借助SAP HANA Vora获得情境感知能力

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云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
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简介: 借助SAP HANA Vora获得情境感知能力   http://mp.weixin.qq.com/s/S85I0VT9SfHvEbhqvYxaLQ   在高度互联的商业环境中,各种新数据源以前所未有的速度不断涌现。

借助SAP HANA Vora获得情境感知能力

 

http://mp.weixin.qq.com/s/S85I0VT9SfHvEbhqvYxaLQ

 

在高度互联的商业环境中,各种新数据源以前所未有的速度不断涌现。企业如果能够利用存储在 Hadoop 中的大数据来获取更深入的洞察,就能创造新机遇,锐意创新,赢取竞争优势。然而,有一个挑战横亘在企业面前,那就是如何以简单、快速的方式将大数据和不断演变的数字化业务流程整合起来,进而制定基于情境的决策。

 

那些领先的企业往往能够真正地利用他们所有数据的潜能,获得新的发现,并作出更加明智的决策。而要做到这点,企业必须另辟蹊径,采用新的方法来处理和解读原始数据,比如来自社交媒体数据源或物联网传感器的数据,并将这些数据与核心业务流程关联起来。

理想情况下,大数据的管理和处理必须非常轻松和经济高效,这样,大数据才能用于实时业务应用和企业级分析工具。来自客户、合作伙伴和智能设备的数据必须融入企业流程中,且业务数据必须与外部数据源无缝整合,这样才能支持企业基于更明确的情境,制定更明智的决策。

SAP 认为,要将大数据与企业运营业务数据整合起来,为每一个业务决策提供有价值的情境信息,这是有方法可循的。切入点就是:采用极具成本效益的方法管理和更快速地处理非结构化数据,为有助于业务增长的“假设”问题提供依据。

基于 Hadoop 的内存计算

专为业务量身打造

SAP HANA Vora 是一款内存查询引擎,内置于Apache Spark 执行框架中,能够基于 Hadoop提供丰富的交互式分析功能。

SAP HANA Vora 既可以作为独立的解决方案单独使用,也可以与 SAP HANA? 平台一起使用,将企业级分析功能扩展至 Hadoop 集群。借助 SAP HANA Vora,你能够赋予数字化业务流程更多的情境感知能力,让企业可以即时采取明智的行动,进而赢得更多客户,超越竞争对手。

SAP HANA Vora 支持企业对 SAP HANA 中的企业数据和 Hadoop 数据执行交互式分析和向下钻取分析,进而作出更准确的决策。该解决方案还实现了数据访问的普及,支持数据科学家和开发人员利用企业数据,轻松丰富 Hadoop中的候选数据集。此外,SAP HANA Vora 还采用了统一的架构,有助于 IT 部门简化大数据的分级归属。

基于更全面的情境信息

制定更准确的决策

尽管 Hadoop 能够以更低的成本存储和访问大量详细数据,但这种架构并不适合当今业务问题快速、深入的特性。通过采用支持 Hadoop数据联机分析处理 (OLAP) 的数据分层、Spark SQL 增强功能以及用于加快各节点数据处理速度的编译查询,SAP HANA Vora 能够支持企业利用企业应用、数据仓库、数据湖和边缘传感器中的所有数据,作出准确的决策。

SAP HANA Vora 支持所有主要的 Hadoop 发行版,并能将内存处理能力应用到大型分布式数据存储器上。该解决方案能够帮助企业克服批处理模式的限制,实时地迭代访问 Hadoop 集群上的数据。

现在,企业可以利用企业级数据管理实践,将传统数据源与企业外部不断提供的宝贵数据相整合,获取新的洞察。

普及数据访问,支持数据发现

 

数据科学家和开发人员经常需要利用 Spark Hadoop 开展数据发现和实验等工作,而这些工作都涉及到大量非结构化数据。借助 Spark SQL数据源应用编程接口的增强功能,SAP HANA Vora 能够支持数据科学家利用 SAP HANA 中的数据,交互式地丰富 Hadoop 中的候选数据集。

借助 SAP HANA Vora,企业可以在核心企业数据的业务情境中了解社交媒体数据、物联网数据和云数据,从而实时获得业务相关的洞察。对于偏爱 Apache Spark 环境并希望使用熟悉的编程工具的开发人员来说,利用该解决方案,他们可以轻松地构建新应用。现在,数据科学领域的数据发现工作不再是在一个自主管理的数据湖中运行,而是可以集成到数字化企业数据管理框架中。

De.ion: http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/MyOJCrxcqF28hSIecuVBemNv0eHns7VAJSJLHexpNEz4GQsJl5B3DPXUibAQcr7v4mB9u3RscKfJr5EZ6XjxFpA/640?wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1

 

 

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