قامت LeverX باختبار أفضل منصات DWH ووجدت مزايا كبيرة وبعض العيوب المدهشة. اكتشف أي منها يقدم أفضل قيمة لاستثمارك.

إذا كنت تتنقل بين مجموعة الاختصارات الخاصة ببيانات المؤسسة - BW، HANA، DWH، DWH، SAC - فربما تكون قد عثرت على SAP Datasphere وتساءلت عما إذا كان مجرد اختصار آخر معاد تسميته لحفظه.

المفسد: إنه ليس كذلك. إن SAP Datasphere (المعروف سابقًا باسم SAP Data Warehouse Cloud) هو حل SAP لمستودع البيانات الحديث والمرن والقائم على السحابة المصمم لجعل بيانات المؤسسة متاحة ومفهومة وقابلة للاستخدام في جميع أنحاء عملك بأكمله.

ولكن هل هو حقًا أفضل من بدائل مثل Snowflake أو SAP BW أو Google BigQuery أو Amazon Redshift؟ دعنا نلقي نظرة فاحصة.

SAP EWM مقابل Microsoft Dynamics 365 SCM - اختيار الأداة المناسبة للمهمة

نظرة عامة على بنية SAP Datasphere وقدراتها

تحت الغطاء، تم تصميم SAP Datasphere ليكون معياريًا وقابلًا للتطوير مثل مكعبات الليغو، ولكن لبياناتك. فهو يجمع بين خدمات قواعد البيانات، وتكامل البيانات، والنمذجة، والتصور (من خلال التكامل المحكم مع سحابة SAP Analytics Cloud) في حزمة واحدة مرتبة. وهي مصممة لكل من فرق تكنولوجيا المعلومات ومستخدمي الأعمال.

فيما يلي مكوناته الأساسية:

1. المساحات

المساحات عبارة عن بيئات عمل افتراضية معزولة تسمح للفرق أو الأقسام المختلفة بإدارة مجموعات البيانات ونماذج البيانات الخاصة بها بشكل مستقل. تتمتع كل مساحة بالتحكم في الوصول المستند إلى الأدوار، مما يسهل فرض الأمن مع السماح بالاستقلالية. تُعد المساحات مثالية لتحقيق اللامركزية في ملكية البيانات، دون التضحية بالحوكمة المركزية.

2. منشئ البيانات

هذا هو المكان الذي يتم فيه دمج البيانات الخام وتحويلها ونمذجتها. يدعم منشئ البيانات طرقًا متعددة للاتصال بالبيانات: اتصالات مباشرة أو وصول موحد أو النسخ المتماثل الفعلي. يمكنك العمل باستخدام طرق عرض SQL أو أدوات النمذجة الرسومية أو المنطق البرمجي، مما يسمح للمستخدمين التقنيين وغير التقنيين بالمشاركة في مهام هندسة البيانات.

الإمكانيات الرئيسية:

• دمج مصادر بيانات متعددة في طرق عرض موحدة
• تطبيق الفلاتر والوصلات والتحويلات
• تحديد جداول ثابتة أو افتراضية بناءً على حالة الاستخدام

3. منشئ الأعمال

تسمح أداة إنشاء الأعمال للمؤسسات بإنشاء طبقة دلالية على البيانات التقنية. هنا، يحدد المستخدمون كيانات الأعمال (مثل العميل والمنتج والمنطقة) والمقاييس (الإيرادات والهامش) والتسلسلات الهرمية التي تتوافق مع اللغة الداخلية للمؤسسة ومؤشرات الأداء الرئيسية. وهذا يعزز الاتساق عبر تطبيقات إعداد التقارير والتحليلات.

ما أهمية ذلك:

• يمكن لمستخدمي الأعمال إنشاء نماذج واستكشافها دون معرفة تقنية عميقة
• اتساق التعريفات عبر لوحات المعلومات والتقارير.
• تمكين تحليلات الخدمة الذاتية ببيانات موثوقة ومنسقة.

4. إدارة الاتصال

يدعم Datasphere مجموعة واسعة من اتصالات مصادر البيانات، سواء من SAP أو غير SAP. ويشمل ذلك:

• sap s/4hana، sap bw/4hana، sap ecc
• المنصات السحابية (AWS، Azure، GCP)
• قواعد البيانات (SQL Server، Oracle، Snowflake، BigQuery، إلخ.)
• الملفات المسطحة وواجهات برمجة التطبيقات

يقلل الاتصال المباشر واتحاد البيانات من الحاجة إلى عمليات نقل البيانات المجمّعة ويتيح الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا.

