35:57Und das ist ganz wichtig und ähm ja wird
908. 36:01auch entsprechend Wert drauf gelegt.
909. 36:04Ein anderer Punkt, es ist eben komplett
910. 36:07integriert in das, was wir in ACL schon
911. 36:08kennen. Wir haben das Precessing
912. 36:10gesehen. Also, ich kann mit den
913. 36:12Konnektoren an die Daten kommen, ich
914. 36:14kann die vorbereiten. Sachen, die ich
915. 36:16vielleicht jetzt schon mache, können
916. 36:18weiter verwendet werden und mit den
917. 36:21Zwischenergebnissen, die da entstehen,
918. 36:24ähm weiterarbeiten, bloß auf eine etwas
919. 36:26andere Art eben mit dem AC Studio.
920. 36:29Ergänzend das Ganze.
921. 36:32Ähm, aber auch was danach passiert, ne?
922. 36:34Wir haben gesehen, ähm ist eine
923. 36:35Möglichkeit zum Activity Center die
924. 36:38Daten ähm abz oder hochzuladen, dort zur
925. 36:40Verfügung zu stellen. Sprich, ich kann
926. 36:42dann darauf die Visualisierungen
927. 36:44aufbauen. Später ist es auch möglich
928. 36:46eben in Resanze zu integrieren, damit
929. 36:48ich dann meinen Workflow für die
930. 36:50Abarbeitung darauf aufsetzen kann und so
931. 36:52weiter. Also voll integriert in die
932. 36:54bestehende Lösung. Und zu alleretzt, es
933. 36:57ist ja in diesem Kosmos der GSC Welt
934. 37:02oder ein Tool für Revisoren, für
935. 37:04Auditoren mit diesem ganzen Wissen, mit
936. 37:07diesem ganzen ähm
937. 37:10was eben werden. Also diese ganzen
938. 37:12Anforderungen ist speziell auf die
939. 37:14Revision zugeschnitten und äh das ist
940. 37:16das, was eben das ACLI Studio auch
941. 37:19ausmacht am Ende. Ähm, aber das alles
942. 37:22ist mehr oder weniger auch erst der
943. 37:24Anfang, denn das
944. 37:27die Lösung gibt's ja erstmal seit einem
945. 37:28Monat, die veröffentlicht wurde und ähm
946. 37:31ich glaube einiges erwartet uns hier
947. 37:33noch und äh ich bin gespannt Phil ähm
948. 37:37was die Ropemap so sagt. So please guide
949. 37:39us through the road mode and let us know
950. 37:42what we can expect in the near future.
951. 37:49Yeah, thanks very
952. 37:51nice demo and than thank you for sharing
953. 37:55some of the use cases. Really really
954. 37:56interesting to see. Look what you've
955. 37:59seen uh is just the beginning for us.
956. 38:03This is our initial version which is
957. 38:07available to customers today. So if you
958. 38:10want to have access you can have access
959. 38:13to uh ACLI studio which allows you to
960. 38:17analyze data uh by uploading it um or
961. 38:21integrating with ACL and but very very
962. 38:25soon. As you can see with Anton putting
963. 38:28in some queries in German,
964. 38:33the AI already understands German but is
965. 38:38always responding in English. We have a
966. 38:41plan quarter to have the AI respond in
967. 38:45German as well as internationalize and
968. 38:49localize the user interface into other
969. 38:54languages like German as well.
970. 38:57We are also planning adding an improved
971. 39:01AI behind the scenes which will allow
972. 39:04the AI to look at different data data
973. 39:08tables uh more entically and you will
974. 39:11have even improved responses. And we
975. 39:15also have a UI update that is coming uh
976. 39:18within the next couple of months which
977. 39:20will put the data and the chat on the
978. 39:23same screen and we're really really
979. 39:24excited about that update.
980. 39:27Coming up after that we have some key
981. 39:31priorities such as
982. 39:34including a self-hosted deployment
983. 39:38option. So similar to how in ACL you can
984. 39:43install and run the analytics engine on
985. 39:47premise we want to be able to enable
986. 39:50your analytics to run on premise for ACL
987. 39:51AI studio.
988. 39:54Uh you will need to bring your own AI in
989. 39:56that case you will need to have
990. 39:57Microsoft copilot open AI enterprise
991. 40:00anthropic cloud enterprise something of
992. 40:02that nature.
