SAP Predictive Analytics — программная платформа для подготовки данных, автоматизированного построения прогнозных моделей и их развёртывания в бизнес-процессах. Продукт предназначен для аналитиков и специалистов по данным и обеспечивает инструменты для извлечения, предобработки и обогащения данных, автоматического отбора признаков и построения моделей машинного обучения. Платформа интегрируется с корпоративными хранилищами и аналитическими системами, включая продукты семейства SAP, такими как SAP HANA и средства отчётности SAP BusinessObjects, что позволяет внедрять прогнозную аналитику в существующие рабочие процессы и отчётность.
Развитие платформы шло в направлении упрощения рабочих процедур: от объединения и очистки данных до автоматизированного подбора алгоритмов и оценки качества моделей. Интерфейс ориентирован на сочетание визуальных инструментов для подготовки данных и автоматических алгоритмов для обучения моделей, при этом поддерживаются возможности для тонкой настройки моделей опытными специалистами. В рамках экосистемы SAP решение обеспечивает экспорт моделей в форматы, пригодные для исполнения на платформе SAP HANA, и интеграцию с инструментами для оперативного применения прогнозов в прикладных сценариях.
- Подготовка данных: объединение, очистка, трансформация и обогащение данных из разных источников, в том числе из корпоративных хранилищ и баз данных.
- Автоматическое моделирование: автоматизированный подбор моделей, автоматическая генерация и отбор признаков, сравнение нескольких алгоритмов и выбор оптимального решения.
- Визуальные инструменты: визуальные интерфейсы для построения рабочих процессов подготовки данных, настройки моделей и анализа результатов без необходимости программирования.
- Интеграция с SAP HANA: развёртывание и исполнение моделей непосредственно в базе данных SAP HANA для выполнения прогнозов в режиме реального времени или пакетной обработки.
- Интеграция с SAP BusinessObjects: обмен результатами и прогнозами с инструментами отчётности и дашбордами для распространения аналитических выводов среди бизнес-пользователей.
- Оценка и валидация моделей: набор метрик для оценки качества моделей, кросс-валидация, отчёты о важности признаков и интерпретируемости моделей.
- Экспорт и развёртывание моделей: возможности экспорта моделей в форматы, совместимые с производственными системами, и их интеграция в бизнес-процессы для автоматического применения прогнозов.
- Поддержка стандартных алгоритмов: широкий набор алгоритмов машинного обучения для задач классификации, регрессии и прогнозирования временных рядов.
- Автоматизация рабочих процессов: планирование и автоматический запуск процессов подготовки данных и обновления моделей по расписанию.
- Администрирование и безопасность: функции управления доступом, журналирование и соответствие корпоративным требованиям по управлению данными и политике безопасности.