Cómo resolver problemas de big data usando SAP HANA

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AP ha estado posicionando a Hana como una solución de vanguardia para las empresas de análisis de big data. El investigador y escritor de CTO, Dan Woods, escribió que SAP Hana ofrece varias ventajas que Hadoop y otras herramientas de código abierto no pueden resolver por sí mismas. La mayor limitación es que las soluciones de procesamiento de código abierto orientadas a lotes como Hadoop no pueden procesar datos fácilmente en tiempo real.

Woods no argumenta que SAP Hana sea un reemplazo de Hadoop. Ambas son plataformas valiosas que pueden complementarse entre sí.

Apache ha estado tratando de desarrollar una nueva versión de Hadoop que pueda procesar datos en tiempo real por su cuenta. Sin embargo, es poco probable que Hadoop alguna vez sea una herramienta de análisis de datos en tiempo real. Esto significa que Hadoop debe usarse junto con otras soluciones que puedan manejar datos en tiempo real.

“SAP HANA proporciona muchos de los objetivos que el ecosistema de Hadoop busca proporcionar. Por lo tanto, una empresa nueva que es implacable en cuanto a acelerar el tiempo de comercialización para una solución de big data debería considerar la posibilidad de combinar la capacidad de Hadoop para extraer y analizar grandes cantidades de datos con la capacidad de SAP HANA de entregar una base de datos de lectura / escritura en la memoria que puede simultáneamente. Analizar datos y soportar aplicaciones orientadas a transacciones. Esta propuesta le parecerá ridícula a algunos, pero cualquiera que esté creando una aplicación empresarial que use Big Data, que tenga una mente abierta y que busque el camino más rápido al mercado, debe evaluar SAP HANA como una base tecnológica para ampliar y complementar. Las capacidades de Hadoop “.

La respuesta de Woods fue inicialmente recibida con escepticismo. Sin embargo, en los últimos años, más expertos en análisis de big data están comenzando a ver que SAP Hana es un complemento maravilloso para Hadoop. Hana es una de las pocas soluciones de administración de bases de datos que permite a los usuarios procesar datos en tiempo real. Mientras tanto, Hadoop es excelente para la escalabilidad y la rentabilidad. Unir los dos permite a los científicos de datos crear la solución de datos más poderosa posible.

Poco después de que Woods escribiera su artículo, SAP comenzó a hablar sobre los beneficios de Hana para las nuevas empresas de análisis de datos grandes. Uno de los principales puntos de venta con SAP Hana es el cifrado. SAP afirma que no puede ver el código de ninguno de sus usuarios, por lo que sus derechos de propiedad intelectual son altamente seguros.

Algunas de las compañías que están invirtiendo en SAP Hana son las que usted menos esperaría. Una tienda de tóner y tinta ha declarado que la fusión del análisis de big data con SAP Hana les ha ayudado a rastrear a sus compradores más rentables con mayor facilidad, lo que ha aumentado su ROI considerablemente.

Muchas compañías de análisis de datos discutieron recientemente los muchos beneficios de SAP Hana. Cyrille Vincey, CEO y fundador de qunb (una compañía de análisis de datos que depende mucho de Hana), señaló que es muy robusta y procesa los datos de manera muy eficiente.

Por supuesto, otras tecnologías de big data deben usarse junto con Hadoop y Hana. MapR es otra herramienta que deberían tener a su disposición porque permite a las marcas acceder a datos empresariales que no están disponibles con herramientas de big data como Hadoop.

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Answer 2

Se sabe que SAP HANA y Hadoop se complementan extremadamente bien, según la empresa llamada Mitsui Knowledge Industry, que destaca este hecho. Esta compañía cree que algún día, los pacientes podrán recibir un tratamiento personalizado para las enfermedades solo con el análisis de ADN. Esta solución utiliza Hadoop para recopilar la secuencia de ADN del paciente con una secuencia estándar (normal), ya que los datos se encuentran en un formato parcialmente estructurado que se puede trabajar en paralelo (emparejado) en varias máquinas. Reconocer mutaciones y pronosticar el tratamiento óptimo requerirá grandes cantidades de análisis iterativo, que se pueden ejecutar idealmente en SAP HANA. Esto ha reducido el tiempo para una tarea de este tipo de 2 a 3 días hasta 20 minutos asombrosos.