993. 40:04essble
994. 40:05analytics selfed
995. 40:09we also have great plans for
996. 40:12better unstructured data analysis so
997. 40:14being able to analy data in pdfs and
998. 40:16documents and adding in direct
999. 40:19connectors as well to studio including
1000. 40:21integration with data product and SA and
1001. 40:26then later on in the year we are adding
1002. 40:28the ability to schedule and repeat those
1003. 40:30scripts adding more direct connectors
1004. 40:33integrated visualizations
1005. 40:35and of course additionalyment options as
1006. 40:38well excited about this road
1007. 40:41that pass back to Johannes
1008. 40:46thank you so good to have you here are
1009. 40:49we ready for some questions now
1010. 40:53bitte [gelächter]
1011. 40:54would
1012. 40:56it is of course that we kind of expected
1013. 41:00that new
1014. 41:04model
1015. 41:06studio
1016. 41:08might be best
1017. 41:11one. Yeah, certainly currently the model
1018. 41:14behind studio is anthropic clud family
1019. 41:18of models. We use the best available
1020. 41:21model in the AWS bedrock private AI
1021. 41:26environment. Uh so the AWS bedrock AI
1022. 41:30environment is stateless. It doesn't
1023. 41:32store any of your prompts. It doesn't do
1024. 41:34training on any of your data. Uh so
1025. 41:37we've been leveraging uh that capability
1026. 41:40uh being provided by AWS throughout uh
1027. 41:43the world. So if your data is hosted for
1028. 41:45example in our Frankft um data center
1029. 41:50the AI is being processed in your
1030. 41:52Frankfurt data center because AWS offers
1031. 41:54that. So uh that is the current model.
1032. 41:57We have uh we have plans for uh
1033. 42:00continuously updating the foundational
1034. 42:02model uh behind the scenes but we be
1035. 42:05constantly monitoring and maintaining uh
1036. 42:08at least the present level of quality if
1037. 42:10not improving it over time as the
1038. 42:12foundational models improve.
1039. 42:15Thank you that also answered the second
1040. 42:17questions. Where are my data hosted?
1041. 42:22relatively sure we will bunch of
1042. 42:26materials after the webinar and I think
1043. 42:30to remember there also frequently asked
1044. 42:33questions section in there.
1045. 42:37So then one I think also obvious and
1046. 42:40important question are the data used for
1047. 42:43training model and if yes who will use
1048. 42:48them and how
1049. 42:51the overall policy at diligent is not to
1050. 42:54train on customer data unless you
1051. 42:56explicitly consent and opt in to that
1052. 42:59training of customer data. Uh look,
1053. 43:02you'll notice that when you're using ACL
1054. 43:04AI Studio, nothing even gets transferred
1055. 43:07between one chat to the next. Uh, so we
1056. 43:10don't store your prompts, your data or
1057. 43:13anything like that outside of the very
1058. 43:15isolated uh working uh environment that
1059. 43:20we have the analytics running. Uh and so
1060. 43:23no, we don't train on the data. neither
1061. 43:26does AWS or Bedrock or the model
1062. 43:28provider uh if you're curious about how
1063. 43:32all of that works, uh as you mentioned
1064. 43:34Johannes, we have a uh security and
1065. 43:38technical overview document that can be
1066. 43:39shared that provides all the details on
1067. 43:42how ACL AI studio is architected.
1068. 43:46Thank you Phil.
1069. 43:48Now a question that might be a little
1070. 43:51bit in between the two of you. Maybe you
1071. 43:53can make a conversation out of that. So
1072. 43:56you see it in German will just translate
1073. 43:59it for when I use a base table
1074. 44:05that was done via ACL data prep script.
1075. 44:10How can that be like transferred from
1076. 44:16ACL studio?
1077. 44:18from robotics to ACL Studio.
1078. 44:21I think that's partly road map.
1079. 44:25Yeah, partly road map. So currently if a
1080. 44:27file is in the related files section of
1081. 44:31a robot, it will be picked up.
1082. 44:34Um so what we are adding in uh an update
1083. 44:39upcoming future version of ACL is a
1084. 44:42direct export to ACL AI studio function
1085. 44:45from ACL script. Uh that's not in there
1086. 44:48right now, but if you can get the data
1087. 44:50into the related file section of an ACL
1088. 44:53robot sav API uh then you can make that
1089. 44:57integration today either from an ACL
1090. 44:59robot or from a high bond robot. Anton,
1091. 45:02anything you would add to that?
1092. 45:04So right now I use just export to Excel
1093. 45:07and import directly. I could use it as
1094. 45:09the input output input output section as
1095. 45:12just mentioned. This would work right
1096. 45:14now and we are looking for the feature
1097. 45:16to get it directly or input directly to
1098. 45:19stud.
1099. 45:23Very good. Danke schön.
1100. 45:26Die nächste Frage äh hat eigentlich drei
1101. 45:30Elemente. Ich teile die mal auf. Äh
1102. 45:32unser Download wird aus SAP in Form
1103. 45:36einer TXT Datei gemacht.
