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Scuola Politecnica e delle Scienze di Base Corso di Laurea in Ingegneria Informatica Elaborato finale in Ingegneria del Software e dei Dati

Big Data Analytics: SAP HANA Anno Accademico 2015/2016 Candidato: Antonino Ferraro matr. N46/000100

Al mio secondo nome,

che non ha potuto apprezzare le gioie della vita e l’amore e l’affetto della nostra famiglia.

Big Data Analytics: SAP HANA

I

Indice Introduzione............................................................................................1 1 Big Data Analytics ...............................................................................3

1.1 Caratteristiche.......................................................................... 4 1.2 Big Data e Social Media Analysis .................................................... 6 1.3 Rischi e problematiche................................................................ 8

2 SAP HANA ......................................................................................... 10

2.1 Architettura........................................................................... 11 2.1.1 Data storage Row vs Column.................................................. 13

2.2 Backup e Recovery .................................................................. 16 2.3 SAP HANA Modeling............................................................... 19 2.4 SAP HANA Predective Analysis Library (PAL)................................. 22 2.5 Sentiment Analysis in SAP HANA ................................................ 23

Conclusioni ............................................................................................ 28 Sviluppi Futuri ....................................................................................... 32 Bibliografia ............................................................................................ 34 Ringraziamenti ...................................................................................... 35


1

Introduzione

Con il termine BIG DATA si intende una raccolta dati estesa in termini

di volume, velocità e varietà tali che devono richiedere tecnologia e meto-

di analitici per la trattazione ed estrazione delle informazioni interessate.

La mole dei dati trattata con i Big Data è dell’ordine degli zettabyte, ossia

miliardi di terabyte, quindi si richiede una potenza di calcolo non indiffe-

rente per il trattamento delle informazioni.

Big Data rappresenta anche la correlazione fra dati strutturati, come le ta-

belle dei database e quelli non strutturati, come e-mail, immagini, infor-

mazioni dei social network o altro.

Dal punto di vista aziendale possiamo definire i Big Data come enormi

volumi di dati provenienti da diverse fonti, che, analizzati in tempo reale,

consentono di ottenere nuove forme di conoscenza per il mercato, inol-

tre, grazie ad un nuovo modo di analizzare grandi quantità di dati struttu-

rati (come transazioni, log file, tabelle di un database, etc.) e non (come

documenti cartacei, immagini, etc.), è possibile capire anticipatamente i

trend del mercato e quindi avere un vantaggio competitivo rispetto la con-

correnza.


2

SAP HANA è una piattaforma di gestione di basi di dati colonnare e

in-memory, sviluppato e commercializzato dalla società tedesca SAP che

permette di processare grandi volumi di dati in tempo reale.

Molte aziende hanno a che fare con enormi volumi di dati provenienti da

diverse fonti che hanno la necessità di essere processati in real-time, e, se

si aggiunge a tutto questo anche la necessità di dover ottenere tempi di ri-

sposta molto veloci, si aumenta la complessità di analisi: per soddisfare i

seguenti requisiti, SAP HANA risulta un software adatto.

SAP HANA nasce dall’acquisizione di alcune tecnologie, tra cui il motore

di ricerca TREX (column oriented), P*TIME (piattaforma OLTP in-

memory) e Max DB con il suo motore in-memory live Cache, oltre a ciò

SAP lo ha sviluppato assieme ad altri partner, precisamente con la Hasso

Plattner Institute e la Stanford University.

La sigla vuol dire SAP High-Performance Analytic Appliance.


3

Capitolo 1

Big Data Analytics

La filosofia Big Data punta a raccogliere l’intelligenza dei dati per tradurla

in vantaggi per business.

Anche se il concetto di Big Data sembra relativo unicamente alle proble-

matiche di dimensione dei dati che si vanno a trattare, invece rappresenta

anche altro, ossia il concetto che i dati superano il limite dei trattamenti

tradizionali, volti ad estrarre valore e conoscenza di questi ultimi.

Il loro trattamento è basato sulla disponibilità di tecnologia open source

che utilizza commodity hardware e alle disponibilità di piattaforme cloud,

entrambi fattori che causano decisamente l’abbattimento dei costi.

