1. El desafío de las aplicaciones analíticas.

Las soluciones de Business Intelligence son hoy una componente casi básica en gestión de la información de cualquier tipo de organización. En consecuencia, la explosión masiva en los volúmenes de datos recolectados por las empresas se ha convertido en un verdadero problema, sobre todo en las organizaciones de mayor tamaño.

Las herramientas de BW, BI, etc. se basan en la utilización de extractores que replican datos de los sistemas transacionales, y su posterior modelización en complejas estructuras n-dimensionales, que alimentarán las herramientas de análisis de Business Intelligence.

Dependiendo de la cantidad de datos en los sistemas fuente y la complejidad de las peticiones, la carga de procesamiento y los tiempos de esta metodología convencional pueden limitar mucho. Por ejemplo, hay clientes que tienen bases de datos en sus BW de 6 o 7 terabytes, y necesitan procesamientos de horas para construir un “cubo” .

SAP HANA es sin duda una solución a este problema.

2. La tecnología “in-memory”.

Con el avance vertiginoso en las tecnologías de RAM, surge la interesante posibilidad de llevar todos los datos físicamente más cerca de la unidad central de proceso, es decir, alojando las bases de datos en memorias RAM de alta capacidad en lugar de hacerlo en discos. A ésto se le llama “in-memory computing”.

Obviamente la idea de alojar datos en memoria no es nueva, y ya existían avances en este sentido. Por ejemplo, el Business Warehouse Accelerator de SAP ya utiliza esta tecnología.

Lo que ha popularizado en los últimos años las soluciones “in-memory”, es que los precios y las capacidades la habilitan para una rango mucho más amplio de aplicaciones, pensando ya en memorias RAM capaces de alojar Terabytes de información. AL eliminar el acceso a discos, el procesamiento “in-memory” genera tiempos de respuesta hasta 10.000 veces mayores y se pueden procesar datos a una velocidad de 100GB por segundo.

El procesamiento “in-memory” involucra la utilización de hardware (servidor) especializado, configurado y certificado para el software en cuestión, incluso con el software pre-instalado. SAP HANA implementa “in-memory computing”.

3. Nuevas tecnologías en las bases de datos y procesamiento paralelo.

El otro ingrediente fundamental en el core de SAP HANA, son las  innovadoras tecnologías en el tratamiento de la base de datos.

El almacenamiento de tablas “por columna” ofrece nuevas posibilidades de compresión de los datos. Se habla de llevar a un nivel de compresión del 30% o menos, ésto es, a la tercera parte de su tamaño actual. Por ejemplo, en SAP TechEd 2011 se mostraron bases de datos de casi 3 Terabytes  reducidas a 600 Gb de almacenamiento.

Asimismo, participan de SAP HANA algoritmos de procesamiento paralelo (multi-núcleo) que amasijan datos a velocidades hasta ahora impensadas (por ejemplo, consultar 360 millones de registros en apenas 1 segundo).

4. Tras la promesa del “tiempo real”.

Por último, y gracias a todo lo anterior, SAP HANA incluye un eficiente mecanismo de replicación de datos a través del Sybase Replication Server, que “aspira” los datos del ERP o del CRM casi en tiempo-real, es decir, a medida que van ocurriendo. En lugar de los esquemas retrospectivos del data warehousing tradicional, utiliza una tecnología “event-driven”.

La posibilidad de analizar datos en tiempo real era un viejo sueño de todos los usuarios de Business Intelligence, y ahora es posible gracias al “in-memory” computing y SAP HANA.