Die Frage zur Nachhaltigkeit von Investitionen SAP HANA unterstützt kreatives Denken

SAP bietet eine leistungsfähige In-Memory-Plattform, SAP HANA, um Daten in Echtzeit zu verarbeiten und komplexe Analysen auf Massendaten durchzuführen. SAP HANA unterstützt die Integration und Verarbeitung von Daten verschiedenartiger Formate aus unterschiedlichen Quellen, wie z.B. relationale Datenbanken, Sensoren aber auch Social Media-Kanäle. Da hierbei auch Big Data-Anwendungen entstehen, sind die Grenzen vorhandener Systemressourcen schnell erreicht.

Komplexität der Analysen

Das wachsende Datenvolumen trägt dazu bei, dass sich die Größe der Datenabfragen und damit verbunden auch häufig die Komplexität der Analyse erhöhen. Die effektive Nutzung vorhandener Ressourcen stellt somit für SAP HANA-Besitzer eine besondere Herausforderung dar. Der Idee der Nachhaltigkeit folgend und basierend auf umfassenden Projekterfahrungen setzen sich viele Unternehmen mit dieser Herausforderung auseinander.

Die heutige Motivation, SAP HANA einzuführen, ist nicht immer nur darin begründet, der SAP-Strategie zu folgen. SAP HANA bietet großes Potenzial und einen umfassenden Freiraum, innovative Reporting- und Analytik-Lösungen zu entwickeln und zu betreiben. Ein Beispiel hierfür ist ein Kundenprojekt im Finanzbereich, bei dem bisher langlaufende, Ressourcen-intensive Applikationen für Finanzanalysen optimiert werden sollen.

Herausforderung ist dabei die Komplexität der Geschäftsregeln und das sehr große Datenvolumen. Bisherige Implementierungen brachten aufgrund der sehr großen Datenmengen die Rechenressourcen der SAP HANA-Maschine schnell an ihren Grenzen. Negative Auswirkungen und sinkendes Vertrauen in die Lösung waren die Folge, z. B. durch fehlende, flexible Erweiterungsmöglichkeiten oder Einschränkungen und Verzögerungen bei der Realisierung neuer Kundenanforderungen.

Berechnungsansatz

Den richtigen Ansatz zu Berechnungen in SAP HANA zu finden, der einen bestmöglichen Mix zwischen der Geschwindigkeit und dem Ressourcenverbrauch gewährleistet, war letztendlich die entscheidende Aufgabe. Deloitte entwickelte bei diesem Projekt eine alternative Berechnungsmethodik. Ein wesentlicher Bestandteil der Methodik fußt auf der Grundidee der logischen Partitionierung. Hierzu wird zunächst die der fachlichen Anforderung entsprechende Datenaktualität festgelegt.

Zudem werden mögliche, semantische Partitionen der Daten identifiziert und auf der Basis eine optimierte Berechnungslogik angewendet. Die zugrundeliegenden Algorithmen und Logik sorgen dafür, dass beispielsweise nur Partitionen aktualisiert werden, in denen Datenänderungen stattgefunden haben. Dabei liegt das Prinzip der günstigsten Abfrageberechnungskosten angesichts der definierten Datenaktualität zugrunde und somit der günstigste Ressourcenverbrauch ermittelt.

Erkenntnisse über die bestmögliche Ressourcennutzung werden dabei im Vorfeld durch Lernalgorithmen und historische Daten festgesetzt. Zusammengefasst, definierte Datenaktualität und Möglichkeit der semantischen Partitionierung waren für diese Projektidee Voraussetzungen zur Optimierung der ressourcen-ineffizienten und damit energiekonsumierenden Anwendungen.

Die Tabelle stellt heraus, dass das ressourcensparende In-Memory Computing mit dem richtigen Modellierungs- und Kalkulationsansatz möglich ist. Das dargestellte Beispiel aus der Applikation für Profit Contribution Reporting zeigt zudem, dass das Leistungsvermögen von SAP HANA weit über Standardanwendungen hinaus reicht. Selbiges gilt für die Optimierung und damit Freisetzung von Ressourcen, die von energie-ineffizienten Anwendungen unnötig belegt werden.

Frage der Parameter

Bei der Einführung von bzw. Migration auf SAP HANA sind verschiedenartige Parameter zu beachten: Neben dem Einsatzszenario (z. B. in einer S/4, BW/4 HANA oder HANA Nativen-Umgebung) und dem damit verbundenen, korrekten Sizing, muss man auch zukünftige Anwendungsszenarien und Anforderungen des digitalen Zeitalters antizipieren.

Diese erfordern smarte Lösungen der Softwareentwicklung, Modellierung und Konfiguration, die häufig über standardisierte, Out-of-the-box-Ansätze hinausgehen. Eine intelligente und kreative Nutzung vorhandener SAP HANA Ressourcen ermöglicht es, bisher vorborgenes Leistungspotential von SAP HANA aufzudecken.

Bei der Auswahl des richtigen Dienstleisters für die Umsetzung eines solchen Projekts sind Erfahrung mit In-Memory-Computing und klare Antworten auf Herausforderungen bei der Implementierung komplexer High-Load-Analytics-Applikationen in SAP HANA notwendig. (rhh)

Alex Grüner

ist Senior Manager Technology Strategy and Architecture bei Deloitte

Stefan Hartmann

ist Senior Manager Information Management bei Deloitte

Olga Ivanova

ist Consultant / Information Management bei Deloitte