这是上周的SAP网络广播。图1：资料来源：SAP今天大多数人没有使用预测性解决方案（在参加网络研讨会的人中）

没有单一的预测性解决方案

图2：来源：SAP/Gartner

从原始数据、清洁数据到准备报告、分析、OLAP分析的BI，然后转向预测性建模，淘客论坛，除非你能根据公司的情况提出建议

这张幻灯片并不意味着你要改进你现有的技术；处理数据的公司会沿着进化的路线前进图3：来源：SAP这并不意味着今天做BI的人也会做预测性的

发言人说有一个"鸿沟"

做BI的人和做预测性的人是不同的

在引入预测性功能时，你必须期待工作流中的一些差异图4：来源：SAP

不同公司的情况不同图5：来源：SAP

Advanced analytics包含预测分析

您的想法是，大数据分析应用，您拥有大量关于过去的数据；您知道谁是您的最佳客户，以及当机器出现问题时，产品在市场上的表现如何，谁是最好的员工

高级分析针对数据应用数学算法，查看数据中是否存在隐藏模式图6：来源：SAP

您将在哪里使用该模型？

了解过去的行为，将模型应用于新数据，并为您提供建议措施

运营分析通常意味着最终有一台机器；目标是快速

探索性分析-查看过去的数据，查看模型和规则，以更好地了解业务。通常情况下，一个人会观察结果，并决定在这两种情况下都可以使用

预测。图7：来源：SAP

问题询问您是否为预测项目雇佣数据科学家

数据科学家很难找到，所以大多数都使用BI人员图8：来源：SAP

为什么预测和BI之间存在鸿沟？

人的理解能力有限，而机器没有

预测数据通常比BI大，有很多列和行

机器比人能处理复杂的问题图9：来源：SAP

With BI，humans slice and dice，aggregate，filter，simplify，目标是使可视化变得简单，以便任何人都能理解

高级分析，从数据开始，北京大数据研究院，丰富数据，向机器提供更多信息，以便机器找到感兴趣的数据

图10：来源：SAP

BI和高级分析是"互补的"，大数据传输，说话者说

通过BI你可以识别机会或风险

你可以用predictive做什么，向机器提供更多数据，让机器告诉你如何利用机会或风险风险；机器可以告诉你下一步的最佳行动图11：来源：SAP

大多数与会者的公司没有数据科学家图12：来源：SAP

SAP BusinessObjects Predictive Analytics是旗舰产品

该解决方案由熟悉预测工作流的数据科学家或BI用户使用

它可以作为独立解决方案或与HANA中的预测库一起工作

您可以将模型嵌入到应用程序中，建站快速，比如混合营销，这个模型可以作为java代码，C++损坏，然后在自己的应用程序中复制代码。最终用户在不知道复杂性的情况下使用它图13：来源：SAP

我们每天使用的嵌入式预测分析示例

问答Q： 你能建议我如何在地图（shape files/postgis/google map）上进行销售数据分析吗？BI是它的产品吗？或者其他什么？A： 整个BI套件（Web Intelligence以及Lumira和Design Studio）都可以支持这样的场景。分析扩展目录提供合作伙伴扩展(https://analytics-extensions.enter.sap/)在这些产品的映射空间中添加更丰富的可视化效果。预测信息将保留在您选择的数据库中（最好与HANA和Hadoop集成，但任何其他数据库也可以使用）或动态计算（例如在流媒体环境中）和SAP的BI工具

SAP预测分析使用社会分析来分析事物的位置和时间以及影响

Q:我可以访问universes吗预测分析？A： 是的，有一个查询面板

问：如何使用BW预测？A： 如果构建特定查询以提供详细信息，则可以使用