Der HANA-Effekt

Der HANA-Effekt
Neue Möglichkeiten durch SAP‘s In-Memory Plattform
Detlev Sandel
Oktober 2015
Der HANA-Effekt: Unternehmensanwendungen neu gedacht
„Wir können ein Problem nicht mit
derselben Denkweise lösen,
mit der wir es erschaffen haben.“
Albert Einstein, 1879 - 1955
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2
Agenda
 SAP HANA – die Idee
 HANA-Effekt auf Anwendungsebene
 HANA für non-SAP Anwendungen
 HANA-Effekt auf Unternehmensebene
 Zusammenfassung
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3
Agenda
 SAP HANA – die Idee
 HANA-Effekt auf Anwendungsebene
 HANA für non-SAP Anwendungen
 HANA-Effekt auf Unternehmensebene
 Zusammenfassung
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4
Die Welt verändert sich gerade dramatisch
Rom, Petersplatz, März 2013
Franziskus wird Papst
Rom, Petersplatz, April 2005
Benedict XVI. wird Papst
Quelle: Spiegel online
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5
Die Änderung der Kommunikations- und Konsumgewohnheiten
geschieht in atemberaubendem Tempo
iPhone/iPad, Android-Geräte
Nicht existent,
iPhone kam 2007 auf den Markt
> 1.000 Mio. Smartphones
1 Jahr alt, 1 Mio. User
> 1.000 Mio. User
Nicht existent, gegründet 2008
> 500 Mio. Tweets pro Tag
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6
Ein ungebrochener Trend
13.000.000
*)
*) Am ersten Wochenende verkaufte iPhone 6s / plus, Sept. 2015
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7
SAP HANA® als Antwort auf die ständige steigende Datenmenge in
Unternehmen
Problem
Daten werden heute auf langsamen Festplatten gespeichert, was Konsequenzen hat:
Schlechte Antwortzeiten, niedrige Datengranularität, teure Optimierungs- und
Datenhandling-Maßnahmen, schlechte Bewältigung des Datenwachstums
Lösung
Der komplette Datenbestand wird im Hauptspeicher gehalten, was die Zugriffszeiten
um bis zu 200.000-fach verringert
Warum
funktioniert es?
1.
2.
Hardware Innovationen: Preisverfall bei Speicherbausteinen, leistungsfähige
Prozessoren
Software Innovationen: spaltenbasierte Speicherung, Komprimierung, 64 Bit
Was bedeutet es?
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8
Daten Management neu denken mit In-Memory Computing
Verzicht auf redundante Kopien, Aggregationen und komplexe Modellierung von Daten
Einheitliches Datenmanagement für OLTP und OLAP
auf Basis einer spaltenorganisierten In-Memory
Datenbank
Prof. Hasso Plattner
Getrennte Prozesse für Transaktionen, Analysen und
Beschleunigung/Optimierung
Ein atomarer Datensatz im Hauptspeicher für
Transaktionen und Analysen
SAP HANA
Kopie
Transaktion
(OLTP)
Kopie
Analyse
(OLAP)
Cache
VS
(DRAM)
Beschleunigung
 3 Kopien von Daten in unterschiedlichen Modellen
 Eliminierung von Komplexität und Latenz
 Konzeptuell bedingte Latenz von Daten
 Verringerung des Hardwarebedarfs
 Schlechte Innovationsfähigkeit
 Verbesserung der Innovationsfähigkeit
SAP HANA: Plattform für Echtzeit-Anwendungen
Echtzeit-Anwendungen
Interaktion mit
Kunden
Verstehen &
Reagieren
Echtzeit-Analysen
Planung &
Optimierung
Operationelle
Analysen
Vorhersage, Geodaten &
Big Data
Textanalyse
Warehousing
SAP HANA PLATFORM
Anwendungsdienste
Verarbeitungslogik
In-Memory Datenbank
Anwendungsbibliotheken & Datenmodelle
Integrationsdienste
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10
Evolutionsstufen von HANA
In der SAP-Welt steht HANA
am Beginn der Massennutzung
?
S/4HANA
Suite for HANA
HANA (Cloud) Platform +
Development Tools
(„Realtime Innovation Platform“)
SAP BW on HANA
(„Realtime Analytics“)
TREX
BW Accelerator
Sybase ASE/IQ
vor 2010
>2.000 Startups
SAP Business Suite on HANA
(„Realtime Applications“)
>400 prod. Kd.
>2.000 produktive Kunden
HANA als Datenbank
2011
2012
2013
2014
2015
Jahr
2025 endet die Wartung von SAP Systemen auf relationalen Datenbanken.
Ab dann wird jegliche SAP-Software ausschließlich auf HANA laufen.
