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RDS también para SAP HANA

Los denominados “Rapid-Deployment Solution” (RDS) son una alternativa para cubrir ciertas necesidades de los procesos de negocio de las organizaciones  y en algunos casos son específicos para determinados sectores.  Son desarrollos que requieren muy poca personalización, reduciéndose su tiempo de implementación entre cuatro y seis semanas.

Hace unos días comentábamos los modelos (aplicaciones) que se están desarrollando alrededor de SAP BPC bajo la filosofía RDS, ahora se trata de SAP HANA que también avanza en esta línea.  El uso de RDS no está muy extendido, quizás por desconocimiento o por cuestiones culturales, pero hay muchos procesos que tienen una estructura similar en todas las organizaciones, si se parte de algo que ya existe y en el que se han aplicado las ”best practices” se podría ahorrar tiempos y costes de implementación.

Referencia: (pdf)

SAP HANA a prueba para BI

SAP ha publicado los resultados de una prueba del rendimiento de SAP HANA para necesidades de Business Intelligence.  Para lo cual definió un escenario de ventas con cinco años de transacciones que equivalían a 100 TB de información (aplicando una compresión de 20X, en base de datos ocupó 3,78 TB).

Para este entorno de pruebas se configuró unas características de hardware detalladas en informe adjunto y se definieron una serie de consultas SQL que equivalen a las consultas que se generan en un entorno de BI.

La conclusión más relevante es que el acceso a los cien mil millones de filas (100.000.000.000) consumieron entre uno y dos segundos para el caso de los informes con opciones de drill-down (profundizar o detallar la información) y hasta un promedio de 3,8 segundos para las consultas de tipo analíticas, las cuales implican mayor complejidad al incluir combinación de tablas y comparaciones de períodos.  Estos tiempos de acceso es lo que algunos llaman “Real-time BI”.

Referencias: (informe)

Vías para estimar las necesidades de hardware (Sizing)

Hemos escrito un par entradas sobre Sizing basada en SAP Quick Sizer (aquí y aquí), pero esta no es la única vía para trasladar las necesidades del negocio en necesidades de hardware, hay otros procedimientos para dimensionar las necesidades de CPU, memoria, espacio en disco y en algunos casos, capacidad de la red de datos.

En todos los casos, se parte de más o menos supuestos, el resultado final son unas estimaciones de características iniciales que luego se deberán ajustar según la auditoria y seguimiento que se le dará a la implantación. A continuación, la descripción de los cinco procedimientos que considera SAP para el Sizing:

Pensamiento Big Data

Cuando se habla de Big Data (para nosotros, la gestión de grandes volúmenes de información) se recurre a la mención de las “V” (uves), algunos señalan entre tres y cuatro, y otros con, “más perspectiva”, hasta cinco. 

De todas estas palabras, que se han identificado o inventado para explicar en qué consiste Big Data, nos quedamos, en primer lugar, con dos de ellas, Volumen y Variedad que describen la naturaleza de los datos, Velocidad que sintetiza la forma en que deberían ser procesados y por último, Valor, que es la sensación que debe aportar el resultado a los usuarios.

Sobre la naturaleza de los datos (p.e. estructurados y no estructurados) poco podremos hacer.  Influir sobre  la forma de procesamiento para que realmente sea veloz, dependerá, en gran medida, de la tecnología elegida.  Quizás, sobre el factor que más influencia podrían tener los usuarios, sería la obtención de valor, entendiendo la “obtención de valor”, en este contexto, como la obtención de una nueva información, desconocida hasta entonces, que podría ser útil para tomar decisiones, aprovechar oportunidades o evitar riesgos que no se aprecian con los sistemas de información tradicionales.

¿Cómo Obtener Valor?