5. الحوكمة والأمن والنسب

الحوكمة مدمجة في كل طبقة من طبقات بنية Datasphere. تساعد عناصر التحكم في الوصول المستند إلى الأدوار وتسجيل الأنشطة وتتبع نسب البيانات المؤسسات في الحفاظ على الامتثال والشفافية. وهذا أمر بالغ الأهمية بشكل خاص في الصناعات المنظمة مثل التمويل والأدوية والتصنيع.

6. سحابة SAP HANA السحابية كأساس

يعمل SAP Datasphere في جوهره من خلال سحابة SAP HANA Cloud، والتي توفر معالجة بيانات عالية الأداء في الذاكرة وقدرات تحليلية متقدمة. وهذا يسمح بما يلي:

• استعلامات تحليلية معقدة ذات زمن انتقال منخفض
• التحليلات التنبؤية ودعم التعلم الآلي
• قابلية التوسع عبر أحجام البيانات الضخمة

تشكّل هذه المكونات معًا بنية قوية ومرنة تدعم استراتيجيات إدارة البيانات المختلطة، مما يمكّن كلاً من تكنولوجيا المعلومات المركزية ومستخدمي الأعمال اللامركزيين من التعاون بفعالية.

كيف يتصل نظام SAP Datasphere عبر حزمة SAP

Datasphere ليس جزيرة، بل هو منصة تكامل أولًا تعمل على تعزيز النظام البيئي للبيانات والتحليلات الشاملة من SAP من خلال جلب الأداء والمواءمة الدلالية وإمكانية الوصول في الوقت الفعلي في بيئة واحدة مرنة.

نظرًا لأن SAP Datasphere مبني على سحابة SAP HANA Cloud، فإنه يأتي مع قوة قاعدة بيانات عالية الأداء في الذاكرة منذ البداية. كما أنه يعمل بشكل جيد مع سحابة SAP Analytics Cloud، مما يعني أن قصص البيانات ولوحات المعلومات والتحليلات التنبؤية لا تحتاج إلى قطع مسافة إضافية للحصول على بيانات جديدة في الوقت الفعلي.

على عكس الإعدادات التقليدية، حيث يبدو الحصول على البيانات من مكان إلى آخر مثل شحن بيانو عبر البلاد، يتكامل Datasphere أصلاً مع SAP S/4HANA وBW/4HANA ومصادر أخرى، دون تكرار كل شيء.

دعنا نفصّل كيفية تفاعل SAP Datasphere مع كل حل من الحلول.

التفاعل مع SAP HANA Cloud

نظرًا لأن SAP Datasphere مبني على SAP HANA Cloud، فإنه يستفيد من أحد أقوى محركات قواعد البيانات في الذاكرة المتاحة. وهذا يسمح لها بتنفيذ الاستعلامات المعقدة بزمن استجابة منخفض للغاية، ودعم معالجة البيانات في الوقت الفعلي، وتوسيع نطاق أعباء العمل على مستوى المؤسسات. سحابة HANA السحابية هي العمود الفقري الحسابي لـ Datasphere، مما يتيح

• عمليات تحليلية عالية السرعة
• تحويل البيانات في الوقت الحقيقي
• عمليات تجميع وحسابات فورية

ترث Datasphere قدرات التخزين العمودي والضغط المتقدم والمعالجة المتوازية في HANA، مما يجعلها مناسبة لحالات الاستخدام التحليلية الصعبة مثل الدمج المالي والتحليلات التشغيلية والتنبؤ.

بالإضافة إلى ذلك، بالنسبة للشركات التي تستخدم بالفعل سحابة SAP HANA Cloud خارج Datasphere (على سبيل المثال، في سيناريوهات منصة SAP Business Technology Platform)، يكون التكامل سلسًا عبر الوصلات الأصلية والبيانات الوصفية المشتركة. يمكن لـ Datasphere توسيع نطاق نماذج HANA الحالية في سياقات إعداد تقارير أوسع، دون تكرارها أو إعادة تشكيلها.

