4.sap hana

1,273 views

Published on

Published in: Technology, Travel
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
1,273
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
3
Actions
Shares
0
Downloads
74
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

4.sap hana

  1. 1. Dengeleri Değiştiren Teknoloji :SAP HANAAhmet Engin TekinSAP Türkiye
  2. 2. Gündem İş Dünyasında Değişimin Hızı ve Sonuçları Teknolojik Gereksinimler SAP HANA : Rekabette dengeleri değiştirin  Kullanım Alanları  Sektörel ve Birim Bazlı Kullanım Senaryoları  Yol Haritası© 2011 SAP AG. All rights reserved. 2
  3. 3. İş Dünyasında Değişimin Hızı ve Sonuçları
  4. 4. Değişimin hızı artıyor50 Milyon Kullanıcıya erişmek için geçen yıl sayısı Radyo TV Internet iPod Facebook 38 yıl 13 yıl 4 yıl 3 yıl 2 yıl Veri Patlaması  2010 yılında dijital ortamda oluşturulan veri büyüklüğü ~1200 exabyte (1 exabyte = 1 milyar gigabyte = 10 milyar Economist dergisi)  Wal-Mart her saat 1 milyon müşteri işlemi gerçekleştiriyor ve bunun sonucunda 2.5 petabyte’lık toplam veri hacmine sahip  Facebook 40Milyar fotoğraf içeriyor  Google her saat 1 petabyte’lık veri üzerinde arama işlemi yapıyor Kaynak: Data, Data, Everywhere - The Economist, 2/25/11© 2011 SAP AG. All rights reserved. 4
  5. 5. İş Dünyasında Rekabette “HIZ” Analiz Yorum Veri Bilgi Karar Değişen pazar dinamikleri ve müşteri taleplerine anında adaptasyon© 2011 SAP AG. All rights reserved. 5
  6. 6. Daha rekabetçi bir işletmenin ihtiyaçları Anlık Sonuçlar Büyük Veri Hız ve atiklik Toplam Sahip Olma Maliyeti© 2011 SAP AG. All rights reserved. 6
  7. 7. Daha rekabetçi bir işletmenin ihtiyaçları Anlık Sonuçlar Büyük Veri Bellek-içi Teknolojiler Hız ve atiklik Toplam Sahip Olma Maliyeti© 2011 SAP AG. All rights reserved. 7
  8. 8. Teknolojik Gereksinimler
  9. 9. Neden Şimdi ? SAP Yazılım Teknolojilerinde Gelişmeler Donanımsal Gelişmeler© 2011 SAP AG. All rights reserved. 9
  10. 10. Veriye Erişim : Teknolojik Gerçekler İşlemci ÖnBellek İşlemci Erişim Süresi : Nanosaniye (10 -9 s) Çekirdek Çekirdek Depolama Alanı : Çekirdek L1 ÖnBellek : 64K Disk ~1ns Disk CPU ÖnBellek L2 ÖnBellek : 256KErişim Süresi : > 1.000.000 Nanosaniye CPU ÖnBellek İşlemci ÖnBellek ~5nsDepolama Alanı : PB’lar L3 ÖnBellek : 30MB ~20ns Ana Bellek Ana Bellek Erişim Süresi : ~100 Nanosaniye Depolama Alanı : TB’lar © 2011 SAP AG. All rights reserved. 10
  11. 11. Bellek-içi TeknolojilerBasitleştirilmiş Mimari Disk Bazlı Teknolojiler Sorgulama Araçları  Daha fazla depolama alanı gereksinimi Özet Tablolar  Karmaşık Mimari Toplam Tabloları Index Tabloları Veri Bellek-içi Teknolojiler Sorgulama Araçları  Index, Toplam ve Özet Tablo İhtiyacı Olmadan Veri  Basitleştirilmiş Mimari© 2011 SAP AG. All rights reserved. 11
  12. 12. SAP HANA :High Performance ANalytical Appliance
