Matthias Uflacker begleitet die Entstehungsgeschichte der In-Memory-Technologie am Hasso-Plattner-Institut seit der ersten Stunde. Er war dabei, als das Forscher-Team um Hasso Plattner den ersten SAP HANA-basierten Prototypen für das Mahnwesen entwickelte. Doch das war erst der Anfang …
Matthias Uflacker ist wieder zurück. Seit einem Jahr. Zurück am Ursprungsort der In-Memory-Technologie, am HPI, wo er vor einigen Jahren promoviert hat. Und damit auch zurück in der Forschung. Dass Theorie und Praxis jedoch gar nicht soweit auseinanderliegen, bewies der Informatiker bereits, als er im SAP Innovation Center in der Nachbarschaft in Potsdam neue Anwendungsszenarien für SAP HANA evaluierte und etwa Echtzeit-Analyseverfahren für einen führenden Free-to-Play-Online-Spieleanbieter mitentwickelte. Auf dem bevorstehenden Marketing Innovation Day in Potsdam am 24. September 2014 wird er zudem die Brücke schlagen zwischen In-Memory und Marketing.
Herr Uflacker, Sie waren bereits am HPI, als Hasso Plattner die Idee der In-Memory-Technologie erstmals aussprach. Erinnern Sie sich an das erste In-Memory-Szenario?
Es ist acht Jahre her und es ging darum, aus einer großen Menge Finanzdaten herauszufinden, welche Kunden ihre Rechnungen noch nicht bezahlt hatten. Wir konnten auf realistische Zahlen eines großen Unternehmens zurückgreifen und haben den Mahnlauf von etwa 20 Minuten auf wenige Sekunden verkürzt. Es reichte übrigens nicht aus, lediglich die Daten in den Hauptspeicher zu schieben und dort zu nutzen. Wir haben die Struktur komplett reorganisiert, Daten komprimiert und neue Algorithmen entwickelt. Auf dieser Basis haben wir die Technologie nach und nach verfeinert und die Machbarkeit und Vorteile von In-Memory-Anwendungen in verschiedensten studentischen Projekten unter Beweis gestellt.
Inzwischen ist die Entwicklung weiter gegangen. Begriffe wie Predictive Maintenance und Simple Finance sind geläufig und diverse Produkte auf Basis von SAP HANA in der Praxis angekommen. Woran forschen Sie heute?
Wir schauen uns derzeit eine komplette Produktionskette eines Unternehmens an und simulieren die Auswirkungen, die etwa veränderte Rohstoffpreise, die Inflationsrate oder Lohnkosten auf den Profit des Unternehmens haben werden. Wir stützen uns auch hier zu Testzwecken wieder auf reale Zahlen eines Konsumgüterherstellers aus den USA. Für die Analyse haben wir das System technisch aufgerüstet und nutzen Co-Prozessoren mit mehreren hundert zusätzlichen Rechenkernen dafür. Weiteres Ziel ist, die Preiselastizität zu simulieren. Welche Auswirkungen wird es auf den Umsatz haben, wenn einige Produkte teurer oder günstiger gemacht werden und was bedeutet das für den Profit?
Könnten nicht solche Daten auch für einen Händler sinnvoll sein, der gezielt einzelne Produkte prominenter in seinem Laden positionieren will oder Promotion-Aktionen für die geeigneten Produkte plant?
Das stimmt. Schon im vergangenen Jahr wurde ein Bachelor-Projekt bei uns abgeschlossen, für das wir mit einem großen deutschen Einzelhändler kooperiert haben. Er hat uns die Point-of-Sales-Daten seiner Filialen überlassen. Das waren insgesamt vier Milliarden Posten, die deutschlandweit über den Ladentisch gingen und von uns in Sekundenschnelle analysiert werden konnten. Hier ist es sehr interessant und auch für das Marketing relevant, zu wissen, welche Produkte zu welcher Zeit verkauft wurden. Wie ist das Einkaufsverhalten? Was kauft etwa jemand, der sich nachmittags eine Tüte Chips in den Einkaufswagen legt, sonst noch ein? Auf Basis dieser Daten, die dem Unternehmen in der Praxis dann ja auch sofort zur Verfügung stehen, lassen sich Marketing-Kampagnen sicher gezielter planen.
Sie haben diese Ergebnisse aus dem vergangenen Jahr bereits ins SAP Innovation Center weitergereicht …
Ja, deren Aufgaben sind es, den Prototypen einerseits reif für den Markt zu machen und zudem weitere Kundenkreise zu finden. Wir geben dem SAP Innovation Center quasi die Vorlage und den Anlass, einen Schritt weiter zu gehen.
Hier geht’s zur Agenda und zur Anmeldung für den Marketing Innovation Day in Potsdam am 24. September 2014.
