SAP HANA Predictive Analysis Library
Aproveche las capacidades de análisis predictivo directamente donde residen sus datos.
Tenga en cuenta lo siguiente
SAP HANA PAL es una biblioteca de funciones de aplicación (AFL) integrada en SAP HANA y solo puede utilizarse si su empresa ya dispone de SAP HANA, ya sea como parte de SAP S/4HANA o de forma independiente. Si todavía no utiliza SAP HANA, LeverX puede encargarse de su implantación y de la configuración de la AFL.
SAP HANA PAL: análisis predictivo directamente en la base de datos
SAP HANA Predictive Analysis Library (PAL) es una colección de algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático (machine learning) integrados en la base de datos en memoria SAP HANA. Permite a las empresas procesar y analizar grandes volúmenes de datos, identificar patrones, anticipar tendencias y respaldar la toma de decisiones, todo ello directamente en la base de datos y en tiempo real.
SAP HANA PAL combina las capacidades de almacenamiento y procesamiento de datos con funciones avanzadas de analítica, lo que permite obtener información con mayor rapidez y reducir los movimientos de datos entre sistemas. Resulta especialmente útil para organizaciones que trabajan con grandes volúmenes de datos, proyectos de IoT y otras cargas de trabajo de analítica avanzada.
La AFL puede integrarse con SAP Analytics Cloud (SAC), SAP Data Intelligence Cloud, scripts personalizados en R y Python, así como con otras soluciones, proporcionando a los usuarios de SAP distintos puntos de acceso a las capacidades de SAP HANA PAL.
Descubra las ventajas de SAP HANA Predictive Analysis Library
Implementación más rápida de casos de uso analíticos
Reducción de los costes de infraestructura e integración
Mayor precisión de las previsiones
Análisis en tiempo real de datos transaccionales y en streaming
Ajuste flexible de los modelos
Integración con el ecosistema SAP y otros entornos analíticos
Funciones principales de SAP HANA PAL
Biblioteca integrada de analítica y machine learning
Procesamiento en memoria
Algoritmos listos para usar
Compatibilidad con R y Python
Integración con IoT, BI y aplicaciones empresariales de SAP
Submódulos y algoritmos principales de SAP HANA Predictive Analysis Library
Clasificación
Este submódulo permite asignar observaciones a categorías a partir de determinadas variables de entrada. Incluye, entre otros, los siguientes algoritmos:
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Regresión logística
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Árboles de decisión
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Random Forest
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Naive Bayes
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Máquinas de vectores de soporte (SVM)
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k vecinos más próximos (kNN)
Regresión
El submódulo de regresión permite modelizar la relación entre variables independientes y dependientes mediante enfoques lineales y no lineales. Incluye los siguientes algoritmos:
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Regresión lineal
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Regresión lineal múltiple
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Regresión de Poisson
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Modelos lineales generalizados (GLM)
Clustering
Este submódulo permite identificar similitudes, agrupaciones y estructuras dentro de los conjuntos de datos. Incluye:
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K-means
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DBSCAN
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k-medoids
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Clustering jerárquico
Series temporales
Este submódulo permite analizar la evolución de los datos a lo largo del tiempo y generar previsiones a partir de patrones históricos. Incluye:
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ARIMA
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ARIMAX
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Suavizado exponencial (ETS)
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Holt-Winters
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Descomposición estacional
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Modelos de espacio de estados
Detección de anomalías
Este submódulo permite identificar desviaciones, valores atípicos y comportamientos anómalos dentro de los conjuntos de datos. Incluye:
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Detección de valores atípicos
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Factor de valores atípicos local (LOF)
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Método z-score
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Isolation Forest
Minería de textos
Este submódulo está orientado al procesamiento y análisis de datos de texto no estructurados. Incluye:
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Análisis sintáctico de texto
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Tokenización
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Frecuencia de término-frecuencia inversa de documento (TF-IDF)
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Análisis de sentimiento
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Clasificación de textos