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11
Zusammenfassung:
Fundamentale Designprinzipien von SAP HANA
• Ein atomarer Datensatz …
• … im Hauptspeicher
• … für Transaktionen und Analysen
• Strukturierte und unstrukturierte Daten
• Radikal vereinfachtes Datenmodell
• Nur „Inserts“ (Einfügen), keine „Updates“
(Aktualisierungen) von Daten
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12
Agenda
 SAP HANA – die Idee
 HANA-Effekt auf Anwendungsebene
 HANA für non-SAP Anwendungen
 HANA-Effekt auf Unternehmensebene
 Zusammenfassung
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Ausgewählte Beispiele für Anwendungen und Anwendungsfälle
S/4HANA
Suite for HANA
HANA (Cloud) Platform +
Development Tools
(„Realtime Innovation Platform“)
SAP Business Suite on HANA
(„Realtime Applications“)
Kundenindividuelle
Beispiele
SAP BI on HANA
(„Realtime Analytics“)
TREX
BW Accelerator
Sybase ASE/IQ
vor 2010
HANA as Database
2011
2012
2013
2014
2015
S/4HANA
Suite for HANA
HANA (Cloud) Platform
+ Development Tools
(„Realtime Innovation
Platform“)
SAP Business Suite on
HANA
(„Realtime Applications“)
SAP BW on HANA
(„Realtime Analytics“)
Jahr
S/4HANA EM (11/15)
1
S/4HANA Finance
IoT / Industrie4.0
Betrugserkennung (Fraud)
4
Gefährdungsanalyse
HANA Cloud Platform (HCP)
Geodatensbasierte
online Twitteranalyse
ERP-on-HANA
“PATH”-Lösungen
CRM/SCM/… on HANA
aOneSAP
BW-on-HANA
Smart Utilities
Kundenbindungsanalyse
Demand Signal Management
CFO Cockpit
Vereinfachung der
Reporting Landschaft
Extreme Apps
Ad-hoc Auswertungen
Predictive ~
CO-PA Accelerator
HANA als Datenbank
3
UNLIMITED
2
Sentiment Analyse
Echtzeitplanung (MRP)
Echtzeit Produkttest
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14
HANA verändert Anwendungen und Prozesse dramatisch
Beispiel: S/4HANA Finance
S/4HANA Finance
Accounting
Keine Summentabellen
Keine Indextabellen
SAP HANA
FI und CO in einem
logischen Dokument
SAP Finance
on HANA
Radikal vereinfachtes
Datenmodell
Deutlich verringertes
Datenvolumen
Klare Vorteile
für das Geschäft
BKPF
BSEG
BSEG
BSEG
BSIS
BSIS
Integrated
Business Planning
Cash Management
SAP Finance
BSIK
BSET
LFC1
GLT0
GLT0
1
GLT0
COBK
COEP
COSP
S/4HANA: 4 Inserts
Bisher: 10 Inserts + 5 Updates
S/4HANA: 8,4 GB
Bisher: 593 GB
Ad-hoc Drilldown
auf Einzelbelegebene in Echtzeit
Externes Berichtswesen
und internes Controlling
in einem einzigen System
Periodenabschluss
in wenigen Stunden
anstatt Tagen
Verlässliche Simulationen
& Vorhersagen in
Echtzeit
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15
Sentiment Analyse: Auswertung großer Mengen unstrukturierter
Daten in Echtzeit
2
Detaillierte Vergleichsanalysen und
Prognosen
Parametrisierung durch Anwender
Sentiment Analyse für TV Serien auf Basis von sozialen Medien (Twitter, Facebook, etc.)