  13. 13. SAP HANA SAP High Performance ANalytic Appliance 3rd Party BI Clients  Veri modellemesi, güvenlik ve veri yönetimi BICS MDX SQL araçları içerir  İhtiyaca bağlı olarak sütun ve satır bazlı veri tutma yapısı sunar  Yüksek hacimli veriler üzerinde toplamlar ve özet tablolar kullanmadan gerçek zamanlı analiz yapılmasını sağlar SAP HANA  İçerdiği hesaplama motoru sayesinde yenilikçi SAP uygulamalar (planlama, simülasyon,vb...)Business geliştirmek için bir temel oluşturur Suite replicate  Sadece analitik değil aynı zamanda işlevsel- transactional işlemler için de kullanılabilir ETLNon-SAP SAP BW © 2011 SAP AG. All rights reserved. 13
  14. 14. SAP HANA ile Yenilikçi Uygulama Tasarımları SAP HANA ile Desteklenmiş Geleneksel Sistemler SistemlerHesaplama Hesaplama Hesaplamaları veritabanına YAPTIR Sadece SONUÇLARI uygulama katmanına gönder© 2011 SAP AG. All rights reserved. 14
  15. 15. SAP HANAKullanım Alanları
  16. 16. SAP HANA ile Neler Yapabilirsiniz ? Hızlandırıcılar Bellek-içi Hazır İçerikler veritabanı kullanan ürünler Teknoloji Yeni Nesil Platformu Uygulamalar© 2011 SAP AG. All rights reserved. 16
  17. 17. Senaryo 1 : Teknoloji Bir Teknoloji Platformu olarak HANAAgile Data Mart  Bellek-içi veritabanını kullanarak hızlandırılmış analiz ve hesaplamalar  Non-SAP dış sistemlerden veri alınarak bellek-içi veritabanına yazılır  HANA Modelleme araçları ve hesaplama moturu kullanılarak gerekli iş mantığı oluşturulur  HANA ; “Agile Data Mart“, ya da ”Processing Engine“ olarak kullanılabilirProcessing Engine  Örnekler :  Adobe: http://www.sap.com/demos/richmedia/media/adobe-hana-customer- testimonial-video.epx  NRI: http://www.sap.com/demos/richmedia/media/nri-hana-customer-testimonial- video.epx © 2011 SAP AG. All rights reserved. 17
  18. 18. Senaryo 2 : Operasyonel Raporlama Operasyonel Raporlama 3rd Party BI Clients  Kaynak sistemdeki veriler Operasyonel ve Stratejik Raporlama BICS amaçlı gerçek zamanlı olarak ya da ETL üzerinden HANA MDX SQL üzerine alınır Data Modeling  Hazır raporlama modelleri SAP RDS çözümü olarak sunulur ve BOBJ iş zekası araçları ile görüntülenir Computing Engine  Örnek : SAP Business  Lenovo: http://www.sap.com/demos/richmedia/media/lenovo-hana-customer- Suite testimonial-video.epx  Enerji sektöründe bir şirketTraditional DB  Medya sektöründe bir şirket Replication SAP HANA ETL Other DB © 2011 SAP AG. All rights reserved. 18
  19. 19. RDS (Rapid Deployment Solution) ERP Operasyonel RaporlamaHANA üzerinde hazır ERP rapor modelleri Satış Satınalma Muhasebe Nakliye Diğer Sales Order List  Purchase Orders  Flexible customer  Outbound Delivery  Material List (Header) Analysis open item reporting Overview  Customer List Sales Order List  Goods Receipts / (Debitor)  Outbound  Vendor List (Items) Service Entries  Flexible vendor Deliveries for Sales Order List Analysis open items Picking (Schedlin)  Logistic Invoice reporting (Creditor)  Outbound Delivery Sales Organization Analysis  Overdue item Items Overview Analysis  Return Analysis reporting  Outbound Delivery Fulfillment Rate  Order History  Customer open Items for Picking (static; per value Overview item analysis (Day  Stock Overview and per quantity) sales outstanding Credit Memo Analysis Billing Document List© 2011 SAP AG. All rights reserved. 19
