Evaluierung der SAP HANA Technologie

Fachbuch aus dem Jahr 2014 im Fachbereich Informatik - Internet, neue Technologien, Note: 1.0, Ludwig-Maximilians-Universität München, Sprache: Deutsch, Abstract: In der heutigen Zeit ist das größte und wichtigste Kapital eines Unternehmens sein Wissen, auf dessen Grundlage oft wichtige Entscheidungen der Unternehmensspitze getroffen werden. Dieses Wissen ist in Form von Daten in meist unzähligen Datenbanken abgelegt. Gerade bei großen Konzernen häuft sich über die Jahre eine sehr große Datenmenge an, wodurch es immer schwieriger und kostenintensiver wird, auf diese Daten gezielt zuzugreifen. Bei noch mehr Daten, die für die nahe Zukunft erwartet werden, wird dieses Problem noch gravierender und somit eine immer größere Herausforderung für die Unternehmen.§Die bisherigen Verfahren um diese Datenmengen sinnvoll und zielgerichtet aufzuarbeiten, basieren meist auf unterschiedlichen Systemen. So werden operative und analytische Daten in unterschiedlichen Datenbanken gespeichert. Sollen diese Daten nun ausgewertet werden, um z.B. zukünftige Unternehmensstrategien festzulegen, werden die Daten in einem aufwendigen Verfahren in ein Data-Warehouse (DWH) importiert. Dieser Prozess kann je nach Datenmenge mehrere Tage in Anspruch nehmen, wodurch die Daten schon wieder veraltet sein könnten und somit für den Entscheidungsträger nur noch bedingt von Nutzen sind.§Dieses Problem wurde von IT-Unternehmen erkannt und so wurden verschiedene Systeme entwickelt, um derartige Analysen sehr viel schneller bzw. im Idealfall in sogar Echtzeit durchzuführen. Eines dieser Systeme ist das von der SAP AG entwickelte HANA System, welches auf einer In-Memory-Technologie basiert, um komplexe Analysen von großen Datenmengen zu beschleunigen.§In dieser Arbeit soll die HANA Technologie evaluiert werden. Dabei werden die Konzepte, die zur Beschleunigung von daten- und rechenintensiven Analysen notwendig sind beschrieben und mögliche Einsatzgebiete erörtert. Des Weiteren soll eine Applikation mit der HANA Technologie in der Amazon Cloud entwickelt werden, um somit die Einsatzmöglichkeiten besser definieren zu können.