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Solutions for Business · E-Paper Januar 2014
BI UND BIG DATA
„Hier sind geeignete BI-Tools gefragt,
die mithilfe einer ansprechenden Visu-
alisierung den Anwendern unter die
Arme greifen. Damit sind die Fach
anwender in der Lage, die Zusam-
menhänge recht schnell zu erkennen.
Auf diese Weise lassen sich auch die
Prognosemodelle laufend verbessern.“
Im letzten Schritt geht es für Harter
darum, diese Prognosemodelle noch
sicherer zu machen, sie auf eine brei-
tere Datenbasis zu stellen: „Danach
kann man seinen Ergebnissen mehr
Vertrauen schenken. Das erklärte Ziel
vieler Anwender lautet: Der Moment
der Entscheidung wird ins aktuelle
Geschehen verlagert.“
In Memory verspricht
Schnelligkeit
Die Geschwindigkeit der Auswertung
erweist sich als ein wichtiger Erfolgs-
faktor auf demWeg zum Realtime En-
terprise. Mit der In Memory-Techno-
logie steht ein Ansatz parat, der hier zu
ganz neuen Größenordnungen führen
soll. SAP hat für seine HANA-Reihe
für viel Nachfrage im Markt gesorgt.
Doch es stellt sich die Frage, was „In
Memory“ in der Realität bringt.
„Wir bei SAP sehen die In Memory-
Technologie eher als ein Durchgangs-
stadium auf dem Weg zu Realtime
Enterprise“, führt Frank Harter aus.
Ein derartiges Unternehmen arbeitet
mit einem Analyse- und einem trans-
aktionalen Bereich, die sich mehr und
mehr vermischen. „Kunden, die be-
reits Hana verwenden, geben uns das
Feedback, dass im Reporting-Bereich
– also bei der Analyse – die Verfügbar-
keit von Unternehmensechtzeitdaten
dazu führt, dass die Anwender dem
Datenmaterial sehr stark vertrauen
und sie von der enormen Geschwin-
digkeit profitieren“, so Harter. „Im
operativen Bereich muss man sagen,
dass noch gar nicht alle möglichen Ge-
schäftsmodelle erdacht sind, die sich
aus dieser neuen Technologie ergeben.
Da erwarten wir noch viele angeneh-
me Überraschungen.“
Prevero hat auch schon seit einiger
Zeit die In Memory-Technologie
im Einsatz, wie Alexander Springer
erklärt: „Als Vorteil sehen wir die
schnelle Zugriffsmöglichkeit auf sehr
große Datenbestände. Die In Memo-
ry-Technologie hält multidimensiona-
le Konstrukte im Arbeitsspeicher und
beschleunigt damit die Analyse um
Größenordnungen.“
Für die Datenbank 12c von Oracle
sind mittlerweile auch Erweiterun-
gen im Bereich „In Memory“ und
Columnar-Technik verfügbar. Doch
mit „In Memory“ werde die tradi-
tionelle Datenbanktechnik nicht ob-
solet – es gehe vielmehr darum, eine
vernünftige Kombination der beiden
Welten hinzubekommen, argumen-
tiert Ständer: „Neben der schnellen
Verfügbarkeit der Daten ist speziell im
Unternehmensumfeld auch das The-
ma Hochverfügbarkeit/Ausfallsicher-
heit extrem wichtig. Es gibt durchaus
Prozesse in einem Unternehmen, die
nicht viel von der In Memory-Technik
profitieren können – warum sollte
man die also umstellen?“
„Als Systempartner von Anaplan
haben wir es auch mit In Memory-
Technik zu tun“, erklärt Flamur Ma-
raj. Bei Anaplan handelt es sich um
ein Planungs- und BI-Produkt von
den Entwicklern von Cognos Plan-
ning. „Die haben das Produkt 2011
auf den Markt gebracht. Es basiert
komplett auf In Memory und wird
in Form von Software as a Service –
SaaS – bereitgestellt“, erläutert Maraj.
„Das hält die Kosten für die nötige IT-
Infrastruktur und die Verwaltung des
Systems beim Anwender auf einem
niedrigen Niveau.“
Für Frank Theisen ist „In Memory“
für BI und Analytics einerseits sehr
wichtig. „Andererseits muss immer
auch der Anwendungsfall berücksich-
tigt werden.“ Für die Datenbank IBM
DB2 gibt es mittlerweile auch eine In
Memory-Komponente. „Damit lässt
sich belegen, dass große Geschwindig-
keitsvorteile für den betreffenden Busi-
ness Case – wie etwa schnelle Reports
– zu verzeichnen sind. Dagegen sind
andere Anwendungsfälle denkbar – et-
wa wenn Big Data-Ansätze aus Social
Media-Kanälen zu analysieren sind,
die von In Memory weniger profitie-
ren. Die lassen sich über Hadoop-An-
sätze besser in den Griff bekommen“,
ist sich Theisen sicher.
Wolfgang Seybold spendet den Wall-
dorfern Applaus: „SAP hat mit Hana
den Markt förmlich missioniert und
gezeigt, was man damit machen kann.
Wir stellen die jeweilige Lösung in den
Vordergrund und damit folge ich klar
der Argumentation von Herrn Thei-
sen. Wenn Sie eine Analyse auf Ihren
Kundenstamm durchführen wollen,
und es befinden sich nur wenige tau-
send Datensätze in der Datenbank,
dann brauchen Sie kein In Memory.“
Daher lautet seine klare Empfehlung –
vor allem für kleinere und mittelstän-
dische Unternehmen: „Nur bei großen
Datenbeständen lassen sich die Vortei-
le auch realisieren – wer 60 Millionen
Kunden in seiner Datenbank liegen
hat, der kann eine vernünftige Analy-
se nicht mehr durchführen. Deswegen
sollte man immer das Problem in den
Mittelpunkt stellen und dann die pas-
sende Lösung ableiten.“
Rainer Huttenloher
Die komplette Podiumsdiskussion
ist auf dem
zu finden.