  20. 20. Senaryo 3 : HızlandırıcılarMevcut süreçlerin hızlandırılması SAP UI  HANA, ERP ve CRM gibi SAP uygulamaları için ikincil bir veritabanı olarak kullanılır.  Veri gerçek zamanlı olarak ikincil depolama alanı olan bellek-içi veritbanına yazılır Data Modeling  Kullanıcı önyüzünün değişmemesi kesintisiz hızlandırma sağlar Computing Engine Read  Örnek : SAP  BASF: http://www.sap.com/demos/richmedia/media/basf-hana-customer- Business testimonial-video.epx SuiteTraditional DB Replication SAP HANA© 2011 SAP AG. All rights reserved. 20
  21. 21. CO-PA HızlandırıcısıSenaryo :120 milyon kalem satırı, tek bir şirket kodu için ürün bazlı raporlama HANA raporlaması ERP raporlaması< 1 saniye (senaryo bazlı) Dakikalar mertebesinde (senaryo bazlı)Doğrudan kalem satırı seviyesinde Pre-calculated veri toplamlarıPre-calculated toplamlar gerekmedenDrill-down ve detay seviyesinde herhangi bir kısıt Bir sonraki drill down, toplamlar olmaksızın gerçekleşemezolmaksızınVerinin veri ambarına yüklenmesini beklemedenanlık raporlanması © 2011 SAP AG. All rights reserved. 21
  22. 22. CO-PA HızlandırıcısıBellek-içi destekli mimariBellek-içi veritabanı CO-PA sürecini hızlandırmak için ikincil bir veritabanı olarak kullanılır Segment Level ERP-Reporting CE3 CE4 & BW Upload SD „Best Choice of Source“ FI CO-PA Read-interface CO-PA InterfaceOM CE1 CE2 Add Delta Add Delta PC Line Items Top-Down DistributionOBJCRM Periodic Update Initial Build … K81 K81 Costcenter K81. K81. 1 3 Traditional Allocation Database Customer-defined Aggregation K81 K81.5 Levels SAP HANA© 2011 SAP AG. All rights reserved. 22
  23. 23. Bellek-içiSenaryo 4 : veritabanı kullananBellek-içi çalışan ürünler ürünler BW  SAP BW, veritabanı olarak HANA Bellek-içi veritabanı üzerinde çalışır  SAP ürünlerinin yeni versiyonları bellek-içi veritabanını Computing Engine SAP destekleyecek şekilde geliştirilecek Business Traditional Suite Extractors  Örnekler:  SAP BW 7.3 SP5, HANA 1.0 SP3 versiyonu ile birlikte HANATraditional DB üzerinde koşmayı destekleyecek SAP HANA © 2011 SAP AG. All rights reserved. 23
  24. 24. Bellek-içi PlanlamaTeknoloji Değişimi Klasik Veritabanı Bellek-içi veritabanı Önyüz Önyüz Önyüz Katmanı Orchestration Orchestration Uygulama Katmanı Hesaplama Hesaplama Veritabanı SAP HANA Katmanı Veri Veri© 2011 SAP AG. All rights reserved. 24
  25. 25. Senaryo 5 : Yeni Nesil UygulamalarYeni Nesil Uygulamalar  Yeni uygulamalar yeni nesil ABAP platformunu destekleyecek  Örnekler :  Demand Signal Repository HP Apps  Smart Meter Analytics  Dynamic Cash Management ByD Foundation  Liquidity Risk Management for Banks SAP Lean BW Business Suite NGAPTraditional DB Replication SAP HANA© 2011 SAP AG. All rights reserved. 25
  26. 26. SAP HANASektörel ve Birim Bazlı Kullanım Senaryoları