Usos comunes para Hadoop son de 3 tipos principalmente,

• Preprocesamiento de datos antes del almacenamiento en bases de datos, utilizando herramientas de BI para analizar o utilizar en aplicaciones
• Análisis de documentos y datos multi-estructurados para los cuales varias bases de datos no fueron diseñadas inicialmente
• Archivo de grandes cantidades de datos, especialmente para datos de valor desconocido

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Implemente la solución HANA : ya sea mediante el uso de soluciones de implementación rápida (RDS) o en una plataforma personalizada, nuestros profesionales certificados en SAP HANA lo ayudarán a implementar y lanzar su proyecto de Big Data a tiempo y dentro del presupuesto.

Implementar y administrar : ofrecemos a nuestros clientes nuestro vasto conocimiento en la administración de sistemas complejos y para mantenerlos en funcionamiento de manera ininterrumpida y sin interrupciones. Sabemos que sus sistemas de TI son la columna vertebral de su organización y el sustento de la productividad. Nos aseguramos de que la implementación no tenga tiempo de inactividad para asegurarnos de que esté a plena capacidad sin afectar sus resultados.

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Answer 3

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Racionalización de las fuentes de datos: identificar, homologar y establecer una granularidad equivalente para los datos y sus fuentes es una tarea vital para obtener informes exitosos y de valor agregado en el mundo de los negocios, y Neoris tiene la experiencia para proporcionar profesionales que pueden ayudarlo en este importante aspecto. asignación.

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Answer 4

• El análisis de datos en tiempo real y el procesamiento de datos son fundamentales para desbloquear el valor empresarial en muchas aplicaciones de Big Data.
• Hadoop es un sistema orientado a lotes que no es amigable con el procesamiento en tiempo real.
• Los proyectos relacionados con Hadoop creados para satisfacer parte de esta necesidad están enfrentando grandes desafíos y no estarán listos por algún tiempo.
• El ecosistema de Hadoop se ha dado cuenta de que necesita rodear a Hadoop con una variedad de funciones para que sea más útil para el desarrollo de aplicaciones.

SAP HANA proporciona muchos de los objetivos que el ecosistema de Hadoop busca proporcionar. Por lo tanto, una empresa nueva que es implacable en cuanto a acelerar el tiempo de comercialización para una solución de big data debería considerar la posibilidad de combinar la capacidad de Hadoop para extraer y analizar grandes cantidades de datos con la capacidad de SAP HANA de entregar una base de datos de lectura / escritura en la memoria que puede simultáneamente. Analizar datos y soportar aplicaciones orientadas a transacciones.

Esta propuesta le parecerá ridícula a algunos, pero cualquiera que esté creando una aplicación empresarial que use Big Data, que tenga una mente abierta y que busque el camino más rápido al mercado, debe evaluar SAP HANA como una base tecnológica para ampliar y complementar. Las capacidades de Hadoop.

Características mejoradas de SAP HANA 2.0 SP02

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Eso depende de cuántos datos usó eBay y hasta qué punto intentaron buscar el análisis. Big Data es un concepto y HANA es un software. No puedes compararlos si ese es el caso. Si esos sistemas basados ​​en el análisis contra el hombre, el sistema de curso ganará, aunque todavía sorprendemos la capacidad de analizar los datos de Hugh con el cerebro humano. Pero si mencionas sobre la plataforma de big data, el resultado será diferente. Apuesto a que la plataforma de bigdata realizó un análisis más complejo para eBay, porque incluso HANA está utilizando Hadoop como plataforma de big data cuando necesita procesar múltiples tipos de datos.

HANA en sí misma, es una gran herramienta para herramientas analíticas, pero por lo que sé, sigue utilizando el concepto de RDBMS (datos estructurales). Lo cual no creo que sea lo suficientemente poderoso como para compararlo con el concepto moderno de big data, que puede analizar tanto datos estructurales como no estructurales. Tal vez debería analizar más sobre otras compañías que utilizan el concepto de Big Data en tiempo real, como Google, Facebook, la Bolsa de Nueva York o Boeing.