Wenn Predictive Analytics mit SAP Technologie durchgeführt werden soll ist in einfachen Szenarien die SAP Analytics Cloud (SAC) die erste Wahl.
Die SAP Analytics Cloud (SAC) integriert Algorithmen des maschinellen Lernens als Vorhersageszenarien. Diese Predictive-Szenarios ermöglichen einen einfachen Zugang für Business User zum maschinellen Lernen, dafür sind keine Programmierkenntnisse notwendig.
Wenn Anforderungen aber lokal/on-prem durchgeführt werden müssen kommt die SAC als rein Cloud basierte Lösung nicht mehr in Frage. Auch lassen sich Lizenzkosten sparen, wenn für Ihre Datenkonsumenten die Funktionen der SAC überdimensioniert oder schlichtweg nicht notwendig sind. Mit SAP UI5 bietet SAP ein mächtiges Framework für die individuelle Entwicklung von Frontends als Alternative an.
Individuelle Frontends mit SAP UI5
In der vorgestellten Analytics Anwendung werden die Prognosen mit Hilfe der Predictive Analytics Library (PAL) in HANA ausgeführt. So ist kein zusätzlicher Anwendungsserver mehr nötig. Und durch die In-Memory Technik gibt es deutliche Geschwindigkeitsvorteile, da die Berechnung so nahe an den Daten wie möglich ausgeführt wird (siehe dazu auch Teil 4 der Blogreihe zu Code Pushdown aus Python). Durch diesen Aufbau ist das Backend in HANA nahezu automatisch unabhängig von der Wahl des Frontends. Es kann die SAC, SAP UI5 oder beispielsweise ein anderes Web-Framework zum Einsatz kommen – falls benötigt sogar gleichzeitig. Der Vorteil von UI5 ist, dass es in HANA bereits integriert ist und sich gut mit anderen SAP-Tools verbinden lässt.
Technische Umsetzung
Die Darstellung der Daten und Vorhersagen erfolgt im Falle eines SAC-Frontends durch eine SAC-Live Verbindung. Diese ist in UI5 nicht vorhanden, so dass stattdessen ein OData-Service Verwendung findet. OData als standardisierte Schnittstelle zum Datenaustausch ist weitreichend in SAP-Produkte integriert und damit einfach einzusetzen und anzupassen. Alternativ ist auch ein Datenabruf über eine zu definierende REST-API in HANA XS bzw. XSA mithilfe eines JSON-Datenmodells in UI5 möglich.
Die Kommunikation in umgekehrter Richtung, vom Frontend zu HANA, erfolgt im SAC-Beispiel über eine REST-API und kann daher ohne weitere Anpassung in die neue UI5 Anwendung integriert werden.
Zwischen den verbesserten technischen Möglichkeiten mithilfe der PAL und besseren Unternehmensentscheidungen steht die Benutzeroberfläche. Erst eine angepasste, präzise Oberfläche und User Experience ermöglicht dem Anwender das Handeln auf Basis der besseren Analysen. Für die Ausgestaltung der Programmoberfläche stehen in UI5 viele Möglichkeiten offen. Ist die Darstellung und Benutzerführung in der SAC durch technische Limitierungen manchmal eingeschränkt, so lassen sich mit UI5 flexible und frei gestaltbare Oberflächen erzeugen. Die Anwendung kann daher optimal für den Anwendungsfall gestaltet werden. Praktische Funktionen aus der SAC, zum Beispiel zur Zusammenarbeit, können in UI5 ebenso umgesetzt werden. So ermöglicht bspw. Five1 CSX die plattformübergreifende Kommentierung, womit sich erstellte Vorhersagemodelle leichter gemeinsam kontrollieren und nutzen lassen.
Ausblick
Mit der Kombination von HANA und UI5 können ganz auf den Anwendungsfall zugeschnittene Analytics-Anwendungen erstellt werden, die moderne Machine Learning-Methoden einsetzen. Dank UI5 ist die Umsetzung komplett lokal/on-premises möglich und Limitierungen der SAC spielen ebenfalls keine Rolle mehr. Im vierten Teil der Blogreihe zeigen wir wie sich auch die Grenzen der PAL noch erweitern lassen, indem die Programmiersprache Python statt SQLScript zum Einsatz kommt.
Thema: Data Science, Machine Learning, S/4 HANA, Advanced Analytics, UI5, SAP, HANA, Predictive Analytics