Figura 1.01 – Big Data


4

1.1 Caratteristiche

È consuetudine definire le caratteristiche dei Big Data con le famose 3V:

Volume

Varietà

Velocità

Infatti i Big Data sono disponibili in enormi volumi, si presentano con

formati destrutturati e caratteristiche eterogenee e spesso sono prodotti

con estrema velocità.

A tali caratteristiche si aggiungono:

Variabilità

Viralità

In modo da poter formare le cosiddette 5V.

Figura 1.02 – 5V


5

Riguardo al volume è facilmente intuibile che si trattano dataset di dimen-

sioni che vanno dai terabytes fino agli zettabytes, quindi il primo passo

quando si opera con i Big Data è l’immagazzinamento: è facilmente intui-

bile che ciò comporta grossi investimenti in termini di storage e capacità

di calcolo per la grande mole di dati da trattare.

La varietà consiste nella presenza di dati non strutturati (o semi-

strutturati), un esempio son i vari social network (come Facebook, Twitter,

etc.), di conseguenza, dati come immagini, video, audio, stringhe di testo

cui attribuire un significato, non possono essere memorizzati in una tabel-

la.

Altra caratteristica fondamentale è la velocità, ciò significa che bisogna

comprimere al massimo i tempi di gestione ed analisi poiché in brevissi-

mo tempo un dato raccolto in precedenza può divenire obsoleto.

La variabilità riguarda la contestualizzazione di un dato, nel senso che un

dato può variare di significato in base al contesto in cui viene raccolto ed

analizzato, da questo motivo che nasce l’esigenza di trovare meccanismi

che riescono a fornire una semantica ai dati in base al contesto in cui sono

espressi.

La viralità è la caratteristica che viene espressa quando i dati si diffondo-

no; un’ulteriore classificazione può essere fatta per il tipo di fonte: umana

o automatica, da cui i dati provengono e in base al loro formato, cioè

strutturati o non.


6

Un’idea del formato dei dati la dà l’immagine seguente:

Figura 1.03 – Dati Strutturati e non

1.2 Big Data e Social Media Analysis

I dati dal mondo del Web suscitano un forte interesse, sia perché presen-

tano le caratteristiche fondamentali discusse nel paragrafo precedente (vo-

lume, varietà, velocità) sia perché contengono un elevato contenuto in-

formativo di diversa natura:

Pagine Html

Tweet

Contenuti Facebook o di altri social

Commenti su forum e post

Documenti XML, Office, PDF ecc.

Queste tipologie di dati, combinati a dati strutturati (come anagrafica

clienti, dati di vendita, ecc.) consentono ad una azienda molteplici vantag-

gi, ad esempio, attraverso l’uso dei social network o di blog, le persone pos-

sono esprimere opinioni riguardo un particolare prodotto o servizio, for-

nendo all’azienda importanti feedback per migliorare le proprie vendite,

quindi aumentare i propri ricavi.


7

Oltre a ciò, vi sono particolari utenti sui social network, i cosiddetti in-

fluencer, che riescono ad influenzare le opinioni degli altri utenti del social;

quindi l’azienda punta alla loro individuazione per creare una campagna

rivolta principalmente a loro.

Una delle sfide più frequenti nel mondo dei Big Data è proprio il ricavare

informazioni dai social media e blog, per capire il pensiero di un utente su

un determinato evento (o prodotto o argomento), in tal caso si parla di

Social Media Analysis.

Figura 1.04 – Big Data & Social Media

Le informazioni di un social media son maggiormente del tipo non strut-

turate (ad esempio le recensioni oppure i tweet o post su Facebook),

quindi l’approccio per una loro analisi non può essere effettuata col trat-

tamento tradizionale dei dati, bensì con diverse conoscenze e strumenti.


8

Capire se un utente è interessato (e quanto) ad un prodotto, ha spinto le

aziende ad imboccare le vie del social media analysis per aumentare la pro-

pria competitività rispetto ai propri rivali e riuscire a capire in tempo reale

l’andamento del proprio brand ed attuare (o anticipare) delle scelte di mer-

cato ancor prima rispetto i diretti competitors.

SAP HANA risulta perfetto per lo studio del sentimento degli utenti.