التفاعل مع سحابة SAP Analytics Cloud

تم تصميم SAP Datasphere وسحابة SAP Analytics Cloud كحل تحليلات موحد. يوفر Datasphere نماذج بيانات محكومة وغنية دلاليًا، بينما تضيف سحابة SAP Analytics Cloud قدرات قوية لتصور البيانات والتخطيط والتحليلات المعززة. أبرز مزايا التكامل الرئيسية:

• اتصال مباشر بالبيانات: يمكن أن تستهلك سحابة SAP Analytics Cloud البيانات مباشرةً من نماذج Datasphere مع تحديثات في الوقت الفعلي وبدون تكرار البيانات
• طبقة دلالية مشتركة: يتم فهم مصطلحات الأعمال ومؤشرات الأداء الرئيسية المحددة في Datasphere واحترامها تلقائيًا بواسطة SAP Analytics Cloud
• التخطيط والتنبؤ: يعمل Datasphere كواجهة خلفية موثوق بها لنماذج التخطيط التي تم إنشاؤها في SAP Analytics Cloud

يؤدي هذا إلى إنشاء حزمة شاملة حيث يتم نمذجة البيانات وإدارتها وتصورها بطريقة تقلل من الاحتكاك والازدواجية، مع زيادة الشفافية والتعاون بين مستخدمي تكنولوجيا المعلومات والأعمال.

التفاعل مع SAP S/4HANA و BW/4HANA

يدعم Datasphere التكامل الأصلي مع SAP S/4HANA وSAP BW/4HANA، سواء عبر الاتصالات المباشرة أو النسخ المتماثل للبيانات، اعتمادًا على أداء الأعمال والاحتياجات المعمارية.

• باستخدام S/4HANA، يمكن للمؤسسات الوصول إلى بيانات المعاملات (مثل البيانات المالية والطلبات والمخزون) في الوقت الفعلي، ودعم التحليلات التشغيلية ولوحات المعلومات التنفيذية دون الحاجة إلى مهام ETL الليلية.
• مع BW/4HANA، يمكن ل Datasphere توسيع أو التعايش مع منطق مستودع بيانات المؤسسة الحالي. ويمكنه أن يستهلك مزودي المعلومات الحاليين أو يعرض نماذج من Datasphere في بيئات BW.

يسمح هذا التوافق ثنائي الاتجاه للمؤسسات بالتحرك بالسرعة التي تناسبها، والاستفادة من الاستثمارات الحالية في BW، مع تحديث نماذج البيانات أو دمجها تدريجيًا داخل Datasphere.

مقارنة SAP Datasphere: كيف تتراكم مقارنة بمنصات DWH الأخرى

داتاسفير مقابل SAP BW/4HANA

لنبدأ بالمنافسة الواضحة - SAP BW/4HANA.

يعدSAP BW/4HANA حلًا قويًا وناضجًا لتخزين بيانات المؤسسة الذي يتفوق في إعداد التقارير المنظمة وبيئات البيانات المحكومة وسير العمل الراسخ الذي يركز على SAP. وهو فعال بشكل خاص للمؤسسات ذات أنظمة SAP المتكاملة بإحكام ومتطلبات إعداد التقارير المعقدة، حيث يكون التحكم والتحقق من الصحة والعمليات الموحدة من أهم الأولويات.

من ناحية أخرى، يُعدSAP Datasphere حلاً سحابيًا أصليًا مصممًا لتوفير قدر أكبر من المرونة والوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي والمرونة عبر مصادر SAP وغير SAP. وهو يسمح بمزيد من اللامركزية في ملكية البيانات ويتيح لمستخدمي الأعمال استكشاف البيانات ونمذجتها والعمل معها مباشرة، دون الاعتماد بشكل كبير على تكنولوجيا المعلومات أو الهياكل المحددة مسبقًا.

باختصار:

• يعدBW/4HANA نظامًا تقليديًا محكومًا بشكل كبير ومناسبًا لبيئات SAP الثقيلة مع احتياجات إعداد التقارير المحددة مسبقًا والتحكم المركزي.
• أمانظام Datasphere فهو نظام مرن وملائم للأعمال، ومُصمم لنظم البيانات الهجينة وحالات استخدام التحليلات الديناميكية.

