SAP HANA und Oracle Database konkurrieren Geoinformationssystemen

SAP HANA und Oracle Database konkurrieren bei Geoinformationssystemen

Disy, Spezialist für die Analyse und das Management raumbezogener Daten, erstellt Geoinformationssysteme für Behörden. SAP HANA und Oracle Database 12 konkurrieren bei der Datenbank. Für beide Varianten gebe es Anwendungsbereiche.

Precision Farming im Pflanzenbau stellt einen vielzitierten Anwendungsbereich von Geoinformationen dar. Laut dem sächsischen Landesamt für Umwelt Landwirtschaft und Geologie handelt es sich dabei um „eine ortsdifferenzierte und zielgerichtete Bewirtschaftung landwirtschaftlicher Nutzflächen.“ Ziel sei die Berücksichtigung der Unterschiede innerhalb eines Feldes. Die kleinräumige Betrachtung des Bodens und Führung der Pflanzenbestände ermögliche eine genaue Feldbearbeitung sowie Ausbringung von Saatgut, Pflanzenschutzmitteln und Beregnungswasser.

Temperatur und Niederschlagsmenge im Dezimeter-Bereich verzeichnet das Geoinformationssystem Disy Cadenza. Die Analyse leitet daraus die erwartete Erntemenge ab.

Temperatur und Niederschlagsmenge im Dezimeter-Bereich verzeichnet das Geoinformationssystem Disy Cadenza. Die Analyse leitet daraus die erwartete Erntemenge ab.

„Die Düngepläne beim Precision Farming gelten nicht für ein ganzes Feld, sondern sie reichen bis auf die Quadratdezimeter-Ebene, und sie berücksichtigen das Klima und die Bodenbedingungen, so wie sie die Sensoren auf den Landmaschinen erfasst haben“, berichtet Marcus Briesen, Mitglied der Geschäftsführung bei Disy Informationssysteme, dem Hersteller der Spatial Reporting Plattform Cadenza. „Moderne Landwirte werden mit Daten zugeschüttet, und die große Herausforderung besteht darin, aus diesen Daten entscheidungsrelevante Informationen zu ziehen.“

Geodaten und Reporting als Tandem

Genau diese Dienstleistung bietet Disy Informationssysteme seinen Kunden, die aus der Umwelt- und Landwirtschaftsverwaltung und aus anderen Behörden kommen. Das Ministerium für Ländlichen Raum, Ernährung und Verbraucherschutz aus Baden-Württemberg ist ebenso darunter wie die Bayerische Landesanstalt für Landwirtschaft oder das Ministerium für Energiewende, Landwirtschaft, und Umwelt aus Schleswig-Holstein. „Die bisher getrennten Welten von Fachinformationen und Geodaten wachsen zusammen, und auch die Analysewerkzeuge müssen nachziehen“, berichtet Briesen. Die IT-Plattform Disy Cadenza verfolgt dieses Ziel, indem sie ein Geoinformationssystem (GIS) und mit einem Reporting-Werkzeug koppelt. „Mit dem GIS-Werkzeug können Anwender ihre Daten am Desktop, im Browser oder mobile unterwegs in einer Karte erfassen, anzeigen und räumlich analysieren“, erläutert Briesen. „Mit der Reporting-Applikation wiederum lassen sich die Daten mit flexiblen Filtern recherchieren, sowie tabellarisch oder in Diagrammen verarbeiten und visualisieren.“

Geodaten zeichnen sich nicht nur durch ihre schiere Masse aus, sondern sie haben auch eine spezielle Charakteristik, mit der klassische Datenbanken schlecht umgehen können. Bei der In-Memory-Datenbank SAP HANA ist dies anders, wie Briesen berichtet: „Die räumliche Datenanalyse ist unter dem Namen HANA Spatial bereits in SAP HANA eingebaut“, berichtet Briesen. „Somit können wir Geodaten mit anderen Informationen etwa aus einem Warenwirtschaftssystem zusammenbringen und gemeinsam im Datenbankkern analysieren.“

Einer der Vorteile von HANA Spatial bestehe – im Vergleich zu den bisherigen Ansätzen etwa von Oracle – darin, dass das Erstellen von Indizes wegfällt. Das steigere die Geschwindigkeit bei dynamischen Datenbeständen enorm im Vergleich zu klassischen Systemen, wo alleine das Erstellen der Indizes mehrere Tage in Anspruch nehmen könne. Bei SAP HANA müssen laut Briesen die Daten in keiner Weise vorkategorisiert werden: „Die Anwender können sich ihre Anfragen sehr flexibel zusammenstellen, ohne auf die Struktur der Daten zu achten. Bei Geoinformationssystemen ist das sehr praktisch, denn hier kommt es oft vor, dass die Anwender Fragen an das System stellen, die vorher niemand vorausgeahnt hat.“