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Anwendungsbeispiel mit umfangreicher Geodatenverarbeitung:
Gefährdungsanalyse in der Versicherungswirtschaft
Lösung
Mittels Gefährdungsanalyse kann
der Anwender auf einer grafischen
Oberfläche Katastrophenereignisse
und dessen Auswirkungen auf die
versicherten Objekte interaktiv
auswerten
3
Anwendungsfälle (Auswahl)
• Hotspot Analyse
• Zeitreihenanalyse
• Analyse der Schadenshöhe nach Ereignis
Simulation von Katastrophenereignissen
Ziele
• Erkennen und Minimieren von
Versicherungsrisiken
• Bessere Vorhersage von
Schadenshöhen
• Optimierung des
Versicherungsportfolios
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17
Zusammenfassung:
HANA-Effekt auf Anwendungsebene
Geschwindigkeit
• Sehr kurze Antwortzeiten, auch bei komplexen Abfragen
und hohen Volumina
• Für Transaktion und Analysen
• Alles in Echtzeit
Datenhaltung
•
•
•
•
Anwendungslogik
• Stark vereinfachtes, flexibles Datenmodell
• Entfall von Programmiertätigkeiten zur Performanceoptimierung
• Parallelisierung von Aufgaben
• Nutzung eingebauter Engines (Geodaten, Textanalyse,
Vorhersage,…)
Kosten
• Entfall von Datenaufbereitungs- und Optimierungsmaßnahmen
• Reduktion von Programmier- und Wartungstätigkeiten
• Geringerer Hardwarebedarf
Atomare Werte (Daten in höchstmöglicher Granularität)
Keine Aggregate
Geringeres Datenvolumen
Strukturierte und unstrukturierte Daten in einer einzigen
Datenbank
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18
Agenda
 SAP HANA – die Idee
 HANA-Effekt auf Anwendungsebene
 HANA für non-SAP Anwendungen
 HANA-Effekt auf Unternehmensebene
 Zusammenfassung
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19
Das digitale Zeitalter bringt Eigenentwicklungen an ihre Grenzen
Klassische Lösungsansätze treiben die Kosten in die Höhe
Herausforderungen
Verarbeitung in
Echtzeit
Exponentielles
Datenwachstum
Flexibilität für
digitale Innovationen
Hohe Betriebskosten
Unzufriedene Anwender
Isolierte Datensilos
Mittel für Innovationen
fehlen
Veraltete, lückenhafte
Informationen
Hohe Komplexität
Folgen
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„UNLIMITED by Capgemini“ durchbricht die Kostenspirale
UNLIMITED
powered by
HANA
Überlegene
Performance
Unbegrenzte
Kapazität
Informationen in
Echtzeit
Einfachere
Datenmodellierung
Budget für
Innovationen
Zukunftssicherheit
Ergebnisse
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Ein einzigartiger Ansatz mit sofortiger Wirkung…
Capgemini hebt das Potential von InMemory Computing mit SAP HANA für
Individualanwendungen in nur einem
einfachen Schritt mit zwei Alternativen
A
B
optional
A: Austausch
der Datenbank
*)
*)
B: Austausch
der Anwendungsplattform
*) Komponenten in
orange
werden ersetzt durch
HANA
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… und überzeugenden Resultaten
Migration einer bestehenden, unternehmenskritischen Java™ Enterprise Anwendung mit ausgeprägten
analytischen Fähigkeiten auf eine SAP HANA In-memory Datenbank
Echtes Kundenbeispiel
Ansatz, Vorgaben
A. Migration der Daten aus der
bestehenden relationalen in eine
HANA Datenbank
B. Speicherung aller Daten
spaltenorganisiert ohne Indizes
C. Keinerlei Maßnahmen zur
Performanceoptimierung auf HANA
Ergebnisse
1) Alle Daten wurden automatisiert
übertragen und komplett in Spalten im
Hauptspeicher gehalten
2) 66% aller Datenbankabfragen haben
mit keinen oder nur geringen
Anpassungen weiter funktioniert
3) Die Ausführung komplexer ad-hoc
Abfragen wurde bis zu 30-fach
beschleunigt
D. Keine Veränderung des Java
Quellcodes und der
Anwendungsarchitektur
4) Die Größe der Datenbank wurde um
65% reduziert
E. Testdurchführung auf vergleichbarer
Hardware nach Kundenstandards
5) 0 € wurden für PerformanceOptimierung ausgegeben
6) Die Ergebnisse wurden auf einem
Standard x86-Server unter Linux
erzielt
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23
Zusammenfassung:
SAP HANA für non-SAP Anwendungen
• Auch bereits bestehende non-SAP
Anwendungen lassen sich auf HANA
migrieren
• Sofort messbare Vorteile:
• Kürzere Antwortzeiten
• Weitgehender Verzicht auf Tuningmaßnahmen
• Reduktion der Datenbankgröße
• Weitere Potentiale:
• Vereinfachung der Datenmodelle und
Anwendungslogik
• Nutzung neuer Funktionalität
• Umsetzung innovativer Anwendungen
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Agenda
 SAP HANA – die Idee
 HANA-Effekt auf Anwendungsebene
 HANA für non-SAP Anwendungen
 HANA-Effekt auf Unternehmensebene
 Zusammenfassung
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25
Realität in heutigen IT-Landschaften:
Teure Technologievielfalt und unüberschaubare Komplexität
Problemkreis 1: Variantenvielfalt
Typische Ausgangssituation bei vielen unserer Kunden
Dienstleistungen
SAP
Individual, non-SAP
Nutzungsmodell /
Betrieb
Implementierung
… und andere
Software
Anwendung
Middleware
Untersch. Hersteller
Datenbank
Java, Relationale DB, OpenSource, etc.
Hardware
Server
Storage
Unterschiedliche Hersteller
Netzwerk
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Die “digitale Herausforderung” aus Unternehmenssicht besteht in der
Existenz vieler isolierter Datensilos
Problemkreis 2: Datensilos
Lokale Optimierungen führen zu unzähligen Kopien von inkonsistenten
Daten, nicht beherrschbarer
Komplexität und langen Prozesslaufzeiten.
