SAP HANA: где и как эффективно использовать big data и машинное обучение
Рассмотрим конкретный кейс. На парковке аэропорта установлены 20 шлагбаумов для въезда. Чтобы отслеживать нарушителей, камера распознавания номерных знаков строго фиксирует номер автомобиля, и только после этого открывается шлагбаум. Зима. Ухудшение погодных условий. Все номера автомобилей в снегу. Кроме того, по «счастливой» случайности, 10 шлагбаумов вышли из строя. Как итог — огромная пробка на въезде, водители путаются и встают в очередь к неработающим шлагбаумам, проезд буксует даже под работающие шлагбаумы, так как занесенные снегом номера не читаются, и каждый водитель вынужден выходить и протирать их. Но наши приложения по прогнозу погоды, по камерам на подъезде к аэропорту и датчикам со сломанных шлагбаумов уже спрогнозировали пробку и подсказали ответственным лицам, что необходимо заранее отправить смену инженеров чинить оборудование, оперативную группу сотрудников поставить на работающие въезды — для помощи водителям и регулирования движения. Приложения, написанные на SAP HANA, также «рекомендовали» снизить порог распознавания номерных знаков, чтобы камера, считывая хотя бы 3 знака госномера авто, пропускала его на парковку.
