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Eine SAP HANA Big-Data-Strategie mit HANA Vora planen

SAP hat daran gearbeitet, HANA als Big-Data-Plattform zu positionieren. Für die richtige Strategie hierzu sollte man Tools wie SAP HANA Vora kennen.

Da Big Data weiterhin die Unternehmen überflutet, müssen diese bestimmen, wie sie am besten die Daten kontrollieren und verwenden können. SAP hat erheblich in die Erweiterung der HANA-Fähigkeiten als Basis-Datenbank für die Verarbeitung von Big Data investiert.

Der Einsatz von SAP HANA als Big-Data-Plattform ist allerdings kein einfaches Projekt. Man muss zuerst eine Big-Data-Strategie um HANA und die vorhandenen Tools planen. Ein solches Tool ist SAP HANA Vora, das nach Auffassung von SAP die Grundlage einer Big-Data-Plattform im Unternehmen bildet.

Um eine Big-Data-Strategie rund um HANA zu formulieren, ist es wichtig, die Tools zu verstehen, die zur Verfügung stehen. In erster Linie ist SAP HANA Vora eine In-Memory-Abfrage-Engine, die Apache Spark erweitert, um die in Hadoop gespeicherten Daten zu integrieren.

Das US-Strom- und Erdgasunternehmen CenterPoint Energy ist eine der ersten Organisationen, die HANA als Big-Data-Plattform verwenden. Das Unternehmen speichert seine Daten in Hadoop und verwendet SAP HANA Vora als Engine, welche die Daten analysiert und einen Geschäftsnutzen daraus zieht.

CenterPoint Energy versorgt 2,3 Millionen Verbraucher in sechs US-Bundesstaaten mit Energie. Dabei sammelt das Unternehmen alle 15 Minuten elektronische Messdaten über den Energieverbrauch, so dass es relativ hohe Kosten für die Datenspeicherung einplanen muss. Um dieses Problem zu verringern, haben SAP und CenterPoint Energy eine Testumgebung gebaut, die über fünf Milliarden Datensätze mit Hadoop, HANA und SAP HANA Vora verarbeitet. Dies gibt allen Interessenten, die eine HANA-basierte Big-Data-Strategie planen, ein Gefühl dafür, welchen Geschäftsnutzen sie aus SAP HANA Vora ziehen können.

Best Practices für SAP HANA und HANA Vora

Allerdings ist das Bereitstellen und Ausführen von HANA sowie HANA Vora eine Herausforderung. Es ist daher gut, wenn man einige Best Practices kennt, um diese in Big-Data-Projekten anzuwenden. Zum Beispiel muss die erste Entscheidung sein, ob man HANA On-Premises oder in der Cloud einsetzen möchte. Das hängt in der Regel davon ab, wie Unternehmen ihre Daten behandeln.

Wenn Security und Data Governance ernsthafte Hürden darstellen, ist es wohl besser, HANA On-Premises zu implementieren. Wenn ein Unternehmen Daten von einem älteren SAP-System auf HANA verschieben möchte, ist es zudem sinnvoll zu bestimmten, welche Daten verschoben werden sollen, da HANA eine kostspielige Plattform für die Datenspeicherung ist und einige Daten unter Umständen nicht benötigt werden.

Unternehmen sollten außerdem die Größe des Arbeitsspeichers planen, der erforderlich ist, um Anwendungen zu unterstützen. Dies bildet die Grundlage für die Hardwareempfehlungen. Bevor ein Big-Data-HANA-Projekt begonnen wird, ist es wichtig, den richtigen Implementierungspartner auszuwählen. Unternehmen sollten darauf achten, welche potenziellen Partner bereits Erfahrung in ihrer Branche haben und den Schwerpunkt eines Projekts verstehen.

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Ebenso wichtig ist es, die technischen Herausforderungen bei der Implementierung von SAP HANA und Tools wie HANA Vora für Big-Data-Anwendungen zu verstehen. Doch das ist nur ein Teil der Geschichte, damit ein Projekt erfolgreich ist.

Es gibt viele Punkte, die Unternehmen berücksichtigen müssen, wenn sie Big Data in ihre Geschäftsprozesse integrieren – und Technologie ist laut David Jonker, Senior Director Big Data Initiatives bei SAP, nur einer.

„Viele Menschen in der Tech-Branche verstehen immer noch nicht die menschlichen Auswirkungen von Big Data auf das Business“, sagt er. „Einer der ersten und wichtigsten Schritte für die Entwicklung einer Big-Data-Strategie ist die Definition der Geschäftsprobleme, die Big-Data-Anwendungen lösen können.“

Der Rat von Jonker lautet daher, dass Unternehmen mögliche Erkenntnisse festlegen müssen, die sich aus Big Data ableiten lassen, und ermitteln, wie diese auf den laufenden Betrieb angewendet werden können. Anschließend müssen sie die Plattform bestimmen, die am besten passt, und wie diese konfiguriert werden kann, um die Probleme zu lösen.

Eine Big-Data-Strategie hat jedoch die beste Chance auf Erfolg, wenn sich Business- und IT-Organisation auf ein gemeinsames Framework und eine gemeinsame Sprache konzentrieren.

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Artikel wurde zuletzt im Januar 2017 aktualisiert

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