SAP Big Data como catalizador de la Transformación Digital

Transcripción

1 SAP Big Data como catalizador de la Transformación Digital Arturo Gutiérrez Especialista SAP en tecnología de la información

2 EL BIG DATA INICIALMENTE ABRUMA millones de tweets al día, / segundo Búsquedas sobre 24 Petabytes por día en Google 250 millones de búsquedas en ebay millones de personas en Facebook 30 Petabytes al día por las redes de AT&T

3 UNA NUEVA GENERACIÓN DE BIG DATA Facebook: 1 billion usuarios Youtube: 4 billion vistas por día Google+: 400 millones de usuarios Skype: 250 millones de usuarios por mes BIG DATA REAL TIME REAL TIME IN THE CLOUD 1,000,000+ PERSONAL COMPUTER AND CLIENT SERVER 3,000,000 Personas tienen acceso a internet WWW B2B/ B2C Más personas tienen teléfono móvil que electricidad o agua potable MOBILE SOCIAL DATABASE ANALYTICS PREDICTIVE ANALYTICS SEMANTICANALYTICS

4 TODO ESTA INTERCONECTADO EN TIEMPO REAL PERSONAS COSAS TIEMPO REAL EMPRESAS

5 NUEVAS TECNOLOGÍAS PARA NUEVAS NECESIDADES Todos los dispositivos SAP, ISV y aplicaciones a medida SAP HANA Platform Application Services Database Services Integration Services All Data Cloud + On-Prem + Hybrid OLTP + OLAP Rendimiento + Escalablidad

6 TODOS LOS SERVICIOS PARA BIG DATA SAP HANA PLATFORM ON-PREMISE CLOUD HYBRID Application Services Processing Services Integration Services Web Server JavaScript Spatial Graph Predictive Search Data Virtualization ELT & Replication ALM Fiori UX Graphic Modeler Application Lifecycle Management Text Analytics Planning Data Enrichment Series Data Function Libraries Streaming (CEP) Hadoop Integration Remote Data Sync Database Services Columnar OLTP+OLAP Multi- Core/Paralleliza tion Advanced Compression Multitenancy Multi-Tier Storage Data Modeling Open Standards High Availability / Disaster Recovery

7 LA TEMPERATURA DEL DATO EN LOS BIG DATA MODERNOS SAP HANA Dynamic Tiering HADOOP Hot Data Datos en Memoria Nodo principal de HANA Warm Data Datos en Disco Nodo scale-out de HANA con menor necesidad de memoria Raw Data Almacenamiento en nodos HDFS de Hadoop Externo a SAP HANA pero totalmente integrado Distintos niveles de almacenamiento (Memoria, Disco, HDFS) con diferentes costes

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9 SAP CLOUD PLATFORM BIG DATA SERVICE

10 EL PUENTE ENTRE EL NEGOCIO Y EL BIG DATA ENTERPRISE SAP Vora BIG DATA

11 SAP VORA Información contextual entre los datos de negocio y big data Compiled Queries Spark Adapter Drill Downs In-Memory SAP HANA in-memory Application Services platform Store Database Services Integration Services Other Apps HANA-Spark Adaptor Vora Spark Vora Spark Vora Spark YARN SAP HANA Platform Processing Services HANA Smart Data Access, UDFs Files Files Files HDFS Adaptador HANA-Spark para mejora de rendimiento con entornos distribuidos Queries compiladas permiten a las aplicaciones y herramientas de análisis ser más eficientes accediendo a datos distribuidos por los nodos Experiencia OLAP sobre Hadoop para análisis profundo en big data permitiendo por ejemplo drill-down en datos HDFS

12 SAP HANA VORA DESDE EL PUNTO DE VISTA ESTRATÉGICO SAP HANA Añade funcionalidades para las aplicaciones empresariales Jerarquías Análisis y modelos OLAP Rendimiento SQL sin precedentes Acceso federado entre HANA y Hadoop Herramientas

13 DEMOCRATIZA EL DATA LAKE A TODOS LOS PERFILES HANA Developer Application Development Business Analyst Data Discovery Data Engineer OLAP Modeling Data Scientist Statistical Modeling SAP HANA OLAP Modeler SQL SAP HANA Vora & Spark Hadoop

14 TODOS LOS ENGINES EN UNA ÚNICA PLATAFORMA Graph engine SAP Vora incluye una base de datos de grafos 'in-memory' para análisis en tiempo real de grafos Time Series SAP Vora proporciona un engine distribuido para almacenamiento y análisis de datos de series temporales Document Store SAP Vora introduce funcionalidades NoSQL features como almacenamiento de documentos JSON usando el nuevo 'Document Store' engine Temperature C Halifax Waterloo Disc store SAP Vora puede mantener datos en disco o en memoria de forma totalmente transparente Public7

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17 NUEVA GENERACIÓN DE BIG DATA

18 MACHINE LEARNING, BIG DATA 4.0 Input Machine Learning Deep Learning Output Datos estructurados y no estructurados Tablas Texto Imágenes, audio y video Time series y datos geoespaciales Artificial Intelligence SAP CLEA Convertir big data en inteligencia Predicciones Patrones Recomendaciones Automatización

19 BIG DATA EMBEBIDO, APLICACIONES INTELIGENTES Objetivos Más ingresos Menos costes Clientes satisfechos Empleados felices Actividades Optimización automatizada con aprendizaje continuo Detección patrones del negocio Automatización Tareas repetitivas Aceleración procesos del negocio Identificación señales Relevantes en el negocio Simplificación Interacción Usuario Reducción Intervención humana

20 Insert page title in sentence case Arial (Headings) 28 SAP CoPilot E m p o w e r s you, not just responds to you First level Second level Third level Asistente digital para aplicaciones SAP UI Conversacional Contexto de negocio Acciones rápidas Aprende y recomienda

21 NUEVA GENERACION DE PROCESOS DE NEGOCIO 21

22 De la fabricación a los servicios 40 mil millones de eventos por año 3% de reducción de combustible 20 % más de vida en neumáticos

23 8-10% reducción en los costes de mantenimiento

24 INCREMENTO 30% BENEFICIO OFERTAS PERSONALIZADAS EN TIEMPO REAL

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26 TRATAMIENTO PERSONALIZADO DEL CANCER GRACIAS AL ESTUDIO DEL ADN

27 Arturo Gutiérrez Gracias

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