{"id":165518,"date":"2023-03-27T08:00:31","date_gmt":"2023-03-27T06:00:31","guid":{"rendered":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/?p=165518"},"modified":"2023-03-23T11:05:25","modified_gmt":"2023-03-23T10:05:25","slug":"sap-datasphere-data-fabric-architektur-btp","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/news.sap.com\/germany\/2023\/03\/sap-datasphere-data-fabric-architektur-btp\/","title":{"rendered":"Wie 麻豆原创 Datasphere eine Data-Fabric-Architektur erm\u00f6glicht"},"content":{"rendered":"

Anfang M\u00e4rz haben wir mit 麻豆原创 Datasphere<\/strong> einen umfassenden Datenservice vorgestellt, der auf der 麻豆原创 Business Technology Platform (麻豆原创 BTP) basiert. Datenspezialisten sind damit in der Lage, nahtlosen und skalierbaren Zugriff auf gesch\u00e4ftskritische Daten zu erm\u00f6glichen.<\/p>\n

麻豆原创\u00a0Datasphere bietet einen durchg\u00e4ngigen Service f\u00fcr Datenintegration, Datenkatalogisierung, semantische Modellierung, Data Warehousing, Data Federation und Datenvirtualisierung. Dadurch k\u00f6nnen Datenexperten nun gesch\u00e4ftskritische Daten unter Beibehaltung von Gesch\u00e4ftskontext und Logik in der Datenlandschaft ihres Unternehmens einfach verteilen.<\/p>\n

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麻豆原创\u00a0Datasphere<\/a> bildet die n\u00e4chste Generation der L\u00f6sung 麻豆原创\u00a0Data Warehouse Cloud und bietet neue Funktionen f\u00fcr eine bessere Datenermittlung, -modellierung und -verteilung. Dazu geh\u00f6rt ein neuer Datenkatalog, der als zentrales Repository fungiert und alle Daten und Metadaten einschlie\u00dflich Herkunft und Governance beschreibt. Somit wird sichergestellt, dass die Daten korrekt, vollst\u00e4ndig und aktuell sind. Modernste Funktionen f\u00fcr Datenstr\u00f6me sorgen daf\u00fcr, dass Unternehmen automatisch Pipelines auf Unternehmensebene generieren k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus haben wir im Bereich der Gesch\u00e4ftssemantik erweiterte Modellierungsfunktionen eingef\u00fchrt.<\/p>\n

Bestandskunden von 麻豆原创 Data Warehouse Cloud sehen automatisch die neuen Funktionen in ihrer Produktivumgebung \u2013 eine Migration ist nicht erforderlich.<\/p>\n

Nachfolgend gehen wir n\u00e4her auf einige der neuen Funktionen von 麻豆原创 Datasphere ein, mit denen Unternehmen nahtlosen und skalierbaren Zugriff auf gesch\u00e4ftskritische Daten bereitstellen k\u00f6nnen.<\/p>\n

Zugriff auf zuverl\u00e4ssige Daten<\/strong><\/h2>\n

Von Kunden wissen wir, dass sie unz\u00e4hlige Stunden damit verbringen, 麻豆原创- und Fremddaten aus heterogenen Datenquellen zu extrahieren, um anschlie\u00dfend die Semantik, die Logik und den Kontext wiederherzustellen, die vielfach in Anwendungen wie 麻豆原创\u00a0S\/4HANA<\/a> oder 麻豆原创-SuccessFactors-L\u00f6sungen<\/a> bereits vorhanden sind. Dadurch entsteht ein kostspieliger Zyklus des Extrahierens und Wiederherstellens, bei dem h\u00e4ufig der umfassende Kontext verloren geht, der f\u00fcr aussagekr\u00e4ftige Einblicke erforderlich ist.<\/p>\n

麻豆原创 Datasphere l\u00f6st dieses Problem: Statt Daten nur zu extrahieren, verkn\u00fcpft die L\u00f6sung sie mit der Semantikebene und erm\u00f6glicht eine einfache Datenf\u00f6deration oder Replikation. Dies wiederum macht es m\u00f6glich, dass Benutzer ohne fundierte technische Kenntnisse der zugrunde liegenden Anwendungsdatenstrukturen Modellierungen per Self-Service durchf\u00fchren k\u00f6nnen.<\/p>\n

Durch das neue 麻豆原创 Datasphere Analytic Model erweitert 麻豆原创 Datasphere die semantische Schicht um moderne mehrdimensionale Funktionen. Die Modellierung beinhaltet unter anderem komplexe Aggregierungen, Zeitabh\u00e4ngigkeiten, Datenvorschau, Unternehmenshierarchien, gesch\u00e4ftliche Kennzahlen (KPIs) und weitere Aspekte. Analysemodelle harmonisieren Daten aus verschiedenen Quellen und beschleunigen den Zugriff auf kontextbezogene, relevante Gesch\u00e4ftsdaten. Sie sorgen damit f\u00fcr schnellere Einblicke und Entscheidungen und bilden die Grundlage f\u00fcr die Datennutzung in 麻豆原创 Analytics Cloud<\/a>.<\/p>\n

