Projektgruppe Business Intelligence Applications and Evaluation ...

Projektbericht Cuberunner
Smart Wind Farm Control – Dokumentation
Abbildung 3.24: Entscheidungsbaum Windgeschwindigkeit
In weiteren testweisen Analysen wurden keine relevanten Ergebnisse ermittelt. In zukünftigen Projekten
ist dieser Bereich daher stark ausbaubar.
Seit der Version SPS 05 bietet SAP HANA Data Mining innerhalb des Tools selbst an. Hierfür steht
die Predictive Analytics Library (PAL) zur Verfügung. Diese bietet die gängigsten Data Mining Methoden,
welche innerhalb der SQL Skripte aufgerufen werden können. Bisher werden sechs Data Mining
Kategorien unterstützt: Clusterig, Klassifikation, Assoziation, Zeitreihen, Vorverarbeitung und
Sonstiges. Um PAL nutzen zu können, werden die Application Function Libraries (AFL) benötigt
(SAP 2013). Da diese der Projektgruppe nicht zur Verfügung standen und erst gegen Ende der Projektphase
veröffentlicht wurde und somit nicht beantragt werden konnte, wurde PAL von der Projektgruppe
nicht eingesetzt. Für zukünftige Projekte ist diese Library jedoch sehr interessant und könnte
dem gewünschten Data Mining Umfang entsprechen. Vorteil der PAL im Gegensatz zu R sind zum
einen die Geschwindigkeit, da die Daten nicht transferiert werden müssen, und zum anderen die direkte
Anzeigbarkeit der Ergebnisse, was das Darstellungsproblem aus R löst. Zudem treten vermutlich
keine Timeout Probleme auf, sodass alle Daten untersucht werden können. Die Nachteile von PAL
sind ein geringerer Funktionsumfang und niedrigere Anpassbarkeit. Die Vor- und Nachteile müssen
daher für zukünftige Projekte abgewogen werden.
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