Performance, Sicherheit und Effizienz
Machine Learning dort, wo die Daten sind
SAP HANA ML steht für Machine Learning direkt auf der SAP HANA-Datenbank – ohne Datenreplikation, ohne Medienbruch und ohne externe Analyseumgebungen. Das Besondere: Modelle werden in der Datenbank selbst trainiert und ausgeführt. So können Unternehmen ihre vorhandenen SAP-Daten nutzen, ohne sie exportieren oder in separate ML-Plattformen überführen zu müssen.
Dieser In-Database-Ansatz vereint Performance, Sicherheit und Datenintegrität – und macht Machine Learning besonders effizient und produktionsnah.
Unterschiedliche Zielgruppen und Anwendungsfälle
Zwei Hauptkomponenten
Mehr Kontrolle
PAL – Predictive Analysis Library
Eine umfangreiche Sammlung an klassischen Machine-Learning-Algorithmen, die direkt auf der HANA-Engine laufen. Die PAL ist besonders leistungsfähig, wenn es um individuelle Modellierung, Parameterkontrolle und klassische Verfahren wie Regression, Klassifikation, Clustering oder Zeitreihenanalysen geht.
Mehr Hilfe
APL – Automated Predictive Library
Die APL richtet sich stärker an Business-Anwender:innen und bietet automatisierte Modellierung („AutoML“) auf Basis tabellarischer Daten. Dabei werden automatisch geeignete Algorithmen ausgewählt, trainiert und evaluiert – ideal für schnelle, einfache ML-Szenarien mit hoher Interpretierbarkeit.
Beide Bibliotheken sind über SQL, Python (z. B. via hana_ml-Bibliothek) oder SAP Analytics Cloud zugänglich und können direkt mit SAP Datasphere verbunden werden, um integrierte Datenmodelle als Grundlage zu verwenden.
SAP HANA ML verbindet die Power moderner Machine-Learning-Verfahren mit der Effizienz und Sicherheit der In-Memory-Datenbank HANA. Je nach Anwendungsfall – ob schnell und automatisiert oder detailliert und kontrolliert – stehen mit APL und PAL zwei flexible Werkzeuge zur Verfügung, um Machine Learning direkt dort umzusetzen, wo die Daten liegen.
Wann die HANA nutzen?
Vorteile
HANA ML ist besonders stark, wenn es darum geht, SAP nahe Geschäftsprozesse datenbasiert zu unterstützen, ohne dass Daten extrahiert oder in andere Systeme übertragen werden. Durch den In-Database-Ansatz lassen sich Machine-Learning-Modelle direkt auf den Datenbeständen trainieren und anwenden – das spart Zeit, erhöht die Datenqualität und macht ML-gestützte Entscheidungen sofort produktiv nutzbar. Interessant ist natürlich auch, dass es – neben Zugriff auf eine HANA – keiner weiteren Subscription benötigt, um Machine Learning anzuwenden.
Wieso direkt auf der Datenbank?
Vorteile durch In-Database-Processing
- Keine Datenbewegung nötig
- Hohe Performance durch in-Memory-Verarbeitung
- Direkte Integration in SAP Prozesse
- Governance & Compliance
- Keine zusätzliche ML Infrastruktur
HANA ML ermöglicht es Unternehmen, Machine Learning dort einzusetzen, wo die Daten entstehen und Entscheidungen getroffen werden – direkt auf der HANA-Datenbank. Das ist nicht nur effizient, sondern auch sicher, wartungsarm und unmittelbar geschäftsrelevant.
Verschiedene Wege für verschiedene Nutzer
Steuerungsmöglichkeiten von HANA ML im Vergleich
SQLScript ist die native Programmiersprache von SAP HANA und erlaubt es, Machine-Learning-Modelle direkt in der Datenbank auszuführen. Dadurch entfällt der Bedarf an externer Infrastruktur oder zusätzlichen Tools – alles läuft innerhalb von HANA selbst. Besonders für HANA-Entwickler:innen und ABAP-nahe Szenarien ist dies der naheliegende Weg, ML-Funktionalitäten in bestehende Prozesse und Reports einzubinden.
