هذا المستودع العام للقراءة فقط ولم يعد يحتفظ به.
يعد Data Hub Interactive Education (DINE) محتوى تعليميًا لـ SAP Data Hub. تم تطوير تماريننا العملية لتوضيح كيفية استخدام ميزات SAP Data Hub. يتيح لك SAP Data Hub الاتصال بمصادر بيانات مختلفة مثل SAP HANA وSAP ERP وSAP BW وOracle DB2 وSQL Server وغيرها الكثير ويمكنه معالجة أنواع مختلفة من البيانات؛ منظم وشبه منظم وغير منظم باستخدام Kafka ومحرك البث وتحليل النصوص والصور وما إلى ذلك. يمكن لـ SAP Data Hub جمع كل بياناتك معًا حتى تتمكن من العمل عبرها بسلاسة. يمكنك تطوير النموذج الأولي الخاص بك بسرعة على SAP Data Hub ويمكن تحويل النتيجة بسهولة إلى نظام مستوى الإنتاج حيث أن SAP Data Hub يعتني بالتنفيذ والتنسيق والجدولة والمراقبة. تم تطوير SAP Data Hub على Kubernetes وبالتالي يمكن نشره محليًا أو في السحابة. إنه يعمل على محرك تنفيذ موزع وهو مصمم لعالم البيانات الضخمة من خلال إثبات فهم البيانات الوصفية في مشهد البيانات الضخمة.
راجع أيضًا الوثائق الرسمية لـ SAP Data Hub
تسهل DINE تعلم كيفية إنشاء خطوط الأنابيب في SAP Data Hub باستخدام مشغليها. إنه بمثابة مرجع لمطوري التطبيقات ويعرض ميزات Data Hub في سيناريو عمل سهل الفهم. يأتي هذا المحتوى التجريبي كاملاً مع:
بيانات العينة
مقتطفات من التعليمات البرمجية
دروس
إعداد SAP Data Hub - اتبع دليل التثبيت الخاص بـ SAP Data Hub وقم بإعداد بيئة SAP Data Hub الخاصة بك.
يمكنك أيضًا استخدام إصدار SAP Data Hub Developer Edition أو الإصدار التجريبي من SAP Data Hub
سوف نتعلم SAP Data Hub من خلال السيناريوهات التالية التي تعتمد على كيان وهمي يسمى SAP Data Hub Market Place، وهي عبارة عن منصة للتجارة الإلكترونية تم تطويرها بغرض العرض التوضيحي والتعلم، حيث يقوم العملاء في جميع أنحاء العالم بإجراء آلاف عمليات الشراء كل يوم .
السيناريوهات مفصلة أدناه:
التنبؤ بإرجاع العميل: يتم استخدام هذا السيناريو لتحديد المنتجات التي يمكن للعميل إرجاعها بشكل متكرر بناءً على معلمات مختلفة. تم تنفيذ هذا السيناريو بواسطة Python ويستخدم مكتبة sklearn لتنفيذ خوارزمية تصنيف شجرة القرار. نحن هنا في هذا السيناريو نقرأ البيانات من مصادر بيانات مختلفة ونستخدم سحابة SAP Analytics لتصور مجموعة البيانات الناتجة. اتبع البرنامج التعليمي لتنفيذ هذا السيناريو.
يمكن العثور على المزيد من السيناريوهات في فرع teched-2018.
تتكون مجموعة البيانات الخاصة بنا للسيناريوهات المذكورة أعلاه من 6 ملفات تحتوي على معلومات العملاء والمنتجات والمبيعات .
يحتوي جدول العملاء على تفاصيل العملاء، ويحتوي هذا الجدول على ADDRESSID الذي تم تعيينه لجدول ADDRESS حيث يتم تخزين تفاصيل عنوان العملاء.
عندما يشتري العميل منتجًا، يتم إنشاء أمر المبيعات ( SO_HEADER ) ويحتوي كل أمر مبيعات على عناصر أمر متعددة ( SO_ITEM ).
يحتوي SO_HEADER على PARTNERID ، وهو مفتاح خارجي يرتبط بجدول CUSTOMER .
يحتوي SO_ITEM على SALESORDERID، وهو مفتاح خارجي يرتبط بـ SO_HEADER .
سيكون لكل SO_ITEM PRODUCTID الذي تم تعيينه لجدول PRODUCT حيث يتم تخزين تفاصيل المنتجات.
يتم تخزين آراء العملاء حول المنتجات في جدول المراجعة .
يتم تخزين المعلومات حول عمليات الإرجاع التي يقوم بها العملاء في جدول RETURN .
لذلك لدينا في الأساس 7 جداول.
إنها مجموعة بيانات اصطناعية مستمدة من SHINE وهي غنية لتناسب حالات الاستخدام لدينا
للوصول إلى مجموعات البيانات، استكشف مجلد البيانات في هذا المستودع.
لا أحد
الرجاء استخدام مشكلات GitHub للإبلاغ عن أي أخطاء.
حقوق الطبع والنشر (ج) 2017-2020 مملوكة لشركة SAP SE أو إحدى الشركات التابعة لـ SAP. جميع الحقوق محفوظة. تم ترخيص هذا المشروع بموجب ترخيص برنامج Apache، الإصدار 2.0 باستثناء ما هو مذكور بخلاف ذلك في ملف الترخيص.
