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. Dennoch ist die SAC nicht das Non plus ultra. 

 

UI5 

Je nach Anwendungsfall ist die SAC nicht unbedingt die erste Wahl für ein Frontend. Sie bietet zwar Vorteile durch hohe Integration und Kollaborationsfunktionen, aber ist nicht immer flexibel genug. Möglicherweise ist beim Kunden auch keine SAC-Lizenz vorhanden oder die Abläufe setzen auf andere Tools, bei denen die SAC (noch) keinen Mehrwert bietet. In diesen Fällen bieten sich Lösungen auf Basis einer UI5-Anwendung an.

In der vorgestellten Analytics Anwendung übernimmt die eigentliche Arbeit die Predictive Analytics Library (PAL) in HANA. Der Grund dafür: Kein zusätzlicher Anwendungsserver ist mehr nötig. Außerdem gibt es 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.

 

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Bildquelle: Copyright Killian Cartigni / unsplash.com (Header & Featurebild); alle anderen eigene Darstellungen 
Veröffentlich am 17.8.2021

Thema: big data, Datenstrategie, datengesteuertes Unternehmen, Data Science, Machine Learning, S/4 HANA, Advanced Analytics, UI5