SAP Learning Latin America: Combinando SAP Datasph...

LuisRaposo · ‎08-18-2023

SAP Datasphere e SAP Analytics Cloud

Por décadas, bilhões foram gastos em arquiteturas de dados para tentar capturar dados e usá-los para conduzir uma melhor tomada de decisões.

Infelizmente, esses projetos de dados envolveram principalmente a extração e replicação de dados em novas tecnologias, o que resultou na perda do valioso contexto de negócios (metadados, lógica, segurança, relacionamentos/a forma como os dados são conectados uns aos outros ou o que chamamos de “gráfico de conhecimento” isto é, os elementos de dados que lhe dão valor e significado). As organizações passam a maior parte do tempo tentando criá-lo ou fazer engenharia reversa e, em muitos casos, não conseguem (por exemplo, as hierarquias não correspondem).

Essa abordagem é especialmente assustadora quando se trata de dados SAP, que são indiscutivelmente seus dados corporativos mais valiosos porque vêm de seus processos de negócios de missão crítica.

Por ex. temos um cliente, um fabricante global de equipamentos agrícolas e pesados, que passou 5 anos tentando reconstruir 18 mil visualizações. E outro gastou 2 milhões tentando reconstruir o contexto depois de mover todos os seus dados para um hiperescalador e, no final, não atingiu seus objetivos.

Na busca incessante de novas tecnologias para gerenciar dados, houve um erro fundamental - focar na tecnologia em si, e não nos dados, onde o valor realmente reside.

Os dados precisam de contexto para uma tomada de decisão e com o SAP Datasphere sendo combinado com o SAP Analytics Cloud, mudamos o foco da tecnologia para os dados.

Dados e Análise

DATABASE (as a Service) (armazenamento (em memória, disco, armazenamento de objetos - basicamente a pirâmide de dados), mecanismos multimodelos, ML incorporado (APL, PAL) e recursos de federação (SDA), ferramentas de desenvolvedor para criar aplicativos poderosos)

GERENCIAMENTO DE DADOS (pipelining, transformações em tempo real (construção de visualização), preparação de dados de autoatendimento, modelagem de autoatendimento (analítica e relacional)

DATA WAREHOUSE rico conjunto de conectividade para integração de dados, incluindo tempo real (RTR), qualidade de dados, gerenciamento de metadados, gerenciamento de dados mestre (aqui eu seria conservador), governança e catalogação de dados, gerenciamento de acesso a dados)

ANÁLISE E PLANEJAMENTO (BI, planejamento, preditivo)

Estas capacidades combinadas dão-lhe a possibilidade de Integrar, Armazenar, Catalogar, Preparar, Modelar e Compartilhar os seus dados, dentro e fora da sua empresa.

O SAP Datasphere

É um serviço de dados abrangente criado na SAP Business Technology Platform (SAP BTP), é a base para uma estrutura de dados de negócios. Ele equipa qualquer organização para fornecer dados significativos a todos os consumidores de dados — com contexto e lógica de negócios intactos.

Ele fornece recursos de ingestão de dados por meio de acesso de dados de autoatendimento em dados SAP e não SAP.

Jornada de integração

Embora o SAP Analytics Cloud e o SAP Data Warehouse Cloud já estejam fortemente integrados entre si, a SAP deseja que eles cresçam ainda mais próximos e aproveitem mais sinergias na área de Analytics e Planejamento.

Objetivo 1 - Atualmente:
Hoje, o DWC (Data Warehouse Cloud) já pode ser usado como uma base de dados comum para casos de uso de análise e planejamento
Para Analytics, uma integração ao vivo
Para o planejamento, suporte a integração bidirecional

Objetivo 2 - Análise como Serviço
Modelos DWC para se tornar um tipo de modelo integrado no SAC - não deve haver uma grande diferença para o usuário final, se ele usa um novo modelo SAC ou um modelo DWC para casos de uso analíticos
Além disso, a proposta do roadmap na jornada de integração é entregar a primeira versão do nosso One Catalog, que abrange os artefatos DWC e SAC

Objetivo 3: Planejamento como Serviço
Integrar profundamente o novo modelo SAC à modelagem DWC, tornando-a verdadeiramente um consolidado holístico de gerenciamento de dados para análise e planejamento

O termo “como serviço” implica que os recursos analíticos e de planejamento serão desacoplados do SAC Data Management atual para serem executados diretamente no DWC

Exemplos de visualizações SAP Analytics para a empresa inteligente
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