Einen weiteren zentralen Baustein im Big-Data-Angebot bilden die SAP Data Services. Damit können beliebige Daten aus unterschiedlichen Datenspeichern extrahiert, transformiert und dann für Analysezwecke in SAP HANA oder SAP IQ geladen werden. Mit SAP HANA lassen sich strukturierte Daten wie etwa Absatzzahlen sowie unstrukturierte Informationen wie Twitter-Feeds gleichzeitig und nahezu in Echtzeit analysieren, mit dem Ziel verborgene Korrelationen aufzudecken. Dabei ist ein extrem schneller Zugriff auf diese Daten möglich, weil sie spaltenorientiert und persistent im Arbeitsspeicher der In-Memory-Anwendung vorgehalten werden. Große Datenmengen, die selten für Analysen benötigt werden und daher in Hadoop, SAP ASE, SAP IQ oder anderen Systemen gespeichert sind, lassen sich über SAP HANA Smart Data Access, einer Technologie zur Datenvisualisierung, dynamisch abfragen. Mithilfe von Algorithmen kann zudem festgelegt werden, dass bestimmte Daten zu einem festgelegten Zeitpunkt automatisch aus dem SAP-HANA-Arbeitsspeicher in ein Hadoop-Cluster oder in SAP IQ verschoben werden. Um die In-Memory-Plattform besser mit dem Hadoop-Framework zu integrieren, unterhält SAP Partnerschaften mit Cloudera, Intel sowie Hortonworks, die jeweils eigene Hadoop-Distributionen anbieten.
Big-Data-Analysen mit "R", NoSQL und Predictive Analysis Library
Die analytischen Fähigkeiten von SAP HANA werden durch die Einbindung von "R" und von NoSQL-Elementen zur Auswertung geografischer Daten zusätzlich erweitert. Die In-Memory-Lösung beinhaltet außerdem eine Predictive Analysis Library (PAL), die vordefinierte Algorithmen für die Bereiche Clustering, Klassifikation, Assoziation, Zeitreihen, Datenvorverarbeitung (Preprocessing), Social-Network-Analysen und Verschiedenes (ABC-Klassifikation, gewichtete Bewertungstabellen) bereitstellt. Die für vorausschauende Analysen erforderlichen Prognosemodelle müssen in der Regel von hochspezialisierten Datenexperten erstellt werden. Abhilfe schafft hier die Anwendung SAP InfiniteInsight. Mit ihr können die Fachanwender Prognosen in Eigenregie erstellen, speichern und einsetzen. Ein weiteres Self-Service-Tool ist SAP Lumira. End-User können damit nach eigenen Anforderungen benötigte Daten unabhängig vom Format und aus verschiedenen Quellen zusammenstellen und analysieren.
Für bestimmte Szenarien hat SAP eigene Big-Data-Applikationen entwickelt, die auf SAP HANA basieren und quasi "out of the box" installiert werden können. Dazu zählen Anwendungen wie SAP Fraud Management für die vorausschauende Erkennung von Betrugsfällen oder SAP Social Contact Intelligence für die Analyse von Kommentaren und Beiträgen in sozialen Medien durch Geschäftskontakte aus internen Quellen. SAP-Lösungen für das Responsive Manufacturing sind für Fertigungsunternehmen gedacht, die datenintensive Industrie-4.0-Projekte umsetzen wollen.
Darüber hinaus unterstützt SAP inzwischen mehr als 1.250 Start-up-Firmen, die SAP-HANA-basierte Big-Data-Lösungen für ganz spezielle Zwecke wie die Genomanalyse oder das Prozess-Mining entwickeln. Benötigen Kunden eine individuelle Big-Data-Anwendung, so ist das auch kein Problem. Sie werden von der SAP Data Science Organisation realisiert, die Bestandteil von SAP Consulting ist und sich aus Mathematikern, Branchenkennern, Entwicklern, Analyse-Spezialisten und Fachleuten für Datenaufbereitung zusammensetzt. Diese Einheit bietet auch die erforderlichen Beratungsdienstleistungen an - von der Machbarkeitsstudie (Proof-of-Concept) bis hin zur Umsetzung konkreter auf den Kunden zugeschnittener Anwendungsszenarien mit der kundenindividuellen Lösung.