Täglich entstehen rund 2,5 Exabyte an neuen Daten weltweit. Dieser Wert verdoppelt sich etwa alle 40 Monate. Um dieser Bedeutung nachzukommen, müssen Informationen und deren zugrundeliegende Daten immer schneller und mit höchster Zuverlässigkeit verfügbar und analysierbar sein. Die daraus resultierenden Anforderungen an die IT-Infrastruktur von Unternehmen sind gravierend. Neben einer dynamischen Skalierbarkeit von Systemen, ist vor allem die Datenhaltung, -verarbeitung und der Datenabruf in Echtzeit extrem großer Datenmengen ein entscheidender Erfolgsfaktor.
Neue technologische Trends wie das „In-Memory Computing“ verknüpft mit innovativen Softwarelösungen können diesen Anforderungen gerecht werden . Die SAP AG stellt mit „SAP HANA“ eine derartige Produktkombination aus Hardware und Software zur Verfügung .
Im Fokus der Betrachtung von SAP HANA steht jedoch die Fragestellung, durch welche Aspekte sich diese Softwarelösung beschreibt und auszeichnet als auch ob die bestehenden Anforderungen abgedeckt und somit die beschriebenen Problemstellungen eliminiert werden können.
Gegenstand und Zielsetzung dieser wissenschaftlichen Arbeit ist eine umfassende Betrachtung der Softwarelösung „SAP HANA“. Es wird im Rahmen dieser Arbeit im folgenden Kapitel zuerst der Blick auf die theoretischen und inhaltlichen Grundlagen gelegt. Es findet zunächst eine Beschreibung der Schlüsselbegriffe „Big Data“ und „In-Memory-Computing“ sowie deren Bedeutung für SAP HANA statt. Darauffolgend wird SAP HANA als Lösung mit seinen wesentlichen Bestandteilen und Ausprägungen näher beleuchtet, um schließlich eine Erläuterung der zugrundeliegenden Architektur und eine Differenzierung von unterschiedlichen Versionen für strategische Aspekte einer Implementierung vorzunehmen. Danach folgt im dritten Kapitel eine erfolgskritische Betrachtung von SAP HANA als In-Memory Computing Management System aus Sicht des IT-Infrastrukturmanagements. Hierbei steht im Vordergrund, welche Strategie- und Entwicklungsziele durch die SAP AG mit dem Produkt SAP HANA verfolgt wurden, welche Chancen und Risiken sich bei einer Implementierung für das Business, die IT und das Unternehmen selbst ergeben und der Darstellung von Einsatzmöglichkeiten durch SAP HANA anhand eines Praxisbeispiels aus der Automobilbranche. Die Arbeit wird schließlich durch ein kritisches Fazit abgerundet.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Zielsetzung und Abgrenzung der Arbeit
2. SAP HANA
2.1 Big Data und In-Memory Computing
2.2 Einführung in SAP HANA
2.3 SAP HANA Versionen
3. Strategische und erfolgskritische Betrachtung
3.1 Entwicklungs- und Strategieziele der SAP
3.2 Chancen und Risiken für Business, IT und Unternehmen
3.3 Praxisbeispiel SAP HANA in der Automobilindustrie
4. Fazit
Zielsetzung & Themen der Arbeit
Die Arbeit verfolgt das Ziel, SAP HANA aus einer strategischen und managementorientierten Perspektive zu beleuchten, um zu bewerten, wie die Lösung bestehende Anforderungen an das Informationsmanagement erfüllt und welche strategischen Implikationen sich für Unternehmen ergeben.
- Grundlagen von Big Data und In-Memory Computing
- Architektur und Komponenten von SAP HANA
- Strategische Entwicklungsziele der SAP AG
- Chancen, Risiken und betriebswirtschaftliche Betrachtung
- Praxisanwendung in der Automobilindustrie
Auszug aus dem Buch
Spaltenbasierte Datenspeicherung-/Organisation in SAP HANA
Ein weiteres Differenzierungsmerkmal der SAP HANA Database ist die Art und Weise wie die Daten gespeichert und verarbeitet werden. Während in anderen relationalen Datenbanken Daten zeilenbasiert organisiert werden, speichert und organisiert die SAP HANA Database die Daten im Regelfall spaltenorientiert. Der Unterschied beider Prinzipien ist der Aufbau der Tabellenstruktur. Bei der zeilenbasierten Speicherung wird eine Tabelle als Sequenz aus Zeilen gespeichert. Hingegen wird bei der spaltenbasierten Speicherung eine Tabelle als Sequenz aus Spalten repräsentiert24. Die Leserichtung erfolgt entsprechend dem Aufbau der Tabelle (vgl. Abbildung 3).