  27. 27. Point of Sale Analysis for Retail Problemler  Fortune 200’deki global bir CPG firması 460 milyar satırlık 40TB büyüklüğünde bir POS verisini talep tahmini amacıyla analiz etmek istedi Zorluklar  Mevcut veritabanı ile bu analizin yapılması mümkün değildi  Toplam veri büyüklüğü 6 SAP BW sistemi ve Teradata üzerinde olacak şekilde 120TB Proof of Concept Sonuçları  Toplam 120 TB, 40TB ham veri, sıkıştırılarak 4TB’a indirildi  Raflardaki devir hızı 5 günden 2 güne düşürüldü© 2011 SAP AG. All rights reserved. 27
  28. 28. SAP Demand Signal Repository Yetkinlikler • Terabaytlar mertebesindeki talep verisinin anlık ve gerçek zamanlı analizini mümkün kılar • Farklı kullanıcı profilleri için hazır analizler (satış performansı analizi, yeni ürün performansı, vb...) Faydaları • Gerçek zamanlı ve talep bazlı satış, pazarlama, tedarik zinciri, vb süreçlerini hayata geçirmek • Promosyon verimliliği, tahmin keskinliği ve raf mevcudiyeti gibi konularda daha performanslı planlama ve realize etme imkanı Yüksek hacimli talep verilerinin (POS, Pazar verisi, şirket içi veri) hızlı incelenebilmesi için gerekli yetkinliği sunar© 2011 SAP AG. All rights reserved. 28
  29. 29. SAP Trade Promotion Management Yetkinlikler • İş kullanıcılarına promosyonları interaktif olarak planlama ve değiştirme imkanı • Planlama tarihsel gerçek veriler üzerine yapılabilir • Excel tabanlı kullanıcı önyüzü Faydaları • Karmaşık ve yüksek hacimli planlama işlerinin hızlı ve interaktif olarak yapılabilmesi • Düşürülmüş TCO Promosyon bazlı harcama, satılan malın maliyetinden sonra P&L’deki en büyük kalem© 2011 SAP AG. All rights reserved. 29
  30. 30. HANA destekli yeni uygulamalar2011 Yol Haritası Q1 2011 Q2 2011 Q3 2011 Q4 2011• Strategic • SAP ERP rapid- • Sales and operations • Trade Promotion Mgmt. Workforce deployment solution planning • Smart meter analysis Planning for operational • Cash and liquidity • Intelligent Payment Broker reporting with SAP Mgmt. HANA™ software • Demand Signal Repository • CO-PA© 2011 SAP AG. All rights reserved. 30
  31. 31. SAP HANAYol Haritası
  32. 32. SAP Bellek-içi Teknoloji Vizyonu “Transformasyon” Uzun Vade (Plan) 2012+ “Inovasyon“ Orta Vade (Plan) 2011-2012 “İyileştirme” SAP HANA 1.0 Q4 2010 Bellek-içi Analiz Yeni Nesil Uygulamalar Merkezi veri yönetimi ■ HANA 1.0 ile gerçek zamanlı ■ SAP BW , HANA üzerinde koşuyor ■ SAP Business Suite HANA üzerinde operasyonel analiz ■ Hızlandırıcılar ve hazır içerikler koşuyor ■ Yeni nesil uygulamalar ■ Daha fazla yeni nesil uygulamalar© 2011 SAP AG. All rights reserved. 32
  33. 33. Neden SAP HANA? Gerçek zamanlı karar alma imkanı Ölçeklenebilir Hızlandırılmış iş performansı Hızlı Yeni Öngörülerin oluşturulması Esnek İş Üretkenliğinin artırılması© 2011 SAP AG. All rights reserved. 33
  34. 34. SAP FORUM 2011HANA temalı oturumlar SALON OTURUM SAAT Dolmabahçe B HP & SAP HANA ile Dönüşüme Hazır Olun 11:50 – 12:20 Anadolu Oditoryum Dengeleri Değiştiren Teknoloji : SAP HANA 14:40 – 15:10 Rumeli C Bir Banka HANA ile Neler Yapıyor ? 16:20 – 16:50 Dolmabahçe C GAME CHANGERS : Teknolojiyi Rekabet Avantajına Çevirmek 17:00 – 17:30© 2011 SAP AG. All rights reserved. 34
  35. 35. Teşekkürler !Ahmet Engin TekinTeknoloji Çözümleri YöneticisiSAP Türkiyeahmet.e.tekin@sap.com

×