SAP Datasphere: Wohin geht die Reise?

Mit der kürzlich erfolgten Ankündigung von SAP Datasphere ergeben sich zwangsläufig eine Menge Fragen. Handelt es sich dabei nur um eine Umbenennung der SAP Data Warehouse Cloud (DWC) oder ist es vielleicht etwas Bedeutsameres – eine Weiterentwicklung der strategischen Ausrichtung von SAP für Daten und Analysen? Was bedeutet das für mich, wenn ich bereits DWC habe, oder wird mich das davon überzeugen, in die Public Cloud zu wechseln, wenn ich das nicht tue?

Die Antworten sind vielleicht nicht aus den Schlagzeilen ersichtlich, also lassen Sie uns einen Blick darauf werfen, was es ist und was es für SAP-Kunden in Zukunft bedeutet.

Die Strategie

Wenn Sie sich heute bei SAP Datasphere anmelden, werden Sie einige neue Elemente auf der linken Seite bemerken und sich vielleicht fragen, was es damit auf sich hat, aber das würde nicht die längerfristigen Ambitionen von SAP in diesem Bereich erklären. Abgesehen von dem glänzenden neuen Namen gibt es zwei Hauptziele, die hinter dieser Änderung stehen:

1. Der Übergang zu einem Data-Fabric-Ansatz. Diesen Begriff gibt es schon seit 2016, aber er verdient vielleicht eine kleine Erklärung. Er beschreibt einen architektonischen Ansatz, der eine Reihe von Diensten bereitstellt, um Datenfunktionen über eine Reihe von Endpunkten bereitzustellen – Datenquellen vor Ort, Cloud-Datenquellen, Datenbanken, APIs, Internet der Dinge usw. – um die Verwaltung, den Zugriff, die Integration und die Arbeit mit Daten zu vereinfachen, wobei es keine Rolle spielt, wo diese Daten gespeichert sind. SAP wurde in der Forrester Wave for Data Fabric 2022 als Leader eingestuft, und die Partnerschaften, die das Unternehmen zusammen mit Datasphere angekündigt hat (mehr dazu weiter unten), sind ein weiterer Schritt auf diesem Weg und eine echte Absichtserklärung für die weitere Zusammenarbeit und Integration.

Bild mit Genehmigung von SAP

2. Konsolidierung der Cloud-Angebote von SAP. Beginnend mit der Erweiterung um Replication Flows (mehr dazu weiter unten!) werden weitere Funktionalitäten von SAP Data Intelligence übernommen, bis Datasphere schliesslich zusätzlich zu den anderen Kernfunktionen mit SAP Data Intelligence gleichzieht. Für DWC-Kunden bedeutet dies einen klaren Mehrwert: mehr Funktionalität zum gleichen Preis. Aber diese Richtung trägt auch zur Vereinfachung des Daten- und Analyseangebots von SAP bei – in Zukunft sollte man sich nicht mehr fragen müssen, ob man Data Intelligence und/oder Data Warehouse Cloud braucht, sondern einfach Datasphere wählen und dann die Funktionen nutzen, die man braucht.

Die neuen Funktionalitäten

Die Datasphere-Roadmap sieht für das nächste Jahr mehrere interessante Neuerungen vor, aber konzentrieren wir uns auf die Neuerungen, die sofort nach der Ankündigung in Kraft getreten sind:

