IT & Business Excellence

Mit SAP HANA, SAP IQ und Co.

Wie SAP Big-Data-Initiativen unterstützt

Dr. Andreas Schaffry ist freiberuflicher IT-Fachjournalist und von 2006 bis 2015 für die CIO.de-Redaktion tätig. Die inhaltlichen Schwerpunkte seiner Berichterstattung liegen in den Bereichen ERP, Business Intelligence, CRM und SCM mit Schwerpunkt auf SAP und in der Darstellung aktueller IT-Trends wie SaaS, Cloud Computing oder Enterprise Mobility. Er schreibt insbesondere über die vielfältigen Wechselwirkungen zwischen IT und Business und die damit verbundenen Transformationsprozesse in Unternehmen.
Aus großen Datenmengen neue Einsichten gewinnen oder verborgene Zusammenhänge erkennen ist für Unternehmen wettbewerbsrelevant. SAP unterstützt Big-Data-Strategien mit der SAP HANA Plattform mit Big-Data-Anwendungen und Werkzeugen für die Analyse sowie mit Beratungs-, Entwicklungs- und Implementierungsservices.
SAP HG Subnet 2014, SAP HANA
SAP HG Subnet 2014, SAP HANA
Foto: SAP Deutschland

In fast jedem Unternehmen fallen heute neben einer großen Zahl an strukturierten auch unstrukturierte Daten, zum Beispiel aus sozialen Medien, Videos, Texten, Sensoren an Maschinen, Barcodes, RFID-Chips oder Geo-Systemen an. Diese Datenmengen steigen stetig. Knapp die Hälfte der IT-Chefs in Deutschland schätzt, dass das jährliche Datenwachstum in den kommenden zwei Jahren zwischen 15 und 25 Prozent liegen soll. Das geht aus der Studie "Big Data Analytics in Deutschland 2013" hervor, für die der Marktforscher IDC mehr als 280 IT-Leiter und Geschäftsentscheider aus Unternehmen mit mindestens 100 Mitarbeitern befragte. Rund 15 Prozent der Umfrageteilnehmer rechnen damit, dass die Datenmenge sich sogar um mehr als 25 Prozent erhöht. Da Daten auch zunehmend zu einem "Produktionsfaktor" werden, empfiehlt die Studie Unternehmen, sich zeitnah mit Big Data zu beschäftigen, um daraus geschäftlichen Nutzen zu ziehen.

Verborgene Zusammenhänge aufdecken

Mark von Kopp, SAP Deutschland
Mark von Kopp, SAP Deutschland
Foto: SAP Deutschland

"Big Data ist in erster Linie von der fachlichen Seite her zu betrachten und erst dann aus IT-Sicht", erläutert Dr. Mark von Kopp, Business Development Manager für Big Data bei SAP. Ein Unternehmen müsse zunächst herausfinden, welche neuen, innovativen und wettbewerbsdifferenzierenden Prozesse und Geschäftsmodelle durch Big Data möglich sind. Eine erfolgreiche Big-Data-Strategie zeichnet sich laut von Kopp durch die vier Kerneigenschaften Volume, Velocity, Variety und Value aus. Das bedeutet: Große und fragmentierte Mengen von Daten müssen nahezu in Echtzeit gesammelt, verarbeitet, validiert sowie sinnvoll miteinander verknüpft, in Beziehung gesetzt und analysiert werden. Nur so lassen sich aus einer Vielzahl an Daten neue Einsichten gewinnen oder darin verborgene Zusammenhänge erkennen.

Das ist zum Beispiel der Fall, wenn Handelsunternehmen die Daten aus Interaktionen von Kunden auf den verschiedenen Kontaktkanälen mit Kundenäußerungen auf sozialen Netzwerken wie Facebook oder Twitter in Verbindung bringen, explorieren und auswerten. Die gewonnenen Erkenntnisse lassen sich nutzen, um die Kundensegmentierung feinmaschiger zu gestalten oder Marketingkampagnen bedarfsgerechter aufzusetzen und präziser zu planen und durchzuführen. Auch die Preisfindung und Bestandsverwaltung kann zielgerichteter gestaltet werden.

Unternehmen können durch eine Analyse von Massendaten aus vielen unterschiedlichen Quellen auch Verdachtsfälle auf Betrug, Unterschlagung und Diebstahl untersuchen und diese verhindern noch bevor sie geschehen. Dadurch werden finanzielle Verluste und geschäftliche Risiken minimiert. Transportdienstleister, die mithilfe von Geoanalysen die Routenführung optimieren und durch sensorische Messungen immer für den richtigen Reifendruck bei ihren Fahrzeugen sorgen, senken den Benzinverbrauch ebenso wie die CO2-Emmissionen und erzielen so erhebliche Kosteneinsparungen.

Die IT als Enabler

Im Rahmen von Big-Data-Projekten übernimmt die IT die Rolle des Enablers. Sie muss für die geeigneten IT-Lösungen sorgen, mit denen aus der unübersichtlichen Datenmasse geschäftlich relevantes Wissen erschlossen und nahezu in Echtzeit analysiert werden kann. SAP unterstützt Kunden bei der Umsetzung von Big-Data-Vorhaben mit einem ganzheitlichen Leistungsportfolio, das von der Beratung über die Entwicklung individueller Big-Data-Lösungen und deren Implementierung reicht. Zunächst werden im Rahmen eines Assessments zusammen mit dem Kunden potenzielle Business-Szenarien identifiziert und priorisiert, in denen Big Data geschäftliche Vorteile bringt. "Wir bedienen uns hierzu des ‚Design Thinking‘ als kreativer Methode", sagt von Kopp. Danach werden die Anforderungen an die spätere Big-Data-Architektur und -Anwendung detailliert in einer Big-Data-Transformation-Map festgelegt und diese Schritt für Schritt umgesetzt.

SAP HANA Plattform für Big Data

Die technische Basis zur Realisierung der Big-Data-Initiative bildet die SAP HANA Plattform in deren Zentrum die In-Memory-Lösung SAP HANA steht. Die SAP-HANA-Plattform kann bei Bedarf mit weiteren Produkten wie dem Analyse-Server SAP IQ für die Nearline-Storage riesiger Mengen an Analysedaten, dem Datenbanksystem SAP Adaptive Server Enterprise (SAP ASE) oder mit Hadoop verknüpft werden. Um nahezu in Echtzeit auf veränderte Ereignisse reagieren zu können, lassen sich in der Big-Data-Architektur mit dem SAP Event Stream Processor große Datenströme quasi zum Zeitpunkt ihres Entstehens prozessieren, verarbeiten und auswerten. "Angesichts der sprunghaft steigenden Datenmengen sind ein effizientes Datenmanagement und eine hohe Datenqualität wichtige Voraussetzungen, um die Aussagekraft von Datenauswertungen zu verbessern", erklärt von Kopp. Die Pflege, Konsolidierung und Validierung der Stammdaten sowie die Dokumentation von Änderungen können mit den Lösungen SAP Master Data Management und SAP Master Data Governance durchgeführt werden.

Inhalt dieses Artikels