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.
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.
SAP HANA PAL : votre interlocuteur pour les prédictions intelligentes dans la base de données
SAP HANA Predictive Analysis Library (PAL) est une collection d'algorithmes statistiques et d'apprentissage automatique intégrés à la base de données en mémoire SAP HANA. Cette bibliothèque aide les entreprises à traiter et à analyser des volumes de données importants, à révéler des modèles, à anticiper les tendances et à prendre des décisions éclairées, le tout au sein de la base de données et en temps réel.
SAP PAL associe les fonctions de stockage de données et d'analyse intelligente, offrant aux entreprises la rapidité et la connaissance des données nécessaires pour aller de l'avant. La bibliothèque est plus bénéfique pour les entreprises qui gèrent des big data, des projets IoT et d'autres charges de travail analytiques avancées.
L'AFL peut être intégrée à SAP Analytics Cloud (SAC), SAP Data Intelligence Cloud, des scripts R/Python personnalisés et d'autres solutions, offrant ainsi aux utilisateurs SAP de multiples points d'accès aux capacités de SAP PAL.
Découvrez les avantages de la bibliothèque d'analyse prédictive SAP HANA
Mise en œuvre rapide de solutions analytiques
Réduction des coûts d'infrastructure et d'intégration
Amélioration de la précision des prévisions
Analyse en temps réel de toutes les données en direct et en continu
Ajustements flexibles du modèle
Intégration de l'écosystème et évolutivité
Principales fonctionnalités de SAP HANA PAL
Bibliothèque analytique et ML intégrée
Traitement en mémoire
Algorithmes prêts à l'emploi
Prise en charge de R et Python
Intégration avec l'IoT, la BI et les applications de gestion SAP
Sous-modules et algorithmes de SAP HANA Predictive Analysis Library
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.
Comment nous pouvons vous aider
Conseil
Conception de la solution
Mise en œuvre
Développement de modèles
Intégration de l'IoT et de la BI
Les secteurs qui bénéficient le plus de SAP HANA PAL
Entreprises travaillant avec de grands ensembles de données
Entreprises disposant d'équipements et d'infrastructures critiques
Finance et assurance
Commerce de détail et distribution
Produits pharmaceutiques et soins de santé
Transport et logistique
Pourquoi LeverX ?
Expérience confirmée
Experts du secteur
Partenariat SAP
Qualité et sécurité
Investissement dans l'innovation
Flexibilité
Feuille de route pour la mise en œuvre
L'évaluation
Travailler avec des sources de données
Configuration
Intégration
Essais et mise en service
FAQ
Qu'est-ce que la bibliothèque d'analyse prédictive SAP HANA ?
L'utilisation des modèles prédictifs de la bibliothèque d'analyse prédictive SAP HANA surcharge-t-elle les ressources de la base de données ?
En tant qu'experts SAP, pouvez-vous citer quelques bonnes pratiques pour garantir une meilleure performance de SAP HANA PAL ?
Nous adhérons aux meilleures pratiques recommandées par SAP, telles que
- Préparer et optimiser les données avant d'appliquer des modèles prédictifs.
- Éviter les valeurs NULL, utiliser des structures de table appropriées et appliquer des paramètres de stockage dans des tables temporaires.
- Éliminer la création de tables de sortie supplémentaires au cas où il n'y aurait pas d'exportation de résultats au format PMML.
- Essayer plusieurs paramètres pour équilibrer la vitesse et la précision lors de l'application de certains algorithmes.
Ces recommandations permettent d'organiser les choses et d'éviter les goulets d'étranglement en matière de performances. Vous pouvez voir par vous-même comment nous les appliquons lorsque vous travaillez sur votre projet.
Quels sont les spécialistes LeverX qui travailleront sur mon projet SAP HANA PAL ?
Quels sont les conditions et les coûts d'installation de SAP HANA Predictive Analysis Library?
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