Die Strategie
Wenn Sie sich heute bei SAP Datasphere anmelden, werden Sie einige neue Elemente bemerken und sich vielleicht fragen, was es damit auf sich hat. Abgesehen von dem glänzenden neuen Namen gibt es zwei Hauptziele, die hinter dieser Änderung stehen:
1. Der Übergang zu einem Data-Fabric-Ansatz. Dieser Begriff existiert bereits seit 2016, verdient jedoch eine kurze Erklärung. Er beschreibt eine architektonische Herangehensweise, bei der vielfältige Dienstleistungen bereitgestellt werden, um Datenfunktionen an verschiedenen Orten bereitzustellen – z.B. lokale oder Cloud-Datenquellen, Datenbanken, APIs und das IoT. Ziel ist es, die Verwaltung, den Zugriff, die Integration sowie die Arbeit mit Daten zu vereinfachen, unabhängig davon, wo sich diese befinden. SAP wurde 2022 in der Forrester Wave for Data Fabricals als Vorreiter eingestuft. Die Partnerschaften, die das Unternehmen zusammen mit Datasphere angekündigt hat, sind ein weiterer Schritt in diese Richtung und zeigen deutlich ihre Absicht, die Zusammenarbeit und Integration fortzusetzen.
Grafik: SAP
2. Zusammenführung der Cloud-Angebote von SAP. Beginnend mit der Erweiterung um Replication Flows werden nach und nach weitere Funktionalitäten von SAP Data Intelligence übernommen. Dadurch wird Datasphere neben seinen bestehenden Kernfunktionen aufgewertet. Für DWC-Kunden bedeutet dies einen klaren Mehrwert: mehr Funktionalität zum gleichen Preis. Diese Entwicklung vereinfacht gleichzeitig auch das Daten- und Analyseangebot von SAP – in Zukunft sollte man sich nicht mehr fragen müssen, ob man Data Intelligence und/oder Data Warehouse Cloud benötigt. Stattdessen können Sie Datasphere wählen und die Funktionen nutzen, die Sie benötigen.
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Die neuen Funktionalitäten
Die Datasphere-Roadmap hält für das kommende Jahr eine Vielzahl spannender Funktionalitäten bereit. Lassen Sie uns jedoch zunächst auf die Neuerungen eingehen, die direkt nach ihrer Ankündigung aktiv wurden:
- Analytic Models. Hierbei handelt es sich um ein spezielles OLAP-Objekt, das optimierte Abfragen von mehrdimensionalen Daten ermöglicht. Diese Funktion war zuvor in DWC nicht verfügbar. Es bietet alle erwarteten Funktionen, wie z.B. eine umfangreichere Modellierung von Messungen und zeitabhängigen Daten. Wir glauben, dass die meisten bestehenden Kunden den DWC Business Builder verlassen werden, um diese Vorteile ganzheitlich ausschöpfen zu können. SAP plant außerdem, dass dieses OLAP-Objekt letztendlich das einzige Konsumobjekt innerhalb von Datasphere sein wird. Daher lohnt es sich, über Ihre zukünftige Entwicklung in diesem Bereich nachzudenken.
- Replication Flows. Dabei handelt es sich um die erste erweitenderne Komponente, übernommen von SAP Data Intelligence. Die Replication Flows wurden entwickelt, um Massenreplikationen von verschiedenen Quellen wie SAP On-Premise, HANA Cloud und Azure zu verschiedenen Zielen HANA Cloud, HANA Data Lake Files und natürlich Datasphere selbst schnell und einfach durchzuführen. Sie sind Cloud-basiert und erfordern daher keinen Data Provisioning Agent (DPA) in Ihrer On-Premise-Umgebung. Außerdem nutzen sie 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 außerdem auch das ODP-Framework (Operational Data Provisioning) der Quellsysteme nutzen, was bedeutet, dass diese Optionen die Fähigkeit zur Delta-Replikation haben, im Gegensatz zu DWC.
- Data Catalog. Ein weiteres Produkt von DI, das aus dem Metadata Explorer entstanden ist und den vorhandenen Repository Explorer ergänzt, richtet sich hauptsächlich an Datenkonsument*innen anstatt an Entwickler*innen. Mit diesem Produkt haben Sie die Kontrolle darüber, welche Datensätze im Katalog veröffentlicht werden. Um den Nutzer*innen dabei zu helfen, die benötigten Informationen zu finden, können Sie Geschäftsglossare verwenden, um klar definierte Geschäftsbegriffe zu erstellen und ein einheitliches Verständnis für spezifische Geschäftsbeschreibungen zu gewährleisten. Sie können auch KPIs verwenden, um sicherzustellen, dass jeder auf die gleiche Weise misst, sowie Tags, um bestimmte Arten von Daten zu kennzeichnen und danach zu filtern (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 das Angebot von SAP mit Datasphere ergänzen sollen:
- 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 verschiedene Möglichkeiten, eine Data Fabric umzusetzen. Datasphere zeigt deutlich, dass SAP dies erkannt hat und bestrebt ist, eine bessere Integration von Daten zwischen SAP- und Nicht-SAP-Systemen zu ermöglichen. Wenn der Großteil Ihrer Daten aus SAP stammt, kann Datasphere Ihr Hauptzugangspunkt sein, der von Partnern unterstützt und mit Daten versorgt wird. Aber auch wenn dies nicht der Fall ist, kann Datasphere dennoch für Sie eine wichtige Rolle spielen, indem es eine Verbindung zu externen Plattformen und Partner*innen herstellt.
Was wir gerne sehen würden
Dies sind alles entscheidende Schritte in die richtige Richtung, aber es gibt immer Raum für weitere Verbesserungen. Hier sind die Dinge, die wir uns für die Zukunft von Datasphere wünschen würden:
- 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, wodurch 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.
- Standard-Content-Modelle. Ein weiterer Vorteil der extrem ausgereiften BW-Linie: Dies wäre ein großartiger Beschleuniger für bestehende SAP-ERP-Kunden. Unabhängig davon, 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.
- 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*innen, selbstständig zu arbeiten, und der Möglichkeit für Entwickler*innen, großartige Lösungen zu erstellen, ist entscheidend.
Was also bedeutet das für Ihr Unternehmen?
Wenn Ihr Unternehmen bereits ein Nutzer der Data Warehouse Cloud ist, dann herzlichen Glückwunsch! Sie haben bereits von vielen neuen Funktionen und Verbesserungen profitiert, und das alles unter dem neuen Namen „Datasphere“. Wenn Sie jedoch darüber nachdenken, den Sprung zur Datasphere zu wagen, wird die Aussicht noch verlockender. Datasphere befindet sich am Anfang einer Reifekurve und fügt wichtige Funktionen hinzu, die zuvor gefehlt haben. Es bietet einen klaren Weg für die weitere Entwicklung. Zusätzlich erfüllt Datasphere die Forderung nach einer besseren Integration mit anderen Komponenten Ihrer Data Fabric. Damit hat SAP möglicherweise einen starken Datenpfeiler in Ihrer Unternehmensarchitektur geschaffen, der Ihnen mehr Stabilität und Effizienz bietet.
Wie geht es weiter?
Wenn Sie der Meinung sind, dass ein Data-Fabric-Ansatz für Ihr Unternehmen interessant sein könnte, oder wenn Sie Möglichkeiten zur Steigerung der Wertschöpfung aus Ihren Daten erfahren möchten, dann sprechen Sie uns gerne an!
Blogbeitrag von Tim Allan & Matt Rogers.