如今，机场、体育场馆、工业场地、零售商和许多其他企业都在使用大数据。如果你使用的是现代工具，那么处理大数据可以是有效和简单的。SAP HANA平台就是这样的工具之一。

让我们看一些有趣的案例研究。这些都是针对大中型企业的案例，但也有一些消费者场景可能会引起大家的兴趣。

机场有大量的系统和服务相互集成。在进行机场日常活动时犯下的每一个错误都会花费大量金钱，并导致乘客忠诚度的损失。

当然，SAP HANA无法改变风向和阻止降雪，从而使航班准时起飞。但由于

支持面向事务和分析（OLTP和OLAP）的应用程序，无需重复数据，因此SAP HANA平台可以成为解决AirHarbor问题的有力助手。有机会使用不同的数据集（从结构良好的数据到图形形式的抽象结构数据和非结构化文本数据）。用不同语言开发和运行应用程序的工具

那么，机场可能会出现什么问题？对每个人来说，最令人不快的是系统的不正常运行，这些系统没有为重负荷和高峰负荷做好准备：

信息板上的故障，在等待到达或航班延误的人中引起恐慌。登记系统不可用，导致登记台附近的群众聚集。注册代理像轮子里的松鼠一样旋转，什么也做不了。与此同时，乘客忠诚度下降。接近机场时会堵车（最好是花时间，不是在堵车的时候，而是在免税区购物，返利商城系统开发，这样对生意更有利，对乘客也更愉快）。等待护照检查的人员排起了长队，大数据分析数据库，这是由于工作人员轮班的计算/管理不正确，以及自动化设备（旋转栅门、检查框架等）的故障造成的。

SAP HANA如何提供帮助？SAP HANA中的应用程序能够预测峰值负载，快速接收和处理大型数据流，并实时重新计算必要的设备和员工数量。另外值得注意的是，SAP软件解决方案能够很好地适应现实情况。

让我们考虑一个具体的案例。机场停车场有20个入口门/障碍物。为了追踪违规者，车牌识别摄像头严格固定车号。现在是冬天，天气越来越糟，所有的汽车牌照都被雪覆盖了。此外，由一个"快乐"的意外，10个障碍是无序的。结果，我们看到入口处堵车了。但SAP的天气预报、机场入口处的摄像头和破损障碍物的传感器已经预测到了交通堵塞的情况，并建议相关负责人提前派工程师维修设备，在工作入口设置员工操作小组——帮助司机和控制交通。SAP HANA应用程序还"建议"降低车牌识别阈值，这样，摄像头在识别出车牌上至少3个字符后，就可以让车停下来。

这只是一个简单且非常常见的故事，可以通过数据科学加以预防。除了机场，同样的问题也可能发生在体育场、火车站、大型商场。SAP HANA也能够在那里有效地运行。

SAP HANA智能数据流（SDS）技术有助于实时传输和处理数据。SDS接收来自各种来源的事件信息，可以将其组合、分析、处理并传输到其他应用程序进行进一步处理或存储。

对新接收到的信号进行即时处理，可以发出警告，对不断变化的情况作出反应，补充接收到的数据，甚至可以得出是否保存事件的结论数据与否。SAP解决方案适用于处理来自设备的信号流、点击网页产生的在线流量、社交网络和业务系统的事件以及其他任务。

由于竞争日益激烈，零售商很难通过频繁的折扣给买家带来惊喜。消费者花费大量时间寻找合适的产品，并"表面上"做出选择，关注价格、交货和服务的便利性。但这种选择并不总是落在你的商店。因此，零售商面临的任务是监控客户行为，向他们提供个人优惠，从而刺激此时此地的购买。此外，零售商可能还有销售以外的其他目标：提高流量、提高利润率、摆脱流动性差的商品。所有这一切都需要个人的方法。

今天，物联网工程师，目标定位已经达到了一个新的水平，有助于决定谁、什么，最重要的是，在什么时候提供报价（以及使用什么沟通渠道）。

为了实施这种情况，SAP HANA中的应用程序收集客户的统计数据，预测购买，预测顾客的反应

当顾客来到商店时，面部识别系统向应用程序发送一个信号，应用程序计算如何和向顾客提供什么，并向管理和营销部门提供这些信息。这些数据也来自忠诚度卡。

为了解决预测和机器学习的问题，SAP HANA提供了预测分析库以及自动预测库（APL）组件，用于自动选择预测模型。

如果这些功能不够，然后HANA可以很容易地与R集成。为此，在HANA中使用R脚本创建一个特殊的过程，该过程连同数据和参数一起传输到R服务器以执行。结果返回给HANA.

此外，HANA还可以使用外部机器学习库（EML）与TensorFlow机器学习库集成。SAP-HANA-youtube频道有视频教程。