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Accélérez vos prévisions avec SAP HANA PAL pour le marché français

Exploitez l'analyse prédictive directement à partir de l'endroit où se trouvent vos données.

Attention !

SAP HANA PAL est une bibliothèque de fonctions d'application (AFL) intégrée à SAP HANA et ne peut être appliquée que si vous utilisez déjà SAP HANA, que ce soit dans le cadre de SAP S/4HANA ou séparément. Si vous n'utilisez pas encore SAP HANA, LeverX peut déployer le système et configurer l'AFL.

Découvrez les avantages de la bibliothèque d'analyse prédictive SAP HANA

SAP PAL vous aide à prendre des décisions commerciales plus intelligentes tout en restant dans votre environnement SAP.
Transport-1

Mise en œuvre rapide de solutions analytiques

Réduire le temps de création et d'entraînement des modèles prédictifs grâce au traitement natif de la base de données et aux algorithmes préconstruits.
Économiser de l'argent-1

Réduction des coûts d'infrastructure et d'intégration

Supprimer le besoin de services ML externes, de données de transfert supplémentaires et d'efforts de maintenance supplémentaires, en exécutant les algorithmes analytiques au sein de SAP HANA.
Contrôle

Amélioration de la précision des prévisions

Affinez la précision de la segmentation des données, de la détection des problèmes et des prédictions appliquées à vos scénarios d'entreprise.
Réseau_connecté-1

Analyse en temps réel de toutes les données en direct et en continu

Obtenez rapidement des informations sur les données en continu et transactionnelles grâce au traitement en mémoire.
Toucher-1

Ajustements flexibles du modèle

Tirer parti des capacités d'apprentissage adaptatif pour rester pertinent à mesure que les données et les conditions du marché évoluent.
l'intégration

Intégration de l'écosystème et évolutivité

Connectez en toute transparence SAP PAL avec des modules IoT, des solutions analytiques SAP et des environnements R/Python pour développer la collaboration au sein de votre entreprise.

Principales fonctionnalités de SAP HANA PAL

Bibliothèque analytique et ML intégrée

Assurer une efficacité et une sécurité maximales lors de l'utilisation des données, sans mouvement supplémentaire pour obtenir des informations de qualité.

Traitement en mémoire

Recevoir rapidement un retour d'information analytique grâce à la technologie in-memory de SAP HANA pour améliorer les performances.

Algorithmes prêts à l'emploi

Créez de nouveaux modèles de regroupement, de classification ou de prédiction sans codage excessif, à l'aide d'un ensemble d'algorithmes préconstruits.

Prise en charge de R et Python

Utiliser des scripts Python et R pour des scénarios, des modèles et des flux de travail personnalisés dans SAP HANA.

Intégration avec l'IoT, la BI et les applications de gestion SAP

Fournissez un accès direct à davantage de données pour des analyses connectées et étendues à l'ensemble de votre organisation.
LEVERX
Tirez parti de SAP HANA pour les ensembles de données complexes

Sous-modules et algorithmes de SAP HANA Predictive Analysis Library

La bibliothèque se compose de sous-modules analytiques qui couvrent des domaines spécifiques de la ML et de la science des données. Chaque sous-module comprend des algorithmes spécifiques à utiliser pour certains processus en fonction des besoins des applications SAP HANA, de l'utilisation selon les études de marché et des fonctionnalités généralement disponibles dans d'autres produits de base de données.
Classification
Régression
Regroupement
Séries chronologiques
Détection des anomalies
Exploration de texte
Règles d'association
Analyse statistique
Analyse des réseaux sociaux
Système de recommandation

Classification

Ce sous-module permet de déterminer une catégorie en fonction des données fournies. Il contient les algorithmes suivants :

  • Régression logistique
  • Arbres de décision
  • Forêt aléatoire
  • Naïve Bayes
  • Machines à vecteurs de support (SVM)
  • Voisins les plus proches (kNN)

Régression

Le sous-module Régression modélise les relations entre les variables indépendantes et dépendantes, en prenant en charge les modèles non linéaires et linéaires. Les algorithmes du sous-module sont les suivants :

  • Régression linéaire
  • Régression linéaire multiple
  • Régression de Poisson
  • Modèles linéaires généralisés (GLM)