• Analytic Models.Dabei handelt es sich um ein echtes natives OLAP-Objekt, das optimierte Abfragen von mehrdimensionalen Daten in einer Weise ermöglicht, die zuvor in DWC nicht verfügbar war, und das alle Funktionen bietet, die Sie erwarten können, wie z. B. eine umfassendere Modellierung von Messungen, Zeitabhängigkeit usw. Wir denken, dass die meisten bestehenden Kunden den DWC Business Builder verlassen werden, um diese Vorteile voll auszuschöpfen, aber SAP beabsichtigt auch, dass er letztendlich das einzige Konsumobjekt innerhalb von Datasphere wird, so dass es sich lohnt, Ihre Entwicklung in diesem Bereich in Zukunft zu berücksichtigen.
• Replication Flows. Hier ist die erste der Replikationen von Data Intelligence. Replication Flows wurden für Geschwindigkeit und Einfachheit bei Massenreplikationen von mehreren Quellen (SAP On-Premise, HANA Cloud und Azure) zu mehreren Zielen (HANA Cloud, HANA Data Lake Files und natürlich Datasphere selbst) entwickelt. Sie sind Cloud-basiert, benötigen also keinen Data Provisioning Agent (DPA) in Ihrer On-Prem-Landschaft und nutzen die integrierten DMIS-Funktionen der Netweaver-Quellen. Das bedeutet, dass Sie für S/4HANA, BW/4HANA und vollständig gepatchte ECC- und BW-Systeme keinen separaten SAP Landscape Transformation (SLT) Replication Server benötigen. Sie können auch das ODP-Framework (Operational Data Provisioning) der Quellsysteme nutzen, so dass diese Optionen jetzt, anders als bei DWC, deltafähig sind.
• Data Catalog. Ein weiteres Produkt von DI, das aus dem Metadata Explorer hervorgegangen ist und den bestehenden Repository Explorer ergänzen soll. Es ist jedoch eher für Datenkonsumenten als für Entwickler gedacht, da Sie kontrollieren, welche Datensätze im Katalog veröffentlicht werden. Um den Nutzern zu helfen, das zu finden, was sie brauchen, können Sie Geschäftsglossare mit definierten Geschäftsbegriffen erstellen, um ein klares und konsistentes Verständnis für spezifische Geschäftsbeschreibungen zu schaffen, KPIs, um sicherzustellen, dass jeder einheitlich misst, und Tags – d.h. Kennzeichnungen, die Sie verwenden können, um bestimmte Datentypen zu identifizieren und danach zu suchen (z.B. „Sensibel!“).

Die Partnerschaften

Die Absicht des Data Fabric-zentrierten Ansatzes ist es, besser mit externen Plattformen und Datensätzen arbeiten zu können – und das in beide Richtungen. In diesem Sinne hat SAP vier erste Hauptpartner bekannt gegeben (weitere werden folgen), die alle etwas mitbringen, das das Angebot von SAP mit Datasphere ergänzt:

• Databricks – eine auf Apache Spark basierende Data Lakehouse-Plattform. Diese Partnerschaft ermöglicht eine bidirektionale Integration zwischen Datasphere – mit dem vollständigen Geschäftskontext der SAP-Daten – und seiner Data Lakehouse-Plattform auf jeder Cloud-Plattform.
• Confluent – eine auf Apache Kafka basierende Streaming-Data-Plattform, die die Integration von Daten in Bewegung mit Echtzeit-Streaming-Daten von und zu Datasphere ermöglichen wird.
• Collibra – eine Plattform für Datenqualität, Governance und Kataloge. Collibra ermöglicht die bidirektionale Integration von Datenkatalogen mit Datasphere, um Initiativen für Data Governance, Datenschutz und Compliance zukunftssicher zu machen.
• DataRobot – eine Machine-Learning-Plattform, die es ermöglicht, leistungsstarke benutzerdefinierte Machine-Learning-Modelle auf der Grundlage von SAP Datasphere zu erstellen und diese Daten wieder in Ihre Data Fabric zu übertragen.

Es gibt viele Möglichkeiten, eine Data Fabric zu implementieren, und Datasphere zeigt hoffentlich, dass SAP dies erkannt hat und eine bessere Integration von Daten zwischen SAP- und Nicht-SAP-Systemen anstrebt. Wenn der Grossteil Ihrer Daten von SAP stammt, kann Datasphere Ihr Haupteinstiegspunkt sein, der von Partnern unterstützt und mit Daten versorgt wird. Wenn dies nicht der Fall ist, kann Datasphere immer noch eine wichtige Rolle spielen, indem es die Verbindung zu den Plattformen externer Partner herstellt.

