IT-Business meets Science TU Darmstadt, Prof. Dr. Gunther Piller, University of Applied Sciences Mainz

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1 Innovative Geschäftsprozesse durch Echtzeitanalysen von Massendaten Einsatzpotenziale für In-Memory Datenmanagement in betrieblichen Anwendungssystemen IT-Business meets Science TU Darmstadt, Prof. Dr. Gunther Piller, University of Applied Sciences Mainz

2 Inhalt Der Plan In-Memory Computing Relevanz & Vision Nutzenpotentiale und Anwendungsmuster Typische Beispiele

3 In-Memory Computing so what? In-memory computing enables dramatic business innovation, and has the potential to be a disruptive industry force Gartner Report 2012: Innovation Insight: Invest in In-Memory Computing for Breakthrough Competitive Advantage In-memory databases are a technology with huge disruption potential, we need to assume a competitive leadership position Hasso Plattner, 2011

4 In-Memory Computing Reife und Adoption Quelle: Autor: Massimo Pezzini. Weitere Informationen finden Sie bei

5 In-Memory Computing SAP s Vision Clients Mobile SAP ERP SAP CRM SAP Business Warehouse New SAP Applications Further Applications One Data Platform SAP HANA Quelle: SAP AG 2012

6 Stellen Sie sich vor. Sie hätten direkten Zugang zu allen aktuellen und historischen Geschäftsdaten und könnten diese beliebig analysieren mit verschwindende Antwortzeiten und ohne Datenreplikation Wie würde sich Ihr Umgang mit Daten ändern? Wie würden sich Ihre Erwartungen an die Verfügbarkeit passender Informationen ändern? Wie würden Ihre Entscheidungen durch diese neuen Möglichkeiten beeinflusst? Welche neuen und innovativen Geschäftsprozesse wären möglich?

7 Anwendungsmuster In-Memory Technologie & betriebliche Anwendungssysteme Welche Anwendungsszenarien profitieren am meisten Was sind typische Anwendungsmuster?

8 Identifikation von Anwendungsbereichen Pragmatische Herangehensweise 1. Analyse der Eigenschaften von In-Memory Technologie Auswertung erster Projekte (PoC) und Anwendungsideen Identifikation möglicher Nutzenpotenziale Beschreibung von Anwendungsmustern Systematische Auswertung von HANA Implementierungsprojekten Quantitative Bewertung von Nutzen und Kosten 4. Identifikation neuer Anwendungsbereiche Nutzenbewertung durch validierte Methoden

9 Identifikation von Anwendungsbereichen Pragmatische Herangehensweise 1. Analyse der Eigenschaften von In-Memory Technologie Auswertung erster Projekte (PoC) und Anwendungsideen Fokus Identifikation möglicher Nutzenpotenziale Beschreibung von Anwendungsmustern Systematische Auswertung von HANA Implementierungsprojekten Quantitative Bewertung von Nutzen und Kosten 4. Identifikation neuer Anwendungsbereiche Nutzenbewertung durch validierte Methoden

10 Wesentliche Eigenschaften von In-Memory Technologie Kurze Antwortzeiten Anfragen pro Stunde gegen eine Datenmenge von 1,3 Terabyte mit Antwortzeiten von weniger als 1 Sekunde Einheitliche transaktionale und analytische Datenverarbeitung Alle Daten, einschließlich der neuesten Belege, können im Hauptspeicher für beide Anwendungsarten vorgehalten werden Datenanalyse auf Einzelbelegen Analysen und Planungen sind auf den ursprünglichen Belegdaten möglich und nicht durch vordefinierte Aggregate eingeschränkt

11 Designprinzipien von SAP HANA Zur Optimierung der Leistungsmerkmale von In-Memory Datenmanagement kombiniert SAP HANA Speicherung aller Daten in Hautspeichern Beste Ausnutzung von Hardware durch Appliances Massiver Einsatz von Parallelverarbeitung Spaltenorientierte und zeilenorientierte Datenhaltung Implementierung von Business-Logik in der Nähe der Daten

12 Geschäftsprozesseigenschaften und möglicher Nutzen Geschäftsprozesseigenschaften Änderungsdynamik der Daten Schwankungsbreite der Kenngrößen Anzahl der Auswerteoptionen Dringlichkeit der Analyseergebnisse Komplexität der Auswertung Datenvolumen möglicher Nutzen Steigerung der Auswertehäufigkeit Erhöhung der Auswerteflexibilität Steigerung der Aktualität Vergrößerung der Datenbandbreite Höherer Detaillierungsgrad

13 Anwendungsmuster - Überblick Piller, Hagedorn: WuM

14 Anwendungsmuster - Überblick Piller, Hagedorn: WuM

15 Ausverkauft? Noch frisch?

16 Operatives Reporting Analyse von Verkaufs- und Bestandsdaten im Einzelhandel - insbesondere während Werbekampagnen Out-of-Stock-Rate bis 30%. Umsatzeinbußen (Lebensmittel/Dtld.) 1 Mrd. / Jahr Geschäftsprozesseigenschaften Verkaufszuwächse zwischen % innerhalb kurzer Zeit Stündliche Entscheidung über Lieferpositionen 100 Mio. POS-Datensätze pro Tag Nutzenpotentiale Unmittelbares Erkennen von Änderungen im Kaufverhalten Schnelle Optimierung von Werbeaktivitäten, z.b. durch unterstützende, nicht-preisbezogener Verkaufsfördermaßnahmen Änderungsdynamik Schwankungsbreite Auswertungsoptionen Dringlichkeit Komplexität Datenvolumen Auswertungshäufigkeit Flexibilität Aktualität Bandbreite Detaillierungsgrad

