Big Data: In-Memory-Technologie erlaubt Analyse in Echtzeit


Big Data: In-Memory-Technologie erlaubt Analyse in Echtzeit

Das wachsende Datenvolumen wird nur dank schneller Analysetechnik wie SAP HANA zum Wettbewerbsvorteil. Im Controlling erzielen Instrumente wie Simulation und Forecasting von volatilem Kundenverhalten schnellere und genauere Ergebnisse. Auch für Compliance-Analysen lassen sich die Potenziale nutzen.

Daten als vierter Produktionsfaktor in der digitalen Welt
Die Digitalisierung von immer mehr Lebensbereichen führt zu einem ständig wachsenden Datenaufkommen. In der digitalen Welt treten Daten daher als vierter Produktionsfaktor neben Kapital, Arbeitskraft und Rohstoffen auf. Im Rahmen der 9. Fachkonferenz Reporting berichteten Thomas Schultze, Solution Expert und CFO Solutions Enterprise Performance Management der SAP Deutschland AG & Co. KG, und Dr. Mark von Kopp, Expert in Database & Technology Business Development und Customer Value Sales Technology Development der SAP Deutschland AG & Co. KG, wie man Big Data im Controlling aktiv nutzen kann.

Vier „V“ charakterisieren Big-Data-Lösungen
Die aktuelle Diskussion um Big Data dreht sich vor allem um Methoden und Technologien, um umfangreiche Datenmengen aus den verschiedensten Quellen in Echtzeit zu verwalten und auszuwerten. Dabei werden oft drei Eigenschaften in den Vordergrund gestellt:

  1. Große Datenmengen (Volume)
  2. Hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit (Velocity)
  3. Vielfalt von Datenarten und -strukturen (Variety).

Betrachtet man Big Data aus Sicht der Unternehmenssteuerung, muss ein viertes V für Value berücksichtigt werden, denn im Zentrum von Big Data stehen Wachstums- und Effizienzsteigerungen.

SAP HANA deckt fünf Entscheidungsdimensionen ab
Die In-Memory-Technologie nutzt den schnellen Arbeitsspeicher der Computer zur Datenaufbereitung und –verarbeitung  und ermöglicht so eine höhere Performance im Vergleich zu herkömmlichen Technologien. Die Datenbankplattform SAP HANA nutzt diese Technologie und stellt damit außerdem eine einfache Entwicklungsumgebung für die Verarbeitung großer Datenmengen zur Verfügung. In erster Linie soll SAPs In-Memory-Datenbank Analysen und Reporting beschleunigen, wobei zukünftig auch wesentlich veränderte Prozesse möglich sind. Die In-Memory-Datenbank deckt dabei die folgenden fünf Entscheidungsdimensionen ab:

  1. Umfang (analysiert Big Data aus mehreren Quellen)
  2. Tiefe (beantwortet komplexe Fragen zu detaillierten Daten)
  3. Geschwindigkeit (liefert schnelle, interaktive Antworten)
  4. Einfachheit (erfordert keine Datenaufbereitung)
  5. Echtzeit (ermöglicht Datenabfragen in Echtzeit).

Dank der Datenhaltung im Arbeitsspeicher liefert SAP HANA alle relevanten Daten in Echtzeit - so können Unternehmen bestmöglich planen, steuern und entscheiden.

Big Data auch für Compliance-Analysen wertvoll
Wie die neue Technik bereits komplexe Prozesse transparenter macht, erläuterte Dr. Mark von Kopp eindrucksvoll am Beispiel Fraud Management. Betrug, Unterschlagung und Diebstahl (engl. „Fraud“) sind heikle Themen für Unternehmen in Zeiten von Corporate Responsibility und Compliance. Durch die Analyse von Massendaten aus verschiedensten Quellen - wie beispielsweise eine Kombination aus Personenzahl, Flugbuchungen und Hotelzimmerreservierungen, welche an einem Sonntag beginnen - können Unternehmen Verdachtsfälle auf „Fraud“ hin untersuchen und diese verhindern.

Big Data im Controlling aktiv nutzen
Für den Controller ergibt sich die Aufgabe, den Einsatz von Big Data  im gesamten Unternehmen zu kontrollieren und zu fördern. Analysen und Handlungsempfehlungen können deutlich zeitnäher bereitgestellt werden als bisher. Damit sich diese Wertschöpfung in einem Unternehmen tatsächlich realisiert, müssen die Voraussetzungen erkannt und die richtigen Fragen gestellt werden. Hierin besteht die eigentliche Herausforderung der Unternehmen. Die große Chance für die Controller, so machten Dr. Mark von Kopp und Thomas Schulze deutlich, bestehe in den Möglichkeiten für schnellere Simulationen und genauere Vorhersagen.

Praxisbeispiel: Verlag senkt Rückläuferquote um ein Drittel
Ein Projektbeispiel zur Verbesserung der Forecasts bei einem großen internationalen Verlag führte den Mehrwert deutlich vor Augen: Rückläufer von Magazinen und Zeitschriften sind für Verlage ein enormer Kostentreiber. Bisherige Forecast-Modelle sind oft zu starr, um angesichts des komplexen Sachverhalts den Bedarf vorherzusagen und die Rückläufer zu reduzieren. Durch eine Anpassung des Modells auf die Spezifika der einzelnen Verkaufsstellentypen, des Ortes sowie die Berücksichtigung von Feiertagen und besonderen Einflüssen konnten klare Volatilitätsmuster identifiziert werden. Solch detaillierte Analysen bedingen zum einen viele Informationen (Big Data) und zum anderen leistungsfähige Systeme und Tools, die diese Daten mit der nötigen Geschwindigkeit bearbeiten können. Auf Basis der SAP HANA-Lösung konnten die Forecasts optimiert und die Rücklaufquote um 33 % reduziert werden. Dies führte über alle Verkaufsstellen gerechnet zu einer enormen Einsparung von fast 10 Mio. Euro pro Jahr.

Mit SAP HANA, so die beiden SAP-Experten, lassen sich vorher unübersichtliche Datenmassen in geschäftlich relevantes Wissen umwandeln und nahezu in Echtzeit analysieren. Die Technologie sei verfügbar, bewährt und könne einen großen Mehrwert für Unternehmen liefern. Nun sei es an den Unternehmen, ihre Anwendungsfälle zu definieren und spezifische Lösungen aufzubauen.

SAP Deutschland AG & Co. KG
Mit einem Umsatz von 16,8 Mrd. Euro im Jahr 2013 ist die SAP AG der größte europäische und weltweit viertgrößte Softwarehersteller. Rund um seinen ERP-Kern baut das Unternehmen sein Portfolio kontinuierlich aus. Neben BI-, CRM- und ECM-Funktionen kamen eine Mobility-Plattform und mit HANA eine neue In-Memory Datenbanktechnologie hinzu, welche den Unternehmen eine Anpassung an die industrielle Datenrevolution ermöglicht.

Schlagworte zum Thema:  Big Data, Reporting, Compliance