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Technologische Basis für die Analyse großer Datenmengen

Wie gut ist die „SAP HANA Predictive Analytics Library“?

Für Analytics im engeren Sinne – also für komplexe Auswertungen mit Hilfe mathematischer Algorithmen – braucht es mehr als Performance. Bisher fehlten im SAP-Produktportfolio Analyseverfahren jenseits von Reporting und OLAP. Mit der HANA Predictive Analytics Library (PAL) verfügt SAP mittlerweile auch hierfür über ein Angebot. Aber wie gut ist diese Toolbox? Reicht sie, um HANA bereit für Analytics zu machen?

Ansätze für Predictive Analytics gab es innerhalb des Softwareangebots der SAP seit den 90er Jahren immer wieder. Eine erste generische Applikation für die Modellierung verschiedenster Fragestellungen war um die Jahrtausendwende die Data-Mining-Workbench im „SAP BW“, die ab Release 3.5 im Analyseprozessdesigner aufging und seither grundsätzlich jedem SAP-Kunden mit SAP BW die Möglichkeit bietet, zumindest einfache Fragestellungen zu untersuchen. Die Anzahl der in diesem Framework gebotenen Verfahren ist jedoch überschaubar. Auch sonst ist der Funktionsumfang eingeschränkt, da seit der anfänglichen Entwicklung in den vergangenen zehn Jahren praktisch keine Erweiterung mehr seitens SAP vorgenommen wurde. Performance und Skalierbarkeit der Lösung waren und sind – nicht zuletzt aufgrund der gewählten Architektur mit Algorithmen auf der Ebene des Applikationsservers – stark limitiert. All dies führte dazu, dass zwar mancher Kunde mit der Data-MiningWorkbench experimentierte, aber eigentlich kein ernsthafter Dauereinsatz überliefert ist.

Ende des letzten Jahrzehnts entstand dann eine Reihe von Algorithmen innerhalb des „BW Accelerator“, einer Vorläufertechnologie von SAP HANA, die primär für die Beschleunigung von OLAP-Berichten genutzt wurde. Aus diesen zunächst vereinzelten Ansätzen entstand mit der Abzweigung der Codelinie für HANA ein systematischer Anlauf, eine Bibliothek für Methoden zur intelligenten Verarbeitung von großen Datenmengen innerhalb der In-Memory-Datenbank aufzubauen. Unter dem Namen Predictive Analytics Library (PAL) ist dieser Katalog an Verfahren über die letzten Jahre zu stattlichem Umfang herangewachsen.

Architektonischer Fortschritt
Architektonisch bedeutet der Ansatz der PAL einen großen Fortschritt für SAP, da erst auf dieser technologischen Basis wirklich große Datenmengen analysiert werden können. Die Idee, Data-Mining-Verfahren in die Datenbank zu integrieren, ist nicht neu. Auch Microsoft, Oracle und IBM verfügen seit circa 15 Jahren über qualitativ hochwertige Komponenten für Predictive Analytics innerhalb ihrer jeweiligen – allerdings klassischen festplattenbasierten – Datenbanken. Die PAL bietet gegenüber den Konkurrenzbibliotheken der marktführenden Datenbanken jedoch zusätzliche Performancevorteile durch die schnelle und parallele Verarbeitung von Daten im Arbeitsspeicher.
(Dr. Marcus Dill/ap)… @

Den kompletten Beitrag finden sie unter www.mayato.com/pal oder in S@PPORT Ausgabe 10/2014 ab Seite 22

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