hana和大數據

A. 常用的大數據工具有哪些

1. 開源大數據生態圈
Hadoop HDFS、Hadoop MapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。
開源生態圈活躍，版並免費，但Hadoop對技術要求權高，實時性稍差。

2. 商用大數據分析工具
一體機資料庫/數據倉庫（費用很高）

IBM PureData(Netezza), Oracle Exadata, SAP Hana等等。

數據倉庫（費用較高）
Teradata AsterData, EMC GreenPlum, HP Vertica 等等。

數據集市（費用一般）
QlikView、 Tableau 、國內永洪科技Yonghong Data Mart 等等。

前端展現
用於展現分析的前端開源工具有JasperSoft，Pentaho, Spagobi, Openi, Birt等等。
用於展現分析商用分析工具有Cognos,BO, Microsoft, Oracle,Microstrategy,QlikView、 Tableau 、國內永洪科技Yonghong Z-Suite等等。

B. SAP HANA適合多大數據量的用戶

個人認為，HANA更關注大數據分析，至於數據量多大適合上HANA，用戶自身應該有切身體會，因為伴隨著數據量的不斷加大，會影響用戶體驗，影響正常業務操作，此種情況應該考慮資料庫優化，上HANA了

C. sap hana模塊有前途嗎大數據時代來了，學hana好嗎，待遇怎麼樣

sap erp

一般內部顧問月薪在17k左右，外部在25k左右，自由顧問日薪在2500~4500之間，其實主要還是個人能力，個人能力強，工資就高。

SAP HANA是集結了SAP與IBM、惠普、思科、富士通、英特爾等硬體商一起合作的結晶，優化的軟硬體合成產品將基於內存的計算植入到了業務應用的核心。51sap

軟體方面，HANA的內存資料庫（SAP In-Memory Database， IMDB）是其重要組成部分，包括資料庫伺服器(In-Memory DatabaseServer)、建模工具（Studio）和客戶端工具（ODBO、JDBC、ODBC、SQLDBC等）。HANA的計算引擎（Computing Engine）是其核心，負責解析並處理對大量數據的各類CRUDQ操作，支持SQL和MDX語句、SAP和non-SAP數據。比較顯而易見的一點是，HANA計算引擎要快速處理用戶復雜的查詢請求，快速返回查詢結果。

SAP內存資料庫的數據並不是只在內存里，也會不停寫到硬碟里，這就用到復制伺服器Replication Server，包括Log-based，Trigger-based和ETL-based。這些復制伺服器需要用到Sybase Replication Server、Sybase ReplicationServer Agent、Sybase Adaptive Server EntERPrise (AES，適用性伺服器)等，以及HANA Load Controller和BO Data Services。

硬體方面，SAP和多個硬體廠商合作生產支持HANA的高性能伺服器，包括Dell R910、Fujitsu、HPDL580、IBM x3850等，以及和Cisco（Cisco Unified Computing System. UCS）等公司的合作。直觀地說，這些機器的硬碟可能是數個600GB、轉速10k rpm的硬碟組成RAID，內存可能有1T，文件系統可能是ext3或GPFS（IBM通用串列文件系統，General Parallel File System）。51sap

