Der HANA Effekt - Neue Möglichkeiten durch SAP's In-Memory Plattform

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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2Capgemini_HANA_Effekt_public.pptx

Agenda
SAP HANA – die Idee
HANA-Effekt auf Anwendungsebene
HANA für non-SAP Anwendungen
HANA-Effekt auf Unternehmensebene
Zusammenfassung

Agenda
Zusammenfassung

Die Welt verändert sich gerade dramatisch
Quelle: Spiegel online
Rom, Petersplatz, April 2005
Benedict XVI. wird Papst
Rom, Petersplatz, März 2013
Franziskus wird Papst

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

Ein ungebrochener Trend
13.000.000
*)
*) Am ersten Wochenende verkaufte iPhone 6s / plus, Sept. 2015

SAP HANA® als Antwort auf die ständige steigende Datenmenge in
Unternehmen
Daten werden heute auf langsamen Festplatten gespeichert, was Konsequenzen hat:
Schlechte Antwortzeiten, niedrige Datengranularität, teure Optimierungs- und
Datenhandling-Maßnahmen, schlechte Bewältigung des Datenwachstums
Der komplette Datenbestand wird im Hauptspeicher gehalten, was die Zugriffszeiten
um bis zu 200.000-fach verringert
1. Hardware Innovationen: Preisverfall bei Speicherbausteinen, leistungsfähige
Prozessoren
2. Software Innovationen: spaltenbasierte Speicherung, Komprimierung, 64 Bit
Problem
Lösung
Warum
funktioniert es?
Was bedeutet es?

Ein atomarer Datensatz im Hauptspeicher für
Transaktionen und Analysen
 Eliminierung von Komplexität und Latenz
 Verringerung des Hardwarebedarfs
 Verbesserung der Innovationsfähigkeit
 3 Kopien von Daten in unterschiedlichen Modellen
 Konzeptuell bedingte Latenz von Daten
 Schlechte Innovationsfähigkeit
Getrennte Prozesse für Transaktionen, Analysen und
Beschleunigung/Optimierung
SAP HANA
(DRAM)
Transaktion
(OLTP)
Kopie
Analyse
(OLAP)
Kopie
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
VS
Beschleunigung
Cache

SAP HANA: Plattform für Echtzeit-Anwendungen
SAP HANA PLATFORM
Anwendungsdienste
Integrationsdienste
In-Memory Datenbank
Verarbeitungslogik
Anwendungsbibliotheken & Datenmodelle
Operationelle
Analysen
Big Data
Warehousing
Vorhersage, Geodaten &
Textanalyse
Echtzeit-Analysen
Verstehen &
Reagieren
Planung &
Optimierung
Interaktion mit
Kunden
Echtzeit-Anwendungen

Evolutionsstufen von HANA
S/4HANA
Suite for HANA
Jahrvor 2010 2011 2012 2013
TREX
BW Accelerator
Sybase ASE/IQ
2014
HANA (Cloud) Platform +
Development Tools
(„Realtime Innovation Platform“)
SAP Business Suite on HANA
(„Realtime Applications“)
SAP BW on HANA
(„Realtime Analytics“)
HANA als Datenbank
2025 endet die Wartung von SAP Systemen auf relationalen Datenbanken.
Ab dann wird jegliche SAP-Software ausschließlich auf HANA laufen.
2015
?
>2.000 produktive Kunden
>400 prod. Kd.
In der SAP-Welt steht HANA
am Beginn der Massennutzung
>2.000Startups

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

Agenda
Zusammenfassung

Ausgewählte Beispiele für Anwendungen und Anwendungsfälle
Kundenindividuelle
Beispiele
S/4HANA
Suite for HANA
HANA (Cloud) Platform
+ Development Tools
(„Realtime Innovation
Platform“)
SAP Business Suite on
HANA
SAP BW on HANA
HANA als Datenbank
S/4HANA
Suite forHANA
Jahrvor 2010 2011 2012 2013
TREX
BW Accelerator
Sybase ASE/IQ
2014
HANA (Cloud) Platform +
Development Tools
(„Realtime Innovation Platform“)
SAP BusinessSuite on HANA
SAP BI on HANA
HANA as Database
2015
BW-on-HANA
ERP-on-HANA
CO-PA Accelerator
Demand Signal Management
Predictive ~
“PATH”-Lösungen
aOneSAP
CFO Cockpit
Smart Utilities
Betrugserkennung (Fraud) Sentiment Analyse
Kundenbindungsanalyse
Echtzeitplanung (MRP)
Ad-hoc Auswertungen
Geodatensbasierte
online Twitteranalyse
Echtzeit Produkttest
S/4HANA Finance
Extreme Apps
UNLIMITED
Vereinfachung der
Reporting Landschaft
CRM/SCM/… on HANA
IoT / Industrie4.0
HANA Cloud Platform (HCP)
Gefährdungsanalyse
S/4HANA EM (11/15)
2
3
1
4