Urspüngliche
Datenherkunft
Heute arbeitet jeder Unternehmensbereich mit eigenen Anwendungen auf
kopierten Datenausschnitten
Vertrieb
Kunden
Produkte &
Services
Transaktionen
Teile der transaktionalen Daten
werden in Reportingsysteme kopiert
Produktion
Teile der analytischen Daten werden
in Beschleunigungstechnologien kopiert
Finanzen etc.
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Erinnerung
Zusammenfassung:
Fundamentale Designprinzipien von SAP HANA
• Ein atomarer Datensatz …
• … im Hauptspeicher
• … für Transaktionen und Analysen
• Strukturierte und unstrukturierte Daten
• Radikal vereinfachtes Datenmodell
• Nur „Inserts“ (Einfügen), keine „Updates“
(Aktualisierungen) von Daten
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Echtzeit-Unternehmen mit HANA durch Eliminierung von Datensilos
SAP HANA als zentrale und einzige “Quelle der Wahrheit” für alle Anwendungen in einem Unternehmen
Ursprüngliche
Datenherkunft
Zukünftig arbeitet jeder Unternehmensbereich mit eigenen
Anwendungen auf demselben In-Memory Daten-Pool
Geschäftslogik
Vertrieb
Kunden
Geschäftslogik
Lesen &
Schreiben
Produkte &
Services
Produktion
Unternehmenseinheitlicher
In-Memory Daten-Pool
Transaktionen
Geschäftslogik
Finanzen etc.
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Reduktion von Komplexität, Schaffung von Freiräumen für
Innovationen durch HANA als Technologieplattform
SAP HANA als Konsolidierungshebel über alle Technologiestacks hinweg
Dienstleistungen
SAP
Individual, non-SAP
Nutzungsmodell /
Betrieb
Implementierung
Software
Anwendung
Middleware
Datenbank
Hardware
Server
Storage
Wenige Hersteller
Netzwerk
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30
Der HANA Effekt auf Unternehmensebene
• Konsistente Daten …
• … verfügbar in Echtzeit
• SAP und non-SAP in einer einzigen Datenbank
• Deutlich geringere Kosten für IT Infrastruktur
• Deutlich geringere Kosten für Schnittstellen und
Datenaufbereitung
• Flexible Umsetzung neuer Anforderungen dank eines
einfachen Datenmodells
• Vorbereitet für neue datengetriebene digitale
Anwendungsfälle wie „Internet of Things“, Industrie 4.0,
Interaktives Fernsehen, etc.
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Agenda
 SAP HANA – die Idee
 HANA-Effekt auf Anwendungsebene
 HANA für non-SAP Anwendungen
 HANA-Effekt auf Unternehmensebene
 Zusammenfassung
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Zusammenfassung: HANA Effekt
• Zentralisierung der Datenhaltung auf einer leistungsfähigen Plattform
• Atomar
• Redundanzfrei
• Hoch performant
• Massendaten-tauglich
• Einfache und flexible Datenmodelle als Grundlage für
• Innovative Anwendungen
• Niedrige Implementierungs- und Betriebskosten
SAP HANA als zentrale Plattform
für die digitale Transformation Ihres Geschäfts
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33
Business Case für IT
Weniger Kosten für Betrieb, mehr Budget für Innovation
Illustrativ, basierend auf echten Auswertungen
Innovation
Betrieb
Software
Hardware
100% OPEX möglich
mit Capgemini
Heute
Mit SAP HANA
Mit HANA deutlich geringe Kosten für Implementierung und Betrieb
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Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit
Denken Sie groß
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Kontaktdaten
Detlev Sandel
Innovation Management
Head of HANA Services | Digital Customer Experience
Berliner Straße 76
63065 Offenbach
Phone:
+49 69 9515-1067
Mobile:
+49 151 4025-1237
E-Mail:
[email protected]
http://www.de.capgemini.com/experten/detlev-sandel
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Über Capgemini
Mit mehr als 140.000 Mitarbeitern in 40 Ländern ist Capgemini einer
der weltweit führenden Anbieter von Management- und IT-Beratung,
Technologie-Services sowie Outsourcing-Dienst-leistungen. Im Jahr
2014 betrug der Umsatz der Capgemini-Gruppe 10,57 Milliarden
Euro.
Gemeinsam mit seinen Kunden erstellt Capgemini Geschäfts- wie
auch Technologielösungen, die passgenau auf die individuellen
Anforderungen zugeschnitten sind. Auf der Grundlage seines
weltweiten Liefermodells Rightshore® zeichnet sich Capgemini als
multinationale Organisation durch seine besondere Art der
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