{"id":130213,"date":"2023-08-25T08:00:00","date_gmt":"2023-08-25T06:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/?p=130213"},"modified":"2023-08-10T14:23:09","modified_gmt":"2023-08-10T12:23:09","slug":"freiheit-fuer-daten-und-analysen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/de\/freiheit-fuer-daten-und-analysen\/","title":{"rendered":"Freiheit f\u00fcr Daten und Analysen"},"content":{"rendered":"\n

SAP hat die Data Warehouse Cloud durch Datasphere ersetzt<\/h2>\n\n\n\n

Die Aufgabenstellung ist so alt wie die IT selbst: Wie k\u00f6nnen Anwenderunternehmen ihre Daten wirtschaftlich nutzen? Und zwar unabh\u00e4ngig davon, wann und wo sie mit welcher Anwendung generiert und gespeichert wurden? Erfahrene SAP-Anwender erinnern sich an eine ganze Reihe von Versuchen des Anbieters, seinen Kunden dabei zu helfen. Allerdings ohne gro\u00dfen Erfolg, wie Experten immer wieder feststellten.<\/p>\n\n\n\n

Entsprechend zur\u00fcckhaltend reagierten viele Experten, als SAP im Fr\u00fchjahr 2023 Datasphere vorstellte. Im Rahmen der virtuellen Veranstaltung \u201eSAP Data Unleashed\u201c wurde Datasphere pr\u00e4sentiert als \u201eeine einheitliche L\u00f6sung f\u00fcr Datenintegration, Datenkatalogisierung, semantische Modellierung, Data Warehousing, Datenf\u00f6deration und Datenvirtualisierung\u201c. Die L\u00f6sung soll es Datenexperten erm\u00f6glichen, \u201egesch\u00e4ftskritische Daten unter Beibehaltung des Gesch\u00e4ftskontexts und der Gesch\u00e4ftslogik problemlos \u00fcber die gesamte Datenlandschaft zu verteilen\u201c. Diese Darstellung k\u00f6nnte den Eindruck eines \u201eUniversalwerkzeugs\u201c und damit \u00fcbertriebene Erwartungen hervorrufen. Doch dazu sp\u00e4ter mehr.<\/p>

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Zun\u00e4chst die gute Nachricht: SAP hat die ungel\u00f6ste Herausforderung einer einfachen Interaktion mit Unternehmensdaten aus unterschiedlichen Quellen erkannt. In ihrer Produktstrategie vereinheitlichen die Walldorfer jetzt die ganze Palette der Funktionalit\u00e4ten f\u00fcr Datenmanagement und Analytics in einem Gesamtkonzept, damit Kunden k\u00fcnftig die von ihnen ben\u00f6tigten Services ganz nach ihrem Bedarf zusammenstellen k\u00f6nnen. Der Launch der Datasphere setzt die bisherige Entwicklung der Data-Warehouse-Cloud-Architektur konsequent fort in Richtung der sogenannten Business Data Fabric. Dabei handelt es sich um eine integrierte, semantisch vielseitige Datenschicht f\u00fcr den durchg\u00e4ngigen Zugriff auf Daten in allen Bereichen der Datenlandschaft einer Organisation.<\/p>\n\n\n\n

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Die ganze Welt von SAP Datasphere: Eine komplexe Datenwelt muss nun mit Know-how und Ideen der SAP-Partner zum Leben erweckt werden.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Gleichzeitig erhalten die Nutzerinnen und Nutzer Informationen zu Gesch\u00e4ftskontext und Logik, die f\u00fcr die Generierung von Mehrwerten aus Daten erforderlich sind. Neu daran ist vor allem der Umstand, dass es tats\u00e4chlich leichter geworden ist, SAP- und Non-SAP-Daten integriert zu nutzen. Beispielsweise lassen sich durch diese Technologie Daten aus Oracle-Datawarehouse mit Daten aus einem BW\/4 Hana kombinieren. Das ist ein wichtiger Schritt in die richtige Richtung, weil die bisherigen Aufw\u00e4nde f\u00fcr das Extrahieren, Transformieren und Wiederherstellen von Daten so manche erfolgreiche Innovation datenbasierter Gesch\u00e4ftsmodelle verhindert haben. <\/p>\n\n\n\n

Daten in den Fokus<\/h3>\n\n\n\n

Aus Sicht der Anwender liegt der gr\u00f6\u00dfte Nutzen der aktuellen Neuerungen der Datasphere in der Fokussierung auf die Daten \u2013 und nicht auf die Technik oder deren Hersteller. Das gilt umso mehr, als es nicht bei einer Vision blieb. Vielmehr bringt Datasphere eine Reihe konkreter neuer Funktionen zur Erkennung, Modellierung und Verteilung unternehmenskritischer Gesch\u00e4ftsdaten. Zu deren Highlights geh\u00f6rt das Datasphere Analytic Model. Damit k\u00f6nnen Datenexperten komplexe Modellierungsanforderungen durch Wiederverwendung semantischer Definitionen aus SAP-Anwendungen l\u00f6sen.<\/p>\n\n\n\n

