Maschinelles-Lernen-mit-SAP-HANA-und-SAP-Fiori

Machine Learning mit SAP HANA und SAP Fiori

Was ist maschinelles Lernen und warum ist es so wichtig?

Auf jeden Fall ist es heute in aller Munde. Wir sollten also zunächst einmal klären, warum genau alle Welt so interessiert daran ist.

Der Grund, warum maschinelles Lernen in aller Munde ist, ist die Tatsache, dass es uns in vielen Bereichen gewaltige Fortschritte bringt. Es erlaubt Computern, bestimmte Aufgaben nicht nur auszuführen, sondern die zugrunde liegenden Regeln für die Ausführung dieser Aufgaben im Vorfeld überhaupt erst zu erlernen (also basierend auf historischen Daten aus Erfahrungen zu lernen).

Ein gutes Beispiel ist das Gesundheitswesen. Hier werden Algorithmen für das maschinelle Lernen bereits erfolgreich eingesetzt, um die Anzeichen für ein Reihe schwerer Krankheiten wie zum Beispiel Brustkrebs frühestmöglich zu erkennen und so das Risiko für Patienten zu senken.

Im Finanzwesen kommen Lernalgorithmen zum Einsatz, um Betrugsversuchen auf die Spur zu kommen und Geldwäsche zu bekämpfen. Derartige Algorithmen können Abermillionen von Transaktionen analysieren und dabei verdächtige Muster erkennen und offenlegen.

Im Bereich der Online-Sicherheit werden Algorithmen für das maschinelle Lernen eingesetzt, um verdächtiges Verhalten zu beobachten und Datenschutzverletzungen zu erkennen.

Und nicht zuletzt ist maschinelles Lernen schon längst Teil unseres Alltags. Egal, ob wir mit Siri auf unseren Apple-Geräten oder mit Alexa über unseren Echo kommunizieren, in den sozialen Netzwerken unterwegs sind oder uns von Google Maps leiten lassen, den Kern all dieser Systeme bilden maschinelle Lernalgorithmen.

Auch im Tagesgeschäft vieler Unternehmen sorgen diese Algorithmen für die Automatisierung grundlegender Aufgaben, die früher von Hand verrichtet wurden, so zum Beispiel bei der Prüfung von Rechnungen auf Duplikate, Bestellungen und vielem mehr. …

Im Bereich Business Intelligence nimmt maschinelles Lernen als Bestandteil von Predictive-Analytics-Verfahren ebenfalls ein wichtige Rolle ein und ermöglicht es Mitarbeiten, bestimmte Ergebnisse zu prognostizieren. So können im Vertrieb zum Beispiel Vorhersagen zu Verkaufszahlen getroffen werden und Führungskräfte können verschiedene Prognosen zu den möglichen Auswirkungen von Entscheidungen auswerten und so ihre Entscheidungsfindung unterstützen.

Aber wie funktioniert es?

Machen wir einen kleinen Test:

  • 2 → 4
  • 3 → 9
  • 5 → 25
  • 6 → ?

Die richtige Antwort ist natürlich 36. Und der Grund, warum du das wusstet, ist die Tatsache, dass du ein Muster erkannt hast. Und genau so arbeiten auch maschinelle Lernalgorithmen. Sie werden anhand von Beispieldaten trainiert und lernen auf diesem Wege, Muster zu erkennen und diese Muster den richtigen Reaktionen zuzuordnen (aus Erfahrung lernen). Nach Abschluss des Trainings können wir den Algorithmus mit neuen Daten füttern und erhalten (hoffentlich) die richtige Antwort auf unsere Abfrage.

Natürlich sind diese Algorithmen auf die Bearbeitung von Problemen ausgelegt, die um ein Vielfaches komplexer sind als unser kleiner Test und zudem unzählige Eingabewerte erfordern. So stellen auch komplexe Aufgaben wie Bild- und Spracherkennung oder die Vorhersage möglicher Vertriebsergebnisse anhand von historischen Marktdaten kein Problem dar.

 Maschinelles Lernen mit SAP HANA und Fiori

Als viel diskutiertes Thema weckt maschinelles Lernen natürlich auch Neugier und Experimentierfreude und auch wir bilden da keine Ausnahme. Bei Inspiricon stellte sich vor allem die Frage, welchen Mehrwert dieser neue Trend in unseren angestammten Fachgebieten wie BI, SAP Fiori und SAP HANA entfalten könnte.

Dabei hat sich gezeigt, dass SAP HANA das maschinelle Lernen bereits heute schon sehr beachtlich unterstützt. Mit der SAP HANA Predictive Analytics Library ermöglicht SAP die Verwendung von maschinellen Lernalgorithmen und sogar den Aufbau von neuronalen Netzen. Nutzt man diese Stärken und verbindet sie mit SAP Fiori, lassen sich einige hochinteressante Anwendungen im Bereich der Predictive Analytics realisieren. So konnten wir beispielweise ein kleine Fiori-Anwendung für die Prognose von Verkaufszahlen in den einzelnen Filialen einer Supermarktkette erstellen. Die folgende Abbildung zeigt einen groben Überblick über die Architektur dieser Anwendung:

Architecture-Application-Machine-Learning

Die von uns entwickelte Fiori-Anwendung wäre vor allem für Führungskräfte interessant und würde es ihnen erlauben, innerhalb der Anwendung die Prognose bis zum Jahresende auszuwerten. Wir beschäftigen uns auch weiterhin mit diesem Szenario und arbeiten daran, es um zusätzliche Funktionen wie zum Beispiel “Was-wäre-wenn-Szenarien” zu erweitern, über die sich die Auswirkungen von Management- und Marketingentscheidungen (z. B. Werbeaktionen) auf die prognostizierten Verkaufszahlen untersuchen lassen:

Fiori-Predictive-Demo-Machine-Learning

Fazit

Maschinelles Lernen ist schon mit einem einfachen HANA-Backend möglich!

Zwar gibt es am Markt bereits umfassende und leistungsstarke Tools wie z. B. Tensorflow für neuronale Netzwerke oder SAP Predictive Analytics, aber ihr solltet unbedingt wissen, dass diese für einen Einstieg in das Thema nicht unbedingt zwingend erforderlich sind. Wie schon oben gesagt, erhaltet ihr mit SAP HANA schon alles, was ihr braucht. Und mit SAP Fiori lassen sich UI-Anwendungen realisieren, die das implementierte Szenario optimal unterstützen. Für die vorausgehende Analyse der Daten stehen euch leistungsstarke und zudem kostenlose Analysetools wie Python (Pandas) oder R zur Verfügung. Daraus kann sich ein durchaus sehr attraktiver Ansatz ergeben, der sich auch ohne zusätzliche Lizenz- oder Infrastrukturkosten umsetzen lässt und insbesondere für kleinere Probleme geeignet ist, die auch ohne intensive Datenverarbeitung auskommen.

Für welchen Ansatz ihr euch letzten Endes entscheidet, hängt ganz allein von dem jeweiligen Anwendungsfall ab und sollte vom Entwicklungsteam genau durchdacht sein. Ein wichtiger Faktor, der bei der Entscheidungsfindung nicht außer Acht gelassen werden darf, sind die Kosten, die durch Pflege und Lizenzen entstehen.

Quellenangabe der Bilder:  Inspiricon AG

Autor dieses Beitrags
Gerald Iakobinyi-Pich Solution Architect
Tel.: +49 (0) 7031 714 660 0
E-Mail: cluj@inspiricon.de