В целом сейчас доступны три основных сценария:

1. BW on HANA

2. Business suite on HANA

3. HANA Standalone в качестве хранилища данных, с загрузкой в режиме онлайн при помощи SLT или при помощи Business

Пенсионный фонд

Продукт: SAP HANA (база данных обрабатывается в оперативной памяти)

В рамках программы "Автоматизация системы контроля и учета расходов "Бюджетирование"

общие: увеличить точность данных, сократить время обработки, увеличить производительность ПФР)

специф: получение консолидированной отчетности и внесение корректировки в статьи бюджета)

Источник: Tadviser, sapland.ru, kommersant.ru, cnews.ru

Сургутнефтегаз

Осн. задача: увеличение скорости обработки запросов и подготовки отчетов, по сравнению с установленной SAP R/3 (подобный проект планируется и с ERP), Возможности: внедрение адаптивных бизнес-процессов

Для ускорения процесса обработки растущего объема данных и минимизации издержек, "Enter Связной" принял решение перенести платформу SAP BW на базе SAP HANA в облако

Детский мир

Построение корпоративного хранилища, база данных

РЖД

Началось в пилотного проекта по оптимизации отчетности по затратам и доходам и распределение затрат по видам деятельности, внедрение позволило сократить время работы с аналитикой и уделить внимание обнаружению и исправлению ошибок (лояльность гос. регулятора, повышение качества работы)

Помимо фин-экономич. направления, планируется миграция данных в двух других основных направления деятельности РЖД - управление перевозками, продажа билетов возможности: накопление данных за более длительный период (не три дня, а год) - формирование отчетности за любой период (sapland.ru, интервью Вадим Москаленко, заместитель начальника департамента информатизации ОАО "РЖД")

Cisco

планирование продаж на основе оценки поведения клиента (анализ сезонного поведения покупателей в течение пяти секунд, результаты сквозного по нескольким кварталам анализа, также с комбинацией уровней продаж и их результатов)

М. Видео

Имеющееся решение SAP BW перестало справляться с растущей нагрузкой, что значительно замедлило составление бизнес-отчетов компании. Прогнозирование товаров осуществлялось посредством MS Office.

Логистическое планироване по региональным складам и магазинам, подготовка годовой отчетности, развертка товарного баланса, формирование подробного отчета по продажам

Эльдорадо

Источник: Ителлидженс (Украина), см пдф

Цель: планирование продаж и прогнозирование

1 - снижение показателя out-of-stock: анализ уровня запасов в режиме реального времени - сокращение ситуации отсутствия товаров

2 - увеличение продаж за счет увеличение эффективности промо-акций: корректировка стратегии промо-акций, управление распродажами (last minute offer)

3 - снижение доли неликвидности запасов - грамотное планирование ассортимента на актуальных данных

Московская объединенная энергетическая компания (МОЭК)

Хана внедряется доп. продуктом

Цель: разгрузка ERP, ускорение процедур формирования отчетности, увеличение эффективности фин. и операционной деятельности компании

SAP (проекты Big Data в мире)

Источники: http://hana. sap.com/usecases.html

Colgate - Palmolive

SAP Business Suite software

увеличение точности данных и отчетов, созданных по данным централизованной базы данных

ускорение создания финансовой отчетности

Улучшение качества данных, собранных по разным бизнес-каналам

Standard Bank

крупнейший банк Южной Африки, SAP Mobile Platform

ускорение процесса создания банковского аккаунта с 27 до 10 минут

ATB Financial

клиентоориентированные предложения

ROI от кросс - продаж

Provimi Holding

Повышение скорости обработки финансовой документации, ускорение выполнения повторяющихся процессов

Stadtwerke Dusseldorf

энергетическая компания

SAP NW PI - > SAP NetWeaver Orchestration software

быстрый обмен сообщениями, оперативное устранения неполадок

Burberry

Источник: http://www.forbes.com/sites/sap/2013/10/28/how-fashion-retailer-burberry-keeps-customers-coming-back-for-more/

Customer 360: сбор данных с РФИД-меток, установленных на одежде, для определения потребительских предпочтений, истории покупки вещи, наименее продаваемый товар Рекомендации покупателям в соответствии с историей покупок, постов Твиттера, модных трендов.