HANA verändert Anwendungen und Prozesse dramatisch
Beispiel: S/4HANA Finance
Radikal vereinfachtes
Datenmodell
BSIS BSIS BSIK BSET COBK COEPLFC1 GLT0 GLT0 GLT0 COSPBKPF BSEG BSEG BSEG BSIS BSIS BSIK BSET COBK COEPLFC1 GLT0 GLT0 GLT0 COSP
Bisher: 10 Inserts + 5 UpdatesS/4HANA: 4 InsertsDeutlich verringertes
Datenvolumen S/4HANA: 8,4 GB Bisher: 593 GB
Klare Vorteile
für das Geschäft
Ad-hoc Drilldown
auf Einzelbeleg-
ebene in Echtzeit
Externes Berichtswesen
und internes Controlling
in einem einzigen System
Periodenabschluss
in wenigen Stunden
anstatt Tagen
Verlässliche Simulationen
& Vorhersagen in
Echtzeit
SAP HANA
SAP Finance
S/4HANA Finance Accounting Cash Management
Integrated
Business Planning
SAP Finance
on HANA
Keine Summentabellen
Keine Indextabellen
FI und CO in einem
logischen Dokument
1

Sentiment Analyse: Auswertung großer Mengen unstrukturierter
Daten in Echtzeit
2
Parametrisierung durch Anwender
DetaillierteVergleichsanalysenund
Prognosen
Sentiment Analyse für TV Serien auf Basis von sozialen Medien (Twitter, Facebook, etc.)

Anwendungsbeispiel mit umfangreicher Geodatenverarbeitung:
Gefährdungsanalyse in der Versicherungswirtschaft
Mittels Gefährdungsanalyse kann
der Anwender auf einer grafischen
Oberfläche Katastrophenereignisse
und dessen Auswirkungen auf die
versicherten Objekte interaktiv
auswerten
Ziele
• Erkennen und Minimieren von
Versicherungsrisiken
• Bessere Vorhersage von
Schadenshöhen
• Optimierung des
Versicherungsportfolios
• Hotspot Analyse
• Zeitreihenanalyse
• Analyse der Schadenshöhe nach Ereignis
Simulation von Katastrophenereignissen
Lösung Anwendungsfälle (Auswahl)
3

Zusammenfassung:
HANA-Effekt auf Anwendungsebene
Anwendungslogik
• Stark vereinfachtes, flexibles Datenmodell
• Entfall von Programmiertätigkeiten zur Performance-
optimierung
• Parallelisierung von Aufgaben
• Nutzung eingebauter Engines (Geodaten, Textanalyse,
Vorhersage,…)
Geschwindigkeit
• Sehr kurze Antwortzeiten, auch bei komplexen Abfragen
und hohen Volumina
• Für Transaktion und Analysen
• Alles in Echtzeit
Datenhaltung
• Atomare Werte (Daten in höchstmöglicher Granularität)
• Keine Aggregate
• Geringeres Datenvolumen
• Strukturierte und unstrukturierte Daten in einer einzigen
Datenbank
Kosten
• Entfall von Datenaufbereitungs- und Optimierungs-
maßnahmen
• Reduktion von Programmier- und Wartungstätigkeiten
• Geringerer Hardwarebedarf

Agenda
Zusammenfassung

Das digitale Zeitalter bringt Eigenentwicklungen an ihre Grenzen
Klassische Lösungsansätze treiben die Kosten in die Höhe
Herausforderungen
Folgen
Unzufriedene AnwenderHohe Betriebskosten
Mittel für Innovationen
fehlen
Isolierte Datensilos
Veraltete, lückenhafte
Informationen
Hohe Komplexität
Verarbeitung in
Echtzeit
Exponentielles
Datenwachstum
Flexibilität für
digitale Innovationen

„UNLIMITED by Capgemini“ durchbricht die Kostenspirale
Ergebnisse
Überlegene
Performance
Unbegrenzte
Kapazität
Einfachere
Datenmodellierung
Informationen in
Echtzeit
Budget für
Innovationen
Zukunftssicherheit
UNLIMITED
powered by HANA