HANA的快在於用大內存提供內存資料庫，並在內存資料庫里採用列式存儲從而可以將更多的數據裝進內存（列式存儲更適合數據壓縮）。

SAPHANA的誕生，主要是應對當前企業里不同來源的海量數據，並將這些不同結構的數據進行整合，進一步實時進行數據挖掘和分析。51sap

在選擇學習SAP模塊時候，一定要遵循自己的想法，興趣是首先考慮的因素，再者就是背景，這些都是可以幫助學習SAP模塊的。也可以在培訓機構由授課老師的指導和建議。

hana前景還是很好的，在大數據時代背景下，現在學就好。

D. 什麼是大數據、雲計算、hana、IQ

大數據是說現在數據爆炸，互聯網和感測器網路產生海量數據，傳統數據棗茄枝處理模式不適用於海量數據，因此催生了大數據的誕生，以大規模並行計算模式進行大數據的處理，並產生了更高的價值
雲計算是一種更加敏捷的計算能力交付模式，通過將計算資源納爛進行虛擬化、池化，從而避免過去計算資源只能用於某項應用，而不能共享、動態調整，從而導致的資源利用率低、交付時間長等凳敏問題。雲計算按照用戶可分為私有雲、公有雲、混合雲。
HANA，是SAP公司出的一款內存資料庫，數據不需要寫到硬碟上，而是在內存中進行處理，因此處理、查詢的速度都非常快。
IQ，是Sybase公司推出的一款列式資料庫，比較適用於構建海量數據的數據倉庫。其數據不是按照傳統行式的存儲方式，而是採用列式的存儲方式，因此壓縮效率更高，佔用存儲空間少，磁碟IO也得到了降低，載入速度更快。

E. SAP各大模塊的用途_SAP五大模塊

1SAPMM（物料管理模塊）：SAP產品中最常用的一個模塊，它涉及到物料管理的全過程，與財務、生產、銷售、成本等模塊均有密切的關系。主要有采購、庫房與庫存管理、MRP、供應商評價等管理功能。

2SAPSD（銷售與分銷模塊）：其中包括銷售計劃、詢價報價、訂單管理、運輸發貨、發票等的管理，同時可對分銷網路進行有效的管理。

3SAPFI（財務會計模塊）：它可提供應收、應付、總賬、合並、投資、基金、現金管理等功能，這些功能可以根據各分支機構的需要來進行調整，並且往往是多語種的。同時，科目的設置會遵循任何一個特定國家中的有關規定。

4SAPCO（管理會計模塊）：它包括利潤及成本中心、產品成本、項目會計、獲利分析等功能，它不僅可以控製成本，還可以控制公司的目標，另外還提供信息以幫助高級管理人員作出決策或制定規劃。

5SAPPS（項目管理模塊）：具有項目計劃、項目預算、能力計劃、資源管理、結果分析等功能。

6SAPQM（質量管理模塊）：可提供質量計劃、質量檢測、質量控制、質量文檔等功能。

7SAPPP（生產計劃模塊）：可實現對工廠數據、生產計劃、MRP、能力計劃、成本核算等的管理，使得企業能夠有效的降低庫存，提高效率。同時各個原本分散的生產流程的自動連接，也使得生產流程能夠前後連貫的進行，而不會出現生產脫節，耽誤生產交貨時間。

8SAPPM（工廠維修模塊）：可提供維護及檢測計劃、交易所處理、歷史數據、報告分析。

9SAPBW（商務智能集成化組件）：為SAP數據和非SAP數據的採集、存儲、分析和管理提供一個集成的，面向商務仔中咐的平台。使企業對市場反應更靈敏快捷，整個企業也更具有生命力和競爭力。

10SAPABAP（SAP開發模塊）：作為SAP的應用編程語言，ABAP現在用於編寫SAP的幾乎全部產品源代碼。同時也是挑戰FICO顧問、MM顧問、SD顧問等具體崗位的基石。

11SAPHANA（SAP大數據）：HANA是一個軟體結合體，提高性能的數據數據查詢功能，用戶可以對大量實時業務數據進行查詢和分析。通過HANA，為SAP優化技術應用，轉變人們的念純思考、規劃和工作方式。

(5)hana和大數據擴展閱讀：

SAP是該軟體培頌的總稱，它也分為多個模塊，每一個模塊都有它相應的專攻專業，能學好其中的一門就已經是十分了得的了。下面我們來了解一些常用的模塊。

一、ABAP。這是SAP中最為重要的模塊。它是一款高級的編程語言，為程序員提供方便、快捷、無流量壓力的工作成效。其本身對於其他模塊的聯系也是最密不可分的，所有模塊都是在此模塊的基礎上進行的。不過想要成為該模塊的專家，需要的努力是不可少的。

