随着互联网大数据的快速发展，我们的工作中面对的数据信息越来越庞大而复杂，对于这些数据我们不能置之不理，应该通过一系列的手段去整合利用，为企业的发展决策提供依据。而在处理这些复杂的数据的时候一项可靠的分析解决方案显得至关重要，SAP SAC解决方案就是在这样的时代大背景下产生的，今天我们就一起来认识一下它。

SAP Analytics Cloud，简称SAC，作为 SAP 的一款云端解决方案，可以帮助用户实现诸多分析功能，包括：云端交付，帮助企业快速实现价值；在一个平台之上实现商务分析、计划以及预测；连接所有系统和信息来源，让数据不再孤立；满足高管会议的数字化需求，实现企业绩效闭环。

SAC 基于云端“实时连接”和本地“数据获取”等多种不同源的数据，生成可信的数据可视化，执行即席查询，仅需几次点击，即可获得答案。说该方案可以做到信息即时获取，主要通过以下几个方面的功能实现的：

SAC数据存储

Live

连接本地数据库。数据实时抓取调用。计算在本地，SAC只做展示。功能有很多限制。Planning和部分Prediction功能无法使用。

Import

预先将本地数据导入到Cloud。打开应用时从Cloud端调用数据。计算在Cloud上，利用到SAC运算和存储资源。

SAC架构

SAC是基于SAP Cloud Platform的一个产品。而Cloud Platform底层也是HANA架构。所以SAC计算效率比较高。

三层架构中，底层数据层包括云端数据和On-Premise数据。

中间是应用层。包括BI、Planning和Prediction三大模块功能。

最上层是展现层。包括SAP Digital Boardroom，Analytics和Mobile。

BI

互动性是一个亮点。报表展示时可以在展示界面做注释Annotation，方便和其它用户交流。

Planning

主要是用于财务分析和成本管控的Simulation。

Prediction

主要是Data Mining相关的功能。

SAC Data Integration

数据集成分为两大类，Online（Live）和Data Acquisition（Import）两种。前者只能做数据展示，功能有限。后者是官方推荐模式，可以完全利用SAC计算资源，使用全部分析功能。

目前支持SAP数据源如BW、BO Universe以及HANA。其它第三方数据源大部分可以通过ODBC配置连接。

SAC Visualization

数据可视化方面，主要流程是建模，创建Query从数据源抓取数据，然后创建Story编辑展示形式和维度。

SAC Predictive/SMART (Data Mining)

预测分析数据挖掘方面，主要包括了Smart Data Discovery（Key Influence Analysis），Smart Insight和Time Series Forecasting。

数据挖掘秉承了Predictive Analytics宗旨，"傻瓜式“操作让各种非数据科学家都可以很方便的进行数据挖掘操作。其中，聚类和预测分别是散点图和折线图的内置功能。

SMART还支持R code集成，利用R code作图（目前只支持作图，不支持各种算法分析）。

SAC 作为超强的可视化数据分析云解决方案，能够为企业决策层提供可靠的统一的企业运营视图，实时提供情境信息、即席报告和假设分析，将商务智能、规划、预测分析涵盖其中，为企业的未来发展呈现无数种可能。