SAP HANA unterstützt beide Prinzipien, ist allerdings auf die spaltenorientierte Speicherung optimiert. Dadurch kann die SAP HANA Database sowohl transaktionale, als auch analytische Anfragen auf der gleichen Datenbasis verarbeiten26. Beide Prinzipien weißen Vor-/ als auch Nachteile auf, welche in Tabelle 2 kurz erläutert sind.
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Diese Einleitung beschreibt das exponentielle Datenwachstum und die daraus resultierenden Anforderungen an moderne IT-Infrastrukturen zur Echtzeit-Datenverarbeitung.
2. SAP HANA: Dieses Kapitel erläutert die technologischen Kernkonzepte Big Data und In-Memory Computing sowie die Architektur und verschiedene Hardwareoptionen der SAP HANA Appliance.
3. Strategische und erfolgskritische Betrachtung: Hier werden die Entwicklungsziele der SAP AG analysiert, Chancen und Risiken für Unternehmen abgewogen und ein Praxisbeispiel aus der Automobilindustrie herangezogen.
4. Fazit: Das Fazit fasst die Bedeutung von SAP HANA als strategisches Kernprodukt zusammen und unterstreicht die Notwendigkeit einer geplanten Implementierung zur Erzielung eines positiven Return on Investment.
Schlüsselwörter
SAP HANA, Big Data, In-Memory Computing, IT-Infrastruktur, Echtzeit-Analyse, Spaltenspeicher, Datenkomprimierung, Appliance, Business Intelligence, Unternehmensstrategie, Datenbankmanagement, Automobilindustrie, Echtzeit-Plattform, Hardwareoptimierung, Performancesteigerung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit behandelt die Softwarelösung SAP HANA und analysiert diese unter strategischen, technologischen und managementorientierten Aspekten für den Unternehmenseinsatz.
Welche zentralen Themenfelder werden bearbeitet?
Zentrale Themen sind die theoretischen Grundlagen von In-Memory Computing, die Architektur der SAP HANA Appliance, die Strategie der SAP AG sowie die praktische Anwendbarkeit in der Industrie.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie SAP HANA bestehende Anforderungen an das Informationsmanagement abdeckt und welche strategischen Überlegungen bei einer Implementierung entscheidend sind.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer fundierten Literaturanalyse und der Untersuchung technischer sowie strategischer Dokumentationen zu SAP HANA, ergänzt durch ein reales Praxisbeispiel.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Im Hauptteil werden die technischen Komponenten von SAP HANA, die verschiedenen Anwendungsmodelle (Enterprise vs. BW-Optimierung) und die strategische Roadmap der SAP AG detailliert erörtert.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich primär über die Begriffe SAP HANA, In-Memory Computing, Big Data, Echtzeit-Analyse und strategische IT-Infrastruktur definieren.
Wie unterscheidet sich die spaltenbasierte von der zeilenbasierten Speicherung?
Während bei der zeilenbasierten Speicherung ein Datensatz als zusammenhängende Sequenz abgelegt wird, organisiert die spaltenbasierte Speicherung die Daten nach Attributen, was insbesondere für analytische Abfragen hochgradig effizient ist.
Warum ist das Praxisbeispiel Mercedes-AMG für die Arbeit relevant?
Es illustriert den konkreten Nutzen von SAP HANA bei der Verarbeitung massiver Sensordaten in der Motorenentwicklung, um Prozesslaufzeiten zu verkürzen und die Produktqualität zu steigern.
- Arbeit zitieren
- Dennis Schindeldecker (Autor:in), 2013, Entwicklungsziele und Strategieziele der SAP HANA, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/426794