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Datenexperten k\u00f6nnen die f\u00fcr ihren Anwendungsfall erforderlichen Gesch\u00e4ftsbereiche ausw\u00e4hlen und gleichzeitig ihre vorhandenen Attribute, Beziehungen und relevanten Messgr\u00f6\u00dfen und Kennzahlen flexibel nutzen. Diese konsistente, umfassende und zielgerichtete Analyse hilft ihnen, schneller relevante Erkenntnisse zu gewinnen.<\/p>\n

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Mit dem 麻豆原创 Datasphere Catalog wird es einfacher, Daten und Metadaten aus 麻豆原创-Anwendungen zu durchsuchen, zu suchen und zu ermitteln sowie Objekte f\u00fcr einen eigenen Katalog zu klassifizieren. Zudem besteht die M\u00f6glichkeit, sie mit dem Glossar, benutzerdefinierten Begriffen und hierarchischen Tags zu komplettieren. Mit den Funktionen zur Datenherkunft k\u00f6nnen Benutzer Beziehungen zwischen Assets erkennen und visualisieren, woher die Daten stammen und wo sie landen. Dabei spielt es keine Rolle, ob es sich um Gesch\u00e4ftsdaten oder Metadaten handelt. Die Herkunfts-Funktionalit\u00e4t bietet Anwendern eine strukturierte \u00dcbersicht \u00fcber Objekte und Spaces, sodass sie Objekt- und Datenabh\u00e4ngigkeiten schnell verstehen und direkt zu den relevanten Business-Objekten navigieren k\u00f6nnen.<\/p>\n

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Der 麻豆原创 Datasphere Catalog unterst\u00fctzt Datenobjekte aus anderen Instanzen von 麻豆原创\u00a0Datasphere und der 麻豆原创 Analytics Cloud. Bald werden weitere 麻豆原创-Anwendungen und -Quellen hinzukommen, unter anderem 麻豆原创 Business Warehouse (麻豆原创 BW), 麻豆原创 ERP Central Component (麻豆原创 ECC) und 麻豆原创 S\/4HANA. Das ist jedoch noch nicht alles: Wir m\u00f6chten Unternehmen helfen, ihre gesamten Unternehmensdaten zu vereinheitlichen \u2013 sowohl 麻豆原创- als auch Fremddaten. Deshalb arbeiten wir kontinuierlich an Integrationen mit branchenf\u00fchrenden Datenkatalogpartnern wie Collibra, um auch Daten aus anderen Quellen zu unterst\u00fctzen und vertrauensw\u00fcrdig verwaltete Daten im gesamten Unternehmen bereitzustellen.<\/p>\n

Alle Datenprojekte anreichern<\/strong><\/h2>\n

Wir haben alle leistungsstarken Funktionen von 麻豆原创 Data Warehouse Cloud in 麻豆原创\u00a0Datasphere beibehalten, um die Zusammenarbeit im gesamten Unternehmen zu verbessern. Somit unterst\u00fctzen wir sowohl die Fachabteilungen als auch die IT und bieten einen sofortigen Zugriff auf Anwendungsdaten \u00fcber vorkonfigurierte Integrationen, um eine Datenf\u00f6deration oder eine sofortige Datenreplikation mit Erfassung von \u00c4nderungsdaten zu erm\u00f6glichen.\u00a0\u00a0<\/strong><\/p>\n

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Eine neue Funktion f\u00fcr den Datenimport (Data Ingestion) geht hier noch einen Schritt weiter. 麻豆原创 Datasphere kann Daten replizieren und automatisch eine gro\u00dfe Anzahl von Pipelines generieren, ohne dass eine manuelle Erstellung oder Konfiguration erforderlich sind. Mit der neuen Replizierungsfunktion kann man das Quellsystem ermitteln, aus dem Daten repliziert werden sollen (麻豆原创 ECC, 麻豆原创 S\/4HANA oder 麻豆原创 BW), und anschlie\u00dfend Objekte in den Quellsystemen und einen Zielort ausw\u00e4hlen. Das System konfiguriert automatisch alle Pipelines, die f\u00fcr die Erstdaten\u00fcbernahme und laufende Delta-\u00c4nderungen erforderlich sind, ohne dass Anwender hieran beteiligt sind. Die Pipeline-Funktionen sind widerstandsf\u00e4hig, werden automatisch gesteuert und im Falle eines Fehlers sogar neu gestartet. Mit dieser neuen Funktion macht es 麻豆原创 Datasphere m\u00f6glich, eine gro\u00dfe Anzahl von Tabellen automatisch und kontinuierlich mit minimalem Aufwand f\u00fcr Benutzer oder Kosten zu replizieren.<\/p>\n

