wiki:public/20122010

Project: Performanceanalyse von SAP HANA und GPGPU nVidia TESLA

Team: Prof. Dr. Ali Reza Samanpour, Jens Wiggenbrock B. Eng., Elektrotechnikermeister

Research institution: Fachhochschule Südwestfalen

Abstract: Zunächst ist ein Kennenlernen und eine Performance-Analyse der SAP HANA Umgebung im Bezug auf Anwendungen im Bereich Business Intelligence angedacht. Um eine effiziente Wissensextraktion anhand von Data Mining aus bereits bestehenden Datenbeständen eines Unternehmens oder sogar eines Datawarehouses eines Konzerns zu erzielen, bedarf es moderner Verfahren der Mustererken-nung im weitesten Sinne, die über die klassischen statistischen Verfahren hinausgehen. Einige wenige dieser „klassischen“ Verfahren sind in Systemen wie SAP BW 7.0 bereits integriert, deren Einsatz und Nutzung jedoch nur eingeschränkt sichtbar ist.
Bereits in den großen Datenmengen sind mittels Computational Intelligence oftmals Strukturen zu erkennen, die die Performanz und Wirtschaftlichkeit eines Unternehmens hochgradig steigern, in-dem eine Analyse auf bereits vorstrukturierte Datenmenge stattfindet. Eine solche, der Topologie des Datenraums anzupassenden Prädiktors bzw. Klassifikators, kann aus mehreren mit einander kombinierten Expertensystemen bestehen. Jedes einzelne dieser Expertensysteme kann z.B. aus einem komplexen Neuronalen Netzwerk bestehen. Eine höchst rechenintensive aber effektive Art der nichtlinearen approximativen Methoden beinhaltet eine sogenannte „Mixture of Experts“. Die Gesamtoptimierung wird durch Evolutionäre Algorithmen übernommen. Diese sind durch ihre enorm hohe Dimensionalität extrem zeit- und rechenintensiv. An dieser Stelle würde die innovative Technologie der SAP HANA eine bahnbrechende Erneuerung bewirken. Die vorgestellten Methoden können somit als eine Schicht zwischen der transaktionalen und Analyse-Ebene betrachtet werden.

Last modified 6 years ago Last modified on Nov 20, 2012 4:28:03 PM