SAP大数据解决方案.pdf

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1、引领大数据潮流之SAP平台战略罗永强首席技术顾问/首席商务智能架构师SAP中国华南区数据库与技术平台事业部Agenda大数据实时分析挑战SAP让大数据成为现实SAP大数据解决方案SAP内存计算平台SAP解决方案场景及价值©2013SAPAG.Allrightsreserved.2我们正处在一个信息爆炸的时代全世界数据量（1ZB=1,000,000,000,000GB）59%全球数据量的复合增长率结构化数据-Gartner，2013汽车基于位置数据机器数据移动数据IMHO,it’sgreat!64%!的企业正考虑大数据项目文本数据8.6-

2、Gartner，2013浏览信息Zettabytes销售数据社交网络客户数据RFID1.8Zettabytes智能电网238亿美元的市场（2016年）40ZB-IDC，2013201120152020©2013SAPAG.Allrightsreserved.3传统IT架构不堪重负…迫使不断寻求新的技术例如Hadoop2012年全球数据总量2.8ZB85%来自于新数据类型2020年将有15倍增长2020年全球数据量达到40ZBRef:Hortonworks未来新的数据源(Sentiment,Clickstream,Geo,Sensor)4顺应大数据

3、发展趋势Facebook：10亿用户、6亿移动用户、逾4,200云端实时性万页面和900万应用程序Youtube：每日视频浏览量达40亿次Google+：4亿注册用户Skype：2.5亿月活跃用户实时大数据3,000,0001,000,000+全球网民突破手机用户超过用电人口或安全饮用水人口销量超过1,000,000台3,000,000大关社交B2B个人电脑和客户服务器WW/手机WB2C数据库商务分析预测分析语义分析（CIRCA1980）(CIRCA1980)(CIRCA1980)(CIRCA1980)19902000200520102013什么

4、是大数据？——4V特征Volume海量数据：TB、PBValue预测分析BIGVelocityVariety发现价值DATA实时查询结构化数据即席分析非结构化数据©2013SAPAG.Allrightsreserved.6特性–数据量VolumeIDC估计全球2012年数据量2.7ZBZB=Zettabyte=1018bytes2020年:35.000ZB全球预计电信行业：基于信令的客户行为分析，网络质量分析；基于传统及移动互联网的数据分析。淘宝每日处理数据量1.5PB挑战数据压缩，不是数据膨胀与HADOOP平台的融合计算©2013SAPAG.

5、Allrightsreserved.7特性–品种Variety关系型数据要求传统数据仓库基于数据库的非结构化数据处理半结构化数据不是数据库+非结构化数据处理例如XML事件数据和流数据的处理非结构化数据JSON,audio,video流/事件数据非时点数据，点击流数据股市报价数据非结构化数据约占全部数据的70%电信信令数据传统数据处理技术基本不对流/事件进行处理！©2013SAPAG.Allrightsreserved.8特性–速度Velocity假设：这将是总是有规要求则能够清理数据数据分析不仅是T+1的批处理例如传统的

6、ETL作业数据从生产实现实时数据分析！系统加载到数据仓库中基于数据流的快速复杂规则响应/毫秒级别但并不总是足够的时间来做到这一点由于处理的时间窗口过于狭窄数据准确性，含糊不清，延误，近似，失败…©2013SAPAG.Allrightsreserved.9SAP的大数据应用关注点Value为用户提供前所未有的数据洞察能力为新系统提供前所未有的灵活性（或最优成本效益）实时可行的商务洞察分析能力SAP大数据价值批量-viaSAP场景及应用深度的用户行为和习惯分析挖掘能力©2013SAPAG.Allrightsreserved.10Agenda

7、大数据实时分析挑战SAP让大数据成为现实SAP大数据解决方案SAP内存计算平台SAP解决方案场景及价值©2013SAPAG.Allrightsreserved.11WhySAPforbigdata?H2–SAPHANA和Hadoop的威力BigDataBigDataPlatformBigDataScienceAnalytics&AppsRealTimeRealValueRealResultsSAP:实时,客观的结果13SAPmakesBigDataRealBigDataBigDataPlatformBigDataScienceAnalyt

8、ics&AppsRealTimeRealValueRealResults14SAP为业务和IT带来的变革提升市场分析的效率降低政府基金的