Auteur : Werner Dähn, rtdi.io

Les entreprises qui investissent dans des produits logiciels (SAP) veulent naturellement savoir que ce dans quoi elles ont investi restera en place plus longtemps que quelques années. Avec certains chiffres clés enfouis dans le mystère, comment les clients peuvent-ils savoir avec certitude quels produits risquent d'être retirés du marché dans un avenir proche ?

Le développement de logiciels prend du temps, il faut donc planifier la solution avant même que les premiers clients ne la demandent. Lorsque j'ai inventé Hana Smart Data Integration (SDI), personne n'avait encore une telle solution sur le radar - les outils ETL étaient assez bons.

La construction d'un logiciel pour le cloud (SAP) est très différente de celle d'un logiciel sur site. Ce fait évident et trivial a des conséquences sur les règles de développement logiciel.

Quelqu'un se souvient-il de la déclaration de SAP "Hana n'est pas une base de données, c'est une plate-forme" ? Elle a semé la confusion à l'époque - et même aujourd'hui.

Scrum peut être une méthode fantastique pour engager et motiver les équipes de développement logiciel, mais les entreprises doivent se méfier des pièges typiques.

Lorsqu'il s'agit de logiciels, la création, la construction et la maintenance d'une interface utilisateur (IU) peuvent être l'une des tâches les plus difficiles.

Les miracles sont réalisés immédiatement, l'impossible prend un peu plus de temps. Une vision plus détaillée de l'histoire de SAP Hana Cloud.

Dans un entrepôt de données, les données sont stockées dans une base de données relationnelle. Cela coûte cher et c'est pourquoi il existe des produits issus du monde des Big Data qui s'attaquent à ce problème. Parquet, Hive, SAP Vora et Exasol sont les représentants les plus connus dans l'environnement SAP.

Que signifie exactement le terme Big Data ? Big Data signifie-t-il simplement données de masse, c'est-à-dire "beaucoup de données" dans l'entrepôt de données ? Ou s'agit-il d'un substitut à l'entrepôt de données ?

Reportage : Une brève histoire sur un long chemin - In-memory Computing avec la base de données Hana : Lorsque les concepts de Hana ont été présentés pour la première fois au sein de SAP, je pensais que toute base de données disposant de suffisamment de mémoire était après tout une base de données In-memory Computing et donc rapide. Mais au moins, je n'étais pas le seul.

De nombreuses entreprises en sont à leurs débuts en matière de Big Data. On a de premières idées. On explore le potentiel. SAP aussi a des approches différentes du sujet, selon le service avec lequel on parle.

Le big data est un sujet important, mais la multitude de possibilités est écrasante. Chaque fournisseur de logiciels propose des produits différents et poursuit des objectifs différents. J'aimerais apporter un peu de structure dans cette jungle et faciliter le démarrage.