1104. 45:38Kann ich diese auch für die Analyse
1105. 45:40hochladen? Anton, wer gleich kurz was
1106. 45:43für dich?
1107. 45:44Ähm, right now, also jetzt
1108. 45:46wahrscheinlich noch nicht. Ähm, aktuell
1109. 45:48werden CSV und Excel Dateien
1110. 45:49unterstützt, aber wir haben auf der
1111. 45:50Roadmap gehört, dass auch
1112. 45:52unstrukturierte PDF TXT Dateien ähm
1113. 45:55möglich sein werden. Wobei hier würde
1114. 45:57ich eher den Weg wählen, es nicht in TXT
1115. 45:59zu bekommen, sondern vielleicht über
1116. 46:01einen Connektor die Daten sauber
1117. 46:03abzuziehen, denn mit txt Format ist es
1118. 46:06doch fehleranfälich fällig, ja, sage ich
1119. 46:09jetzt mal, die Daten so zu ziehen, aber
1120. 46:10ja,
1121. 46:12also mit Umweg
1122. 46:15maybe that one more to how long are the
1123. 46:18dat stored in the cloud
1124. 46:22data that stored in the cloud is there
1125. 46:24until you decide to delete it. Uh the
1126. 46:28nice thing about ACL AI studio is that
1127. 46:31all of your data stays within this very
1128. 46:33selfcontained
1129. 46:35single tenant database. Uh so every time
1130. 46:38you open up a different data set you
1131. 46:41have your own computing environment, you
1132. 46:43have your own database. So your data is
1133. 46:45actually not mixed with other clients.
1134. 46:50So weve built ACL AI studio with
1135. 46:52isolation and security in mind. So the
1136. 46:56dat is there until you decide to delete
1137. 46:57it. Okay. PH the next part definitely
1138. 47:01speaks to that security
1139. 47:04question to. So who then would have
1140. 47:07access to that closed environment on the
1141. 47:10AWS only customer correct. So we have a
1142. 47:15shared uh security shared responsibility
1143. 47:18security model the same as the rest of
1144. 47:21diligent one platform. So we have built
1145. 47:24ACL AI Studio with the very same
1146. 47:26security controls in mind as the rest of
1147. 47:29the diligent one platform which is ISO
1148. 47:3227001 and uh Sock 2 certified. So our
1149. 47:38engineers don't have any access to your
1150. 47:41data unless there's an escalation and a
1151. 47:44director approval with customer
1152. 47:47authorization uh written customer
1153. 47:49authorization um and then uh within uh
1154. 47:53within your within your customer
1155. 47:56environment when you create a data set
1156. 47:59only the administrators of your of your
1157. 48:02organization have access to the data set
1158. 48:05um and you can explicitly grant access
1159. 48:09to other users if you want. In the near
1160. 48:12future, we will have a feature where you
1161. 48:14when you create a data set, even the
1162. 48:17even your system administrators will not
1163. 48:19be able to open the data set. They'll be
1164. 48:21able to see the data set and see that it
1165. 48:22exists, but they won't be able to open
1166. 48:25it to see the data inside. Um, so we'll
1167. 48:27be adding additional security levels on
1168. 48:29top of the data. Of course security and
1169. 48:32privacy is top of mind when it comes to
1170. 48:35building an enterprise application
1171. 48:38studio.
1172. 48:39Thank you. I will just repeat it a
1173. 48:42little bit in German. Also die Daten
1174. 48:45hier
1175. 48:47sind nur dem Kunden zugänglich. Momentan
1176. 48:50hat noch der Kundenadministrator die
1177. 48:53volle Übersicht. Die Daten werden nicht
1178. 48:55für Trainingszwecke äh gebraucht, also
1179. 48:58gar nicht von ACL verwendet. äh und sind
1180. 49:01nur dem Kunden äh zugänglich. Äh außer
1181. 49:04es gibt einen entsprechenden expliziten
1182. 49:07Konsent des Kunden.
1183. 49:13Bitte gerne äh Nachfragen stellen
1184. 49:19oder auch gerne den Daumen heben, wenn
1185. 49:23es äh ausreichend beantwortet ist.
1186. 49:33do we have any further questions at the
1187. 49:36moment
1188. 49:44just one last thing from my side because
1189. 49:46it was shortly mentioned
1190. 49:49on the road map the connection between
1191. 49:53robotics ACL AI Studio.
1192. 49:58Everybody will be interested in that.
1193. 50:00What is your feeling for the time frame
1194. 50:03on the road map for this one? For a
1195. 50:08direct uh
1196. 50:10command from ACL to export from ACL
1197. 50:14directly to ACLI Studio, we are looking
1198. 50:16at a January February time frame for ACL
1199. 50:1919.5 that will include that
1200. 50:22functionality.