Regroupement

Ce sous-module identifie les similitudes et les structures au sein des ensembles de données. Il comprend les algorithmes suivants

  • K-means
  • DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
  • k-médoïdes
  • Regroupement hiérarchique

Séries chronologiques

Il aide à prédire les scénarios futurs sur la base des points de données collectés. Le sous-module comprend les algorithmes suivants :

  • ARIMA
  • ARIMAX
  • Lissage exponentiel (ETS)
  • Holt-Winters
  • Décomposition saisonnière
  • Modèles d'espace d'état

Détection des anomalies

Ce sous-module est indispensable pour identifier les écarts par rapport à la norme. Il détecte les modèles, les points de données et les comportements à l'aide des algorithmes suivants :

  • Détection des valeurs aberrantes
  • Facteur local de valeurs aberrantes (LOF)
  • Méthode du score z
  • Forêt d'isolement

Exploration de texte

L'objectif de ce sous-module est de traiter les données textuelles non structurées à l'aide des algorithmes suivants :

  • Analyse de texte
  • Tokenisation
  • Fréquence des termes - fréquence inverse des documents (TF-IDF)
  • Analyse des sentiments
  • Classification du texte
  • Modélisation des sujets (LDA)

Règles d'association

Ce sous-module est largement appliqué à l'analyse comportementale et à l'analyse du panier de consommation, et fournit les algorithmes suivants :

  • Apriori
  • FP-Growth
  • Exploration de règles d'association

Analyse statistique

Utilisé pour l'évaluation traditionnelle, la validation et l'interprétation des résultats analytiques. Les algorithmes de ce sous-module sont les suivants :

  • Analyse de corrélation
  • Tests t
  • Analyse de la variance
  • Tests du chi carré
  • Statistiques descriptives

Analyse des réseaux sociaux

Il permet d'analyser et de visualiser les interactions et les relations dans les structures de données. Les algorithmes comprennent

  • Mesures de centralité
  • le PageRank
  • Chemin le plus court
  • Détection des communautés
  • Prédiction des liens

Système de recommandation

L'objectif du sous-module est de créer des recommandations personnalisées à l'aide des algorithmes suivants :

  • Filtrage collaboratif
  • Filtrage basé sur le contenu
  • Factorisation matricielle
  • Recommandations basées sur kNN

Intégration de SAP HANA PAL avec d'autres solutions

Il existe plusieurs points d'intégration de la bibliothèque d'analyse prédictive SAP HANA avec des solutions SAP et non SAP. Leur principal objectif est d'assurer une prise de décision basée sur les données en temps réel dans l'ensemble de l'organisation.

  • SAP S/4HANA: Intégration avec les modules de gestion des actifs, de logistique et de finance pour intégrer l'analyse prédictive dans les processus correspondants.
  • SAP Predictive Asset Insights (SAP PAI) : Les algorithmes ML de SAP HANA PAL prennent en charge l'optimisation des performances des actifs et la maintenance prédictive.
  • SAP Data Intelligence Cloud: La combinaison de deux systèmes est utilisée pour l'orchestration des flux de données et la gestion des cycles de vie des modèles prédictifs dans les environnements hybrides.
  • SAP Analytics Cloud (SAC): Les insights SAP HANA PAL sont pris en charge avec des capacités de BI et de visualisation.
  • Plateformes IoT externes : Lorsque les données IoT sont intégrées dans SAP HANA, elles peuvent être utilisées pour l'analyse en temps réel.
LEVERX
Découvrez les opportunités offertes par la bibliothèque d'analyse prédictive SAP HANA

Comment nous pouvons vous aider

Conseil

Conseil

Nos spécialistes évaluent votre environnement de données pour déterminer comment SAP HANA PAL peut être le plus utile à votre organisation.
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Conception de la solution

Nous créons une infrastructure analytique adaptée aux besoins de votre entreprise.
Mise en œuvre

Mise en œuvre

Notre équipe configure la bibliothèque et l'intègre dans votre environnement SAP.
intégration logicielle

Développement de modèles

Nous formons, testons et optimisons des modèles ML pour l'automatisation et l'analyse prédictive.
Services d'intégration

Intégration de l'IoT et de la BI

L'équipe LeverX connecte les appareils IoT et les systèmes de BI à SAP HANA et SAP HANA PAL pour obtenir davantage d'informations et des analyses complètes en temps réel.