1.3 Rischi e problematiche

Da come discusso nei paragrafi in precedenza, si è capito che i Big Data

offrono grandi prospettive e potenzialità, però bisogna tener conto di al-

cune problematiche:

Qualità dei dati

Proprietà e privacy dei dati

I dati captati dal Web, come i forum o i social network, generano contenuti

semi-strutturati: la parte affidabile sono i metadati, mentre il testo può es-

sere soggetto ad errori o abbreviazioni; i dati generati automaticamente,

come quelli provenienti da sensori, sono tipicamente esenti da errori ma

spesso contengono poco contenuto informativo, quindi è necessario inte-

grarli con altri dati, provenienti da altri sistemi, per poi analizzarli.

Un’altra problematica legata alla qualità dei dati è riuscire ad eliminare o

almeno a limitare l’ambiguità dei dati: sappiamo che un dato può avere

diversi significati, perciò bisogna attribuirgli quello giusto, in base al con-

testo in esame, un valido aiuto sono i tag.


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Altro aspetto è la veridicità delle informazioni, spesso e volentieri le in-

formazioni sul Web (specialmente quelle sui social network) non sono ve-

ritiere, ossia non corrispondono a fatti realmente accaduti.

Il problema della privacy nasce dal fatto che i contenuti possono non es-

sere accessibili a tutti (dati protetti) e da dati che non possono tener trac-

cia di possibile spostamento degli utenti.

Figura 1.05 -Big Data & Privacy


10

Capitolo 2

SAP HANA

Il cuore di SAP HANA è rappresentato dal database HANA che risulta es-

sere diverso dagli altri database.

Il database è sviluppato in C++ e gira su Suse Linux Enterprise Server; esso

è costituito da elementi hardware e software che sfruttano il calcolo

in-memory, unisce la tecnologia di database row-based e column-based.

I dati ora risiedono in memoria ram e non più nell’hard disk .

SAP HANA viene utilizzato per effettuare analisi e sviluppo applicazione

in real-time.

Figura 2.01 – Vantaggi di HANA


11

2.1 Architettura

Il database di HANA è costituito dai seguenti servizi:

Index Server

Name Server

Statistics Server

Preprocessor Server

XS Engine

Figura 2.02 – Architettura di HANA

L’Index Server è il componente più importante del database, contiene i

dati attuali e il motore per processarli, oltre ciò l’Index Server processa le

istruzioni SQL.


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Oltre SQL, il database supporta anche il linguaggio SQL-script e supporta

diverse librerie, come la PAL : Predictive Analysis Library .

Al suo interno è presente il Persistent Layer che ha il compito di far rispet-

tare l’atomicità e la durabilità delle transazioni.

L’Index Server utilizza il Preprocessor Server per analizzare i dati di

testo per estrarne le informazioni.

Il Name Server contiene le informazioni sulla topologia del sistema SAP

HANA: in un sistema distribuito il Name Server tiene traccia su dove i

componenti sono in esecuzione e in quali server si trovano determinati

dati.

Il Statistic Server gestisce le statistiche riguardanti lo stato, le prestazioni

e il consumo delle risorse, inoltre questi dati sono memorizzati per otte-

nere uno storico, utile per le analisi future.

Le transazioni verso il database sono coordinate dal Session and Transac-

tion Manager, che tiene traccia delle transazioni, in esecuzione e chiuse, e

che coinvolge anche i motori di archiviazione, in seguito al commit o al

roll back di transazioni, in modo tale da eseguire le azioni necessarie.

Infine l’XS Engine è un componente opzionale.

Grazie a quest’ultimo i client possono connettersi al database di SAP

HANA tramite il protocollo http.


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2.1.1 Data storage Row vs Column

I database relazionali generalmente utilizzano la memorizzazione dei dati

row-based, tuttavia l’archiviazione column-based è maggiormente adatta

negli applicativi di tipo business.

SAP HANA supporta entrambe le filosofie di memorizzazione ma è parti-

colarmente ottimizzato per l’archiviazione basata su colonne:

- Row-storage: memorizza i record della tabella in una sequenza di

righe.

- Column-storage: memorizza i record della tabella in una sequenza

di colonne, vale a dire che i dati sono memorizzati in locazioni di

memoria contigue.

Il database in-memory di HANA, come detto in precedenza, supporta en-

trambi i criteri di memorizzazione: è proprio grazie a questa combinazio-

ne di approcci di storage che si ottiene velocità, flessibilità e massime pre-

stazioni.