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Modelado de temas (LDA)
Reglas de asociación
Este submódulo se utiliza para identificar relaciones recurrentes entre elementos y patrones de comportamiento, por ejemplo, en análisis de cesta de la compra. Incluye:
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Apriori
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FP-Growth
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Minería de reglas de asociación
Análisis estadístico
Este submódulo se utiliza para evaluar, validar e interpretar resultados analíticos mediante técnicas estadísticas. Incluye:
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Análisis de correlación
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Pruebas t
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Análisis de varianza
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Pruebas de chi-cuadrado
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Estadística descriptiva
Análisis de redes sociales
Este submódulo permite analizar relaciones e interacciones dentro de estructuras de datos conectadas. Incluye:
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Medidas de centralidad
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PageRank
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Camino más corto
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Detección de comunidades
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Predicción de enlaces
Sistema de recomendación
Este submódulo permite generar recomendaciones personalizadas a partir del comportamiento, las preferencias o la similitud entre usuarios y contenidos. Incluye:
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Filtrado colaborativo
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Filtrado basado en contenido
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Factorización matricial
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Recomendaciones basadas en kNN
Integración de SAP HANA PAL con otras soluciones
SAP HANA Predictive Analysis Library puede integrarse con distintas soluciones SAP y de terceros para incorporar capacidades de analítica predictiva a los procesos de negocio y facilitar una toma de decisiones basada en datos en tiempo real.
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SAP S/4HANA: Integración con áreas como la gestión de activos, la logística y las finanzas para incorporar analítica predictiva directamente en los procesos de negocio.
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SAP Predictive Asset Insights (SAP PAI): Los algoritmos de machine learning de SAP HANA PAL pueden utilizarse para respaldar la optimización del rendimiento de los activos y los escenarios de mantenimiento predictivo.
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SAP Data Intelligence Cloud: La integración de ambas soluciones permite orquestar flujos de datos y gestionar el ciclo de vida de los modelos predictivos en entornos híbridos.
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SAP Analytics Cloud (SAC): Los resultados generados por SAP HANA PAL pueden consumirse y visualizarse mediante las capacidades de business intelligence y visualización de SAP Analytics Cloud.
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Plataformas IoT de terceros: Los datos procedentes de plataformas IoT pueden incorporarse a SAP HANA y utilizarse para realizar análisis en tiempo real y alimentar modelos predictivos.
Cómo podemos ayudarle
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Sectores que más se benefician de SAP HANA PAL
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Farmacéutica y sanidad
Transporte y logística
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PREGUNTAS FRECUENTES
¿Qué es SAP HANA Predictive Analysis Library?
¿La ejecución de modelos predictivos con SAP HANA Predictive Analysis Library puede afectar al rendimiento de la base de datos?
Como especialistas en SAP, ¿qué buenas prácticas recomiendan para optimizar el rendimiento de SAP HANA PAL?
Aplicamos buenas prácticas alineadas con las recomendaciones de SAP, entre ellas:
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Preparar, depurar y optimizar los datos antes de ejecutar los modelos predictivos.
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Reducir la presencia de valores NULL, utilizar estructuras de tablas adecuadas y configurar correctamente las tablas temporales.
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Evitar la generación de tablas de salida innecesarias cuando no sea necesario exportar los resultados, por ejemplo, en formato PMML.
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Probar distintas configuraciones de parámetros para encontrar un equilibrio adecuado entre rendimiento y precisión en función del algoritmo y del caso de uso.
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Estas prácticas ayudan a optimizar el consumo de recursos, reducir posibles cuellos de botella y mantener un rendimiento estable durante la ejecución de cargas analíticas.
¿Qué especialistas de LeverX pueden participar en un proyecto de SAP HANA PAL?
¿Cuáles son los plazos y los costes de implementación de SAP HANA Predictive Analysis Library?
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