Was wir gerne sehen würden

Dies sind alles grosse Schritte in die richtige Richtung, aber es gibt immer Raum für weitere Verbesserungen. Hier sind die Dinge, die wir uns von Datasphere am meisten für die Zukunft wünschen:

1. Bessere Verwaltung des Data Tiering. SAP HANA Cloud verfügt über mehrere Data-Tiering-Optionen, aber eine einfachere und benutzerfreundlichere Art der Temperaturverwaltung wäre wünschenswert. Dies war ein echter Erfolg in BW/4HANA, wo die Data Tiering Optimisation (DTO) das Temperaturmanagement einfacher als je zuvor gemacht hat. Während das Hinzufügen von DTO zur Cloud-basierten BW-Bridge-Erweiterung von Datasphere in der Roadmap für Q4 2023 vorgesehen ist, würden wir uns wünschen, dass etwas Ähnliches für die Datasphere-Kernmodellierungsumgebung hinzugefügt wird und dass der HANA Cloud Data Lake oder andere Hyperscaler-Angebote einfacher genutzt werden können.
2. Standard-Content-Modelle. Ein weiterer Vorteil der extrem ausgereiften BW-Linie: Dies wäre ein grossartiger Beschleuniger für bestehende SAP-ERP-Kunden, ob sie nun On-Premise sind oder in die Cloud umgezogen sind. Der Business Content trägt dazu bei, aber eine umfassendere Bibliothek von Daten und Geschäftsartefakten, die fast sofort einsatzbereit ist, würde die Konsistenz und Vereinfachung fördern und die Time-to-Value erheblich reduzieren.
3. Verbesserungen der ETL/ELT-Funktionalität. Die eventuelle Integration von Data Intelligence-Pipelines in Datasphere wird eine willkommene Ergänzung sein, um anspruchsvollere Transformationsanwendungen zu unterstützen. Das Gleichgewicht zwischen der Möglichkeit für Geschäftsanwender, sich selbst zu bedienen, und der Möglichkeit für Entwickler, großartige Lösungen zu erstellen, ist entscheidend.

Das sind eine Menge Informationen. Was also bedeutet das alles?

Wenn Ihr Unternehmen bereits Data Warehouse Cloud-Nutzer ist, dann herzlichen Glückwunsch! Sie haben bereits viele neue Funktionen und Verbesserungen erhalten, und das nur auf Kosten der Tatsache, dass Sie nicht mehr „DWC“ sagen müssen. Und wenn Sie darüber nachdenken, den Sprung zu wagen? Das macht die Aussicht noch viel verlockender – Datasphere steht am Anfang einer Reifekurve, fügt einiges von dem hinzu, was fehlt, und bietet einen klaren Weg für den Rest. Hinzu kommt die Forderung nach einer besseren Integration mit all den anderen Flickenteppichen in Ihrer Data Fabric, und SAP hat vielleicht einen festen Datenpfeiler (keine Sorge, der ist erfunden) in den Boden Ihrer Unternehmensarchitektur gesetzt.

Wie geht es also weiter?

Wenn Sie der Meinung sind, dass ein Data-Fabric-Ansatz für Ihr Unternehmen von Interesse sein könnte, oder wenn Sie Möglichkeiten zur Steigerung der Wertschöpfung aus Ihren Daten erkunden möchten, dann würden wir gerne mit Ihnen sprechen. Bitte füllen Sie das kurze Formular aus und wir werden uns direkt mit Ihnen in Verbindung setzen. Wir arbeiten derzeit mit mehreren Kunden an Datasphere-Projekten und würden uns freuen, einige der verfügbaren Optionen mit Ihnen zu besprechen und Ihnen einige unserer Einblicke und praktischen Erfahrungen zu vermitteln, wie Sie das Beste aus SAP Datasphere herausholen können. um weitere Details mit Ihnen zu teilen.

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