الأهم من ذلك، أن هذه المنصات ليست متعارضة. حيث تقوم العديد من المؤسسات بتشغيلها بالتوازي، باستخدام BW/4HANA لعمليات إعداد التقارير الراسخة وDatasphere لمبادرات التحليلات الجديدة أو الاستكشافية أو متعددة الوظائف. تدعم SAP هذه الاستراتيجيات المختلطة وتشجعها.

SAP Datasphere مقابل Snowflake

Snowflake عبارة عن منصة سحابية أصلية راسخة معروفة بقابليتها للتوسع، وفصل التخزين عن الحوسبة، ودعمها لتنسيقات البيانات شبه المنظمة. وهي تعمل في بنية على غرار بحيرة البيانات، حيث يمكن تخزين كميات هائلة من البيانات المنظمة وشبه المنظمة والاستعلام عنها بشكل مستقل عن الحوسبة. إنه نظام سحابي أصلي في جوهره ولا يعتمد على النظام الأساسي، مما يجعله جذابًا جدًا للشركات التي تتلاعب بأكثر من 20 مصدر بيانات والكثير من الأمور المجهولة.

حيث تتفوق SAP Datasphere في التكامل الأصلي مع أنظمة SAP البيئية ونمذجة سياق الأعمال التي تتماشى مع العمليات التجارية والمصطلحات. بينما يوفر Snowflake أدوات قوية لمعالجة البيانات الأولية والنمذجة المخصصة، إلا أنه لا يفهم البيانات الوصفية لتطبيق SAP أو سياق الأعمال بشكل أصلي دون تكوين يدوي.

لذلك:

• يناسبSnowflake المؤسسات التي تحتاج إلى بيئة سحابية قابلة للتطوير لدعم مجموعة واسعة من أعباء العمل التحليلية عبر مصادر بيانات متنوعة.
• صُممتSAP Datasphere خصيصًا للمؤسسات التي تستخدم SAP وتتطلب نمذجة مدركة لسياق الأعمال وتوحيد البيانات في الوقت الفعلي.

يوفر Snowflake بيئة مرنة ومفتوحة ولكنه يتطلب بناء الهيكل الخاص بك ومنطق الأعمال من الصفر. على النقيض من ذلك، يأتي SAP Datasphere مزودًا بسياق أعمال مدمج ونماذج دلالية مصممة خصيصًا لاستخدام المؤسسات.

داتاسبير مقابل جوجل BigQuery / Redshift

تُعدBigQuery (Google) وRedshift (AWS) من أقوى الشركات في مجال مستودعات البيانات، خاصةً بالنسبة للمؤسسات التي تعمل بالفعل في الأنظمة السحابية الخاصة بها.

• تم تصميمBigQuery للسرعة والتوسع. إنه بلا خادم، ومُدار بالكامل، ومُحسَّن لأعباء عمل التحليلات الضخمة. وهو يعتمد على SQL أولاً، وهو مثالي للاستعلامات السريعة على بيتابايت من البيانات. علاوة على ذلك، فهي رائعة لفرق التسويق وعلماء البيانات الذين يسبحون في بيانات تدفق النقرات.
• Redshift هو تطبيق أمازون على DWH التقليدي. يتميز بتكامل ملحوظ عبر حزمة AWS وأداء قوي لأحمال العمل الأكثر تنظيماً.

يختلفDatasphere عنها في منطق الأعمال والدلالات. يتعامل BigQuery و Redshift مع بياناتك كمادة خام. أما Datasphere فيتعامل معها على أنها شيء يجب أن يكون منطقيًا بالفعل لعملك.

لذا، إذا كانت حياتك تتمحور حول تطبيقات SAP، فإن Datasphere يوفر عليك إعادة اختراع العجلة كلما أردت الإبلاغ عن شيء ما.

ملخص:

• تم تحسينBigQuery / Redshift للتحليلات عالية الأداء على نطاق واسع وهو مناسب بشكل خاص للمؤسسات التي تعمل مع كميات كبيرة من البيانات الأولية السحابية الأصلية.
• صُممSAP Datasphere لمستخدمي الأعمال والمناظر الطبيعية المختلطة بين SAP/غير SAP، مع وجود دلالات مدمجة بالفعل.

Datasphere مقابل منصات DWH الأخرى: من الأفضل؟

المزايا الرئيسية ل SAP Datasphere

نموذج دلالي موحّد يتحدث لغة الأعمال

البيانات لا تحقق القيمة - البيانات المفهومة هي التي تحقق القيمة.

