Migliore supporto mobile, miglior supporto per i sistemi Apache Spark e nuove opzioni per volare sul cloud: questi i tre concetti al centro degli annunci snocciolati da Sap a Las Vegas, durante la conferenza SAPinsider BI 2016. Il primo dei tre è la conseguenza dell’acquisizione di Roambi, una startup specializzata in applicazioni mobile (per iOS) di visual analytics, cioè che convertono dati e insight in elementi grafici di facile consultazione.

L’annuncio è privo di alcuni dettagli, a partire quello sul valore pagato da Sap per acquistare Roambi, ma possiamo farci un’idea sul valore di quest’ultima considerando che dalla sua nascita, nel 2008, l’azienda ha raccolto 50 milioni di dollari di venture capital. Non è chiaro, inoltre, come le tecnologie di Roambi saranno eventualmente integrate all’interno dell’offerta di Sap.

 

Applicazioni di analytics per iOS di Roambi

 

Quello che la società tedesca si è premurato di sottolineare è l’intento di fondo di semplificare la fruizione degli analytics, rendendola più agile e democratica. A detta di Steve Lucas, presidente della divisione Digital Enterprise Platform, l’obiettivo di Sap è quello di offrire analytics alla portata di tutti, sia on premise sia nel cloud, accessibili in tempo reale e da qualsiasi luogo e dispositivo.

Il secondo annuncio arrivato da Las Vegas è l’aggiornamento del software Sap Predictive Analytics alla versione 2.5, al momento disponibile come beta e il cui lancio ufficiale è programmato entro la fine di marzo. La principale novità di questa release è il supporto ad Apache Spark, da intendersi come integrazione nativa. In sostanza, non sarà necessario spostare dati da un sistema all’altro per poter eseguire analisi predittive e altri tipi di calcoli. La versione 2.5, inoltre, introduce cinque nuovi servizi ovvero: scoring equations, key influencers, data set services, outliers e forecasting.

In terzo luogo, Sap ha annunciato la disponibilità del serizio Sap Hana Cloud predictive services 1.0, che permette a sviluppatori o aziende partner di integrare capacità predittive all’interno di applicazioni cloud.