La differenza tra lo storage in righe e colonne è evidenziata nell’immagine

alla pagina seguente.


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Figura 2.03 – Row Store vs Column Store

Possiamo definire i vantaggi per la memorizzazione column-based:

- Velocità di accesso ai dati: solo le colonne interessate saranno

effettivamente lette durante la query-processing.

- Miglior compressione: consente un’efficace compressione poiché

la maggior parte delle colonne contengono pochi valori distinti (ri-

spetto al numero di righe).

- Miglior processamento in parallelo: nel caso di column-storage, i

dati sono già partizionati verticalmente, ciò comporta che colonne

differenti possono essere processate facilmente in parallelo; se più

colonne devono essere cercate o aggregate, ognuna delle seguenti

operazioni può essere assegnata a differenti core-processor.

Con la memorizzazione column-based si ottiene un indice costruito per

ogni colonna.


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Adesso analizziamo i vantaggi per la memorizzazione row-based, essendo

che SAP HANA la supporta, essa può essere preferita nelle seguenti circo-

stanze:

L’applicazione deve processare un singolo record alla volta,

ovvero nel caso di molte operazioni di update e selezioni di record

singoli.

L’applicazione necessita di accedere all’intera riga

Non sono richieste aggregazioni e ricerche veloci

La tabella ha un numero ridotto di righe

Figura 2.04 – Row Operation vs Column Operation


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2.2 Backup e Recovery

SAP HANA è un database in-memory, ciò significa che tutti i dati sono in

memoria ram.

Sappiamo bene che la ram è una memoria volatile, quindi, cosa succede

nel caso di un arresto anomalo in SAP HANA?

Perderemo i dati?

La risposta è no.

SAP HANA vero che sfrutta la ram per trattare i dati per ottenere maggiori

performance ma anche il supporto di memoria di massa per effettuare il

backup, questo rende HANA sicuro.

In questo modo si garantisce non solo il massimo delle prestazioni, poi-

ché detiene la maggior parte dei dati in memoria ram, ma anche tolleranza

ai guasti attraverso la memorizzazione dei dati sulla memoria di massa.

In un qualsiasi database è di fondamentale importanza garantire i requisiti

di:

Atomicità

Consistenza

Isolamento

Durabilità

le famosissime ACID.


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Una transazione deve essere atomica: se una parte della transazione falli-

sce, l’intera transazione deve fallire e lasciare lo stato del database invaria-

to.

Deve essere consistente: all’inizio di una transazione, il database si trova

in uno stato coerente e quando quest’ultima termina, il database deve es-

sere in un altro stato SEMPRE coerente; non bisogna violare eventuali

vincoli di integrità e quindi non devono verificarsi contraddizioni (incon-

sistenza) tra i dati nel database.

Deve essere isolata: assicurarsi che nessuna transazione può interferire

con delle altre (devon essere indipendenti tra loro).

Deve essere garantita la durabilità : detta anche persistenza, si riferisce al

fatto che una volta andata a buon fine una transazione, i cambiamenti ap-

portati da essa non devono essere persi.

Le prime tre proprietà sono indipendenti dalla filosofia in-memory, mentre

l’ultima in generale no.

La persistenza NON È GARANTITA se avviene un guasto al sistema

(ad esempio improvviso mancamento di alimentazione elettrica).

SAP HANA suddivide la memoria centrale (ram) in pagine, quando una

transazione modifica i dati, le pagine corrispondenti sono contrassegnate

e scritte sulla memoria secondaria (o memoria di massa) ad intervalli rego-

lari.


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In aggiunta, un log del database acquisisce tutte le modifiche effettuate

dalle transazioni: ogni transazione in esecuzione genera una log entry che

verrà scritta sul disco, tutto questo assicura lo stato di permanenza di tutte

le transazioni.

SAP HANA salva le pagine modificate nei cosiddetti savepoints, che saran-

no trasferiti in modo asincrono sulla memoria secondaria ad intervalli re-

golari (di default ogni 5 minuti).

Figura 2.05 – Operazioni di Backup su SAP HANA

Il log è aggiornato in modo sincrono, questo perché una transazione non

può essere confermata prima che il suo corrispondente log entry non è

stato scritto in memoria secondaria, tutto questo serve per soddisfare il

requisito di durabilità.

