SAP Datasphere

Performanceschub für SAC-Dashboards

OPTIMALE ANALYTIK MIT SAC

Daten können für analytische Zwecke optimiert und vorgeladen werden, sodass auch mittlere und große Datenmengen performant per Live-Connection in SAC Stories genutzt werden können.

ZENTRALISIERTE DATENINTEGRATION

Einheitlicher Zugriff auf Daten aus diversen Quellen ohne die Notwendigkeit von Datenkopien. Dies erleichtert eine konsolidierte Datenansicht über das gesamte Unternehmen.

ECHTZEIT-DATENVERARBEITUNG

Sofortige Analyse und Verarbeitung von Daten in Echtzeit, ermöglicht schnelle Entscheidungsfindung und verbessert die Geschäftsagilität.

Hochleistungs-Datenmanagement für performante SAC-Dashboards

SAP Datasphere bietet eine zeitgemäße Lösung für die Verarbeitung und Integration von Daten unterschiedlichster Quellen und Strukturen. Insbesondere SAC-Dashboards und Stories profitieren von dem performanten Datenbezug von einer nahtlos integrierten Datenplattform, die selbst mit komplexen und umfangreichen Datensätzen effiziente und tiefgehende Analysen in Echtzeit und mit sehr guten bis akzeptablen Ladezeiten ermöglicht.

Durch SAP Datasphere entstehen BI-Projekte, die sich auszeichnen durch:

Integrative Vielfalt: Nahtlose Anbindung und Synchronisierung einer breiten Palette von Datenquellen und Systemen (bspw. Databricks, Google BigQuery, SuccessFactors).
Umfassende Skalierbarkeit: Problemlose Verarbeitung von Datenmengen im Gigabyte-Bereich, passend für datenintensive Analyseanforderungen (bspw. Kassendaten im Handel oder Maschinendaten in der Industrie).

SAP Datasphere zielt darauf ab, die Grenzen der Datenanalyse zu erweitern, indem es Benutzerfreundlichkeit mit fortgeschrittenen Analysewerkzeugen in einer skalierbaren Infrastruktur verbindet.

Echtzeit-Datenverarbeitung für unmittelbare Geschäftsentscheidungen

Mit SAP Datasphere wird eine Echtzeit-Datenverarbeitung auch im SAP-Umfeld möglich. Dies ermöglicht Entscheidungsträgern, zeitnahe und datengestützte Entscheidungen zu treffen:

Schnelle Reaktionsfähigkeit: Eine Datenaktualisierung und -analyse in Sekundenschnelle, wodurch zum Beispiel operative Echtzeit-Einblicke in Lagerbestände oder Kundeninteraktionen möglich werden.
Streamlined Operations: Integration von Live-Daten aus IoT-Geräten oder Online-Transaktionen, die es Produktionsleitern erlaubt, Prozesse sofort anzupassen und Engpässe zu vermeiden.
Ad-hoc-Analysekapazität: Flexibilität für Analysten, auf plötzliche Marktveränderungen mit spontanen Deep-Dive-Analysen zu reagieren, ohne auf Batch-Verarbeitungsfenster warten zu müssen.

Datasphere und SAC können somit wichtige Schritte auf dem Weg zur Data Driven Company sein.

Vermarktung eigener oder Kauf fremder Datenprodukte

Der Datasphere Data Marketplace eröffnet eine neue Dimension der Datenverfügbarkeit und -nutzung. Hierüber kann auf eine umfassende Auswahl an Datenprodukten, die speziell für die Anreicherung und Vertiefung von Analytik (bspw. Stories in SAC) sinnvoll eingesetzt werden können, direkt zugegriffen werden.

Nutzungsmöglichkeiten sind bspw.

interner Austausch von Daten zwischen unterschiedlichen Geschäftsbereichen: Durch eine intuitive Benutzeroberfläche ist der Zugriff auf benötigte Daten schnell und unkompliziert möglich, was Projekte beschleunigt und die Time-to-Insight verkürzt.
kommerzielle Vermarktung eigener Datenprodukte: SAP-Kooperationen mit führenden Open-Data-Partnern ermöglichen es, deren Daten- und KI-Plattformen eng mit eigenen Daten aus SAP Datasphere zu verknüpfen.
Anreicherung bestehender Daten mit Fremddaten: Über 3.000 ausgewählte Datensätze stehen zur Verfügung, die per Knopfdruck erworben und in Datenprojekte integriert werden können.

Einheitliche Datenorchestrierung von der Quelle bis zum Dashboard

DIn einem SAP Datasphere-Projekt verbinden wir eine tiefgreifende Analyse der Unternehmensanforderungen mit der Entwicklung maßgeschneiderter BI-Lösungen. Vom ersten Datenimport über eine präzise Modellierung bis hin zu interaktiven Analysen und Dashboards – SAP Datasphere ermöglicht eine durchgängige und performante Datenhandhabung.

1.Anforderungserhebung: Datenumgebung & Architektur

2. Erarbeitung Zielbild mit Datasphere & SAC

3.ggf. Umsetzung Proof-of-Concept (PoC) für Use Cases

4.Erstellung Spaces und Datenverbindungen (Odata Services, etc.)

5.Datenladung (Staging Space) und Datenmodellierung (Core Space)

6.Datenoptimierung für analytische Zwecke (Analytic Space)

7.Berichtsaufbau & Storytelling