En una entrevista a Timo Elliott encontramos unas pautas a tener en cuenta, para lo que nosotros denominamos “Pensamiento Big Data”:

  • Conocer los procesos de negocio de la organización.
  • Conocer cómo se consume la información dentro de la organización.
  • Conocer los punto de decisión más críticos y encaminar las discusiones utilizando un razonamiento “Qué pasaría si (“What if”)
  • Utilizar herramientas de visualización que faciliten la compresión de los resultados (“what could be”).

A nuestro parecer, la clave del “Pensamiento Big Data” es plantearse preguntas tales como “¿Y si pudiéramos predecir de antemano si las entregas eran propensas a llegar tarde?” de este modo, podríamos estructurar y encaminar las necesidades de una organización y las expectativas de una autentica obtención de Valor, la “uve” más importante del Big Data.

SAP, Nueve trimestres de crecimiento

Para cualquier empresa, nueve trimestres consecutivos de crecimiento con porcentajes de doble digito, no es cosa de “buena racha” o “suerte” y más en coyunturas como las, sólo muy pocas empresas pueden presumir de estos resultados, SAP es una de ellas.

Los buenos resultados de SAP son consecuencia de una estrategia basada en la innovación constante, guiadas sobre las necesidades de la gestión de grandes volúmenes de datos (Big Data), Business Intelligence y Business Analytics, Cloud Computing, Aplicaciones Mobile y en redes sociales.

Referencia: Cinco Días e Informe SAP 1er. trimestre 2012

Ediciones de SAP HANA

Al igual que puede suceder con otros productos, SAP HANA también tiene ediciones, además de las comentadas vía notas de prensa como SAP HANA , Edge Edition vía Business One (una propuesta “indirecta” para la PYME) o la versión Cloud la cual sería más una propuesta IaaS (Infraestructura como servicio), tenemos las siguientes:

  • SAP HANA, Platform Edition.  Esta edición contiene lo básico para usar SAP HANA como una base de datos, incluye SAP HANA database, SAP HANA Studio para modelar y administrar y otros componentes cliente.  Esta edición viene con el hardware del proveedor asociado para ofrecer esta tecnología que se haya elegido (IBM, Dell, HP o Fujitsu) .
  • SAP HANA, Enterprise Edition. Ofrece licencia adicionales para utilizar replicación de datos basada en SAP BusinessObjects Data Services (ETL-based replication).
  • SAP HANA, Extended Enterprise Edition.  ofrece adicionalmente el sistema de replicación de datos basado en Sybase Replication server.

Hola Glooobal!… una empresa SAP HANA

¿A qué puede ser comparable el impacto de una tecnología como SAP HANA? Quizás al surgimiento de SAP ERP o tal vez, el paso del mundo monocromático del MS DOS al entorno MS Windows, posiblemente ambos paralelismos resulten pequeños o desproporcionados, porque todo está por descubrir en HANA, una tecnología que en menos de un año de vida, es uno de los términos más comentados y buscados en Internet.

Hace unos días tuvimos la suerte de conocer a Gemma Durany, cofundadora y Manager de Glooobal (Heidelberg, Alemania), la primera empresa en el mundo especializada en SAP HANA, además de descubrir su organización, intercambiamos impresiones como la anterior, personalmente, una conversación muy enriquecedora.

Ser el primero, ser diferente y/o ser el mejor

La apuesta de Glooobal podría parecer “arriesgada”, pero el equipo humano que lo conforma también es de la opinión que SAP HANA conlleva un gran poder de transformación para la gestión de las empresas y su apuesta por HANA es clara, la plataforma sobre la que se desarrollarán una nueva generación de aplicaciones y confluirán con facilidad otras tecnologías como el Mobile y el Cloud Computing.

Recomendamos visitar la Página Web de Glooobal, cuenta con un interesante blog, también sugerimos la lectura de los posts de Gemma en SAP SCN.