Ein einzigartiger Ansatz mit sofortiger Wirkung…
Capgemini hebt das Potential von In-
Memory Computing mit SAP HANA für
Individualanwendungen in nur einem
einfachen Schritt mit zwei Alternativen
A: Austausch
der Datenbank
optional
*)
*)
B: Austausch
der Anwendungs-
plattform
*) Komponenten in orange werden ersetzt durch HANA
A
B

… und überzeugenden Resultaten
Migration einer bestehenden, unternehmenskritischen Java™ Enterprise Anwendung mit ausgeprägten
analytischen Fähigkeiten auf eine SAP HANA In-memory Datenbank
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
4) Die Größe der Datenbank wurde um
65% reduziert
5) 0 € wurden für Performance-
Optimierung ausgegeben
6) Die Ergebnisse wurden auf einem
Standard x86-Server unter Linux
erzielt
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
D. Keine Veränderung des Java
Quellcodes und der
Anwendungsarchitektur
E. Testdurchführung auf vergleichbarer
Hardware nach Kundenstandards
Echtes Kundenbeispiel

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

Agenda
Zusammenfassung

Realität in heutigen IT-Landschaften:
Teure Technologievielfalt und unüberschaubare Komplexität
Typische Ausgangssituation bei vielen unserer Kunden
SAP Individual, non-SAP
Dienst-
leistungen
Nutzungsmodell /
Betrieb
Implementierung
Software
Anwendung
Middleware
Datenbank
Hardware
Server
Storage
Netzwerk
Unterschiedliche Hersteller
Untersch. Hersteller
Java, Relationale DB, OpenSource, etc.
… und andere
Problemkreis 1: Variantenvielfalt

Die “digitale Herausforderung” aus Unternehmenssicht besteht in der
Existenz vieler isolierter Datensilos
Lokale Optimierungen führen zu unzähligen Kopien von inkonsistenten Daten, nicht beherrschbarer
Komplexität und langen Prozesslaufzeiten.
Urspüngliche
Datenherkunft
Kunden
Transaktionen
Vertrieb
Produktion
Heute arbeitet jeder Unternehmensbereich mit eigenen Anwendungen auf
kopierten Datenausschnitten
Produkte &
Services
Finanzen etc.
Teile der transaktionalen Daten
werden in Reportingsysteme kopiert
Teile der analytischen Daten werden
in Beschleunigungstechnologien kopiert
Problemkreis 2: Datensilos

Erinnerung
Zusammenfassung:
Fundamentale Designprinzipien von SAP HANA
12150930_Capgemini_HANA_Effekt.pptx
• Ein atomarer Datensatz …
• … im Hauptspeicher
• … für Transaktionen und Analysen
• Strukturierte und unstrukturierte Daten
• Radikal vereinfachtes Datenmodell
• Nur „Inserts“ (Einfügen), keine „Updates“
(Aktualisierungen) von Daten

Echtzeit-Unternehmen mit HANA durch Eliminierung von Datensilos
SAP HANA als zentrale und einzige “Quelle der Wahrheit” für alle Anwendungen in einem Unternehmen
Vertrieb
Produktion
Zukünftig arbeitet jeder Unternehmensbereich mit eigenen
Anwendungen auf demselben In-Memory Daten-Pool
Ursprüngliche
Datenherkunft
Kunden
Transaktionen
Produkte &
Services
Finanzen etc.
Unternehmenseinheitlicher
In-Memory Daten-Pool
Geschäftslogik
Geschäftslogik
Geschäftslogik
Lesen &
Schreiben

Reduktion von Komplexität, Schaffung von Freiräumen für
Innovationen durch HANA als Technologieplattform
SAP HANA als Konsolidierungshebel über alle Technologiestacks hinweg
SAP Individual, non-SAP
Dienst-
leistungen
Nutzungsmodell /
Betrieb
Implementierung
Software
Anwendung
Middleware
Datenbank
Hardware
Server
Storage
Netzwerk
Wenige Hersteller

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.

Agenda
Zusammenfassung

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

Business Case für IT
Weniger Kosten für Betrieb, mehr Budget für Innovation
Heute
Mit SAP HANA
Innovation
Betrieb
Software
Hardware
Mit HANA deutlich geringe Kosten für Implementierung und Betrieb
Illustrativ, basierend auf echten Auswertungen
100% OPEX möglich
mit Capgemini

Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit
Denken Sie groß

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: detlev.sandel@capgemini.com
http://www.de.capgemini.com/experten/detlev-sandel

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weltweiten Liefermodells Rightshore® zeichnet sich Capgemini als
multinationale Organisation durch seine besondere Art der
Zusammenarbeit aus – die Collaborative Business ExperienceTM.

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