واحدة من أقوى ميزات SAP Datasphere هي الطبقة الدلالية الموحدة التي تسد الفجوة التقليدية بين فرق تكنولوجيا المعلومات وفرق العمل. في معظم بيئات مستودعات البيانات، هناك انفصال: تعمل الفرق الفنية مع جداول المصدر وأسماء الحقول الغامضة، بينما تريد فرق العمل فقط معرفة "ما هي منتجاتنا الأكثر مبيعًا في الربع الأخير؟

يعالج Datasphere هذا الأمر من خلال السماح لمالكي البيانات بإنشاء كيانات أعمال قابلة لإعادة الاستخدام بأسماء وتسلسلات هرمية ومؤشرات أداء رئيسية وأبعاد مألوفة داخل أداة إنشاء الأعمال. تقوم هذه الكيانات بتجريد تعقيد نماذج البيانات الأساسية وتعرض وجهة نظر متسقة ومحكومة للمستخدمين في جميع أنحاء المؤسسة.

وهذا يعني:

• يمكن لمستخدمي الأعمال الاستعلام عن البيانات دون الحاجة إلى فهم مخطط قاعدة البيانات الأساسية.
• تستخدم التقارير ولوحات المعلومات عبر فرق العمل تعريفات متسقة ل "الإيرادات" و"العميل" و"المنطقة" وما إلى ذلك.
• لم يعد قسم تكنولوجيا المعلومات يقضي نصف وقته في الإجابة عن أسئلة مثل "لماذا لا يتطابق رقم إيرادات التسويق مع رقم الإيرادات المالية؟

لا يتعلق الأمر فقط بلوحات معلومات أفضل - بل يتعلق الأمر بالثقة في البيانات والشفافية والمواءمة عبر المؤسسة.

ووفقًا لمعايير الصناعة، فإن المؤسسات التي تعتمد على اتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات تزيد احتمالية اكتساب عملاء جدد بمقدار 23 ضعفًا، وتزيد احتمالية الاحتفاظ بهم بمقدار 6 أضعاف، وتزيد احتمالية تحقيق الأرباح بمقدار 19 ضعفًا. نماذج البيانات الموحدة والمتسقة تجعل هذا النوع من الأداء ممكناً.

الوصول إلى البيانات في الوقت الحقيقي مع اتصالات مباشرة: لا مزيد من انتظار الأمس

تعتمد مستودعات البيانات التقليدية على العمليات الدفعية. حيث يتم استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها (ETL)، وغالبًا ما يتم تحديثها مرة واحدة يوميًا، في أفضل الحالات. وبحلول الوقت الذي تكون فيه متاحة للتحليل، قد تكون قديمة بالفعل.

يعكس SAP Datasphere هذا النموذج

يتيح الدعم المدمج لتوحيد البيانات والاتصال المباشر الوصول في الوقت الفعلي إلى مصادر البيانات الموزعة دون تكرار أو نقل جميع بياناتك إلى موقع مركزي واحد.

الفوائد الرئيسية:

• تقليل زمن الاستجابة: يتم الاستعلام عن البيانات من المصدر، بحيث لا تنتظر التحديثات الليلية أو مهام إعادة التوحيد.
• انخفاض تكاليف التخزين: لن تضطر إلى الاحتفاظ بنسخ ضخمة من أنظمة المصدر "تحسباً لأي طارئ".
• حوكمة أقوى: يقلل الوصول في الوقت الفعلي من الحاجة إلى تصدير البيانات المحفوفة بالمخاطر وفوضى جداول البيانات.
• خفة الحركة التشغيلية: لوحات المعلومات والتنبؤات والتنبيهات مدعومة بالبيانات الحالية، وليس أفضل تخمينات الأمس.

ما أهمية ذلك:

من المرجح أن تتخذ المؤسسات التي تستفيد من التحليلات قرارات أسرع وتتفوق على نظيراتها في الربحية. سواء كنت تراقب سلاسل التوريد أو تدير البيانات المالية أو تتفاعل مع سلوك العملاء، فإن الوصول في الوقت الفعلي يمنحك ميزة استراتيجية مع مرونة تشغيلية أكبر، وتحكم مالي استباقي، ومشاركة أكثر ملاءمة مع العملاء.

