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Freudenberg IT

So werden im Mittelstand aus Big Data Smart Data

| Autor / Redakteur: Tobias Lange / Nico Litzel

Der Autor: Tobias Lange ist Director SC IM & C für den Bereich Industriemaschinen und Anlagenbau bei der Freudenberg IT
Der Autor: Tobias Lange ist Director SC IM & C für den Bereich Industriemaschinen und Anlagenbau bei der Freudenberg IT (Bild: Freudenberg IT)

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Ob im Fußball, bei Wahlen oder Aktien – Nutzer erwarten den Zugriff auf aktuelle Daten in Echtzeit. Das gilt auch für die industrielle Fertigung: Mithilfe einer Live-Analyse können Techniker notwendige Reparaturen an Maschinen bereits vor dem Eintreten eines Ausfalls planen. Diese Szenarien sind längst keine Zukunftsmusik mehr. Doch nur mit In-Memory-Technologien wie SAP HANA erhalten Mittelständler daraus geschäftsrelevante Informationen.

Durch das Internet der Dinge und Industrie 4.0 wachsen auch in der Fertigungsindustrie die Datenmengen exponentiell an. In hochgradig automatisierten, digital vernetzten Produktionsumgebungen produzieren Aktoren und Sensoren von Anlagen und Maschinen Unmengen an Status- und Bewegungsdaten.

Diese Informationsflut muss in Echtzeit verarbeitet, ausgewertet und analysiert werden. Traditionelle Business-Intelligence-Lösungen und herkömmliche proprietäre Systemarchitekturen sind mit dieser Aufgabe überfordert. In-Memory-Technologien wie SAP HANA sind hier als zukunftsweisende Lösung notwendig, um den Datenschatz zu heben. Nur wer aus Big Data Smart Data generieren kann, wird den Anschluss bei Industrie 4.0 nicht verpassen. Aber wie wird aus Big Data Smart Data? Und welche Anwendungsbeispiele gibt es bereits?

BI-Lösungen kommen an ihre Grenzen

Der Weg, den die mittelständische Fertigungsindustrie bei Big Data noch vor sich hat, erscheint derzeit sehr weit: Die eingesetzten BI-Lösungen liefern heute meist erst nach tagelangem Vorlauf ein verwertbares Ergebnis. Transaktionale Daten müssen dazu erst extrahiert, in ein analytisches System überführt und dort je nach Fragestellung aggregiert sowie weiter modifiziert werden. Je höher die Datenvolumina, desto länger dauert dieser Prozess. Dazu kommt ein immer größer werdender Aufwand für Modellierung und Pflege der komplexen Analyseobjekte. So ist es kein Wunder, dass bis zur Umsetzung selbst vermeintlich kleiner Reporting-Anfragen aus den Fachabteilungen mitunter mehrere Wochen vergehen.

Echtzeit-Analyse und -Reporting mit SAP HANA

SAP HANA beschleunigt und vereinfacht dagegen Datenanalysen schon in bestehenden transaktionalen und analytischen Systemen deutlich. Die Echtzeit-Datenbankplattform von SAP ermöglicht Ad-hoc-Abfragen, die unmittelbar auf operative Transaktionsdaten im Hauptspeicher zugreifen. Zudem lässt sich die Lösung als In-Memory-Datenbank für ein vollständiges SAP Business Suite System nutzen. Dann entfällt sogar der Schritt der Datenübernahme in ein Business Warehouse, da HANA Live direkt auf diese operationellen Daten für analytische Zwecke zugreifen kann. Auch die Replizierung der Daten entfällt mit In-Memory-Technologien und ermöglicht eine umfassende Datenanalytik in Echtzeit.

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