Datenduplikation und Latenz entfallen

Auch weitere von SAP beworbene Charakteristika von SAP HANA wirken sich laut Briesen bei der Geodatenanalyse positiv aus: die Datenbank arbeite ohne Datenduplikation und praktisch ohne Latenz. Transaktionale und analytische Daten seien miteinander integriert, und ein vereinfachtes Datenmodell ohne Aggregate erlaube einfachere Applikationen, die schneller Ergebnisse lieferten. „In der Vergangenheit waren die Daten oftmals nicht schnell genug beim Prozessor“, erinnert sich Briesen. „SAP HANA hält alle Daten im Hauptspeicher und damit sehr nahe an der CPU.“ Bei rechenintensiven Operationen – wie das Geoanalysen oftmals sind – würden die Daten nicht wie ehemals üblich aus der der Datenbank in die Applikation kopiert. Stattdessen finde die Berechnung direkt in der Datenbank statt. „SAP HANA ist viel mehr als eine Datenbank“, erläutert Briesen. „Wir nutzen die Technologie als Entwicklungsplattform und erstellen dafür eigene Applikationen.

Ebenso wie bei einem Data Warehouse werden bei der Geodatenanalyse Informationen aus externen Datenquellen eingebunden. Im Falle von Precision Farming können das beispielsweise Wetterinformationen sein. Laut Briesen bestehen mehrere Möglichkeiten, externe Datenquellen in SAP HANA zur gemeinsamen Analyse einzubinden: entweder HANA Smart Data Streaming, dann werden die externen Daten in Echtzeit zur In-Memory-Datenbank gestreamt. Bei der zweiten Variante, HANA Smart Data Access, würden externe Datenbanken virtuell an SAP HANA angebunden. HANA Smart Data Integration erweitere den Application Function Modeler, ein grafisches Interface, um Algorithmen aus den Application Function Libraries auszuführen, um neue Knoten für typische Aufgaben der Datenbereitstellung. Für das Nachbearbeiten der Informationen in Sachen Datenqualität stehe die Funktion HANA Smart Data Quality bereit.

SAP und Oracle als Datenbank-Alternativen

Disy Informationssysteme arbeitet mit SAP auf einer prototypischen Ebene zusammen, um auszuloten, welche Anwendungsmöglichkeiten bei der Kombination von SAP HANA mit Geoinformationssystemen bestehen. „Diese Art der Analyse ist ist in vielen Anwendungsgebieten noch so neu, da müssen wir die Anwender erst auf den Geschmack bringen, welche Art von Fragen sie denn mit einer solche Technologie überhaupt beantworten können“, berichtet Briesen. Exklusiv ist die Kooperation mit den Walldorfern nicht, vielmehr setzt Disy Informationssysteme bei einigen Projekten auch die In-Memory-Technologie von Oracle ein. „SAP HANA hält sämtliche Daten im Hauptspeicher“, erklärt Briesen. „Oracle hat auf die relationale Datenbank eine In-Memory-Schicht drauf gesetzt und lagert dort nur die wichtigsten Daten, also solche, die mit einer hohen Wahrscheinlichkeit bei der nächsten Anfrage benötigt werden. “ Die Geodaten-Komponente von Oracle nennt sich Spatial and Graph. Briesen geht nicht davon aus, dass künftig eine der beiden Technologien die andere verdrängen wird: „Beide Systeme haben ihre Vor- und Nachteile, und beide haben nach wie vor ihre Berechtigung. Für jeden Hersteller besteht eine entsprechende Nische, wo er seine Technologie vorteilhaft positionieren kann.“

Die Technologieauswahl beim Kunden hängt laut Briesen zudem nicht alleine von den Features der jeweiligen Datenbank ab. Ebenso wichtig sei die bereits im Unternehmen vorhandene IT-Landschaft: „Wenn ein Unternehmen Business-Anwendungen von Oracle im Einsatz hat, wird es möglicherweise mit einer In-Memory-Datenbank von Oracle besser fahren. Ist hingegen bei transaktionalen System SAP ERP oder S/4HANA im Einsatz, so wird das Unternehmen wohl auch bei den Geodaten auf SAP HANA setzen.“ Disy Informationssysteme ist laut Briesen von der Philosophie her nicht auf eine bestimmte Datenbank festgelegt, sondern nutzt das, was der Kunde haben will. Eine Erfahrung allerdings ist laut Briesen bei jedem Hersteller gleich: „Mit einer automatischen Konfiguration lassen sich maximal 80 bis 85 Prozent der Anforderungen gut erfüllen. Will ein Anwender die letzten 15 Prozent herausholen, dann braucht er spezialisierte Datenbankbetreuer, die an den entsprechenden Rädchen drehen, um das System auf die individuellen Gegebenheiten hin zu optimieren.“ jf

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