In-Memory-Technologien seit 1993

IT-DIRECTOR: Sehr viele Großunternehmen sehen sich derzeit drastisch anwachsenden Datenmengen gegenüber – Stichwort Big Data. Was ist dabei hinsichtlich der Performanz von BI-Lösungen zu beachten?
S. Jensen: Die Performanz einer BI-Lösung spielt eine wichtige Rolle beim Thema Big Data. Denn nur mit einer performanten Lösung können Unternehmen aus ihren Datenbergen sinnvolle Erkenntnisse gewinnen – und auf dieser Basis Entscheidungen schneller treffen. Doch Vorsicht – bei Big Data wird oftmals ein wichtiger Aspekt vergessen: Größe ist nicht alles. Wo liegt der Nutzen einer hochperformanten BI-Lösung, die zwar mit großen Datenmengen zurechtkommt, aber den Anwender nicht bei seiner Suche nach relevanten Informationen unterstützt?

IT-DIRECTOR: Welche Rolle spielen dabei In-Memory-Technologien? Was versteht man eigentlich unter dieser Technik?
S. Jensen: Bei der Verwendung der In-Memory-Technologie findet die Speicherung von Daten und ganzen Anwendungen im Hauptspeicher statt. Der Vorteil: Man muss nicht auf langsame Festplattenlaufwerke zurückgreifen. Qlikview nutzt zusätzlich die aktuelle 64-Bit-Multicore-Hardware so effizient, dass auch bei vielen Anwendern und einer großen Zahl von Datensätzen sehr performant analysiert werden kann.

IT-DIRECTOR: In Memory Computing gibt es bereits seit einigen Jahren. Warum wird gerade jetzt ein derartiger Hype darum gemacht? Was ist das wirklich Neue an aktuellen In-Memory-Lösungen?
S. Jensen: Die In-Memory-Lösung gibt es tatsächlich schon länger. Qliktech setzt bereits seit 1993 auf In-Memory. Selbstverständlich wurde die Technologie kontinuierlich verbessert und weiterentwickelt. Mit dem In-Memory-Datenmodell lassen sich Kennzahlen von einer sehr aggregierten Sicht bis auf die Detailebene analysieren, ohne dass die IT dafür mehrdimensionale Olap-Cubes entwickeln muss. Das spart viel Zeit und ermöglicht dem Anwender flexiblere Analysen.

Qlikview kombiniert die In-Memory-Technologie beispielsweise mit der assoziativen Suche. Damit beantwortet die Software einerseits die gestellte Suchanfrage, zeigt aber mit Hilfe eines Farbsystems gleichzeitig weitere, verknüpfte Daten, die nicht direkt abgefragt wurden. So erhält der Anwender auch Antworten auf Fragen, an die er selbst noch gar nicht gedacht hat. Business Intelligence wird damit so intuitiv wie eine Google-Suche.

Mit SAP Hana rückt die In-Memory-Technologie nun wieder vermehrt in den Fokus der IT-Branche. Natürlich hängt diese Diskussion auch mit dem Thema Big Data zusammen. Unternehmen erkennen immer mehr, dass sie auf wahren Datenschätzen sitzen. Doch es geht darum, wie man die sprichwörtliche Nadel im Heuhaufen findet. Business Intelligence bietet hier Lösungen.

IT-DIRECTOR: Wie viel schneller können Auswertungen via In-Memory-Technologie ablaufen?
S. Jensen: Mit der In-Memory-Technologie erhalten Anwender ihre Auswertungen sozusagen auf Knopfdruck. Während früher Analyseanfragen über die IT-Abteilung abgewickelt wurden, verlagert sich die Anwendung von BI-Lösungen immer mehr in die Fachabteilungen– und das ergibt auch Sinn. Denn der Anwender soll die Möglichkeit haben, mit wenigen Klicks eigenständig Analysen und Reports erstellen zu können. Damit kann auf veränderte Anforderungen und neue Fragen schnell reagiert werden, ohne auf die Aktualisierung von Olap-Cubes und Standardreports warten zu müssen. Wir nennen das Business Discovery.

IT-DIRECTOR: Was würde das an Mehrkosten verursachen?
S. Jensen: Das kommt ganz auf die Lösung an, in die In-Memory-Technologie integriert ist. Für unsere Lösung zum Beispiel wird keine dezidierte, vorkonfigurierte Serverinfrastruktur benötigt. Deswegen sind die Kosten auch vergleichsweise gering. SAP Hana ist für Firmen sinnvoll, die auf große und komplexe operationale Datenquellen zugreifen müssen. Dafür ist aber eine große IT-Abteilung erforderlich und demnach auch entsprechendes IT-Budget.

IT-DIRECTOR: Inwieweit können es sich BI-Anbieter überhaupt noch erlauben, Lösungen ohne In-Memory-Basis anzubieten?
S. Jensen: BI-Anbieter ist nicht gleich BI-Anbieter und deshalb setzen auch nicht alle auf In-Memory. Wir waren jedoch von Anfang vom Potential dieser Technologie überzeugt. Für uns gehört In-Memory nicht nur zu unserer Vergangenheit, sondern ist auch die Zukunft von BI.

IT-DIRECTOR: Was kann trotz der Nutzung von In-Memory-Technik die Performance von BI-Anwendungen drastisch drosseln?
S. Jensen: Für eine schlechte Performance kann es mehrere Gründe geben, beispielsweise eine unzureichend dimensionierte Hardware oder eine schlechte Nutzung des vorhandenen Speichers und der Prozessoren. Unser Produkt nutzt für die Berechnungen der Kennzahlen zur Laufzeit die Prozessoren und den Speicher optimal aus. Ebenso wichtig ist das Design der Anwendung und des Datenmodells, auch hier können Fehler die Performance stark beeinflussen.

IT-DIRECTOR: Können Sie uns bitte ein konkretes In-Memory-Szenario bei einem Anwenderunternehmen beschreiben?
S. Jensen: Die BMW Group, einer der weltweit erfolgreichsten Premiumhersteller von Automobilen und Motorrädern, nutzt QlikView für Analysen und Reporting in der Antriebsentwicklung. Die Software wird für die Materialsteuerung eingesetzt, um sicherzustellen, dass jederzeit alle benötigten Teile für den Bau der Motoren vorhanden sind. Zudem werden damit die dokumentierten Versuchsaufbauten- und Testergebnisse ausgewertet. Auf diese Weise können die Versuchsingenieure beispielsweise über eine „Fehlermatrix“ Entwicklungsprobleme der betrachteten Antriebskomponenten und -teilsysteme sekundenschnell recherchieren.

Problemfälle an Bauteilen und Antriebskomponenten können über die Fehlerkategorie oder ein Fehlerstichwort ganz einfach gefunden werden. Unsere Software zeigt zudem individuelle Teileinformationen wie Laufzeiten, Lösemomente und Messdaten an. Die Verbräuche von Prüfstand- und Fahrzeugversuchen lassen sich ebenfalls schnell und einfach analysieren und vergleichen. Weitere Applikationen im Bereich Qualitätsmanagement sowie TÜV-Datenanalysen werden darüber abgebildet.