E-Bay

предитиктивный анализ рынка

выявлений трендов

Alliander энергетика

единый репозиторий данных различных показателей (счетчики газовых труб, электрических кабелей)

уменьшение издержек за счет учета всех технических данных (напр., год установки труб)

точность в соответствии регуляторным требованиям

CIR Food ритейл

управление отчетностью, в т. ч. на мобильных устройствах

прогнозирование спроса в рестораны

распеределение персонала в ресторанах

Aareal Bank

анализ продуктов, риск-менеджмент, планирование кредитного портфеля

увеличение скорости составления отчетности менеджменту

HR Group ритейл

планирование бюджета, ассортимента, и уценки товаров

оптимизация логистики, процессов товарозамещения

мониторинг "подозрительных транзакций" в точках продаж

таргетирование маркетинговых кампаний

Magazine zum Globus ритейл

расширение функциональности SAP BW

оптимизация складских помещений

ускорение создания отчетности для планирования бюджета и лучшей организации хранения

Vodafone телеком

закрытие месячной отчетности, в том числе финансовой

стартовый проект Ханы в компании

MVV Energie энергетика

интегрированное управление продажами, мгновенный доступ к необходимой по продажам информации

анализ и прогноз потребительских характеристик, управление предложениями на рынке и маркетинговыми кампаниями

SCE энергетика

управление предложением по потреблению. Электричеством в соответствии с данными по потребителям, регуляторам, сотрудникам компании

прогноз потребления с учетом метеорологических данных

Core Mobile медицина

мобильное приложение для улучшения средств совместной работы профессионалов в сфере медицины

прогнозная аналитика по данным о пациенте

National Center for Tumor Desease

создание протокола в один день на основе сбора различной генетической информации

генерировать идеи дальнейших исследований на основе анализов данных пациентов, таких как истории мутации и т.п.

выделять необходимую информацию из отчетов физиков и химиков

Kardinal Schwarzenberg Hospital медицина

упрощение ИТ-архитектуры засчет миграции части приложений на платформу САП ХАНА

устранение заторов в работе мед приложений, испольуемых сотрудниками клиники

Проекты Big Data Россия (невендорные источники)

CNEWS (различные проекты)

Райффайзен (интервью руководителя отдела ИТ-архитектуры, вице-президента Райфа Сергея Щелкова http://www.cnews.ru/reviews/? 2014/02/03/558809): работа с потенциальными клиентами, отслеживание поведенческих характеристик при противодействии мошенничеству, принятие решений по кредитным заявкам, сегментация клиентов при создании маркетинговых кампаний

Цели:

быстрое получение данных в операционной CRM (Oacle Siebel)

построение мастер-записи о клиенте в режиме реального времени в системе Master Data Management

В будущем: развитие аналитического CRM, процесс по распознаванию проблемных заемщиков, предотвращение мошенничества

Сложности: требования регуляторов, медленная изменчивость банковской системы, мало success-story

ВТБ-Страхование (источник: презентация с круглого стола Экономика больших данных: способы монетизации)

Цели: основное: быстрое формирование отчетности на основе большого объема собранных данных, второстепенные: рост производительности, снижение трудоемкости, снижение нагрузки на используемые учетные системы

Транспорт http://newsroom. scania.com/ru/2015/02/17/bolshim-dannyim-nashli-esche-odno-primenenie/

Результат: Внедренная система BI формирует "сквозную" отчетность, также позволяет оценивать доходность каждого агента с выведением конечных аналитических витрин данных для пользователей

Частные задачи обработки данных:

1. применение "гибких" многофакторных алгоритмов обогащения данных

2. построение единой управленческой отчетности по данным "закрытых" ежемесячных баз

3. построение аналитики по единому контрагенту

4. создание схемы "единой правды" - учет преобразованных данных

МГТС: управление техническим персоналом в режиме онлайн, в т. ч. оптимизация графиков сотрудников

Превентивная диагностика

Вымпелком

Персонифицированные предложения на основе данных абонента и анализа социальных сетей (20% из предложенных были приняты клиентами)

Построение event-base маркетинга: IBM SPSS - легкая интеграция, развитая инфраструктура, масштабируемость "ВымпелКоме есть подразделение, которое занимается анализом устройств, используемых абонентами. Это делается из соображений оптимизации оказания услуг. Например, если число аппаратов одной модели начинает быть больше 500, мы начинаем поддерживать такие устройства, в частности, запрашиваем информацию у производителя, чтобы уметь ответить на возможные вопросы клиента. Наш инструментарий позволяет очень быстро строить подобные разовые отчёты по использованию устройств в нашей сети"

Источник: официальный блог компании Вымпелком (Билайн) на habrahabr.ru (http://habrahabr.ru/company/beeline/blog/218669/)

Zoomby

Автоматизация аналитики медиа-проекта. Осн цель: оперативный контроль ключевых показателей эффективности - создание аналитической витрины, отражающей рентабельность деятельности на основе показов видеороликов