تكامل عميق مع SAP ERP وSAP Analytics Cloud: مصمم لمؤسسة SAP

تم تصميم SAP Datasphere ليعمل بسلاسة مع نظام SAP البيئي - ليس كحل بديل بل كجزء أصلي.

بينما تتطلب مستودعات البيانات التابعة لجهات خارجية في كثير من الأحيان موصلات مخصصة، أو أدوات ETL تابعة لجهة خارجية، أو منطق تحويل كبير لفهم هياكل بيانات SAP، فإن Datasphere يفهم البيانات الوصفية والتسلسلات الهرمية ودلالات تطبيقات SAP مثل S/4HANA وSAP ECC وBW/4HANA.

إليك سبب أهمية ذلك:

• وقت أسرع للوصول إلى الرؤى: يمكّنك الاتصال بأنظمة SAP لتخطيط موارد المؤسسات من التحليل الفوري دون الحاجة إلى هندسة عكسية.
• دقة أفضل: نظرًا لأن Datasphere يفهم منطق أعمال SAP (مثل التسلسلات الهرمية والعملات والتبعيات الزمنية)، فإن تقاريرك تعكس ما يحدث بالفعل في الأعمال.
• تقليل تعقيد التكامل: يمكن للأعمال تجنب إعادة إنشاء منطق وعلاقات خاصة بـ SAP يدويًا في Snowflake أو BigQuery أو منصات مماثلة.

على جانب التحليلات، يعني التكامل مع SAP Analytics Cloud أنه يمكن للمستخدمين إنشاء تصورات ولوحات معلومات تنبؤية مباشرةً فوق نماذج بيانات Datasphere - مرة أخرى، دون نقل أو تكرار أي شيء.

يؤدي ذلك إلى إنشاء حزمة تحليلات موحدة:

• Datasphere لنمذجة البيانات والحوكمة
• سحابة SAP Analytics Cloud للتصور والتخطيط والتحليلات المعززة
• كلها تتماشى بإحكام مع بيانات أعمال SAP في الأساس

أبلغت الشركات عن زيادة في الإنتاجية بنسبة 20-30% من خلال تبسيط عمليات استرجاع البيانات وإعداد التقارير، وهو بالضبط نوع سير العمل الذي صُمم SAP Datasphere لتمكينه.

يقدمان معًا حلًا على مستوى المؤسسات يدعم عملية اتخاذ القرار في الوقت الفعلي دون المساومة على حوكمة البيانات أو الثقة.

القيود والتحديات التي تواجه SAP Datasphere

بينما يُقدّم SAP Datasphere حلاً مقنعًا لإدارة البيانات الحديثة، خاصةً للمؤسسات التي تركز على SAP، إلا أنه يواجه تحديات. يعد فهم هذه القيود أمرًا بالغ الأهمية لوضع توقعات واقعية، وضمان التبني الناجح، ومواءمة النظام الأساسي مع أهداف استراتيجية البيانات الأوسع نطاقًا.

منحنى التعلّم التنظيمي وإدارة التغيير

على الرغم من وضع SAP Datasphere كمنصة ملائمة للأعمال، لا يزال الاستخدام الفعال يتطلب فهمًا أساسيًا لنمذجة البيانات والطبقات الدلالية ومفاهيم الحوكمة.

قد تواجه المؤسسات:

• منحنى تعليمي حاد للفرق غير المعتادة على بنية بيانات SAP أو الجديدة على منصات البيانات الحديثة.
• هناك حاجة إلى التدريب القائم على الأدوار، خاصةً لمحللي الأعمال ومشرفي البيانات والمطورين المواطنين.
• تحدياتإدارة التغيير في الانتقال من بيئات إعداد التقارير القديمة (على سبيل المثال، SAP BW) إلى نموذج السحابة الموحّدة أولاً.

التبني الناجح لا يتطلب فقط الأدوات، بل يتطلب بناء القدرات الداخلية وبرامج التمكين الاستراتيجية.

اعتبارات الأداء في البنى الموحدة

تتمثل إحدى ميزات SAP Datasphere الأساسية في قدرتها على توحيد البيانات عبر الأنظمة في الوقت الفعلي، مما يقلل من الحاجة إلى الازدواجية.

