In der heutigen Zeit ist das größte und wichtigste Kapital eines Unternehmens sein Wissen, auf dessen Grundlage oft wichtige Entscheidungen der Unternehmensspitze getroffen werden. Dieses Wissen ist in Form von Daten in meist unzähligen Datenbanken abgelegt. Gerade bei großen Konzernen häuft sich über die Jahre eine sehr große Datenmenge an, wodurch es immer schwieriger und kostenintensiver wird, auf diese Daten gezielt zuzugreifen. Bei noch mehr Daten, die für die nahe Zukunft erwartet werden, wird dieses Problem noch gravierender und somit eine immer größere Herausforderung für die Unternehmen.
Die bisherigen Verfahren um diese Datenmengen sinnvoll und zielgerichtet aufzuarbeiten, basieren meist auf unterschiedlichen Systemen. So werden operative und analytische Daten in unterschiedlichen Datenbanken gespeichert. Sollen diese Daten nun ausgewertet werden, um z.B. zukünftige Unternehmensstrategien festzulegen, werden die Daten in einem aufwendigen Verfahren in ein Data-Warehouse (DWH) importiert. Dieser Prozess kann je nach Datenmenge mehrere Tage in Anspruch nehmen, wodurch die Daten schon wieder „veraltet“ sein könnten und somit für den Entscheidungsträger nur noch bedingt von Nutzen sind.
Dieses Problem wurde von IT-Unternehmen erkannt und so wurden verschiedene Systeme entwickelt, um derartige Analysen sehr viel schneller bzw. im Idealfall in sogar Echtzeit durchzuführen. Eines dieser Systeme ist das von der SAP AG entwickelte HANA System, welches auf einer In-Memory-Technologie basiert, um komplexe Analysen von großen Datenmengen zu beschleunigen.
In dieser Arbeit soll die HANA Technologie evaluiert werden. Dabei werden die Konzepte, die zur Beschleunigung von daten- und rechenintensiven Analysen notwendig sind beschrieben und mögliche Einsatzgebiete erörtert. Des Weiteren soll eine Applikation mit der HANA Technologie in der Amazon Cloud entwickelt werden, um somit die Einsatzmöglichkeiten besser definieren zu können.
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Was ist SAP HANA?
- SAP HANA Architektur
- Hardware
- Software
- In-Memory-Technologie
- SAP HANA Studio
- Voraussetzungen
- Installation
- Eclipse-Konfiguration
- Amazon Cloud Konfiguration
- Arbeiten mit SAP HANA Studio
- Entwicklung einer ersten Applikation
- Verbinden mit SAP HANA
- Tabellen und Testdaten
- Package
- Attribute View
- Auswertungen - Data Preview
- Zusammenfassung
Zielsetzung und Themenschwerpunkte
Ziel dieser Arbeit ist die Evaluierung der SAP HANA Technologie. Die Arbeit beschreibt die Konzepte, die zur Beschleunigung von daten- und rechenintensiven Analysen notwendig sind, und erörtert mögliche Einsatzgebiete. Weiterhin wird eine Applikation mit der HANA Technologie in der Amazon Cloud entwickelt, um die Einsatzmöglichkeiten besser zu definieren.
- Beschleunigung von datenintensiven Analysen mithilfe von In-Memory-Technologie
- Einsatzgebiete der SAP HANA Technologie
- Entwicklung einer Applikation mit SAP HANA in der Amazon Cloud
- Bewertung der Leistungsfähigkeit und Skalierbarkeit von SAP HANA
- Vergleich von SAP HANA mit herkömmlichen Datenbanken
Zusammenfassung der Kapitel
- Einleitung: Dieses Kapitel führt in das Thema der Datenanalyse und die Herausforderungen bei der Verarbeitung großer Datenmengen ein. Es wird die Notwendigkeit von schnellen und effizienten Analysetools wie SAP HANA erläutert.
- Was ist SAP HANA?: Dieses Kapitel stellt die SAP HANA Technologie vor und erklärt die Funktionsweise der In-Memory-Technologie. Es werden die Hauptkomponenten der SAP HANA Architektur beschrieben, darunter Hardware und Software.
- SAP HANA Studio: Dieses Kapitel beschreibt die Installation und Konfiguration des SAP HANA Studios. Es werden die Voraussetzungen für die Nutzung des Studios erläutert, sowie die Schritte zur Installation des SAP HANA Clients und der Amazon Cloud Tools.
- Entwicklung einer ersten Applikation: Dieses Kapitel beschreibt die Entwicklung einer einfachen Applikation mit der SAP HANA Technologie. Es werden die Schritte zur Verbindung mit SAP HANA, zur Erstellung von Tabellen und zur Durchführung von Auswertungen erläutert.
Schlüsselwörter
Die Arbeit befasst sich mit den Themen SAP HANA, In-Memory-Technologie, Datenanalyse, Big Data, Amazon Cloud, Applikationsentwicklung, SQL, Attribute Views, Data Preview, Performance, Skalierbarkeit, Business Intelligence, Data Warehousing und Echtzeit-Analysen.
- Quote paper
- Torsten Müller (Author), 2014, Evaluierung der SAP HANA Technologie, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/270979
