Reporting mit In-Memory-Technologie beschleunigen
Die Globalisierung verändert viele Branchen und Märkte. Um angesichts verkürzter Entscheidungszeiträume trotzdem die richtige Wahl zu fällen, können IT-Systeme entscheidende Informationen bereitstellen. Die In-Memory-Technologie SAP Hana stellt zwar hohe Ansprüche an die IT-Infrastruktur, verspricht jedoch die beschleunigte Bereitstellung hochverdichteter Analysen.
Je mehr Daten im Unternehmen erhoben werden, umso komplexer wird deren Auswertung. Mit dem Schlagwort ‘Big Data’ wird die Herausforderung beschrieben, mitunter mehrere Millionen Datensätze zu verarbeiten – oder daran zu scheitern. Denn verzögerte Batch-Prozesse, eine Datenaggregation und andere Hindernisse können bewirken, dass Daten erst verzögert und nur unvollständig zur Verfügung stehen. Mit der Erstellung der Reports sind oft ganze Abteilungen tagelang beschäftigt. Technologien für In-Memory-Computing wie SAP Hana versprechen, auch umfangreiche Datenmengen – z.B. für die Produktionsplanung – in Sekunden auswerten zu können.
IT-Infrastruktur überdenken
Die Implementierung dieser Technologie im eigenen Unternehmen bindet allerdings Mitarbeiter und kostet damit Zeit und Geld. Daher setzen viele mittelständische und Großunternehmen auf externe IT-Dienstleister, die Beratungsangebote und Produkte rund um die Plattform des Walldorfer Softwarekonzerns, In-Memory Computing und Big Data anbieten. Für die beschleunigten Auswertungen verbinden In-Memory-Technologien transaktionale Systeme wie Enterprise Resource Planning-Lösungen (ERP) mit analytischen Systemen wie Business Intelligence- Anwendungen (BI). Die Integration zentraler Datenquellen ist dabei eine wichtige Voraussetzung für eine fundierte, auf Echtzeitdaten basierende Geschäftssteuerung. Die neunte Ausgabe von Rockwell Automations „State of Smart Manufacturing“ Report liefert Einblicke in Trends und Herausforderungen für Hersteller. Dazu wurden über 1.500 Fertigungsunternehmen befragt, knapp 100 der befragten Unternehmen kommen aus Deutschland. ‣ weiterlesen
KI in Fertigungsbranche vorn
Über die Felder Geschäftsprozesse, Organisation, Anwendungen, Datenmanagement und Infrastruktur hinweg ist eine umfassende Betrachtung ebenfalls von elementarer Bedeutung. Denn die Technologie kann ihre Vorteile vor allem dann ausspielen, wenn die IT-Umgebungen sorgfältig abgestimmt wurden. Der Geschwindigkeitsvorteil von In-Memory-Computing entsteht durch eine Verschiebung der Rechenlogik von der Applikations- auf die Datenbank-Ebene. Um die Geschwindigkeit zu erhöhen, tragen außerdem eine hohe Datenqualität sowie durchgängige Geschäftsprozesse bei.
Um die anspruchsvolle Integration der In-Memory-Technologie in ein bestehendes ERP-System zu erleichtern, hat der SAP sogenannte Rapid Deployment Solutions (RDS) definiert. Diese Pakete sollen insbesondere in Ergänzung mit angepassten Software- Lösungen einen schnellen Einsatz bei kalkulierbaren Kosten garantieren. Das Systemhaus T-Systems leistet die Umsetzung dieser RDS-Pakete u.a. in den Bereichen Opera Die Implementierung dieser Technologie im eigenen Unternehmen bindet allerdings Mitarbeiter und kostet damit Zeit und Geld. Daher setzen viele mittelständische und Großunternehmen auf externe IT-Dienstleister, die Beratungsangebote und Produkte rund um die Plattform des Walldorfer Softwarekonzerns, In-Memory Computing und Big Data anbieten. Für die beschleunigten Auswertungen verbinden In-Memory-Technologien transaktionale Systeme wie Enterprise Resource Planning-Lösungen (ERP) mit analytischen Systemen wie Business Intelligence- Anwendungen (BI). Der Thin[gk]athon, veranstaltet vom Smart Systems Hub, vereint kollaborative Intelligenz und Industrie-Expertise, um in einem dreitägigen Hackathon innovative Lösungsansätze für komplexe Fragestellungen zu generieren. ‣ weiterlesen
Innovationstreiber Thin[gk]athon: Kollaborative Intelligenz trifft auf Industrie-Expertise
Die Integration zentraler Datenquellen ist dabei eine wichtige Voraussetzung für eine fundierte, auf Echtzeitdaten basierende Geschäftssteuerung. Über die Felder Geschäftsprozesse, Organisation, Anwendungen, Datenmanagement und Infrastruktur hinweg ist eine umfassende Betrachtung ebenfalls von elementarer Bedeutung. Denn die Technologie kann ihre Vorteile vor allem dann ausspielen, wenn die IT-Umgebungen sorgfältig abgestimmt wurden. Der Geschwindigkeitsvorteil von In-Memory-Computing entsteht durch eine Verschiebung der Rechenlogik von der Applikations- auf die Datenbank-Ebene. Um die Geschwindigkeit zu erhöhen, tragen außerdem eine hohe Datenqualität sowie durchgängige Geschäftsprozesse bei. Um die anspruchsvolle Integration der In-Memory-Technologie in ein bestehendes ERP-System zu erleichtern, hat der SAP sogenannte Rapid Deployment Solutions (RDS) definiert. Diese Pakete sollen insbesondere in Ergänzung mit angepassten Software- Lösungen einen schnellen Einsatz bei kalkulierbaren Kosten garantieren.
Das Systemhaus T-Systems leistet die Umsetzung dieser RDS-Pakete u.a. in den Bereichen Operational Reporting und Profitability Analysis, Accelerated Finance and Controlling.
Big Data-Strategie entwickeln
Vor einer Implementierung ist häufig abzuwägen, welche Strategie hinsichtlich des Umgangs mit Datenmengen verfolgt werden soll. Wenn die IT-Infrastruktur in Teilen oder insgesamt einem Echtzeitzugriff auf integrierte Datensätze im Wege steht, bietet sich langfristige Planung an, inwiefern die Anwendungslandschaft oder Firmenorganisation für eine Integration verändert werden müssen. Die technische Realisierung von RDS ist daher nur die erste Phase eines entsprechenden Projektes. Anhand der gesammelten Erkenntnisse lässt sich dann erkennen, welche Aufgaben durch die Technologie ebenfalls übernommen werden könnte. Denn nur eine IT-Strategie, die Infrastruktur, Geschäftsprozesse und Anwendungen konsequent im Auge behält, hat die besten Chancen, das angedachte Ziel auch zu erreichen.
