中国邮政大数据平台SAP方案v2.0.pptx

;议程;;企业数据成熟度分析，每提高一个成熟度，将带来巨大的业务价值;中国邮政大数据平台建设的总体要求;提高数据成熟度，发挥大数据价值，应从五个方面入手;;SAP建议数据平台的主要特点;;邮政大数据平台整合给类型数据源;SAP的数据服务方案全面考虑数据集成, 数据质量管理, 数据切面及非结构化数据获取问题;SAP BusinessObjects Data Service——性能强劲的执行引擎;SAP SRS （SAP Replication Server）复制数据;;真正实现“实时”，业务洞察力;ON-PREMISE | CLOUD | HYBRID;现状: 大数据平台数据规模庞大，数据增长速度快，且数据类型多样（结构化、非结构化）。今后可能会集成更多的外部数据 ;HANA大数据平台的数据存储层如何有效区别各数据层次;在高度集成的系统内，提供高性能的数据管理，支持可扩展架构;支持丰富的Hadoop处理引擎，支持主要的Hadoop厂商，如Cloudera, Hortonworks, MapR等;;;SAP HANA的备份与恢复可供选择的备份方式 ; ;大数据平台容灾系统;;;;基于SAP HANA的企业私有云将云应用构架于HANA之上; 大数据平台私有云（SAP HANA）;;;邮政各数据源;数据标准化步骤建议;各个业务板块主数据数据梳理准备步骤;;SAP信息管家提供强大的元数据管理能力;元数据管理保障数据来源的可追溯和标准化程度做持续优化;;数据质量管理——完整的方法论支持;Data Quality：完整的方法论支持;;数据利用能力;商务智能应用分析适应不同用户的要求;;示例：报表与查询示例;示例：仪表板;美观丰富的图形化引擎;随时随地的移动应用更快、更便利的远距沟通;SAP大数据预测分析专为业务用户设计;;数据准备;关键能力（数据自由获取、整理，自动建模）;Lumira加速数据探索过程; SAP IQ;数据挖掘和预测：直观的可视化应用，丰富的预置预测模型SAP PA大数据预测分析解决方案;数据挖掘和预测：高效的内存预测分析，支持外部算法调用SAP PA大数据预测分析解决方案;;数据挖掘和预测：精简的预测分析应用函数建模工具 (AFM)SAP PA大数据预测分析解决方案;;SAP 开发方法论 – 概述;大数据平台实施计划和主要里程碑;;华能集团公司背景与业务需求;随着支持“在线经营”的战略要求，以及ERP系统等实施推广；集团按照“五统一”的原则，自上而下重新规划了未来数据中心架构;SLT;中石化利用SAP HANA构建企业级数据中心;中石化将数据仓库平台整体迁移到SAP HANA之上;澳大利亚邮政基于SAP的大数据平台方案;SAP 大数据平台核心价值;Thank You!