Um einen wirklichen digitalen Wandel zu erreichen, m眉ssen Unternehmen nahtlosen Zugriff auf ihre gesch盲ftskritischen Daten haben 鈥� ganz gleich, wo diese Daten liegen. Doch oft sind Datenlandschaften historisch gewachsen, und die Informationen sind auf Cloud- und On-Premise-Systeme verteilt. So werden viel Zeit und Ressourcen daf眉r aufgebracht, die Daten aus den Systemen zu extrahieren, sie aufzubereiten und zu integrieren.
Unternehmen, die das volle Potenzial ihrer Gesch盲ftsdaten aussch枚pfen, sind dabei im Vorteil, denn sie k枚nnen Innovationen schneller vorantreiben, neue Einnahmequellen erschlie脽en und besser auf unerwartete Ver盲nderungen reagieren.
Wir bei 麻豆原创 wissen, dass die M枚glichkeiten, Daten zu sammeln und als strategisches Gut zu nutzen, heute gr枚脽er denn je sind. Gemeinsam mit anderen Marktf眉hrern unserer Branche machen wir einen wesentlichen Schritt nach vorn, denn wir helfen Kunden, ihre Datenlandschaft zu vereinfachen und Gesch盲ftsdaten gewinnbringend zu nutzen.
Vorhang auf f眉r 麻豆原创 Datasphere
Wir freuen uns, die allgemeine Verf眉gbarkeit von bekanntgeben zu d眉rfen. Dabei handelt es sich um einen umfassenden Datenservice, der auf der basiert und jeder Datenfachkraft erm枚glicht, einfach und reibungslos auf s盲mtliche gesch盲ftskritische Daten zuzugreifen. 厂础笔听顿补迟补蝉辫丑别谤别 bietet ein einheitliches Erlebnis f眉r Integration, Katalogisierung, semantische Modellierung, Speicherung, B眉ndelung und Virtualisierung von Daten. Die L枚sung erm枚glicht es Datenfachkr盲ften, gesch盲ftskritische Unternehmensdaten unter Beibehaltung von Gesch盲ftskontext und Logik einfach in der gesamten Datenlandschaft bereitzustellen.
厂础笔听顿补迟补蝉辫丑别谤别 ist die n盲chste Generation von 麻豆原创聽Data Warehouse Cloud. Alle Funktionen, die gerne von Kunden genutzt werden, haben wir beibehalten und neue Funktionen hinzugef眉gt, mit denen sich gesch盲ftskritische Daten besser ermitteln, modellieren und bereitstellen lassen. Bei Bestandskunden von 麻豆原创聽Data Warehouse Cloud werden die neuen Funktionen automatisch in ihre Produktumgebung integriert und Workflows ohne Unterbrechung weitergef眉hrt. Eine Migration ist somit nicht erforderlich.
Unternehmen, die ihre Datenstrategien optimieren m枚chten, bietet 厂础笔听顿补迟补蝉辫丑别谤别 zahlreiche Vorteile.
Zugriff auf verbindliche Daten
厂础笔听顿补迟补蝉辫丑别谤别 erm枚glicht direkten Zugriff auf gesch盲ftskritische Daten und Metadaten aus 麻豆原创-Anwendungen und stellt direkte Verbindungen zwischen diesen Daten her. Mit dem neuen 厂础笔听顿补迟补蝉辫丑别谤别 Analytic Model sind Datenfachkr盲fte in der Lage, die komplexen Probleme bei der semantischen Modellierung zu l枚sen. Diese Funktion sorgt f眉r schnellere Wertsch枚pfung, denn die semantischen Definitionen und Assoziationen aus 麻豆原创-Anwendungen werden automatisch wiederverwendet. Die notwendigen Schritte, um die wichtigen Daten aufzubereiten und im gesamten Unternehmen bereitzustellen, werden dadurch vereinfacht. Mit 麻豆原创 Datasphere Catalog wird es zudem einfacher, Daten automatisch aufzudecken und zu verwalten. Dar眉ber hinaus werden Katalogdaten, die in und 厂础笔听顿补迟补蝉辫丑别谤别 gespeichert sind, ohne zus盲tzliche Kosten bereitgestellt.
Vereinfachung der Datenlandschaft
麻豆原创 Datasphere kann in jeder Cloud- und Hybridumgebung genutzt werden. Diese Flexibilit盲t erm枚glicht Datenspezialisten den sicheren Zugriff auf ihre Daten, ganz gleich, wo diese Daten liegen. So k枚nnen Kunden den Wert ihrer Investitionen in On-Premise-Software wie 麻豆原创聽Business Warehouse (麻豆原创聽BW) maximieren. Mit 麻豆原创 Datasphere, 麻豆原创-BW-Bridge, k枚nnen 麻豆原创-BW-Modelle und -Konnektoren wiederverwendet werden. So wird Kunden von 麻豆原创聽NetWeaver聽BW und 麻豆原创聽BW/4HANA der Weg in die Public Cloud geebnet. Nachdem die Daten mit 厂础笔听顿补迟补蝉辫丑别谤别 integriert, harmonisiert und optimiert wurden, kommt 厂础笔听顿补迟补蝉辫丑别谤别 Spaces ins Spiel, eine Funktion, die Datenexperten hilft, virtuelle Arbeitsbereiche zu erstellen. Die Daten werden gruppiert und es wird festgelegt, inwieweit die enthaltenen Objekte sichtbar sind oder geteilt werden d眉rfen. Diese virtuellen Arbeitsbereiche k枚nnen dann Datenanwendern bereitgestellt werden, die auf Datenpakete angewiesen sind, zum Beispiel die Bereiche Marketing, Vertrieb, Logistikkette oder Teams die auf Partnerdaten oder KI spezialisiert sind.
