内存计算改变业务运作方式

　　现今，内存计算技术已开始受到各行业的认识，并且在某些业务领域中已被采用。例如，大型的全球消费品公司可以利用内存计算技术处理和分析大量的全国范围内的销售网点数据，并且可以收集每一个产品的销售数据。另外，其还可以了解到在特定周期内，特定销售网点的特定商品的平均历史销售情况，方便用户进行快速的同期比较。

　　在传统计算方式中实现这些应用至少需要4个小时才可获得结果。而随着内存技术的到来，执行这样的分析所需的时间将会比传统方式平均快20倍。此外，零售商可以将货架的周转时间从5天缩减为2天，解决了在促销期内的缺货问题。同时，用户还可以通过社会媒体的数据进行实时分析，提高库存预测分析能力、产品亲和力洞察和销售预测。

　　作为SAP HANA联合创新计划的参与者农夫山泉，自其加载了SAP HANA之后，在处理数据方面获得了更快的速度，仅仅数秒就可以完成对每天几百万条数据的梳理。

　　对于农夫山泉来说，数据的实时可视性是公司成长、提高效率和降低成本的关键。将成品瓶装水从生产工厂运送到销售网点的能力对其成本开销有较大的影响，处理得当的话将对节约成本非常重要。然而，由于其供应链产生的庞大数据量，农夫山泉从得到销售网点和渠道的数据到产出业务分析，再到采取行动，这一过程可能需要一天多的时间。管理人员意识到，他们将从业务的实时视图中获得显著的优势，所以他们在内存中计算，以减少数据延迟，提高数据查询和业务逻辑的处理速度。

　　农夫山泉首席信息官Patrick Hoo表示，农夫山泉已经获得了一个基于内存计算的关系型数据库以替代数据集市，并且以此实现了三个目标：快速数据显示、高效的业务逻辑操作和实时数据同步。同时，Patrick Hoo指出，在内存技术中相同脚本所传回的结果比运行关系型数据库时快200至300倍。通过对150份测试的报告，我们发现查询性能的改善使我们生产环境中的系统运行更平稳、数据更准确、处理性能更快。

　　对于农夫山泉来说，以前其运费计算的程序和功能需要花费24个小时，而现在通过内存技术仅需要短短的37秒即可成功完成了，这使其减少了至少一天的账目调节过程。此外内存平台使农夫山泉可以通过异构数据源的同步绕过传统IT维护和数据延迟问题。

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