«Быстро разворачиваемые решения SAP снижают уровень сложности внедрения продуктов SAP как на локальных площадках, так и в облачной и гибридной инфраструктурах, гарантируя достижение стабильных бизнес-результатов и снижение операционных издержек. Использование подхода RDS сокращает время установки и настойки программного обеспечения, что позволяет предприятиям максимально быстро начать получать отдачу от новых возможностей для ИТ», - объясняют специалисты SAP.
Современные концепции, такие как Интернет вещей (Internet of Things), а также Интеллектуальное производство (Smart Factory), наряду с постоянно развивающимися бизнес-приложениями и лавинообразно растущими объемами данных о поведении и действиях заказчиков, открывают компаниям новые возможности для эффективного взаимодействия с потребителями.
«Быстро разворачиваемое решение SAP HANA Big Data Intelligence упрощает сбор, анализ и визуализацию данных из различных источников, помогая компаниям адаптироваться к меняющимся рыночным условиям. Оно обладает всеми преимуществами in-memory платформы SAP HANA, решения для обработки потоков сложных событий SAP Event Stream Processor, поддерживает использование базы данных SAP IQ, а также инструментария Apache Hadoop. Благодаря возможности обработки широкого спектра типов данных и сценариев, предприятия с интегрированной платформой получают возможность в реальном времени использовать возможности анализа, агрегирования и визуализации важных бизнес-данных», - говорят в SAP. RDS SAP HANA Big Data Intelligence включает в себя шаблоны для типовых сценариев использования Больших Данных. По мнению разработчиков, этот функционал должен помочь клиентам немедленно приступить к работе, что значительно сокращает расходы и повышает скорость окупаемости инвестиций.
К числу основных сценариев применения Больших Данных следует отнести анализ потоков (stream intelligence), анализ настроений (sentiment intelligence) и анализ сигналов (signal intelligence). В решении RDS для этих сценариев предусмотрен готовый к использованию контент. Анализ потоков позволяет клиентам следить за входящими событиями, получать мгновенные уведомления и прогнозировать скачки посещаемости важных веб-сайтов в реальном времени. Анализ настроений помогает получить четкое представление о самых значимых настроениях аудитории, на основе которого можно сформировать гибкий и персонализированный подход к работе с клиентами. Анализ сигналов, полученных с подключенных к Интернету устройств, позволяет спрогнозировать потребность в техническом обслуживании и дает представление о состоянии производственного оборудования и трансформаторов в технических помещениях.
Редактор раздела: Тимофей Белосельцев (info@mskit.ru)
Рубрики: Интеграция, ПО