Neue multidimensionale Modellierungsm\u00f6glichkeiten mit umfangreichen analytischen Ans\u00e4tzen unterst\u00fctzen sowohl Business- als auch IT-Nutzer, wenn es darum geht, produktiv einsetzbare Modelle f\u00fcr das Business schneller zu entwickeln. So lassen sich die Tabellen f\u00fcr Bestellanforderungen und Materialien zu einem Analysemodell verbinden, das Key-Usern Informationen zur Optimierung des Materialflusses liefert. Dazu ist kein technisches Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Prozesse im Hintergrund des Data Warehouse erforderlich, die von der Datasphere abgebildet werden.<\/p>\n\n\n\n

Wenn datenbasierte Gesch\u00e4ftsmodelle funktionieren sollen, kommt es darauf an, manuelles Datenmanagement maximal zu minimieren. Ein wichtiges Hilfsmittel in diesem Zusammenhang ist der Datasphere Catalog. Er hilft, Daten automatisch zu finden, zu verwalten und zu steuern. Das vereinfacht auch die Einhaltung der Data-Governance-Regeln \u00fcber den kompletten Lebenszyklus der Daten. Dar\u00fcber hinaus enth\u00e4lt Datasphere zahlreiche Tools und Technologien, mit denen Unternehmen alle ihre Daten zusammenf\u00fchren und sicherstellen, dass alle Beteiligten stets mit denselben Daten arbeiten.<\/p>\n\n\n\n

Vereinfachte Datenlandschaft<\/h3>\n\n\n\n

Immer mehr Daten f\u00fchren zwangsl\u00e4ufig zu immer mehr Komplexit\u00e4t, da die Anzahl m\u00f6glicher Beziehungen zwischen einzelnen Datens\u00e4tzen progressiv zur Datenmenge steigt. Umso gr\u00f6\u00dfer ist der Bedarf an einfacher, sicherer und flexibler Handhabung der Infrastruktur zum Management dieser stark wachsenden Datenmengen. SAP Datasphere l\u00e4uft deshalb in jeder Cloud und in hybriden Umgebungen. Das erm\u00f6glicht den ortsunabh\u00e4ngigen Zugriff auf alle Unternehmensdaten. Au\u00dferdem k\u00f6nnen so auch bisherige On-prem-Kunden des SAP Business Warehouse (BW) ihren Datenbestand k\u00fcnftig in der Datasphere nutzen.<\/p>\n\n\n\n

Mit BW Bridge, einem speziellen Service von Datasphere zur Integration von Bestandsdaten in BW, erhalten Anwender von NetWeaver BW- und BW\/4-Transfertools, um ihre bestehenden Datenmodelle und Konnektoren in die Public Cloud zu \u00fcberf\u00fchren. Einmal integriert, k\u00f6nnen die Daten dann mit Datasphere Spaces zu virtuellen Arbeitsbereichen zusammengefasst und bereitgestellt werden. Diese virtuellen Arbeitsbereiche eignen sich vor allem f\u00fcr Datenkonsumenten, die h\u00e4ufig auf bestimmte Datenkonstellationen zugreifen, etwa Marketing, Vertrieb, Lieferanten, Partner und KI-Teams. <\/p>\n\n\n\n

Besonders einfach ist der Eintritt in die Datasphere f\u00fcr Unternehmen, die bereits Data-Warehouse-Cloud-Kunden sind: Sie erhalten die neuen Funktionalit\u00e4ten automatisch als zus\u00e4tzliche Services in ihrer bestehenden Cloud-Oberfl\u00e4che, ganz ohne Migration.<\/p>\n\n\n\n

Datasphere kein Universalwerkzeug<\/h3>\n\n\n\n

Die eingangs zitierte Ank\u00fcndigung k\u00f6nnte den Eindruck eines Universalwerkzeugs f\u00fcr alle datenbezogenen Anwendungen vermitteln. Umso wichtiger ist es, sich vor Augen zu f\u00fchren, was Datasphere im Kern ist: eine Datenmanagement-Schicht, die dazu dient, Daten f\u00fcr die unterschiedlichsten Anwendungen verf\u00fcgbar zu machen. Hier geht es nicht darum, alle m\u00f6glichen Problemstellungen mit einer L\u00f6sung zu erschlagen. Vielmehr ist die Datasphere bewusst so offen konzipiert, dass Benutzer selbst entscheiden k\u00f6nnen, welche Aufgaben sie mit welchen Werkzeugen bearbeiten. Schlie\u00dflich bietet SAP mit der SAP Analytics Cloud und der SAP Data Intelligence Cloud weitere L\u00f6sungen im Bereich Data und Analytics. Beide sind Bestandteile der SAP Business Technology Platform (BTP) \u2013 wie Datasphere. Wenn es darum geht, aus Daten wirtschaftlichen Nutzen zu generieren, ist das Zusammenspiel zwischen diesen Komponenten und gegebenenfalls auch weiteren Anwendungen unterschiedlicher Anbieter gefordert.<\/p>\n\n\n\n

