大數據時(shí)代，人們需要借助高科技來(lái)捕獲、存儲、分配、管理和分析這些數據信息。同時(shí)也帶來(lái)了諸多挑戰，即速度、數量和種類(lèi)（velocity、volume和variety）三方面的挑戰，簡(jiǎn)稱(chēng)為“三個(gè) V”。大數據不僅表現為數量龐大，而且更新速度也更快，此外，企業(yè)還面臨大數據的第四大挑戰，即“真實(shí)性（veracity）”挑戰。企業(yè)用于制定決策的數據缺乏可靠性，這已經(jīng)是一個(gè)由來(lái)已久的問(wèn)題。在基于數據制定決策時(shí)，至少企業(yè)應對數據的準確性和來(lái)源略知一二。但是，隨著(zhù)數據量和數據種類(lèi)的顯著(zhù)增加，大數據使得上述問(wèn)題更加突出，因此我們有必要對數據的真實(shí)性進(jìn)行評估。
企業(yè)需要借助各種系統和解決方案來(lái)真正了解大數據的意義和重要性。更重要的是，這些系統和解決方案應該能幫助企業(yè)應對數據在速度、數量、種類(lèi)和真實(shí)性方面的挑戰，并且響應其他未知數據源的變化。此外，企業(yè)還需要將大數據與現有的分析數據和業(yè)務(wù)數據相互整合，以便全面了解企業(yè)現狀。最后，通過(guò)使用有孚的卓越的SAP商業(yè)智能云服務(wù)解決方案，企業(yè)將獲得全面且易于理解的大數據。
基于磁盤(pán)的傳統 RDBMS 無(wú)法解決所有問(wèn)題
大數據在數量、種類(lèi)和速度這三方面的發(fā)展也為基于磁盤(pán)的傳統關(guān)系數據庫帶來(lái)了挑戰。首先，傳統數據庫在執行數據插入和更新等操作的速率方面存在缺陷，無(wú)法滿(mǎn)足大數據的更新速度或者用戶(hù)分析大數據的速度。其次，傳統關(guān)系數據庫還要求預先創(chuàng )建數據庫模式，來(lái)定義數據類(lèi)型。面對種類(lèi)繁多的數據信息，上述問(wèn)題進(jìn)一步加大了挑戰的難度。隨著(zhù)技術(shù)的不斷發(fā)展，包括 SAP IQ 在內的部分 RDBMS 已經(jīng)能夠應對上述挑戰。SAP IQ 采用列存儲技術(shù)，可有效壓縮數據，同時(shí)還在多個(gè)服務(wù)器之間采用并行處理的方法，解決 TB 級數據存儲問(wèn)題。
為了克服上述問(wèn)題，SAP HANA 數據庫和 SAP HANA 軟件等數據庫應用工具先后面世。此類(lèi)應用工具具有超過(guò)20x的壓縮率，可將100 TB的五年期銷(xiāo)售與分銷(xiāo)數據集壓縮至3.78TB，并能在4秒內完成整個(gè)數據集的分析查詢(xún)。
SAP攜手有孚網(wǎng)絡(luò )，提供基于SAP HANA的定制化解決方案和服務(wù)，這一合作基于Managed Cloud as a Service（MCaaS）模式，用戶(hù)無(wú)需支付高昂的硬件和人力費用，即可獲得量身定制的SAP企業(yè)級解決服務(wù)方案，同時(shí)享受有孚網(wǎng)絡(luò )的優(yōu)質(zhì)服務(wù)保障。快速發(fā)掘數據的含義并把握其重要性，企業(yè)將贏(yíng)得持續優(yōu)勢，并有機會(huì )從競爭中獲得收益。據數據計算顯示，采用MCaaS模式的用戶(hù)可普遍降低高達30%的總體擁有成本（TCO），實(shí)施時(shí)間也可得以縮短多達50%。SAP與有孚網(wǎng)絡(luò )為其提供量身定制服務(wù)方案，有效幫助企業(yè)控制成本，并以簡(jiǎn)便快速實(shí)現服務(wù)價(jià)值。