Nel caso di un’improvvisa interruzione di alimentazione elettrica, il

database può essere ravviato come un database disk-based.

Le pagine del database sono ripristinate attraverso i savepoints e sono ap-

plicati i log del database per ripristinare le modifiche che non son state

catturate nei savepoints; questa procedura garantisce il corretto ripristino

del database nello stesso identico stato precedente al mancamento

dell’alimentazione elettrica.


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Figura 2.06 – Operazioni di Backup su SAP HANA 2

2.3 SAP HANA Modeling

SAP HANA permette la modellazione delle informazioni, si possono creare

delle viste di modellazione su tabelle ed implementare logiche di business

al fine di creare dei report.

Queste viste possono essere consultate attraverso applicazioni Html o

Java oppure da applicazioni native di HANA; è possibile utilizzare dei tool

messi a disposizione da HANA (come SAP Lumira o Office Analysis) per

connettersi direttamente ad HANA per utilizzarle.

Con SAP HANA Modeling si sfrutta la potenza di HANA.


20

Ciò è meglio evidenziato nella seguente immagine:

Figura 2.07 – SAP HANA Information Modeling

Le viste possono essere:

Attribute View

Analytic View

Calculation View

A tempo di esecuzione, le viste fanno un uso implicito dell’ottimizzazione

dei motori di calcolo in-memory di SAP HANA e ciò consente di ottenere

le massime prestazioni.

N.B. Hana Data Modeling è possibile soltanto per le tabelle column-

oriented, ossia la modellazione delle informazioni funziona solo con tabel-

le archiviate in colonna.


21

Attribute View sono le dimensioni, le caratteristiche BW (Business Ware-

house) oppure i master data, essi sono utilizzati per unire le dimensioni o

altri attribute view, nella maggior parte dei casi è utilizzato per modellare i

master data come entità (ad esempio prodotto,dipendente,ecc.) e sono al-

tamente riutilizzati e condivisi nelle Analytic e Calculation View.

Analytic View rappresentano gli star schema (concetto utilizzato negli

OLAP) o le tabelle dei fatti (centrale) circondate dalle tabelle delle dimen-

sioni.

Nel linguaggio SAP BW, le Analytic View possono essere paragonate alle

strutture infocubes o info set.

Le Analytic View sono tipicamente definite su almeno una tabella dei fatti

insieme a più tabelle o Attribute View, esse sfruttano la potenza di calcolo

di SAP HANA per calcolare i dati aggregati, ad esempio: il numero di gior-

nali venduti in una nazione o la potenza consumata da un’abitazione in un

mese e funzioni come sum, min, max, count, etc.

Naturalmente l’Analytic View è progettato per eseguire query dello star

schema.

Calculation View sono viste utilizzate al di sopra delle due precedente-

mente descritte, esse servono per effettuare calcoli complessi non possibi-

li con le Attribute e Analytic View.

Possono essere costruite sia graficamente (user friendly) attraverso le Gra-

fical View, rese a disposizione dal SAP HANA Modeler o tramite istruzioni

SQL (dette scripted views).

La Calculation View è indicata per combinazioni di tabelle, Attribute e A-

nalytic View per fornire richieste business complesse, essa offre la combi-

nazione differente di Analytic View in un’unica sorgente di dati per il report.


22

SAP HANA sfrutta tre motori in base alla richiesta delle viste:

Figura 2.08 – Engine utilizzati dalle Viste

- Join Engine: utilizzato per le Attribute View.

- OLAP Engine: utilizzato per le Analytic View.

- Calculation Engine: utilizzato per Analytic View con attributi cal-

colati e per Calculation View.

2.4 SAP HANA Predective Analysis Library (PAL)

La Predective Analysis Library è una soluzione per l’analisi statistica, il data

mining.

Permette la creazione di modelli predittivi per scoprire significati nascosti

e relazioni tra i dati, per ottenere predizioni accurate sugli eventi futuri.


23

Essa eredità la tecnologia di acquisizione e manipolazione dati da SAP

Lumira.

SAP PAL definisce delle funzioni che possono essere invocate attraverso

delle procedure SQL Script per l’esecuzione di algoritmi analitici.

