SAP HANA Big Data Intelligence rapid-deployment solution (RDS)

Продукт
Разработчики: SAP SE
Дата премьеры системы: 2015/02/06
Технологии: BI,  Big Data,  Data Mining,  Центры обработки данных - технологии для ЦОД

SAP HANA Big Data Intelligence rapid-deployment solution - быстро-разворачиваемое решение для облегчения и упрощения сбора, анализа и визуализацию данных из различных источников.

6 февраля 2015 года компания SAP SE объявила о выпуске быстро-разворачиваемого решения (Rapid Deployment Solution, RDS) SAP HANA Big Data Intelligence.

Быстро-разворачиваемое решение SAP HANA Big Data Intelligence упрощает сбор, анализ и визуализацию данных из различных источников. Система обладает всеми преимуществами платформы in-memory SAP HANA, решения для обработки потоков сложных событий SAP Event Stream Processor, поддерживает использование базы данных SAP IQ, инструментария Apache Hadoop.

Компоненты платформы SAP HANA Big Data Intelligence rapid-deployment solution, 2015

Имея возможность 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.

Реклама
Ультралегкие Fujitsu LIFEBOOK для вашего бизнеса

Производительные устройства с высокой степенью защиты данных для комфортной работы как в офисе, так и дома. Ваше рабочее место всегда с вами вместе с мобильными Fujitsu LIFEBOOK

Узнать больше

В составе RDS SAP HANA Big Data Intelligence шаблоны для типовых сценариев использования Больших Данных. Этот функционал поможет немедленно приступить к работе, что значительно сокращает расходы и повышает скорость окупаемости инвестиций.

В решении RDS для сценариев анализа потоков (stream intelligence), настроений (sentiment intelligence) и сигналов (signal intelligence) предусмотрен готовый к использованию контент. Анализ потоков позволяет 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, помогает прогнозировать потребность в техническом обслуживании и дает представление о состоянии производственного оборудования и трансформаторов в технических помещениях.

«SAP HANA Big Data Intelligence поможет нашим клиентам максимально быстро и эффективно начать работать с Большими данными, — заявил Дмитрий Шепелявый, заместитель генерального директора SAP СНГ. — Производительность платформы SAP HANA и мощный функционал, заложенный в этом решении в виде преднастроенных шаблонов и сценариев, позволяет реализовывать любые задачи обработки Больших данных, используя их для развития бизнеса и достижения реальных конкурентных преимуществ».


Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2017 год
2018 год
2019 год
Текущий год

  Qlik (QlikTech) (65, 461)
  SAP SE (95, 317)
  Прогноз (35, 308)
  IBM (69, 291)
  Loginom Company (ранее BaseGroup Labs Аналитические технологии) (4, 233)
  Другие (892, 1212)

  Объединенное кредитное бюро (ОКБ) (4, 13)
  Qlik (QlikTech) (4, 13)
  SAP SE (6, 12)
  IBM (7, 9)
  Novo BI (Ново Би Ай) (3, 8)
  Другие (33, 56)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2017 год
2018 год
2019 год
Текущий год

  QlikView - 403 (363, 40)
  Prognoz Platform - 299 (282, 17)
  Deductor - 225 (225, 0)
  IBM Cognos - 154 (58, 96)
  SAP BusinessObjects - 96 (47, 49)
  Другие 1272

  Visary (Визари АИС) - 8 (8, 0)
  ОКБ: Скоринг Бюро - 8 (6, 2)
  QlikView - 7 (3, 4)
  Qlik Sense - 6 (6, 0)
  SAP Business Intelligence (SAP BI) - 4 (2, 2)
  Другие 70

  Novo Forecast Enterprise - 4 (4, 0)
  Apache Hive - 3 (3, 0)
  SAS Text Analytics - 3 (3, 0)
  SAS Visual Analytics - 3 (3, 0)
  SAS Visual Statistics - 3 (3, 0)
  Другие 25

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2017 год
2018 год
2019 год
Текущий год

  VMware (46, 87)
  Cisco Systems (45, 62)
  Dell EMC (47, 28)
  Крок (2, 28)
  IBM (44, 21)
  Другие (582, 294)

  VMware (4, 15)
  Утилекс (Utilex) (6, 6)
  Крок (1, 4)
  Mellanox Technologies (2, 3)
  Teradata (2, 2)
  Другие (19, 22)

Распределение базовых систем по количеству проектов, включая партнерские решения

За всю историю
2017 год
2018 год
2019 год
Текущий год