17 Point-of-Sales Datenmanagement - Beispiel Vorgehen: On-the-fly Anreicherung und Aggregation von POS-Daten Durchsatz: Pro Stunde bis zu 5 Mio Bonpositionen von Kasse zu Datenbank Performance: Analyse von mehreren Milliarden POS- Bonpositionen in wenigen Sekunden Anwendung: POS- Auswertung für national agierenden Einzelhändlers alle ca.15 Minuten

18 Deckungsbeiträge Änderungen? Verursacher? Quelle: SAP AG

19 Explorative Analyse von Massendaten Ergebnis- und Profitabilitätsrechnung: Detaillierte Untersuchung der Einflussgrößen auf Rentabilitätskennzahlen Geschäftsprozesseigenschaften Viele Einflussfaktoren, Handlungsoptionen, z.b. Kostenallokation Google-artige Analyse Z.B. BASF EBIT-Analyse für Produkte und Kunden Nutzenpotentiale Ad-hoc Analysen bei Preissenkung, Simulationen mit Preis- Absatz-Funktionen Veränderbarer Bezugsstrukturen für Mengen-, Preis-, Kosten-, Rabatt- oder Struktureffekte Plan-, Soll- oder Vergangenheitswerten Einzelbelege keine Aggregate Änderungsdynamik Schwankungsbreite Auswertungsoptionen Dringlichkeit Komplexität Datenvolumen Auswertungshäufigkeit Flexibilität Aktualität Bandbreite Detaillierungsgrad

20 ERP & HANA SAP ERP SAP HANA Mio Einzelsätze je Ergebnisbereich Quelle: SAP AG 2011

21 Individualisierte Energie Dienstleistungen

22 Auswertung von Daten aus Endverbrauchergeräten Verarbeitung extrem umfangreicher, hoch dynamischer Konsumentendaten aus intelligenten Stromzählern Smart Meter Geschäftsprozesseigenschaften Datenexplosion durch intelligente Messtechnik eine Ablesung pro Kunde/Jahr 1 Mio Kunden > 1 GB/Jahr eine Ablesung pro Kunde/15 Min 1 Mio Profile > 800 GB/Jahr Hohe Änderungsdynamik und Schwankungsbreite des Stromverbrauchs Viele Gestaltungsmöglichkeiten, z.b. Strompreispolitik Nutzenpotentiale Kontinuierlicher Datenzugriff der Endkunden, Benchmarking in Echtzeit Passgenaue Angebote durch detaillierte Kundensegmentierung Genaue Prognosen durch statistische Verfahren mit aktuellsten Daten

23 Bestes Angebot zwischen zwei Klicks

24 Komplexe Auswertungsverfahren Platzierung passgenauer Angeboten in Webshops in Bruchteilen von Sekunden mit Hilfe komplexer Echtzeitanalysen Geschäftsprozesseigenschaften Hohe Datenvolumen: TB Clickstream-Logs pro Tag Vielzahl von Möglichkeiten für Next Best Offer, personalisierte Werbung Unmittelbare Reaktion notwendig Next Best Activity Komplexe Rechenverfahren, z.b. Real Time Decisioning, automatisierte A/B Tests Nutzenpotentiale Kundenindividuelle, situationsgerechte Angebote Flexibles testen verschiedener Vorhersagemodelle Unmittelbares Lernen anhand aktueller Kundenentscheidungen zwischen zwei Klicks: beste Entscheidung Kundenwünsche & aktuelle Trends

25 Weitere Anwendungsbeispiele Fast Close Vertriebsreporting Kundensegmentierung (Einzelhandel, CPG) Konsumentenempfinden Sentiments (Einzelhandel,CPG) Personal Shopping Assistant (Einzelhandel) Preisfindung (CPG) Produktionsplanung (Konsum-,Industriegüterproduktion) Qualitätsmonitoring (Halbleiterproduktion) Kundenservice-Management (IT Service Management) Gesundheitsvorsorge (Gesundheitswesen, Versicherungen) DNA-Analyse (Gesundheitswesen, Forschung) Telemetrie (Luftfahrt, Formel 1).

26 Zusammenfassung Fazit einer ersten Momentaufnahme In-Memory Datenmanagement: Massiver Einfluss auf die Neugestaltung bestehender betrieblicher Anwendungssysteme: batch-artig betriebene Anwendungen werden zu interaktiv, explorativ und ad-hoc nutzbaren Lösungen Mögliche nächste Schritte Detailanalyse / Fallstudien zu aktuellen Implementierungsprojekten Identifikation und Validierung von Anwendungsmuster und zugehörigen Referenzarchitekturen Untersuchung von Adoptionsmustern für In-Memory Technologie

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