Gli algoritmi di Predictive Analysis son divisi in categorie:

Clustering

Classification

Regression

Association

Time Series

Pre-processing

Statistics

Social Network Analysis

Miscellaneous

Le funzionalità possono essere ampliate e/o customizzate attraverso degli

script scritti in linguaggio R.

2.5 Sentiment Analysis in SAP HANA

La Sentiment Analisys è il processo per identificare ed estrarre informa-

zioni soggettive da diverse fonti.

Essa definisce se un documento è positivo, negativo o neutro; per questo

motivo è conosciuta anche col nome di Opinion Mining.


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Figura 2.09 – Sentiment Analysis

Si definisce sentimento ciò che una persona percepisce (feelings) ed è ca-

ratterizzato da 3 fattori:

- Attitudes

- Emotions

- Opinions.

Il sentimento nasce da impressioni soggettive, il che complica la sua cor-

retta interpretazione.

La Sentiment Analysis viene utilizzata per scoprire cosa gli utenti pensano

su un determinato topic, ad esempio se si vuol conoscere attraverso Face-

book se la cucina giapponese a Napoli è buona o meno.

La Sentiment Analysis ragiona in base all’estrazione di termini che posso-

no indicare se agli utenti piace o no un determinato prodotto/oggetto.


25

monitora-

l’opinione dei votanti o di determinate discussioni politiche.

er cui si è spostata l’attenzione sullo svi-

ppo di tecniche automatizzate.

Sentiment Analisys:

g

i soffermiamo sui testi.

ermette la trattazione di testi attraverso le funzionalità di

le informazioni e tradurle in strutturate, in modo da

poterle analizzare.

Figura 2.10 – Text Analysis conversione testo non strutturato

I domini di impiego sono svariati, un esempio è in politica, per

re

Antecedentemente, l’analisi sentimentale era effettuata manualmente dal

dipartimento marketing di una azienda (o organizzazione), però tali opera-

zioni sono complesse e limitate, p

lu

Esistono diversi approcci di

Machine learnin

Lexicon-based

C

SAP HANA p

Text Analysis.

La Text Analysis è il processo che permette l’analisi di un testo non strut-

turato, per estrarne


26

ANA mette a disposizione per le analisi del testo i

x

Fuzzy Search

ne primaria del Full Text Search è di ottimizzare la ricerca lin-

erche linguistiche nel testo e nei docu-

criterio di matching del

sto (specificato dall’utente) in ogni documento.

uti dei

ocumenti con ogni query; questa strategia è detta serial scanning.

nel Full Text Index che si divide in due task: indicizza-

lo specifico indice e non più al

sto contenuto nei documenti in origine.

Precisamente SAP H

seguenti strumenti:

Full Text Search

Full Text Inde

La funzio

guistica.

Esso è utilizzato per eseguire ric

menti memorizzati nel database.

In questo tipo di ricerca si prendono in considerazione tutte le parole in

tutti i documenti memorizzati, poiché ricerca un

te

Quando si ha a che fare con un numero limitato di documenti è possibile

utilizzare Full Text Search, che scannerizza direttamente i conten

d

Tuttavia quando il numero di documenti da cercare è elevato, il Full Text

si particolarizza

zione e ricerca.

La fase di indicizzazione scannerizza tutto il testo dei documenti e crea

un elenco di termini di ricerca (o meglio un indice); nella fase di ricerca,

in base alla query richiesta, ci si riferisce al

te


27

ocumento ed eventualmente annota la posizione re-

lonne allo stes-

o modo di una ricerca in un libro attraverso il suo indice.

pplicazione nella ricerca di stringhe con errori ortografici o in-

sto alert si effet-

a una nuova ricerca, questa volta della stringa corretta.

Figura 2.11 – Text Analysis

L’indicizzatore crea una entry (una voce) nell’indice per ogni termine o

parola trovata in un d

lativa al suo interno.

Concettualmente Full Text Index consente la ricerca per co

s

Fuzzy Search, conosciuta come ricerca di approssimazione di stringa, è

una tecnica per trovare delle stringhe che corrispondono a quelle di un

modello approssimativo (simile al caso esatto); si tratta di uno strumento

che trova a

complete.

