Скачать презентацию Crispy Beavers Евгений Прохоров Татьяна Прохорова Спартак Арутюнян Скачать презентацию Crispy Beavers Евгений Прохоров Татьяна Прохорова Спартак Арутюнян

crispy_beavers_cuptech1111.pptx

  • Количество слайдов: 7

Crispy Beavers Евгений Прохоров Татьяна Прохорова Спартак Арутюнян Евгений Гапоненко Внедрение SAP HANATM в Crispy Beavers Евгений Прохоров Татьяна Прохорова Спартак Арутюнян Евгений Гапоненко Внедрение SAP HANATM в отрасль банков, страхования и экономической безопасности 10 марта 2013

Потенциал Big Data Входные данные Способ реализации Архитектура wow-effect Сценарий внедрения Команда Отрасль банков, Потенциал Big Data Входные данные Способ реализации Архитектура wow-effect Сценарий внедрения Команда Отрасль банков, страхования и экономической безопасности является наиболее привлекательной для внедрения технологии SAP HANATM В банковской отрасли содержится наиболее полный список задач по работе с Big Data, от обработки в реальном времени до фильтрации и хранения Оценка использования Big Data по отраслям Банковская отрасль более чем на 67% опережает другие сферы по обращению к Big Data Процентное распределение Big Data по отраслям Банки, страхование и экономическая без-ть Сфера услуг +67 % Производство Государственный сектор Образование Остальное 0 • • • 20 40 Наибольший объем данных, прирастающих с огромной скоростью, находится в банковской отрасли, что дает неограниченные возможности для внедрения SAP HANATM Российские банки по-прежнему не внедрили у себя подобные системы Очевидно, что внедрение систем работы с Big Data будет необходимо в ближайшее время Источник: анализ команды 2

Потенциал Big Data Входные данные Способ реализации Архитектура Сценарий внедрения wow-effect Команда Огромный объем Потенциал Big Data Входные данные Способ реализации Архитектура Сценарий внедрения wow-effect Команда Огромный объем данных, оборачивающийся в банковской сфере требует внедрения систем анализа Big Data Вывод 2 Неструктурированные данные, получаемые от пользователей приложений мобильного банкинга для корректировки тарифов и таргетированных распространения их в виде рекламы Неструктурированная информация, получаемая от незарегистрированных пользователей официального сайта банка Структурированная информация из офисов, собираемая со всех филиалов банка Огромный объем неструктурированных новостей в сфере экономики и финансов Источник: анализ команды В данном информационном поле наблюдается огромное количество структурированной и неструктурированной информации, что открывает огромный потенциал для внедрения SAP HANA 3

Потенциал Big Data Входные данные Способ реализации Архитектура wow-effect Сценарий внедрения Команда Архитектура системы Потенциал Big Data Входные данные Способ реализации Архитектура wow-effect Сценарий внедрения Команда Архитектура системы обработки Big Data для Банка Офисы SAP Busines s Suite Any DB Client Views HANA DB SAP Business Objects (Business intelligence, government, risk and compliance management) Источник: анализ команды Sybase mobile workflo w Менеджмент Банка Sybase mobile workflo w SAP Business suite (SAP CRM) Клиенты Банка SAP HANATM SAP Business Objects (Business intelligence, government, risk and compliance management) Data. Base Бизнеспользователи • MS Excel 2010 • Webинструменты BI 4

Потенциал Big Data Входные данные Способ реализации Архитектура Сценарий внедрения wow-effect Команда Сценарий внедрения Потенциал Big Data Входные данные Способ реализации Архитектура Сценарий внедрения wow-effect Команда Сценарий внедрения Вывод 1 Вывод 2 • Инсталляция ландшафта SAP HANA • Инсталляция SAP CRM • Тестирование работы SAP CRM с входящими данным на платформе SAP HAN • Инсталляция SAP BO BI • Тестирование работы SAP BO BI • Инсталляция SAP BO GRC • Тестирование работы SAP BO GRC • Инсталляция Sybase mobile workflow • • Тестирование работы SMW Доработка и оценка работы итоговой системы Источник: анализ команды 5

Потенциал Big Data Входные данные Способ реализации Архитектура Сценарий внедрения wow-effect Команда wow-эффект Персонализация-+10% Потенциал Big Data Входные данные Способ реализации Архитектура Сценарий внедрения wow-effect Команда wow-эффект Персонализация-+10% к прибыли управление предложением+5% к прибыли Полу Повышение привлечения новых клиентов +12% к прибыли Источник: анализ команды 6

Потенциал Big Data Входные данные Способ реализации Архитектура Сценарий внедрения wow-effect Команда Crispy Beavers Потенциал Big Data Входные данные Способ реализации Архитектура Сценарий внедрения wow-effect Команда Crispy Beavers Евгений Прохоров Татьяна Прохорова Спартак Арутюнян [email protected] com Евгений Гапоненко goroshkova. [email protected] co m [email protected] co m evgeny. [email protected] com НИУ ВШЭ, факультет Менеджмента РАНХи. ГС, факультет Маркетинга НИЯУ МИФИ, факультет Теоретической и экспериментальной физики НИЯУ МИФИ, факультет Кибернетики и информационной безопасности МГУ им. М. В. Ломоносова, Механикоматематических факультет 7