Les secteurs qui bénéficient le plus de SAP HANA PAL

SAP HANA Predictive Analysis Library (PAL) est efficace lorsque les processus de SAP HANA sont affinés. Les entreprises de divers secteurs peuvent alors obtenir davantage d'informations pour prendre des décisions plus éclairées.
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Entreprises travaillant avec de grands ensembles de données

Lorsque des entreprises multinationales, des holdings industriels et des groupes travaillent dans des environnements complexes à grande échelle, l'utilisation des bibliothèques peut améliorer les prévisions de données.
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Entreprises disposant d'équipements et d'infrastructures critiques

Les entreprises à forte intensité d'actifs, typiques de secteurs tels que le pétrole et le gaz, la fabrication, l'énergie et les transports, peuvent bénéficier de SAP HANA PAL en termes de surveillance de l'état des actifs, de maintenance prédictive et de réduction des temps d'arrêt.
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Finance et assurance

Les fonds d'investissement, les compagnies d'assurance ou les banques utilisent l'AFL pour définir la rentabilité des modèles, anticiper les risques de fraude et de crédit et analyser les performances financières potentielles.
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Commerce de détail et distribution

Les entreprises peuvent planifier leur chaîne d'approvisionnement, faciliter l'optimisation des stocks et prévoir la demande à l'aide de données plus fiables.
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Produits pharmaceutiques et soins de santé

La bibliothèque peut soutenir les opérations de soins de santé grâce à l'analyse de données pertinentes, à la prévision de l'offre et de la demande de médicaments, ainsi qu'à des informations sur les produits actuels.
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Transport et logistique

Grâce à la modélisation des données et à l'analyse prédictive, la solution est utile pour la planification des itinéraires et des expéditions, l'utilisation des entrepôts et la planification.
LEVERX
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Pourquoi LeverX ?

Expérience confirmée

Depuis plus de 20 ans, nous aidons les entreprises du monde entier à réussir avec SAP. Nous avons déjà réalisé +1 500 projets pour plus de 900 clients, y compris des noms figurant sur la liste Fortune 500.

Experts du secteur

L'équipe de LeverX est composée de professionnels ayant une connaissance pratique de plus de 30 secteurs d'activité, notamment l'industrie manufacturière, la logistique, le pétrole et le gaz.

Partenariat SAP

Nous mettons en œuvre des projets SAP de bout en bout et collaborons avec SAP sur le développement et l'amélioration de ses solutions existantes.

Qualité et sécurité

LeverX opère en conformité avec les normes internationales telles que ISO 9001, ISO 27001, ISO 22301 et ISO 55001, garantissant ainsi la fiabilité et la qualité de chaque projet.

Investissement dans l'innovation

Nous intégrons activement des technologies avancées, telles que la science des données, l'IoT, l'IA, le Big Data, la blockchain et d'autres, pour aider les clients à relever efficacement leurs défis commerciaux.

Flexibilité

Notre équipe est disponible 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, ce qui nous permet de déployer rapidement des projets, de maintenir la transparence des processus et d'adapter chaque phase de développement à vos besoins spécifiques.

Feuille de route pour la mise en œuvre

Nous adoptons une approche transparente et structurée lorsque nous aidons les entreprises à adopter SAP HANA Predictive Analysis Library (PAL). En outre, nous suivons les meilleures pratiques SAP afin que vous puissiez commencer à tirer profit de la solution plus rapidement.
1

L'évaluation

Nous évaluons votre infrastructure actuelle de données sur les actifs, vos besoins analytiques et commerciaux, ainsi que les résultats escomptés. Nous préparons ensuite un plan de projet avec des objectifs et des critères clairs.
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Travailler avec des sources de données

Nos experts en données définissent les sources de données pertinentes, extraient les ensembles de données et optimisent les données extraites.
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Configuration

Notre équipe sélectionne les algorithmes PAL et les sous-modules à utiliser, définit les paramètres et entraîne les modèles d'analyse prédictive.
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Intégration

Nous ajoutons l'analyse prédictive aux applications commerciales afin d'accélérer les processus et la prise de décision.
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Essais et mise en service

Nos spécialistes valident et testent les modèles formés, puis les déploient dans l'environnement de production.