Un esempio di applicazione di fuzzy molto frequente è apprezzabile col

motore di ricerca Google: si ricerca la stringa ‘Fcbok’, il motore di ricerca

risponde coi risultati correlati alla stringa inserita ma anche la seguente di-

citura “risultati relativi a Facebook”, se si clicca sopra que

tu


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Conclusioni

In questo elaborato si sono analizzati gli aspetti positivi che portano i Big

Data nel mondo del business, basti pensare che grazie a queste metodolo-

gie è possibile comprendere in modo rapido ed approfondito le dinami-

che sui mercati in cui si opera, quindi è possibile anticipare determinate

decisioni di marketing per ottenere vantaggi rispetto i propri competitors.

I Big Data sono rivolti principalmente ad aziende di grandi dimensioni,

che già utilizzano queste tecnologie e che, grazie all’integrazione con i

servizi di cloud computing, iniziano ad ottenere dei benefici.

Bisogna però analizzare alcuni aspetti negativi riguardo la filosofia Big Da-

ta, ossia la qualità dei dati che si vanno ad analizzare e la proprietà e

privacy dei dati stessi, oltre ciò è importante analizzare la situazione in

Italia: il Big Data Analytics nel nostro paese è ancora acerbo.

Prima di tutto, si confonde facilmente la definizione di Big Data con quel-

la di Data Mining o Business Intelligence.

Un altro aspetto fondamentale è che con i Big Data si analizzano dataset

molto elevati (ordine dello zettabyte), in realtà, poche aziende al mondo

hanno il bisogno di analizzare volumi di dati così enormi e in particolare

in Italia.


29

Alcuni esempi:

- Analisi politiche sui social network, in particolare su Twitter,

quest’ultimo ha i numeri da big data, ma le analisi effettuate sui twe-

et del corpo elettorale (circa 3,5 milioni di italiani hanno utilizzato

Twitter durante la campagna elettorale) son fatte con strumenti tra-

dizionali.

- L’edizione di Sanremo 2013, che per numero di tweet fu un even-

to record in Italia, ha registrato circa 150.000 tweet durante la finale,

il volume di dati può essere racchiuso in circa 77 MB (senza com-

pressione), si può già capire che l’analisi dei dati è stata fatta senza

ricorrere ai big data.

- Le transazioni bancarie sono effettuate sempre su sistemi transa-

zionali (database tradizionali) e non con tecnologia Big Data, il mo-

tivo è semplice: se consideriamo che in Italia ci sono 38 milioni di

conti correnti (bancari e postali), calcolando su una media di 20 o-

perazioni al mese (si considerano conti retail e non business) ci sono

600 milioni di operazioni al mese su tutti i conti correnti, cioè in 1

anno sono 7 miliardi. È un numero alto, ma gestibile tranquilla-

mente senza l’aiuto dei big data, il volume complessivo di dati è di

alcuni terabyte.

Inoltre si è discusso di SAP HANA, una piattaforma in-memory in grado di

processare grandi volumi di dati in tempo reale, andando a discutere i

principali motivi che rendono performante questo tool.


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Riepiloghiamo i vantaggi nell’uso di SAP HANA:

- Velocità e processing in real time

HANA gestisce enormi volumi di dati ad alta velocità e in tempo rea-

le, grazie alla tecnologia in-memory.

- Varietà dei dati

HANA gestisce in modo egregio sia dati strutturati che non, prove-

nienti da sorgenti interne o esterne.

- Qualsiasi fonte

HANA si integra con molteplici ambienti, infatti permette la gestione

dei dati del DBMS Oracle, Microsoft SQL Server e IBM DB2.

- Facilità delle viste

Con HANA è possibile creare in modo facile e rapido viste ad-hoc

senza la necessità di conoscere i dati o il tipo di query.

- Innovazione

SAP HANA ha innovato il sistema di calcolo in-memory, la sua facilità

di configurazione ed integrazione e le sue funzionalità rendono fles-

sibile qualsiasi attività di business richiesta.

- Cloud

HANA offre un cloud computing tra i più avanzati, veloce, scalabile e

sicuro.


31

- Semplicità

HANA punta a ridurre/eliminare l’aggregazione dei dati,

l’indicizzazione, il mapping ed exchange-transfer-load (ETL) necessari

nei datawarehouse e data marts.

Incorpora logiche di business prestabilite, calcolo in-memory ed otti-

mizzazione per processori multicore a 64 bit.

- Costo

HANA riduce i costi di IT, così è possibile investire maggiormente

sull’innovazione aziendale.

