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Chancen und Grenzen

Realtime Analytics auf dem Weg zur Digital Economy

Mathias Kaldenhoff, Head of Business Development Platform Solutions, SAP,  verfügt über fast zwei Jahrzehnte Erfahrung im Bereich Business Technology und ist als Influencer außerdem Spezialist in den Fachgebieten HANA, D & T, BI/BA, CRM, FIN, HCM und Mobile Enterprise mit dem Fokus auf Sicherheit. Sein Schwerpunkt liegt auf Realtime, Big Data, Realtime Enterprise Platform, Predictive, Analytics, Mobile und Value Selling, worüber er bereits in verschiedenen Publikationen zahlreiche Beiträge veröffentlicht hat. Mathias Kaldenhoff verantwortet heute SAP Platform Sales Business Development.
Immer noch existieren zahlreiche Missverständnisse darüber, was es bedeutet, eine „echte“ Echtzeitanalyse zu implementieren. Wozu dient sie wirklich? Wie lassen sich mit Millisekunden Wettbewerbsvorteile schaffen? Ein Ratgeber.

Ich habe früher im Modellbauclub Modellflugzeuge mit dem Auge auf einen kleinen, sich schnell bewegenden Punkt am Horizont geflogen. Bei meinen Kindern ist FPV (First Person View, frei übersetzt: Sicht aus der 'Ich-Perspektive') der große Renner: die Variante des RC-Modellbaus, bei der das Modell mittels Kameratechnik aus der Perspektive des ferngesteuerten Modells, wie aus der Sicht eines Piloten gesteuert wird. Das geht mit 3D-Brille oder mit einem auf der Fernbedienung aufgesetzten Monitor. Ich habe beides probiert - jetzt wird neben dem alten Modell auch noch mein Flugsimulator auf dem PC eingestaubt.

Auch in einem B2B, B2C oder B2B2C-Szenario wird "Zero Distance And Zero Time To Customer" - die Geschäftsvariante von FPV - getrieben durch Daten, Algorithmen und Software-Virtualisierung der physischen Elemente zum ultimativen Katalysator. Echtzeitanalysen der kontextsensitiven Daten individualisieren die digitale Kundenschnittstelle (Customer Eperience), zeitgleiche Reaktion durch wertschöpfende Prozesse sind Wertetreiber und Wettbewerbsvorteil.

Innerhalb der digitalen Transformation auf dem Weg zur Digital Economy wird nicht nur der Einfluss von Echtzeitanalysen bei zeitgleicher Personalisierung jeden Tag deutlicher und wichtiger. Der Zwang zur damit einhergehenden offenen Datenbewirtschaftung zur Unterstützung von "Zero Time and Zero Distance" schafft für alle Industrien neue Geschäftsmöglichkeiten:

Foto: Mathias Kaldenhoff

Trotzdem existieren auf dem Markt zahlreiche Missverständnisse darüber, was es bedeutet, eine "echte" Echtzeitanalyse zu implementieren. Wozu dient sie wirklich in einer Landschaft, in der Millisekunden Wettbewerbsvorteile schaffen, das Geschäftsrisiko minimieren und die Sicherheit erhöhen?

Das Ziel

Nehmen wir an, Sie möchten ausgesuchte operative Prozesse im Zuge Ihrer digitalen Strategie verbessern. Sie haben dazu zwei entscheidende Aufgaben und Ziele identifiziert: Erstens - in Echtzeit Kundenbedürfnisse zu erkennen und ohne Zeitversatz, also zum Zeitpunkt der Interaktion, weiterführende Angebote zu präsentieren (cross-sell/up-sell). Zweitens - ohne den laufenden Einkaufsprozess zu unterbrechen - aus relevanten Kunden- und Bezahlsystemen Bonitätsprüfung, Betrugserkennung, dynamische Preisbildung und anderes zur Analyse anzuwenden.

Nach Abwägung entscheiden Sie sich wahrscheinlich für die Implementierung von "Predictive Analytics" innerhalb ihrer Kernsysteme, mit der Vision, während der Laufzeit einer Transaktionen diese als relevant zu erfassen, im Geschäftskontext zu analysieren, im Kundenkontext zu bewerten und wertschöpfend zu reagieren. Sie sondieren den Anbietermarkt - Ihre Anbieter labeln ihre Angebote "real-time", manchmal garniert mit "in-memory", suggerieren die beste Strategie, die modernsten Tools.

Real Realtime?