Vías para replicar los datos en SAP HANA

Si vemos a SAP HANA database como un datawarehouse o conjunto de datmarts, deberemos pasar los datos de las fuentes origen al entorno HANA, para lo cual contamos con tres vías:

  • Log-based replication. Basada en Sybase Replication Server, es la vía más rápida, pero es compatible sólo para bases de datos UNICODE, no reconoce algunos tipos de tablas SAP y no brinda posibilidades de transformación.
  • Trigger-based replication. Método recomendado para instalaciones con fuentes de datos SAP, replicación en tiempo real e incremetal, la replicación se ejecuta cuando las fuentes de datos origen tienen cambios. (SAP Landscape Transformation – LT – Replication).
  • ETL-based replication. Basada en SAP BusinessObjects Data Services, el método universal y más flexible para replicar datos en HANA, es compatible con cualquier tipo de fuente de datos, permite amplia variedad de transformaciones y programación de los procesos. 

¿Cómo comprobar el funcionamiento de SAP HANA?

En un futuro casi inmediato, SAP HANA será el núcleo de los sistemas de información de las organizaciones, a través de esta plataforma confluirán datos y aplicaciones de negocio. Por este motivo, saber que la instalación, configuración y cualquier actualización posterior se ha realizado correctamente, resulta fundamental.

Para realizar estas comprobaciones de una plataforma SAP HANA ha publicado un primer documentos de Best Practices con este fin, donde sugiere un modelo de tres fases:

  • Technical Tests. Se centra en la base de datos de SAP HANA, se verifica, sin intervención de los usuarios el buen funcionamiento de las características en las que se basa la tecnología embebida en HANA.
  • Functional Test. Comprobación del buen funcionamiento de las interacciones entre servidores, aplicaciones y usuarios.
  • Performance Test. Con este subconjunto de pruebas se pretende verificar que los tiempos de respuesta sean igual de óptimos según los valores de los indicadores de referencia y que el rendimiento de la infraestructura no se degrade por un excesivo consumo de recursos.

Referencia: (Aquí el manual)

Un poco más sobre SAP BusinessObjects Predictive Analysis 1.0

La minería de datos tiene una demanda insatisfecha desde hace mucho tiempo, además de haber pocas propuestas serias, los líderes de este sector tienen altos índices de abandono e descontento de sus clientes.  Parece que ningún fabricante ha sido capaz de desarrollar una aplicación de fácil instalación y uso.

SAP ha comunicado, en los últimos días, sobre sus planes en el campo del Data Mining, especialmente sobre su nueva aplicación, aún ramp-up, denominada SAP BusinessObjects Predictive Analysis (SAP BPA, usaremos esta siglas a la espera de conocer la oficial).  En un anterior post adelantábamos algo sobre esta nueva aplicación, con un poco más de documentación disponible, parece que el aspecto de fácil instalación está cubierto, basta con tener Windows 7 y la Java Runtime Environment 1.6 o superior, para ejecutar el instalador (como Administrador) y escoger la opción “Express” para tener el producto instalado.  Posteriormente se podría realizar configuraciones adicionales para trabajar con R (lenguaje Open Source de minería de datos), universos BusinessObjects, SAP HANA u otras bases de datos.

Hace unos días encontrábamos un artículo que identificaba los tres tipos de análisis que debería  brindar un programa de minería de datos:

  • Análisis descriptivo o de diagnostico (Descriptive and diagnostic analytics). Útil para saber que está sucediendo y por qué. Se emplean técnicas de segmentación, clasificación, agrupamientos, etc.
  • Análisis predictivo (Predictive analytics). Ayuda a conocer lo que podría suceder, para ello se utilizan técnicas de árboles de regresión, de clasificación y regresión, redes neuronales, etc.
  • Análisis preceptivo (Prescriptive analytics). Responde a la interrogante ¿qué debo hacer?, para ello se vale de presentación de escenarios con un conjunto de alternativas.

Teniendo en cuenta la anterior clasificación, intuimos que SAP BPA cubrirá muy bien el análisis descriptivo, medianamente bien el predictivo y para el preceptivo dependerá de la habilidad del usuario para la construcción de escenarios con otras herramientas d ela plataforma SAP BusinessObjects BI.