Wirtschaftlicher Nutzen<\/h3>\n\n\n\n

Das Zusammenwirken zwischen den verschiedenen Komponenten f\u00fcr Data und Analytics l\u00e4sst sich beispielhaft an folgendem Szenario demonstrieren: Ein Unternehmen, das Werbung in Fu\u00dfballstadien platziert, muss seinen Kunden berichten, wie oft und wie lange deren Logo oder -Werbemotiv w\u00e4hrend der TV-\u00dcbertragung eines Fu\u00dfballspiels sichtbar war. Dazu nutzt es einen KI-basierten Bilderkennungsservice aus der Cloud, der die Streaming-Daten der TV-\u00dcbertragung analysiert.<\/p>\n\n\n\n

Je nach Kundenvorgabe liefert der Service eine mehr oder weniger detaillierte Aufstellung der Zeiten, in denen das Motiv zu sehen war. Diese strukturierten Daten werden \u00fcber einen SAP Open Connector von dem jeweiligen Service-Anbieter an die Datasphere \u00fcbergeben. Von hier aus wandern sie direkt an den Kunden f\u00fcr dessen Reporting und intern in das ERP-System des Vermarkters zur Abrechnung an den Kunden. Die unstrukturierten Videodaten hingegen werden in die Analytics Cloud \u00fcbermittelt, wo sie f\u00fcr weitere Auswertungen genutzt werden. So lie\u00dfe sich beispielsweise eine datenbasierte Kundenempfehlung f\u00fcr eine andere Positionierung seines Motivs aussprechen. <\/p>\n\n\n\n

In einem weiteren Szenario m\u00f6chte ein Maschinenbauer den Energiebedarf seiner Produktionslinien detailliert auswerten. Das Ziel: Kosten sparen, nachhaltiger produzieren und Daten f\u00fcr die CSR-Berichterstattung effizient bereitstellen. Dabei geht es darum, Streaming-Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuf\u00fchren und auszuwerten. So laufen die Daten zun\u00e4chst in die Data Intelligence Cloud, von wo sie nach automatisierter Integration und Orchestrierung in die Analytics Cloud \u00fcbermittelt werden.<\/p>\n\n\n\n

Mithilfe von Machine Learning und anderen KI-Technologien entstehen hier Prognosen und Simulationen zum k\u00fcnftigen Energiebedarf. Parallel dazu wandern die Ist-Daten in die Datasphere, wo sie jederzeit von \u00fcberall f\u00fcr unterschiedliche Berichte und weitere Berechnungen abrufbar sind. <\/p>\n\n\n\n

Schon diese zwei holzschnittartigen Beispiele zeigen: Im Zusammenspiel mit der SAP Analytics Cloud und der Data Intelligence Cloud gibt Datasphere Unternehmen viel Raum, ihre datenbezogenen Workflows frei zu gestalten \u2013 je nachdem, welche Aufgaben und Zielsetzungen sie verfolgen. Diese Freiheit bestm\u00f6glich zu nutzen bleibt die Herausforderung.<\/p>\n\n\n\n

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Datasphere soll eine einheitliche L\u00f6sung f\u00fcr das Management gesch\u00e4ftskritischer Unternehmensdaten bieten. Ob und wie Unternehmen davon profitieren,
\nh\u00e4ngt auch vom Zusammenspiel mit Analytics Cloud und Data Intelligence Cloud ab.<\/p>\n","protected":false},"author":2368,"featured_media":130214,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"rank_math_lock_modified_date":false,"footnotes":""},"categories":[5,43277],"tags":[18323,42268,624,43278,36985],"coauthors":[43314],"class_list":["post-130213","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-infrastruktur","category-mag-23-07","tag-abat","tag-datasphere","tag-ki","tag-mag-23-07","tag-on-prem"],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp.jpg",1200,540,false],"thumbnail":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-400x180.jpg",400,180,true],"medium_large":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp.jpg",1200,540,false],"image-100":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-1168x526.jpg",1168,526,true],"image-1440":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp.jpg",1200,540,false],"image-1920":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp.jpg",1200,540,false],"1536x1536":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp.jpg",1200,540,false],"2048x2048":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp.jpg",1200,540,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp.jpg",18,8,false],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp.jpg",1200,540,false],"bricks_large":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp.jpg",1200,540,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp.jpg",1200,540,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-600x270.jpg",600,270,true],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-600x540.jpg",600,540,true],"profile_24":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/shutterstock_590696681_aappp-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

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