يعتمد الأداء بطبيعته على:

• استجابة النظام المصدر
• البنية التحتية للشبكة ووقت الاستجابة
• تصميم الاستعلام وتعقيد النموذج

يجب على الشركات تنفيذ أطر حوكمة الأداء لضمان بقاء الاستعلامات فعالة، خاصة في بيئات البيانات الموزعة. بدون نمذجة منضبطة، يمكن أن يصبح الوصول الموحد عنق زجاجة بدلاً من أن يكون عامل تسريع.

نضج النظام مقارنةً ببدائل السحابة المفتوحة

على عكس Snowflake أو Google BigQuery، يعمل SAP Datasphere ضمن نظام بيئي أكثر تحكمًا وموجّه نحو SAP.

وهذا يمكن أن يحد من

• تكامل التوصيل والتشغيل مع أدوات الطرف الثالث الشهيرة
• الابتكارات التي يحركها المجتمع والقوالب المبنية مسبقًا
• المرونة بالنسبة للمؤسسات التي تعمل في بيئات بيانات متنوعة أو الأفضل من نوعها

بالنسبة للشركات التي تستفيد من حزم البيانات الواسعة، بما في ذلك Salesforce أو خدمات AWS الأصلية أو الأدوات مفتوحة المصدر، قد يؤدي ذلك إلى زيادة التكامل أو بطء وقت تحقيق القيمة.

إدارة التكاليف وتعقيدات الترخيص

بينما يتبنى SAP Datasphere نموذج استهلاك قائم على السحابة، يظل الترخيص غير تافه.

يتأثر التسعير بمزيج من:

• حجم البيانات والتخزين
• استخدام الحوسبة
• عدد المستخدمين والمساحات
• التكامل مع سحابة SAP Analytics Cloud أو خدمات SAP السحابية الإضافية

بدون المراقبة النشطة للاستخدام والتخطيط المعماري النشط، قد تواجه المؤسسات تصاعدًا غير متوقع في التكاليف. يعد وجود نموذج حوكمة واضح للتزويد ووصول المستخدم وتوسيع نطاق عبء العمل أمرًا ضروريًا للتحكم المستدام في التكلفة.

الاعتماد على سحابة SAP Analytics Cloud للتصور المتقدم

يتعامل Datasphere مع تكامل البيانات والنمذجة، ولكن يتم تقديم التحليلات المتقدمة ولوحة المعلومات بشكل أساسي من خلال SAP Analytics Cloud. يؤدي هذا إلى إنشاء بنية متعددة الطبقات قد تكون نقطة قوة أو قيد، اعتمادًا على استراتيجية التحليلات الخاصة بك.

تشمل الاعتبارات ما يلي:

• يلزم الحصول علىترخيص وتدريب إضافيين لاعتماد سحابة SAP Analytics Cloud
• التكرار المحتمل إذا كانت المؤسسة تستخدم بالفعل منصات ذكاء الأعمال القائمة مثل Power BI أو Tableau
• تعقيد التكامل عند الربط بين Datasphere وأدوات التصور غير التابعة ل SAP

بينما توفر سحابة SAP Analytics Cloud تآزرًا أصليًا، يجب على المؤسسات التي لديها استثمارات قائمة في ذكاء الأعمال تقييم ما إذا كانت هذه التبعية تتوافق مع الأهداف طويلة المدى.

نضج المنصة وتطور الميزات

كمنصة جديدة ومتطورة نسبيًا، تخضع منصة SAP Datasphere للتطوير المستمر. لا تزال بعض الميزات، مثل قابلية توسيع واجهة برمجة التطبيقات، أو تكامل كتالوج بيانات الطرف الثالث، أو قدرات التعلم الآلي المتقدمة، في طور النضج.

وهذا يمثل قيودًا محتملة على:

• سير عمل علوم البيانات المتقدمة
• حوكمة البيانات عبر المنصات
• البنى المؤسسية عالية التخصيص

لقد التزمت SAP بخارطة طريق قوية، ولكن يجب على المؤسسات التي تحتاج إلى قابلية التوسعة المتقدمة التحقق من قدرات الحالة الحالية مقابل الجداول الزمنية لخارطة الطريق قبل وضع رهانات استراتيجية.

