SAP Datasphere: Auf zu neuen Sphären des Datenmanagements?

Von Boris Bader, T.CON Business Lead Data Management & Senior Consultant Business Intelligence

Daten waren noch nie so wertvoll wie heute. Kriege, Pandemien, Arbeitskräftemangel, Inflation und Nachhaltigkeit stellen alle Unternehmen vor die gleichen Herausforderungen, Daten effektiv zu erfassen, zu analysieren und zu nutzen. Diejenigen, denen das gelingt können sich auf diese Veränderungen anpassen, schneller reagieren und sich so einen effizienten Wettbewerbsvorteil verschaffen. Dem entgegen stehen die täglich wachsende Datenmenge, die unterschiedlichen Datenquellen, vielfältige Technologien und der Zugriff auf diese Daten durch die Entscheidungsträger.  

Mit diesen Herausforderungen identifiziert sich die SAP Datasphere. Die intelligente Data Management-Plattform unterstützt Unternehmen, seine Daten effektiv zu verwalten und zu nutzen. Das Data Warehouse in der Cloud wurde entwickelt mit dem Ziel eine einheitliche Sicht auf die Daten im Unternehmen zu realisieren und das unabhängig von deren Speicherort. Im Gegensatz zum klassischen Business Warehouse lassen sich mit der Datasphere schnell und einfach eine Vielzahl von Datenquellen integrieren. Durch dieses flexible skalierbare Data Warehouse Lösung lassen sich die Anforderungen jedes Unternehmens individuell anpassen mit dem Vorteil, Daten effektiv zu verwalten, das Risiko von Datensilos zu verringern und Daten dann zur Verfügung zu stellen, wenn sie benötigt werden. Sprach man früher beim klassischen Data Warehouse vom Single Point of Truth (SPOT), so platziert sich die Datasphere durch ihre einfach Datenintegration und ihre flexiblen Kommunikationswege deshalb mehr als ein Semantical Layer of Truth (SLOT). 

Ein weiteres wichtiges Merkmal der Datasphere sind die erweiterten Analysefunktionen. Der User wird hier durch leistungsstarke Werkzeuge bei seiner Arbeit unterstützt. Erkenntnisse aus Daten zu generieren, war aufgrunddessen noch nie so einfach.  

Datensicherheit ist in der heutigen Zeit ein großes Thema. Mit einer rollenbasierten Zugriffskontrolle, Daten-Verschlüsselung und -Maskierung stellt SAP sicher, dass sensible Daten jederzeit geschützt sind. 

Über lange Zeit galten einige SAP-Produkte nicht gerade als intuitiv und benutzerfreundlich. Die Datasphere räumt mit diesem Vorurteil auf. Die Plattform verfügt über eine endanwenderfreundliche Oberfläche und für die Datenmodellierung stehen unterschiedliche visuelle Tools zur Verfügung. Dies ermöglicht dem Anwender ein selbsterklärendes Look and Feel, reduziert dadurch den Zeitaufwand für die Datenverwaltung und -analyse. Die Datasphere gewährt dem Anwender so den Fokus auf strategische Aktivitäten.  

Die Datasphere ist bereits heute eine leistungsstarke Data Management Plattform die Unternehmen je nach Anforderungen dabei helfen kann das Datenpotential der Organisation auszuschöpfen.  

Doch was sind nun die Neuerungen der Datasphere und warum war ein Rebranding unbedingt notwendig? 

Alles neu?

Alles neu? - Nein, nicht ganz. Alle Data Warehouse Cloud Tenants wurden on the fly auf die Datasphere umgestellt. Alle bestehenden Funktionen bleiben dabei erhalten. Unternehmen, die bereits vor März eine Data Warehouse Cloud in Betrieb hatten, wurden also direkt auf die Datasphere umgestellt. Damit nicht genug, zusätzlich erhält die Datasphere noch drei Neuerungen:

• Replication Flows
  Datenbeladung ist ein klassischer Ansatz Informationen in einem Data Warehouse zusammenzuführen. Hier war bisher der Data Provisioning Agent das Mittel der Wahl. Mit dem neuen Replication Flow ermöglicht die SAP die direkte Kommunikation mit SAP-Technologien ohne eine Zusatzsoftware mit dem Quellsystem und bietet somit erweitert Delta-Funktionalitäten.

• Data Catalog
  Self Service ist weiterhin eine regelmäßige Anforderung der Fachbereiche. Dies unterstützt die Datasphere mit einem integrierten Data Catalog. Die Funktion unterstützt durch ein Business Glossary die Transparenz der Datenprodukte des Unternehmens.

• Analytic Model
  Bisher war das Analytical Dataset die primäre Quelle für analytische Tools wie zum Beispiel die SAP Analytics Cloud. Das Analytic Model soll das Dataset in Zukunft ablösen und der strategische Layer für analytische Daten und deren Filterung und Erweiterung werden.

Datasphere und die Business Data Fabric

Seit Anfang des Jahres geht dieser neu gedachte Ansatz einer Business Data Fabric  SAP durch die Data & Analytics Welt. Die SAP versteht darunter eine eine Data Management Architektur, die integrierte und semantisch reiche Datenschichten über zugrundeliegende Datenlandschaften bereitstellt, ermöglicht schnellen und skalierbaren Zugriff auf alle Daten des Unternehmens, ohne dabei zwingende Daten zu duplizieren. Der Mehrwert ergibt sich hier auch für die Konsumenten durch die Beibehaltung des Geschäftskontext und Metainformationen beim Datenzugriff. Dabei bildet die Datasphere die technologische Grundlage dieses Konzeptes. Dank ihrer Business Technology Platform intergration bringt sie zusätzlich fast automatisch die Features Datenbanksicherheit, Verschlüsselung und Governance mit.

Datasphere Ökosystem

Rund um die Business Data Fabric baut die SAP parallel ein eigenes Partner Ökosystem auf. Dies hat den Hintergrund, Kunden durch einfacherer Datenintegration bei führenden Technologieanbietern den Einstieg in die Datasphere zu erleichtern. Die ersten bekannten Partner sind Databricks, Collibra, Confluent und DataRobot.

Fazit

Alle Wege führen in die Cloud! Die SAP hat sich klar für diese Richtung entschieden, als sie im Winter 2019 erstmals die Data Warehouse Cloud auf der TechEd ankündigte. Seitdem fungierte der Cloud Service als die zukünftige Data Warehouse Lösung der SAP. Mit dem Rebranding zur Datasphere hebt die SAP die Bedeutung des Produktes nochmal explizit als Zukunftstechnologie hervor. Besonders die Integration von Data Intelligence Technologien wie Data Replication und Data Streaming (Data Replication Flow) spiegeln die Bedeutung des BTP Services für die Data & Analytics Welt wider.  Inwieweit sich die neuen Features der für Sie bereits heute auf eine moderne Datenarchitektur anwenden lassen, werden wir in den folgenden Blogs untersuchen.

Stay tuned …