1201. 50:24But even before that we will have some
1202. 50:26sort of API that you be able to connect
1203. 50:28directly in by the end of the year at
1204. 50:31the latest.
1205. 50:33Thank you. I think I think that was
1206. 50:35important so it's literally around the
1207. 50:37corner. Also diese Funktionalität werden
1208. 50:40wir sehr bald sehen. Ähm, ich habe hier
1209. 50:42noch eine Nachfrage. Ähm, can I
1210. 50:48das say? Can I allow the data for a
1211. 50:52group if I am the admin, I guess within
1212. 50:56my environment? So, the admin say,
1213. 51:00"Okay, I release that I
1214. 51:04Okay,
1215. 51:05so this is a yes for that last question.
1216. 51:08Correct and and there's two things about
1217. 51:11that. One is yes, the admin will see all
1218. 51:13of the data or they currently see all of
1219. 51:15the data sets and they can control
1220. 51:17access especially if somebody leaves the
1221. 51:19organization and now you need to change
1222. 51:22who has access to that data set. Of
1223. 51:24course, all of those
1224. 51:26changes in permissions are logged in the
1225. 51:29activity log within AC Studios.
1226. 51:31everything is auditable uh around the
1227. 51:34controls and then secondly uh one thing
1228. 51:37that we didn't talk about I don't think
1229. 51:39is the number of users and licenses.
1230. 51:43So with ACLI studio every single
1231. 51:46professional user license on diligent
1232. 51:48one platform
1233. 51:50can open ACL AI studio. We don't have a
1234. 51:54separate license count for ACL AI
1235. 51:56studio. Every user that is a
1236. 51:58professional user can open it. And what
1237. 52:01we will what we will restrict is the
1238. 52:03number of simultaneous
1239. 52:05sessions.
1240. 52:07So that will be up to you as an
1241. 52:10organization how many simultaneous
1242. 52:12sessions you want to have.
1243. 52:17Please allow me to translate that
1244. 52:18shortly.
1245. 52:20Also ähm Phil hat gerade auch über die
1246. 52:23das Lizenzmodell gesprochen. Das
1247. 52:25Lizenzmodell wird anders als im
1248. 52:28herkömmlichen ACL äh nicht so sehr auf
1249. 52:31die User
1250. 52:33abziählen, sondern jeder ACL
1251. 52:35Professional User hat Zugriff. Das
1252. 52:38Lizenzmodell äh spricht tatsächlich zu
1253. 52:41der Anzahl der parallel genutzten
1254. 52:45Funktionalitäten. Also wie viele User
1255. 52:47können parallel äh ACL AI Studio nutzen?
1256. 52:56Gut, maybe question on the trial period.
1257. 53:00So I think this is easily possible just
1258. 53:03to reach out to DAB in that case and we
1259. 53:07will enable it. Is it two weeks or 30
1260. 53:11days? I'm not sure right now.
1261. 53:1430 days.
1262. 53:1530 days. Perfect.
1263. 53:17Yes. And Anton I think on the last slide
1264. 53:20there will also be the email address
1265. 53:23where you have the possibility to reach
1266. 53:25out to us sales DAB.
1267. 53:29Ähm, that will also be included in the
1268. 53:32slide deck that you should ähm das wird
1269. 53:36auch Entschuldigung.
1270. 53:38Ähm, also hier sehen Sie noch die äh
1271. 53:40E-Mailadresse, an die Sie sich wenden
1272. 53:42können, wenn Sie weitere Fragen haben.
1273. 53:44Ähm das Slightdeck und das Recording und
1274. 53:47weiteres Material wird Ihnen in den
1275. 53:49nächsten Tagen dann per E-Mail zur
1276. 53:51Verfügung gestellt werden.
1277. 53:55Schon
1278. 53:57gut. Ich denke, wenn es momentan keine
1279. 54:00weiteren Fragen gibt,
1280. 54:03würden wir dann das Webinar auch langsam
1281. 54:06zum Ende führen.
1282. 54:08Dann kommen sie auch alle rechtzeitig in
1283. 54:10den Feierabend. Äh, noch mal vielen Dank
1284. 54:14an unsere Teilnehmer für ihre Zeit und
1285. 54:16die Interesse heute.
1286. 54:18Thank you, special thanks to Phil again.
1287. 54:20Thank you for being part of that webinar
1288. 54:23today and for your direct insights
1289. 54:26today. Much appreciated. Anton, vielen
1290. 54:29Dank auch für deine Präsentation und in
1291. 54:33diesem Sinne vielen Dank noch mal an das
1292. 54:35Auditorium und einen schönen Feierabend.
1293. 54:37Danke schön.
1294. 54:38Danke schön. Schönen Abend. Wiedersehen.