Другие СМИ

Лаборатория анализа данных в здравоохранении

Осн задачи: создание Ситуационный центр Единой медицинской информационной системы (выявление проблемных поликлиник, перераспределение нагрузки для повышения доступности медицинской помощи)

Дальнейшее развитие:

прогнозирование списка заболеваемости

сравнение эффективности лечения

определение групп риска

персонифицированные медицинские услуги

3.2 Классификация проектов управления БД и задач в проектах

1. по отрасли

2. по виду деятельности (SAP классификация клиентов):

управление активами

корпоративная стратегия и устойчивое развитие

клиентский сервис

финансы

управление персоналом

информационные технологии

производство

маркетинг

закупки

продажи

R&D

продажи

управление цепочками поставок

Ввод про требования

Технологии Big Data успешно реализуются в различных индустриях, главенствующие потребители: банки, телеком, ритейл, энергетика, медицина и управление городской инфраструктурой [CNews Analytics]. Интересно, что при всем разнообразии задач вендорские решения в сфере Big Data пока не приобрели ярко выраженной отраслевой направленности. Рынок находится не просто на стадии активного формирования, а в самом начале этой стадии

Сложность: в большинстве компаний как в Райфе: "часто мы просто накапливаем данные, историю. Их изменений, а пользу от наличие мы получим в будущем"

Условия выбора программного объекта - необходимость выполнения определенной функции. Функциональные возможности определенных программных продуктов и критерии выбора программных средств.

Общие требования к решения БД: 1-финансовые (ССВ, первоначальные инвестиции)

· Универсальная инфраструктура горизонтально масштабируемой системы хранения, эффективная и простая в управлении, которая позволит предприятиям сосредоточиться на получении результатов при анализе больших данных с помощью быстрых и простых методов.

· Унифицированная гибкая аналитическая платформа для структурированных и неструктурированных данных с уровнем производительности, обеспечивающим возможность совместной работы.

· Средства улучшения прогнозирования, которые позволят принимать оптимальные решения на основе аналитической информации и повысить оперативность. [1]

Системы 1) хранения 2) поиска 3) анализа и прогнозирования

Общие функциональные требования к системам хранения: масштабируемость, высокая производительность, высокая эффективность, простота эксплуатации, защита данных, совместимость [1]

Специфические требования

Идеи: классификация дополнительная (качество, безопасность, клиенты, маркетинги ценообразование; оптимизация, перспективы на новом рынке/нового продукта)

Из описаний функциональности продуктов

анализ критические важных секторов для устранения проблем с них [EMC веб-сайт]

выявление угроз для обеспечения информационной безопасности компании [EMC веб-сайт]

Из отраслевых задач

Источники: примеры внедренных проектов БД в РФ, Apcon, McKinsey&Company, Cnews Analytics 2013: отрасли расположены в порядке убывания популярности внедрения решений БД [tasviser]

