In-Memory rettet vor der Datenflut und sorgt für RoI - auch im Mittelstand

Die Big-Data-Lüge

| Redakteur: Ulrike Ostler

Die Suche nach dem Unerwarteten

Allerdings lassen sich auch bestehende Probleme mit der In-Memory-Technik besser lösen. Neidecker-Lutz gibt ein Beispiel: Eine Drogeriekette möchte auch die Regal-Lagerhaltung verzichten und legt Zeitreihen darüber an, was zu welchen Mengen und zu welchen Zeiten in den spezifischen Märkten verkauft wurde. Mit der Zeit ergibt sich ein Profil für den jeweiligen Markt und der Lagerbestand lässt sich zu 30 Prozent reduzieren.

Das Problem ist besteht lediglich darin, dass die Daten aus den einzelnen Märkten zunächst einmal in eine zentrale Datenhaltung „hinein gewuchtet“ werden muss, um sie dann wieder zu extrahieren.

Doch selbst für die Telekommunikationsunternehmen ist Big Data keine Urgewalt. Das SAP-Whitepaper findet drei konkrete Herausforderungen, die die Branche zu bewältigen hat:

  • Customer Analytics – Geringere Kundenfluktuation und höherer ARPU durch bessere, schnellere Einblicke in umfangreiche Daten zu Kundenprofil, -nutzung und –trends
  • Servicequalität – Sicherstellung der Kundenzufriedenheit und Einhaltung stringenter SLAs durch die Integration und Analyse von Netzwerk- und Kundendaten in Echtzeit
  • Optimierung der Netzwerkkapazität – Optimierung von Netzwerkaufwendungen und -auslastung durch die Echtzeitüberwachung und –messung von Milliarden Netzwerkereignissen bis hinunter auf die Geräte-Ebene

Statt Big Data: SAP

Der Einsatz von Datenströmen und adäquater Technik zur Lösung konkreter Aufgaben aber nimmt Big Data den Monsterstatus der Märchenwelt.

Ergänzendes zum Thema
 
Nachrichten-Flut

SAP wiederum stellt das Thema auf den Kopf und bietet seine Standardsoftware direkt gekoppelt mit der In-Memory-Datenbank HANA an. Zudem schreibt das Unternehmen seinen Hardware-Partnern vor, wie die Appliances, auf denen HANA läuft, ausgestaltet sein soll: mit dem Intel-Prozessor „Westmere“, einem fixen Befehlssatz und dem Suse-Betriebssystem. Dabei könnte HANA theoretisch auch auf einen „Aldi-PC“ laufen, sagt Neidecker-Lutz (siehe: Abbildung 3 und 4).

Zu den ersten Partnern gehört Fujitsu. Speziell auf den Mittelstand zielend haben SAP und Fujitsu im Frühjahr 2012 Analytics powered by SAP HANA für SAP Business One“ angekündigt. Diese Anwendung ermöglicht eine unternehmensweite Suche, wobei sämtliche Arten von Datenquellen gelesen und ausgewertet werden können.

Die HANA-Appliances

Das Angebot wird laut Fujitsu bereits betriebsbereit ausgeliefert, denn die Images werden im Augsburger Werk des Herstellers auf einem Fujitsu-Server „Primergy TX300 Server“ bereits installiert. Das erlaubt eine sehr schnelle Inbetriebnahme vor Ort, zumal es bereits 41 Länderanpassungen gibt.

Rund 50 Kunden zähle Fujitsu derzeit, das Wachstum sei zweistellig. Business One (B1) startet bei 2000 Euro pro Engine. Dazu kommen die Kosten für den Server ab 9.000 Euro und die Lizenzen pro User.

Laut Fujitsu ist HANA noch nicht wirklich ein Thema für Cloud-Angebote jeglicher Art. Das liegt daran, dass für die Appliances lediglich lediglich ein "side-car-approach" gefahren werden kann: Die Analyse-Appliance läuft parallel zu bestehenden SAP Anwendungen, zum Beispiel SAP ERP. Um Schnelligkeit zu garantieren, sollten die Rechner daher nahe beieinander stehen.

In Zukunft allerdings soll diese technische Restriktion verschwinden. Bei "BW on HANA" beispielsweise wird die komplette Datenbank in den Hauptspeicher übertragen beziehungsweise migriert.. Anbieter für SAP HANA out of the Cloud sollen in der Regel SAP Hosting Service Provider sein, die ihr klassisches Hosting-Angebot damit ergänzen

HANA gehört ins eigene Rechenzentrum

Fujitsu wird auch eine „SAP Business Objects Edge“-Version basierend auf HANA anbieten. Damit bekommen Anwender weitere Business-Intelligence-Funktionen an die Hand. Appliances wie die von Fujitsu eigneten sich insbesondere für den Mittelstand; so sollte das Datenvolumen laut Whitepaper 1 Petabyte nicht überschreiten.

Doch lohnt sich der Einsatz einer In-Memory-Technik? Das SAP Whitepaper weicht auf RoI-Berechnungen für Analyse-Anwendungen aus. Laut einer Analyse der Univerty of Texas könnte ein Unternehmen mit einem Umsatz von 12 Milliarden Euro über fünf Jahre hinweg zusätzlich 45 Millionen Euro erwirtschaften.

Voraussetzungen wären, es ist ein typisches Fortune-1000-Unternehmen, es verfügt über entsprechend kompetente und befugten Mitarbeiter mit guten Analyse-Instrumenten, die helfen „Trends und Nachfragemuster genauer erkennen, fundiertere Empfehlungen für Entscheidungen aussprechen und das Profile Matching optimieren. Ein solches Unternehmen könnte durch Verkäufe an Neukunden ein zusätzliches Umsatzplus von jährlich 10 Millionen Euro realisieren.

Die Formel für den RoI

Die Universität gibt sogar eine Formel an die Hand, mit der sich der Return on Investment berechnen lässt:

Doch auch für den Mittelstand kann sich eine schnelle Entscheidung durch Analyse rechnen, etwa wenn in die Kataloge mit den Stücklisten ein neues Bauteil, Werkzeug integriert werden muss. Dann ist es notwendig zu wissen, wie sich unter Umständen das Preisgefüge ändert.

Ein Maschinenbauer ist wiederum in der Lage, in Sekundenschnelle zu analysieren, inwiefern sich die Herstellung seiner Maschine verteuert, wenn ein Bauteil nicht mehr lieferbar ist, und wie sich das längerfristig auf die Profitabilität seines Unternehmens auswirkt.

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