二、財務管理。對於會計專業的人才來說，在應用這方面應該已經熟能生巧了。因此學習SAP也就容易了許多。對於資產負債的權衡、對於會計賬目的規劃、對於會計報表的製作，通過SAP軟體也將方便許多。SAP能幫你分析出適合你的情況的規劃，並且列出相應注意點，甚至能檢測出一些錯誤，大大加強會計管理能力。

三、人力資源類型。大公司往往員工眾多，光靠人力部門人工管理、排序也是極為辛苦的，對著厚厚的名單，一般得花很長時間才能管理好人員分配。對於舊問題的未處理與新問題的不斷出現，人力部門總是壓力很大。

在應用SAP軟體系統化地幫助管理人力事物之後，依靠人工去統計的數據就減少了，SAP能依照具體情況制定出一系列的計劃，幫助提高公司運營。

四、采購銷售。SAP中重要模塊之一，涉及到物料、供應商、客戶之間的關系、數據、信息的維護和運行。

F. 大數據是什麼，是怎麼帶動經濟發展的

大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉版、管理和處理的數據集權合。
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。

大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾企業可以利用大數據做服務轉型;
3) 面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

G. 大數據分析行業發展趨勢及成果有哪些

【導讀】目前，大數據分析是一個非常熱門的行業，一夜間，似乎企業的數據已經價值連城。企業都在開始嘗試利用大數據來增強自己的企業業務競爭力，但是對於大數據分析行業來說，仍然處於快速發展的初期，這是一個快速發展的領域，每時每刻的都在產生新的變化。那麼你知道大數據分析行業發展趨勢及成果有哪些嗎?還不清楚的一起來了解了解吧!

1.基於雲的大數據分析

Hadoop是用於處理大型數據集的一個框架和一組工具，這個最初被設計工作在物理機的集群上，但是目前這種現象已經改變，越來越多的基於雲中的數據處理器技術出現，例如亞馬遜利用雲的數據BI的託管長款，谷歌BigQuery中的數據分析服務，IBM的Bluemix雲平等等，這些都是基於雲的大數據分析平台。

2. Hadoop：新的企業數據操作系統

Hadoop，分布式的分析框架，如今正在演變成分布式資源管理器，它可能將是數據分析的一個通用的操作系統。有了這些系統，你可以將不同的數據操作和分析操作插入到Hadoop分布式存儲系統中來執行。

3.更多的預測分析

隨著大數據的發展，分析師不僅會嗯更多的數據一起工作，而且還將處理大量的許多屬性的工具。但是隨著大數據行業的發展，針對舊數據的分析更多的是為了提供預測的功能，畢竟人們更希望利用原有的數據來對未來產生有利的用途。

4. 更多更好的NoSQL

替代傳統的基於SQL的關系資料庫的產品被稱為NoSQL資料庫，如今被迅速的普及在特定種類的分析應用程序中。而且這一勢頭在持續增長，據估計，預計未來將有15至20個開源的NoSQL資料庫共同存在，他們各自有的的專長，這些資料庫會得到快速的發展。

5.在內存分析

使用內存資料庫來加快分析處理的方式如今越來越受歡迎，很多用戶都非常喜歡這種方式，目前很多基於內存的分析管理工具以及出現，其中以亞馬遜的HANA一體機尤為明顯。

除了分析軟體看好這個市場，作為全球的企業級市場的處理器生產商，英特爾也非常看好這一領域的發展，從目前其產品推出的發展趨勢來看，其內存支持將會越來越大，一些特定的產品甚至支持的比硬碟的容量還要大。

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「大數據分析行業發展趨勢及成果有哪些?」的相關內容，希望對大家有所幫助。那我們如何入門學習大數據呢，如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。