Para lograr y mantener una posición de liderazgo en el mercado, las organizaciones confían en la implementación efectiva de la tecnología. Pero con un panorama tecnológico en constante cambio, solo las organizaciones que adoptan y adoptan tecnologías nuevas y emergentes tendrán éxito a largo plazo.
Podemos considerar una empresa como un ser vivo, interactuando constantemente con factores externos en el entorno global en el que opera. El corazón de cualquier organización se puede comparar con sus datos, y más específicamente con su base de datos. Entonces, ¿qué herramientas juegan un papel importante para mantener el alto rendimiento y garantizar la agilidad de la organización a medida que responde a estos factores externos?
Una infraestructura de base de datos deficiente tendrá un impacto directo en la salud de la empresa, cómo se desempeña y cómo responde en el contexto de eventos globales, cambios en el mercado y su competitividad.
Uno de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales de grado empresarial más robusto e inteligente es SAP HANA. En este artículo veremos algunas de sus capacidades y cómo se pueden aprovechar para ofrecer una ventaja competitiva a las organizaciones donde se implementa de manera efectiva.
SAP HANA es bien conocido por ser un RDBMS en memoria que combina el procesamiento analítico en línea (OLAP) y el procesamiento transaccional en línea (OLTP).
Además, SAP HANA actúa como una potente plataforma de datos para la empresa inteligente moderna a través de:
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Para fines de este artículo, analizaremos específicamente un subconjunto de las capacidades de SAP HANA, a saber, procesamiento de datos espaciales, aprendizaje automático y análisis predictivo.
Procesamiento de datos espaciales (Cloud)
Los servicios espaciales de SAP HANA brindan un conjunto de servicios como el Análisis de observación de la Tierra; Gestión de datos espaciales; API de mapeo; Detección de objetos; Weather API y muchos otros, todos los cuales se ejecutan en la plataforma SAP Cloud.
Estos servicios se centran en la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el consumo de datos de georreferencia de fuentes públicas como la Agencia Espacial Europea o la Agencia Meteorológica Alemana, así como de fuentes privadas como imágenes de clientes y datos comerciales.
Se pueden implementar fácilmente en la agricultura inteligente y la cosecha inteligente cargando imágenes de drones de los campos de cultivo y devolviendo las ubicaciones de los productos listos para cosecharse.
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Ejemplo de detección de palmeras basado en imágenes tomadas por un dron y subidas a la API de detección de objetos.
Aprendizaje automático y análisis predictivo
Hoy en día, la capacidad de extraer información de conjuntos de datos a gran escala es uno de los activos más competitivos disponibles para las empresas.
Las capacidades de aprendizaje automático en la base de datos en SAP HANA permiten que el aprendizaje automático y el análisis predictivo se integren en los procesos comerciales, operando con una latencia de ejecución mínima y en tiempo real, independientemente del tamaño de la base de datos o la complejidad del modelo predictivo.
La arquitectura SAP HANA también facilita el ciclo de vida del modelo de la Ciencia de Datos, permitiendo un acceso de alto rendimiento y la manipulación de todos los datos empresariales.
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Estas herramientas aprovechan el procesamiento en memoria para ejecutar algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático que pueden generar y evaluar modelos rápidamente.
La Biblioteca de Análisis Predictivo (PAL, por sus siglas en inglés) entregada a través de SAP HANA define funciones a las que se puede llamar desde los procedimientos SQLScript para realizar algoritmos analíticos. La última versión de SAP HANA tiene nueve categorías de minería de datos:
Agrupamiento (K-Means | K-Mediana | SOM | …)
Clasificación (AUC | KNN | Naïve Bayes | …)
Regresión (Regresión Polinómica | Regresión Exponencial | …)
Asociación (Apriori | Crecimiento- FP | KORD)
Serie de Tiempo (ARIMA | Prueba de tendencia | Alisamiento de pronósticos | …)
Pre-procesamiento (Binning | Partición | Escalamiento Posterior | …)
Estadística (Prueba de Grubb | Función Cuantil | Ajuste de Distribución | …)
Análisis de redes sociales (Predicción de enlace)
Varios (Análisis ABC | Tabla de puntuación de peso) | Weight Score Table)
PAL también proporciona algoritmos de aprendizaje automático que aprenden y actualizan modelos sobre la marcha, de modo que las predicciones se basan en un modelo dinámico.
La aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a los datos de transmisión en vivo puede ser una contribución importante en un entorno de Industria 4.0 donde los datos de la maquinaria se pueden obtener a través de dispositivos IoT y las predicciones sobre fallas se pueden actualizar en tiempo real permitiendo respuestas proactivas en lugar de reactivas y, por lo tanto, permitiendo un costo significativo ahorros.
Con la considerable velocidad de cambio asociada con estas tecnologías, debido principalmente al efecto de código abierto, las empresas deben poder adoptarlas e implementarlas de manera rápida y efectiva si quieren sobrevivir en el entorno ultra competitivo de hoy.
SAP HANA lo permite, y además proporciona una plataforma que puede ser utilizada no solo por Científicos de Datos sino también por Analistas de Negocios.
Al abstraer la tecnología de tal manera que los usuarios no necesiten tener un conocimiento específico de la materia en ciencia de datos, los usuarios con una buena comprensión de sus datos pueden utilizar los modelos predefinidos disponibles en SAP HANA o bien acceder a los modelos implementados por científicos de datos en plantilla.