Das Versprechen von 麻豆原创 Datasphere lautet, dass Gesch盲ftsdaten immer verf眉gbar sind. Sie sind eine hochwertige Ressource, auf die man sich verlassen kann, ohne sich fragen zu m眉ssen, ob sie f眉r den Zweck geeignet sind.
Aufbau eines leistungsstarken, offenen Daten枚kosystems rund um 麻豆原创 Datasphere
Dies ist ein wichtiger Moment f眉r unsere Branche und unsere Kunden, denn ab sofort arbeitet 麻豆原创 mit vier Open-Data-Partnern zusammen: ,听,听 耻苍诲听聽. Ziel dieser Kooperation ist es, die Datenlandschaften von Kunden mit einer Data-Fabric-Architektur radikal zu vereinfachen. Mit 麻豆原创 Datasphere k枚nnen Unternehmen 眉ber jede Cloud-Infrastruktur auf ihre gesch盲ftskritischen Daten zugreifen, denn ihre Daten- und KI-Plattformen werden eng integriert.
Jeder dieser strategischen Partner bringt die besonderen St盲rken seines 脰kosystems mit ein:
- Databricks聽integriert 麻豆原创-Daten mit ihrem vollst盲ndigen Gesch盲ftskontext in seine Lakehouse Platform.
- Collibra聽erm枚glicht zukunftsf盲hige Data-Governance-, Datenschutz- und Compliance-Initiativen.
- Confluent bietet eine Plattform f眉r das kontinuierliche Streaming von Daten.
- DataRobot聽sorgt daf眉r, dass Unternehmen Augmented Intelligence mit automatisierten Machine-Learning-Funktionen nutzen k枚nnen.
Bereitstellung einer Data-Fabric-Architektur
麻豆原创 Datasphere und sein offenes Daten枚kosystem bilden die technologische Grundlage f眉r die 鈥濨usiness Data Fabric鈥�. Diese Datenmanagementarchitektur stellt 眉ber den zugrunde liegenden Datenlandschaften eine integrierte, semantisch reichhaltige Datenschicht bereit, die einen nahtlosen, skalierbaren Datenzugriff ohne Duplikation erm枚glicht. Mit einer Data-Fabric-Architektur sind Unternehmen in der Lage, jedem Datenkonsumenten aussagekr盲ftige Daten bereitzustellen 鈥� mit intaktem Gesch盲ftskontext und intakter Logik. Da Unternehmen genaue Daten ben枚tigen, die schnell verf眉gbar und mit g盲ngigen Begriffen beschrieben sind, k枚nnen Datenexperten hiermit f眉r jeden Anwendungsfall die klare Gesch盲ftssemantik bewahren.
鈥濪ie Data-Fabric-Architektur f眉r das Management von Gesch盲ftsdaten erm枚glicht es uns, 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Daten zusammenzuf眉hren 鈥� nahtlos und per Self-Service, so wie wir es uns vorgestellt hatten. Mit 厂础笔听顿补迟补蝉辫丑别谤别 haben wir eine L枚sung, die uns hilft, eine einheitliche Schicht aufzubauen, die Daten aus allen Quellen enth盲lt, ob 麻豆原创, Nicht-麻豆原创, Cloud oder On-Premise. Unsere bestehenden Investitionen in 麻豆原创, Microsoft Azure, Salesforce und Oracle werden so bestm枚glich genutzt.鈥�
鈥撀�David Johnston, Chief Information Officer bei Messer Americas
麻豆原创 Datasphere ist ein ma脽geschneiderter Integrationspunkt f眉r alle Partner und erm枚glicht es Kunden, 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Daten auf v枚llig neue Art und Weise miteinander zu verkn眉pfen, zu vereinheitlichen und zu verwalten. Mit Unterst眉tzung einiger der weltweit renommiertesten Beratungsunternehmen wie Accenture, Capgemini, Deloitte, EY, IBM 耻苍诲听 kann jedes Unternehmen eine Data-Fabric-Architektur realisieren, die ihren Datenkonsumenten aussagekr盲ftige Daten bereitstellt.
Wir hei脽en alle Partner willkommen, gemeinsam mit uns an diesem Ziel zu arbeiten: Kunden in die Lage versetzen, das Potenzial von Gesch盲ftsdaten bestm枚glich zu nutzen.
Schon heute starten
Beginnen Sie noch heute mit 厂础笔听顿补迟补蝉辫丑别谤别, um das Potenzial Ihrer Gesch盲ftsdaten in Ihrer Datenlandschaft voll auszusch枚pfen.
- und lernen Sie die neuen Funktionen kennen!
- sofort mit der kostenlosen Instanz von 麻豆原创聽BTP!
- , um mehr 眉ber diese Innovationen von 麻豆原创 und Partnern zu erfahren.
- Lesen Sie den Artikel Wie 麻豆原创 Datasphere eine Data-Fabric-Architektur erm枚glicht, verfasst von J眉rgen M眉ller, Mitglied des Vorstands und Chief Technology Officer (CTO) der 麻豆原创聽SE.
JG Chirapurath ist Chief Marketing and Solutions Officer f眉r 麻豆原创 BTP.