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C_IBP_2502 Testing Engine & C_IBP_2502 Deutsche Prüfungsfragen

rickwal384

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C_IBP_2502 Testing Engine & C_IBP_2502 Deutsche Prüfungsfragen

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SAP Certified Associate - SAP IBP for Supply Chain C_IBP_2502 Prüfungsfragen mit Lösungen (Q42-Q47):42. Frage
For which of the following application jobs can you enter planning filters as parameters? Note: There are 2 correct answers to this question.
  • A. Purge Master Data
  • B. Create Time Periods for Time Profiles
  • C. Purge Non-Conforming Data
  • D. Purge Key Figure Data
Antwort: A,D
Begründung:
Application jobs in SAP IBP (via the Application Jobs app) automate tasks, and some allow planning filters to limit their scope.
* Option A: Purge Master DataThis is correct. The Purge Master Data job accepts planning filters (e.g., specific Products or Locations) to selectively delete master data, per SAP IBP's job documentation.
* Option B: Purge Key Figure DataThis is correct. The Purge Key Figure Data job uses planning filters to target specific keyfigure data (e.g., by Region), a standard feature, per SAP IBP's data management guides.
* Option C: Purge Non-Conforming DataThis is incorrect. This job removes inconsistent data (e.g., orphaned records), but it doesn't use planning filters as parameters; it's system-driven.
* Option D: Create Time Periods for Time ProfilesThis is incorrect. This job generates time periods for a time profile and doesn't involve planning filters, which apply to planning objects, not time setup.
Thus, A and B support planning filters, per SAP IBP's official job capabilities.

43. Frage
You are implementing SAP IBP for sales and operations and are researching forecast model algorithms. What are some of the algorithms that can be used? Note: There are 2 correct answers to this question.
  • A. Trend models algorithms
  • B. Data-cleansing algorithms
  • C. Naive models algorithms
  • D. Sporadic demand models algorithms
Antwort: A,C
Begründung:
SAP IBP for Sales and Operations Planning (S&OP) includes demand planning with various statistical forecast algorithms to predict demand in time-series planning.
* Option A: Data-cleansing algorithmsThis is incorrect. Data cleansing (e.g., outlier correction) is a preprocessing step, not a forecast model algorithm in SAP IBP's demand planning engine.
* Option B: Trend models algorithmsThis is correct. Trend models (e.g., linear regression, Holt's method) are supported in SAP IBP to forecast demand with consistent growth or decline patterns, per official demand planning documentation.
* Option C: Sporadic demand models algorithmsThis is incorrect. While sporadic demand (intermittent) is handled (e.g., via Croston's method), it's not a distinct category in SAP IBP's standard algorithm list; it falls under broader models.
* Option D: Naive models algorithmsThis is correct. Naive models (e.g., simple moving average, last period's demand) are basic forecast algorithms in SAP IBP, used for stable demand patterns, per SAP's forecast model library.
Thus, B and D are valid forecast algorithms in SAP IBP for S&OP, per official documentation.

44. Frage
You are invited to review a problem with a customer's SAP IBP Excel template performance. What areas with the biggest potential performance impact would you focus on? Note: There are 2 correct answers to this question.
  • A. Number of local members and complexity of calculation
  • B. Excessive SAP IBP formatting in the Microsoft Excel UI
  • C. Number of analytics charts displaying key figures' values
  • D. Complex calculation graphs for key figures
Antwort: B,D
Begründung:
SAP IBP Excel template performance depends on data volume, calculations, and UI rendering. Key areas impact runtime significantly, as per SAP's performance best practices.
* Option A: Excessive SAP IBP formatting in the Microsoft Excel UIThis is correct. Overuse of formatting (e.g., conditional formatting, custom styles) in the Excel add-in increases rendering time, especially with large datasets, a known performance bottleneck per SAP IBP's Excel guidelines.
* Option B: Number of local members and complexity of calculationThis is incorrect in this context.
Local members (ad-hoc Excel calculations) can slow individual views, but they're user-specific and not a primary template design factor compared to system-level issues.
* Option C: Complex calculation graphs for key figuresThis is correct. Complex calculation graphs (e.
g., nested dependencies across key figures) increase processing time during refresh or planning runs, a major performance driver, per SAP IBP's calculation engine documentation.
* Option D: Number of analytics charts displaying key figures' valuesThis is incorrect. Charts in Excel are minimal and don't significantly impact template performance compared to formatting or calculations. Chart-heavy analysis is more relevant to Analytics apps.
Thus, A and C are the biggest performance impact areas, per SAP IBP's Excel optimization advice.

45. Frage
Which type of master data represents the Master Data Type Component?
  • A. Compound Master Data Type
  • B. Virtual master data type
  • C. Reference Master Data Type
  • D. External Master Data Type
Antwort: C
Begründung:
Master data types in SAP IBP define planning objects, with "Component" typically referring to a specific type like Production Source Item Component, per SAP IBP's documentation.
* Option A: Virtual master data typeThis is incorrect. Virtual types are temporary or derived, not standard for components.
* Option B: Compound Master Data TypeThis is incorrect. Compound types (e.g., SOURCECUSTOMER) combine multiple simple types, not specifically "Component."
* Option C: Reference Master Data TypeThis is correct. The Component master data type (e.g., in Production Source Item) is a Reference type, linking to a Product, per SAP IBP's master data hierarchy (e.g., referencing Product ID).
* Option D: External Master Data TypeThis is incorrect. External types are sourced externally, not a fit for Component.
Thus, C is the correct type, per SAP IBP's official master data definitions.

46. Frage
How do you achieve rolling aggregation with SAP IBP?
  • A. Using an appropriate period weight factor
  • B. Using a local member
  • C. Using a key figure calculation
  • D. Using an attribute as a key figure
Antwort: C
Begründung:
Rolling aggregation in SAP IBP refers to calculating a cumulative or moving total across a time horizon (e.g., year-to-date sales). This is a common requirement in planning and reporting, achieved through specific configuration methods.
* Option A: Using an attribute as a key figureThis is incorrect. Attributes as key figures provide static values (e.g., Product Category), not dynamic time-based aggregations like rolling totals.
* Option B: Using an appropriate period weight factorThis is incorrect. Period weight factors adjust proportional disaggregation (e.g., splitting monthly data to weeks), not rolling aggregation across periods.
* Option C: Using a key figure calculationThis is correct. Rolling aggregation is achieved in SAP IBP via key figure calculations, such as the CUMULATE function (e.g., KF2 = CUMULATE(KF1)), which sums values from the start of the horizon to the current period. This is configured in the Planning Areas app and is a standard method for time-series calculations, per SAP IBP's official documentation on key figure calculations.
* Option D: Using a local memberThis is incorrect. Local members in the Excel add-in allow ad-hoc calculations within a planning view, but they are user-specific and not a system-configured method for rolling aggregation across the planning area.
Thus, C is the correct method for achieving rolling aggregation, aligning with SAP IBP's calculation capabilities.

47. Frage
......
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