SAP HANA è un sistema di gestione di basi di dati colonnare e in memory sviluppato e commercializzato dalla società SAP.

L’architettura è progettata per gestire sia alti tassi di transazioni che elaborazione di interrogazioni complesse nella stessa piattaforma. La sigla indica SAP High-Performance Analytic Appliance.

Se vi state ponendo delle domande è perchè siete dei consulenti SAP. Oppure siete dei profili informatici in procinto di avvicinarsi alle tecnologie SAP HANA. Per crearlo SAP ha acquisito tecnologie, tra cui il motore di ricerca TREX (motori di ricerca column-oriented), P*TIME (piattaforma OLTP in-memory acquisita da SAP nel 2005), e MaxDB con il suo in-memory motore liveCache e le ha sviluppate assieme a partner: team congiunti di sviluppatori SAP, di Hasso Plattner Institute e della Stanford University. Nel 2008 realizzano una architettura di analisi e aggregazione in tempo reale citata come “Nuova Architettura di Hasso” e “Nuovo database”.

Il sistema ERP SAP con HANA è chiamata SAP S/4  HANA e corrisponde ad una nuova generazione dell’ERP SAP. Cambia la velocità della gestione dati, la rapidità della gestione dei processi e l’interfaccia utente completamente basata sul responsive design. Assieme a SAP HANA si parla di SAP Simple Finance e SAP Simple Logistic , ovvero i nuovi sistemi HANA per la gestione finanziaria/contabile e logistica di SAP.

Le caratteristiche si distinguono in 4 elementi

  • tecnologia “in-memory-computing”
  • niente rindondanza dei dati
  • dati in real-time
  • predittività

SAP HANA come database proprietario SAP si distingue per:

  • “in-memory” database : tutte le operazioni sono lette e scritte direttamente nella memoria
  • “data memory in colonne”: organizzazione in colonne anzichè in righe per ottimizzare la compressione dati e la velocità di elaborazione
  • “parallelismo”: le CPU lavorano su processi paralleli e massivi
  • “aggregazione dinamica”: il calcolo viene effettuato in memoria in “runtime”
  • “Real Time Analysis”: analisi dei dati in tempo reale
  • Non rindondanza: tutto live e in memory con una velocità di lettura migliaia di volte superiore ai database standard
  • Scalabilità in Cloud: con le integrazioni di AWS (Amazon Web Services o Google Cloud o Azure) è possibile diminuire o aumentare facilmente potenza e memoria
  • Analisi predittiva e Machine Learning: con la gestione in “real time” dei dati è possibile effettuare analisi predittive con integrazioni con tecnologie di data science (R, Python)

In Italia la piattaforma HANA è ancora poco diffusa per questi motivi:

  • 1) I tempi sono molto recenti della nascita di HANA;
  • 2) Per i costi abbastanza elevati per la migrazione dai vecchi sistemi
  • 3) Mentalità diffidente del management italiano verso le innovazioni tecnologiche