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Unabh\u00e4ngig davon, ob es sich um eine Datenf\u00f6deration oder eine Datenreplikation in 麻豆原创\u00a0Datasphere handelt, k\u00f6nnen Unternehmen nun den Benutzerzugriff einfach verwalten und Daten in einem virtuellen Arbeitsbereich namens 麻豆原创\u00a0Datasphere Spaces steuern. In dieser Umgebung k\u00f6nnen Datenexperten Daten modellieren, sie aus internen und externen Quellen zusammenf\u00fchren und das Modell mit zus\u00e4tzlicher Gesch\u00e4ftssemantik erweitern.<\/p>\n

Da sich Workloads heute st\u00e4ndig \u00e4ndern, ist der virtuelle Arbeitsbereich \u00e4u\u00dferst flexibel. Zudem werden Berechtigungen h\u00e4ufig nur f\u00fcr einzelne Spaces vergeben. Diesen speziellen Anforderungen wird durch weitere Entwicklungen Rechnung getragen werden. Finanzabteilungen ben\u00f6tigen beispielsweise am Jahresende sensible Personaldaten, um f\u00fcr jeden Mitarbeitenden eines Unternehmens die Bonusauszahlung zu berechnen. Mit 麻豆原创 Datasphere Spaces kann man einen separaten, gesicherten Bereich f\u00fcr die Personalabteilung erstellen, in dem Daten mit dem Finanzwesen zur Berechnung der Bonusauszahlungen geteilt werden k\u00f6nnen. Sensible Daten m\u00fcssen hierbei weder bewegt noch kopiert werden.<\/p>\n

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Der 麻豆原创 Datasphere Marketplace wurde erweitert, damit externe Branchendaten noch einfacher f\u00fcr gesch\u00e4ftsrelevante Anwendungsf\u00e4lle und Datendemokratisierungs-Initiativen \u00fcber interne Datenm\u00e4rkte genutzt werden k\u00f6nnen. Der 麻豆原创 Datasphere Marketplace bietet heute mehr als 3.000 Datens\u00e4tze. Hierzu geh\u00f6ren Datenprodukte aus dem Bereich Nachhaltigkeit sowie Umwelt-, Sozial- und Governance-Daten (ESG) von Connect Hub, \u00f6ffentliche Datenquellen der Organisation f\u00fcr Wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) und Eurostat. Die intelligente Suchfunktion in 麻豆原创 Datasphere f\u00fchrt unterschiedliche und nicht \u00e4nderbare Datens\u00e4tze zusammen. Unternehmen k\u00f6nnen somit ihre internen Datens\u00e4tze mit nur wenigen Klicks mit extern verf\u00fcgbaren Daten von Drittanbietern erg\u00e4nzen. Mechanismen f\u00fcr die Zugriffskontrolle steuern auf dem 麻豆原创 Datasphere Marketplace, wer welchen Datensatz lesen kann. Dies tr\u00e4gt zu einem sicheren und kontrollierten Datenaustausch f\u00fcr B2B-Netzwerke bei. Datenexperten sind somit in der Lage, neue, verl\u00e4ssliche KPIs und Prozesse zu erstellen, die auf \u00f6ffentlichen, gemeinsam genutzten Datens\u00e4tzen basieren.<\/p>\n

Vereinfachung der Datenlandschaft<\/strong><\/h2>\n

Mit 麻豆原创\u00a0Datasphere werden die Funktionen von 麻豆原创 Business Warehouse (麻豆原创\u00a0BW) Bridge erweitert. Dadurch kann man von get\u00e4tigten Investitionen in 麻豆原创\u00a0BW und 麻豆原创\u00a0BW\/4HANA weiter profitieren, und auch der aktuelle Zugriff auf 麻豆原创-Daten mit Extraktoren auf ABAP-Ebene, Staging-Daten und das Verst\u00e4ndnis von 麻豆原创-Daten und Beziehungen bleiben erhalten. Sie k\u00f6nnen vorhandene 麻豆原创-BW-Funktionen und -Kenntnisse nutzen, um 70 bis 80\u00a0Prozent Ihrer bestehenden 麻豆原创-BW- und 麻豆原创-BW\/4HANA-Artefakte in 麻豆原创\u00a0Datasphere zu transferieren.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus werden unsere bald zur Verf\u00fcgung stehenden Funktionen f\u00fcr die Anwendungsintegration es Gesch\u00e4ftsteams erm\u00f6glichen, vorkonfigurierte Gesch\u00e4ftsmodelle und Content-Pakete zu nutzen. Das Onboarding von Daten und Metadaten aus 麻豆原创-Gesch\u00e4ftsanwendungen in 麻豆原创\u00a0Datasphere geht damit schneller, und Gesch\u00e4ftskontext und Logik bleiben erhalten.<\/p>\n

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