Bei Auswahl Ihrer analytischen Lösungen und Tools realisieren Sie plötzlich, welche Limitierungen und Abhängigkeiten durch den Einsatz auf getrennten Systemen entstehen. Denn spätestens dann, wenn Daten, und sei es auch nur kopiert - oder extrahiert und kopiert - oder gar extrahiert, kopiert und auf andere Plattformen bewegt werden müssen, ist das Ergebnis - gelinde gesagt - suboptimal. Die Analyse arbeitet nicht mit Live-, sondern mit alten Daten. Sie können Analytik nicht auf Transaktionslevel zum Zeitpunkt der Transaktion integrieren. Es ist, als wenn Sie versuchen, ein sich bewegendes Ziel ohne entsprechende Vorhalte in Bewegungsrichtung zu treffen, schlimmer noch, zu steuern. Ohne Modellbaulatein: einen abgeschlossenen digitalen Betrug NACH seiner Ausführung aufzudecken (Fraud Detection) und NACHFOLGEND verhindern zu wollen, einem Konsumenten etwas anzubieten, NACHDEM er Ihre Site verlassen hat.

Viele Projekte mit der Echtzeit-Vision haben keine Verbindungen in die laufende Transaktion, oder binden die Daten schlicht und einfach nicht schnell genug in die Prozesse ein. Sie können nicht zurückdrehen (zum Transaktionsbeginn), ersticken Innovationen und öffnen Ihrem globalen, digitalen Wettbewerb Tür und Tor - dessen digitalen Atem spüren Sie ja sowieso schon im Nacken. Die verlorene Zeit lässt sich oft in entgangenem Gewinn rechnen, speziell bei Projekten die "echtes" Echtzeitverhalten erfordern.

Es geht nicht nur um Geschwindigkeit

Sobald Daten kopiert (gilt übrigens auch für Kopien in den Cache) und damit nicht am initialen Lagerort on-the-fly extrahiert und aggregiert werden, führen sie die Analysen als "quasi Remote-Call" auf doppelten Daten in einer Migration auf ein anderes Datenmodell aus. Sie arbeiten nicht auf der höchsten Granularität (Line-item Information), sondern auf voraggregierten Subsegmenten mit vordefinierten Relationen. Jetzt haben Sie nicht nur keine Vorhalte, sondern hoffen zudem, schon alle Fragen zu sich bewegenden Zielen im Vorfeld beantwortet zu haben. Vergessen Sie nicht den eventuell zusätzlichen Datenmüll einiger Lösungen, den Sie aus Performanzgründen mit sich rumschleppen und in dem analytischen Modell pflegen müssen: Indices, Hilfstabellen, look-ups, Summentabellen ...... klingt komplex? Ist es.

Es geht um noch mehr

Zeitverlust, doppelte Daten und eingeschränkte Sichten sind allerdings nicht die einzigen Begrenzungen: Die Betriebssicherheit leidet ebenso. Wiederherstellungs- und anlaufpläne, Geschäftskontinuität und Datenintegrität - alles gerät unter Druck, alles wird komplexer.

Daraus ergeben sich viele Fallen, die alle auf einem nicht mehr ganz zeitgemäßen Verständnis der Optionen und Fähigkeiten moderner Plattformen beruhen. Diskussionen über die begrenzten Analysen außerhalb der Kernsysteme des Unternehmens, und was eine wettbewerbsfähige Echtzeit-Lösung wirklich leisten muss, sind kein Tabu.

Der Ansatz: Analyse zu den Daten - nicht umgekehrt!

Wenn beim Injizieren analytischer Intelligenz in Ihre Unternehmensprozesse jede Millisekunde zählt, gibt es nur einen Königsweg: Eine gemeinsame Plattform und die direkte Integration der analytischen Prozesse.

Demzufolge ist eine gemeinsame Plattform:

  • eine Analytics-Plattform, die Echtzeitanalysen auf den OLTP Daten unterstützt, ohne multiple Datenkopien verwalten zu müssen.

  • ein Applikationsserver, mehrere Prozess-Engines und Bibliotheken zum aggressiven push-down der Logik in die Datenbank

  • eine Integration-Middleware (Integration aller relevanten Daten2in-memory)

  • eine Development-Plattform, die für analytische als auch Kernanwendungen gleiche Unterstützung bietet.

  • Choice-of-deployment (in-cloud, on-premise, hybrid)

  • Compliance durch volle Atomicity, Consistency, Isolation und Durability (ACID).

Eine gemeinsame Plattform kann also gleichzeitig:

  • analytische Workloads auf Basis der integrierten In-Memory Datenbank verarbeiten, in die sie auch Abfragen der Applikationen und Geschäftslogik schiebt.

  • innerhalb der integrierten In-Memory Datenbank OLTP und OLAP in einer atomisierten Kopie ermöglichen

  • strukturierte, unstrukturierte und semi-strukturierte Daten unterstützen

  • Geo-, Wetter-, Sensor- und soziale Daten gleichzeitig OLTP oder OLAP zuführen.

SAP HANA als eine gemeinsame Plattform
SAP HANA als eine gemeinsame Plattform
Foto: Mathias Kaldenhoff

P.S.: Probieren sie FPV aus. Es bringt echt Spaß. Ist übrigens gar nicht so teuer, wie man vermutet - Informationen gibts beim Flieger.