- Libertà di scelta

HANA permette di lavorare con i propri partner preferiti, sia dal pun-

to di vista hardware che software.

Figura 2.09 – SAP HANA Performance


32

Sviluppi Futuri

Possiamo concludere menzionando alcune realtà che sfrutteranno SAP

HANA.

Novembre 2016 – SAP annuncia la collaborazione con GE Digital

nell’industria iot (internet of things).

GE Digital offre la piattaforma PREDIX, che rivoluziona la digital tran-

sformation delle industrie attraverso la internet of things, la società prevede

di elaborare 1 milione di terabyte al giorno nel 2020.

Dicembre 2016 – SAP HANA aiuterà a trasformare la città di Nanjing (Ci-

na) in una “città intelligente”.

La città cinese è tra le più trafficate al mondo, 8,23 milioni di persone, che

viaggiano in 10.000 taxi e 1 milione di auto private; da questi numeri si

capisce che la città è in difficoltà nel gestire il traffico.

Per questo motivo è stato sviluppato un sistema di gestione intelligente

grazie all’utilizzo di algoritmi avanzati su SAP HANA che lavorano su dati

captati da sensori e chip RFID.


33

Tali sensori comunicano direttamente con le telecamere del traffico, in tal

modo è possibile monitorare in tempo reale il traffico e prevedere le pos-

sibili future congestioni.

Dicembre 2016 – Mercedes-AMG utilizzerà SAP HANA per

l’ottimizzazione dei processi di produzione.

La società già utilizza software SAP, per la precisione, SAP ERP su HANA

per ottimizzare il processo produttivo e nel 2018 passerà alla nuova relea-

se di SAP S/4 HANA (nuova generazione di SAP BUSINESS SUITE otti-

mizzata per l’uso su SAP HANA) che punta a migliorare le funzionalità di

logistica.


34

Bibliografia [1] Mauriello, Carmine - 2016 - “Sistemi Di Multiclassificazione su Hardware Ripro-grammabile”

[2] Pascucci, Lorenzo - 2013 - “Big Data: cosa sono”

URL: www.webmasterpoint.org/speciale/big-data-cosa-sono.html

[3] De Biase, Luca - 2013 - “Che cosa pensereste se vi dicessero che in Italia i Big Data non esistono?”

URL: blog.debiase.com/2013/05/22/che-cosa-pensereste-se-vi-dicessero-che-in-italia-i-big-data-non-esistono/

[4] saphanatutorial - 2015 - “SAP HANA Architecture Overview”

URL: www.saphanatutorial.com/sap-hana-basic-course-2-1/

[5] saphanatutorial - 2014 - “Column Vs Row Data Storage”


[6] saphanatutorial - 2012 - “SAP HANA Backup and Recovery”


[7] Wikipedia, l’enciclopedia libera - 2016 - “Big data”

URL: it.wikipedia.org/wiki/Big_data [8] Wikipedia, l’enciclopedia libera - 2016 - “SAP HANA”

URL: it.wikipedia.org/wiki/SAP_HANA/

http://www.webmasterpoint.org/speciale/big-data-cosa-sono.html

http://blog.debiase.com/2013/05/22/che-cosa-pensereste-se-vi-dicessero-che-in-italia-i-big-data-non-esistono/

http://blog.debiase.com/2013/05/22/che-cosa-pensereste-se-vi-dicessero-che-in-italia-i-big-data-non-esistono/

http://www.saphanatutorial.com/sap-hana-basic-course-2-1/



https://it.wikipedia.org/wiki/Big_data

https://it.wikipedia.org/wiki/SAP_HANA


35

Ringraziamenti

Ringrazio il Professore Ing. Vincenzo Moscato, per la massima disponibi-

lità dimostratami.

Ringrazio mia madre e mio padre, per aver sostenuto questo traguardo e

che, nonostante tutto, hanno sempre creduto in me.

Ringrazio i miei fratelli, fonte di ispirazione.

Ringrazio tutti i miei colleghi universitari, adesso divenuti amici, per lo

splendido percorso ed avventure passate insieme, oltre al supporto pre-

zioso offertomi durante questo percorso.

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Big Data Analytics: SAP HANA - ingegneria-informatica.unina.it · si intende una raccolta dati...

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