人工智能和机器学习是当前IT市场最热门的趋势。每个人都在谈论it，客户也在日常流程中采用这些技术。因此，需要有一套系统，阿里大数据，使流程能够根据当前的业务需求进行扩展、管理和遵从。

作为数字化转型工作的一部分，目前运行SAP ERP应用程序的客户正在实施创新解决方案，以增强运营。这些创新的解决方案包括RPA机器人流程自动化、机器学习和增强的分析，从而实现智能ERP（又称iERP）。

本博客假设读者熟悉SAP HANA技术作为数据库和应用程序平台，以及可用于执行各种任务的引擎。博客将介绍SAP HANA作为企业可扩展机器学习平台的使用情况。

我们将介绍以下HANA组件的业务应用和技术方面：

1）PAL–HANA预测分析库

2）HANA-R–HANA-R之间的集成平台

3）HANA EML–扩展机器库

4）AFM–应用程序功能建模器

除了上述组件外，HANA还支持通过XS引擎使用外部API。有关HANA XS引擎的更多详细信息，请点击链接–HANA XS引擎

下图介绍了HANA平台中可用于机器学习的组件。

SAP HANA Predictive Analytics Library（PAL）

在看到PAL的应用程序之前，教育大数据，让我们先了解一下PAL的一些技术方面。PAL是HANA中应用函数库（AFL）的一个组件。它可以定义可以从HANA中的SQL脚本过程中调用的函数，以执行高级分析算法。SAP为PAL提供了大量经典和通用算法。当PAL与HANA在内存和并行中承载执行引擎和执行本地计算的能力相结合时，它提供了一种独特的能力来加速机器学习模型。PAL可用于AFL中的每个HANA许可证（从HANA 1.0 SPS06起）和云平台。sappal算法分为10大类，其中包括聚类、分类、关联和时间序列函数。所有PAL程序如下所示。

PAL还包括一些算法，可以学习并不断更新，以实现动态预测，使公司能够使用当前数据，并立即适应客户不断变化的条件和行为。

HANA PAL的目标是实现大多数最常见的预测性用例。再加上HANA的内存和快速性能，许多人选择它作为他们的预测工具。然而，即使提供了所有的算法，您也可能需要一个外部的R服务器来实现更高级的算法（HANA-R集成包含在下面的几点中）。

对于客户端，云服务器一年多少钱，最好从PAL提供的现成算法开始，如果有绝对需要，再研究外部算法。

PAL最适合那些需要执行上述算法、已经使用SAP HANA并安装了SAP HANA Studio的人。对于那些需要灵活性和定制的人，比如数据科学家和数学家，可以同时部署PAL和R。然而，PAL需要在SQL脚本和/或使用的预测方法方面的经验。

HANA-R集成

R是一种用于统计计算的开源编程语言，广泛用于高级数据分析。通过提供R集成，HANA可以使用和执行R中可用的所有开源算法，从而打开了一扇大门。HANA数据库解释R语言，并相应地将脚本提交给R服务器。

将SAP HANA与R集成的目标是最终定制算法，甚至比标准中提供的算法更多通过PAL的库。SAP HANA使用外部R环境来执行R代码。然后，应用程序开发人员可以在HANA SQLScript中嵌入R函数定义和调用，并将整个代码作为数据库查询提交。

这打开了所有新的可能性，因为R的功能范围可以用于HANA中的数据。

当基于SAP HANA的建模和消费时，R代码的集成是合适的应用程序或开发人员希望将R环境用于特定的统计函数。它允许开发人员发挥他们的创造力，从数千个R软件包中进行选择，并编写一些非常灵活的数据分析和预测脚本。

SAP不包括带有SAP HANA许可证的R环境，因为R是开放源代码的，并且在通用公共许可证下可用。同样，SAP也不支持R。为了使用SAP HANA与R的集成，您需要从开源社区下载R并对其进行配置。您还需要Rserve，这是一个TCP/IP服务器，它允许其他程序使用R的工具，而不需要初始化R或与R库链接。请注意，此集成需要具有R代码的先验知识和专业技能。

HANA扩展机器学习库（EML）

SAP从HANA 2.0 SP02开始引入HANA EML。它能够使用HANA数据对预先构建的机器学习模型进行评分（将预测模型应用于一组数据的过程称为评分）。使用此链接了解更多有关HANA EML的信息

这是什么意思？在这种情况下，HANA将不用于训练和构建机器学习模型。模型将使用python环境Tensorflow构建，这是Google提供的一个python包，用于构建复杂的深度学习模型。Tensorflow不仅限于深度学习，而且还可以用于构建普通的机器学习模型。要了解更多关于Tensorflow的信息，请点击此链接（TF）。