Einsatz:
Klassisch für HANA-Entwickler:innen und ABAP-nahe Szenarien
Stärken:
- Direkte Ausführung innerhalb von HANA
- Keine zusätzliche Infrastruktur oder Tools notwendig
- Gut für Standardreports und wiederkehrende ML-Pipelines
Einschränkungen:
- Weniger komfortabel für Data Scientists
- Limitierte Bibliotheken außerhalb der PAL/APL
Mit dem hana_ml-Client stellt SAP eine Python-Schnittstelle bereit, über die sich die Machine-Learning-Funktionalität von HANA bequem ansprechen lässt. Dieser Ansatz ist vor allem bei Data Scientists beliebt, da er sich nahtlos in bekannte Werkzeuge wie Jupyter Notebook oder VS Code einfügt. Python ermöglicht schnelle Prototypen, einfache Visualisierung und die Einbettung von HANA ML in den typischen Data-Science-Workflow.
Einsatz:
Beliebt bei Data Scientists, typischerweise in Jupyter oder VS Code
Stärken:
- Zugriff auf PAL/APL-Funktionalität via hana_ml-Python-Client
- Nahtlose Integration mit typischen Python-ML-Workflows
- Einfacher Zugang zu Visualisierungen und Prototyping
Einschränkungen:
- Lokale oder Notebook-Umgebung erforderlich
- Produktionsreife Steuerung braucht zusätzliches Scheduling/Orchestration
Für produktive Szenarien mit hohen Anforderungen an Skalierbarkeit und Automatisierung eignet sich SAP AI Core. Hierbei werden ML-Modelle containerisiert ausgeführt und können in Pipelines orchestriert, versioniert und überwacht werden. AI Core integriert sich nahtlos in die SAP Business Technology Platform und ermöglicht damit einen echten Enterprise-Betrieb von Machine Learning – inklusive Anbindung an AI Launchpad für das Management.
Einsatz:
Wenn Modelle produktiv, skalierbar und automatisiert laufen sollen
Stärken:
- Containerisierte Ausführung von ML-Jobs und Pipelines
- Orchestrierung, Scheduling und Lifecycle-Management inklusive
- Gute Integration in BTP-Landschaft (z. B. mit AI Launchpad)
Einschränkungen:
- Höherer Setup- und Betriebsaufwand
- Know-how in Kubernetes/Cloud DevOps notwendig
In der Praxis werden die Ansätze häufig kombiniert:
Ein Modell kann zum Beispiel explorativ in Python entwickelt, produktiv in AI Core betrieben und schließlich über SQLScript direkt in Reporting- oder Transaktionsprozesse eingebunden werden. So werden die Stärken der jeweiligen Umgebung optimal genutzt – allerdings steigt dadurch auch die Komplexität der Gesamtlösung.
Einsatz:
Typisch in Projekten, wo Entwicklung, Ausführung und Betrieb aufgeteilt sind
Stärken:
- SQLScript für einfache Vorhersagen direkt in Reports
- Python für explorative Entwicklung und Training von Modellen
- AI Core für produktive, skalierbare Laufzeitumgebung
Einschränkungen:
- Höhere Komplexität durch Kombination mehrerer Werkzeuge
- Abstimmung zwischen Entwickler:innen, Data Scientists und DevOps notwendig
Das meiste aus der Datenbank rausholen
Fähigkeiten von HANA ML
Fazit
Von Daten zu Entscheidungen – ohne Umwege
Machine Learning mit SAP HANA ML bietet Unternehmen die Möglichkeit, künstliche Intelligenz dort einzusetzen, wo die geschäftskritischen Daten entstehen – direkt in der SAP HANA-Datenbank. Durch den In-Database-Ansatz entfällt die Notwendigkeit, Daten zu extrahieren oder externe ML-Plattformen zu betreiben.
Mit den beiden Bibliotheken PAL und APL lassen sich sowohl komplexe, individuell konfigurierbare Modelle als auch automatisierte Vorhersagen schnell und effizient umsetzen. Die enge Integration mit SAP Datasphere und gängige Python-Tools wie Jupyter oder VS Code machen HANA ML zu einem leistungsstarken, flexiblen und gleichzeitig unternehmensnahen Werkzeug für produktives Machine Learning im SAP-Umfeld.
HANA ML ist besonders dann eine starke Option, wenn die anderen SAP Databricks oder SAC (Smart Predict) nicht bereits als Subscription vorhanden sind und dazu gebucht werden müssten.