Отрасль	Задачи
Финансовая отрасль Банки Источники (посещения офисов банков, звонки, поведение клиентов в сети, сведения об операциях по картам, соцсети, транзакции, обороты по счетам)	Электронная торговая площадка: платформа для поддержки торгов\аукционов "Большие данные наоборот" - ограниченные объемы информации, но огромный поток запросов на запись и чтение (тысячи в секунду)
	Анаоиз кредитоспособности: Андеррайтинг (моделирование сценария прохождения заявки заемщика, рассет кредитного лимита, сокращение времени рассмотрения заявок) Кредитный скоринг (Построение скоринговых карт, выбор оптимальной кредитной политики, снижение просроченной задолженности)
	Безопасность: Непрерывная поведенческая идентификация, анализирующая поведение клиентов на протяжении длительного времениегальных доходов Противодействие отмыванию нел недопущение проведения сомнительных операций, мошенничества и отмывания денег,
	Создание регуляторной отчетности, оперативное получение отчетности
	Управление взаимоотношениями с клиентами (анализ клиентской среды, персонализация банковских продуктов): предотвращение отттоков клиентов; - понимание потребностей клиента Дмитрий Шепелявый, заместитель генерального директора SAP СНГ, приводит несколько примеров Уральского банка реконструкции и развития - они стали работать с информацией по клиентской базе для создания кредитных предложений, вкладов и других услуг, которые могут максимально заинтересовать конкретного клиента. Примерно за год применения ИТ-решений розничный кредитный портфель УБРиР вырос примерно на 55%" [13] . В "Альфа-банке", в 2013 г. в банке была успешно завершена разработка прототипа решения по взаимодействию с социальными сетями, сейчас идет несколько пилотных проектов, исследующих различные бизнес-гипотезы. (tadviser: статья БД)
	Управление рисками ликвидности Измерение ликвидности в реальном времени Является частью Basel 3
	Расчет нормативово по достаточности капитала Инструкция ЦБ 139-И (соответствие отраслевым нормативам) Расчет большого количества показателей на огромном объеме исходных данных
Телеком	Аналитика?? зачем конкретно начинается с объединения клиентской информации, разработка персонифицированных предложений, далее, например CDR (Call Detail Record
	Управление лояльностью абонентов формирование профиля абонента (сегментация клиентской базы, оценка предпочтнеий групп, расчет доходности); анализ выявленных социальных групп на основе анализа записей о звонках и трендов внутри них (взаимосвязи и зависимости) создание модели оттока абонентов и его предовращение планирование маркетинга, таргетирование - вывод на рынок персонолизированных продуктов
	Выявление мошенничества пример QlickView
	Улучшение качества связи: устранение ошибоки проблем в биллинге
	Быстрое слияние биллинговых систем, втом числе технологическая поддержка M&A
	Интеграция в ключевыми системами рынка (например, SAS для российского рынка)
Ритейл	Прогнозирование трендов покупательского спроса и планирование ассортимента внесение календарных событий и бизнес-факторов в прогностические модели измерение влияния бизнес-факторов (напрмиер, изменение розничных цен) на прогнозы анализ ассортимента и выявление недостатков оптимизация планов в целях повышения эффективности спец рекламных акций и распродаж планирование количества поставок, а также процесс инвентаризации
	Управление товарными запасами дистрибьютора в реальном времени Быстрое получение информации по товарам и запасам Определение лежалых и непродающихся товаров Планирование промо-акций in-time, быстрая реакиця - перемещение на другие склады и т.д.
	Оптимизация использования торговых площадок
	Целевые маркетинговые кампании
Энергетика	Ликвидация последствий отклонений в реальном времени, мониторинг технического состояния
	Установка умных счетчиков и сенсоров
	Поиск новых оператиынх каналов связи с клиентами (формирование сбытовой и ценовой политики)
	Спрос и предложения солнечной и ветряной энергии (проект в Германии)
	Дистанционный оперативный отчет и мониторинг электроэнергии (оптимизация генерации и потребления)
Розница	Сбыт в рознице прогнозированеи спроса бренд-аналитика анализ цен и изменение по конкурентам, регионам с учетом макроэкономических показателей увеличение продаж сопутствующих товаров снижение простоев АЗС (улучшение логистических процессов)
	Оценка экономической эффективности месторождений эффективность разработки выявление неоптимальных участков разработки, адресное планирование мероприятий, прогноз эффектов
	Мониторинг бурения мониторинг процесса бурения отслеживание трафика кап строительства анализ тек состояния на основе собранных исторических данных создание и поддержание корпоративной базы знаний
Медицина	Контроль хода лечения
	Определение наиболее эффективных методов лечения Анализ медицинских отчетов Анализ генома
	Предотвращение эпидемий
Городская жизнь	Оптимищация расходов электроэнергии
	Оптмизация расходов воды
	Управление городским траффиком
Общеотраслевые	Оптимизация численности штата, управление персоналом режиме реального времени, оптимизация графиков сотрудников
	Ремонты по состоянию снижение простоев оборудования, и следовательно, повышение производства планирование ремонтов уменьшение складских запасов
	Ситуационный центр моментально бые реагирование на событие мониторинг о оценка влияния внешних событий на деятельность компании выявление возможных угроз накопление информационно-аналитической системы опта управления Сегментация клиентов

Классификация требований и проектов в SAP

SAP HANA - основные направления продуктов

1. Customer Intelligence

SAP Customer Value (построение клиентского портрета)

Анализ ЦА и таргетирование

Управление аккаунтом (Account Intelligence)

2. Sense and Response Apps

Управление сигналами (Demand Signal Management)

Раскрытие мошенничества (Fraud Management)

Анализ потребительской активности (SAP Customer Activity)

3. Planning and Optimization Apps

Планирование продаж и операционной планирование

Управление счетами и процессом поступления товара

Управление капиталом

SAP Big Data Use Cases (см sap_real-time-realresults. pdf)

Исследование клиента в режиме реального времени, персонификация (управление программами лояльности, управление ценовой политикой)

пронозирование оттока клиентов и мер воздействия на снижение спроса

Расследование мошенничества, расследование внутренних угроз

Прогнозирование развитие бренда (на основе аналитике социальныз сетей)

Прогнозирование проблем установки (на основе мета-данных)

Оптимизация сетей дистрибуции

Контроль активов (большие затраты, непродуктивное использование)

Размещено на Allbest.ru

...