من يجب أن يستخدم SAP Datasphere

إن SAP Datasphere عبارة عن منصة متطورة ذات نقاط قوة واضحة وسياقات واضحة بنفس القدر، حيث تتألق بشكل أكثر سطوعًا. وهو عبارة عن نسيج بيانات مؤسسي من الجيل التالي مصمم لربط البيانات ونمذجتها والتحكم فيها عبر أنظمة SAP المعقدة وغير التابعة ل SAP. لا تكمن نقاط قوته في تخزين البيانات فحسب، بل تكمن أيضًا في الاتساق الدلالي والوصول في الوقت الفعلي وسهولة الاستخدام متعدد الوظائف.

ومع ذلك، مثل أي منصة مؤسسية، تعتمد قيمتها بشكل كبير على السياق. فيما يلي تحليل أعمق لأنواع المؤسسات وحالات الأعمال المحددة التي توفر فيها SAP Datasphere مزايا قابلة للقياس.

المؤسسات التي تركز على SAP التي تسعى إلى التحديث السحابي أولاً

الخصائص الأساسية:

• الأنظمة الأساسية التي تعمل على SAP S/4HANA أو SAP ECC
• منطق الأعمال ونماذج البيانات مدمجة بعمق في تطبيقات SAP
• خطط لترحيل أعباء عمل التحليلات إلى البنى السحابية الأصلية

لماذا يناسب Datasphere: Datasphere مدرك أصلاً لهياكل بيانات SAP. وهذا يعني عدم وجود هندسة عكسية للتسلسلات الهرمية أو تعريفات الأرقام الرئيسية أو التبعيات الزمنية أو تحويلات العملات. فهو يتعرف على منطق عملك لأنه مصمم من أجله.

بالنسبة للشركات التي تتطلع إلى تحديث بيئات إعداد تقارير BW أو بيئات إعداد تقارير ECC المحلية الخاصة بها، يوفر Datasphere:

• الوصول المباشر إلى بيانات SAP ERP من خلال الاتصال المباشر
• خيارات نمذجة خالية من التكرار للتحليلات في الوقت الفعلي
• مسار متوافق مع خارطة الطريق نحو تكامل منصة ساب لتكنولوجيا الأعمال (BTP)

يؤدي ذلك إلى تقليل دورات التطوير، وتحسين الثقة في إعداد التقارير، وتقليل الاحتكاك بين تكنولوجيا المعلومات وأصحاب المصلحة في الأعمال.

الشركات التي تدير المناظر الطبيعية للبيانات الموزعة

الخصائص الأساسية:

• يتم توزيع البيانات عبر أنظمة SAP والأنظمة غير التابعة لنظام SAP (إدارة علاقات العملاء، والموارد البشرية، وتخطيط موارد المؤسسات القديمة)
• وحدات الأعمال تعمل بشكل شبه مستقل مع ملكية البيانات المحلية
• تكنولوجيا المعلومات المركزية مفرطة في التوسع أو تسعى إلى تحقيق اللامركزية

لماذا يناسب Datasphere: من خلال دعم الوصول إلى البيانات الموحدة، يمكن ل Datasphere توحيد البيانات من أنظمة متعددة دون نقل أو تكرار كل شيء فعليًا. وهذا أمر بالغ الأهمية لـ

• المؤسسات متعددة الجنسيات التي لديها مخاوف تتعلق بسيادة البيانات الإقليمية
• المناظر الطبيعية الهجينة ذات الأنظمة السحابية الجزئية والأنظمة المحلية
• نماذج حوكمة تكنولوجيا المعلومات التي تؤكد على التحكم المركزي + المرونة المحلية

يسمح مفهوم Spaces الخاص ب Datasphere أيضًا باللامركزية الخاضعة للرقابة؛ حيث يمكن لكل خط من خطوط الأعمال إدارة مجموعات البيانات والنماذج الخاصة به ضمن حدود الحراسة التي تحددها تكنولوجيا المعلومات.

الشركات التي تعطي الأولوية للتحليلات التشغيلية في الوقت الحقيقي

الخصائص الأساسية:

• نوافذ اتخاذ القرار قصيرة (دقائق أو ساعات، وليس أيامًا)
• يحتاج مستخدمو الأعمال إلى الوصول إلى مؤشرات الأداء الرئيسية والتنبيهات المباشرة
• عمليات ETL الدفعية التقليدية تقدم وقت استجابة غير مقبول

لماذا يناسب Datasphere: بفضل الاتحاد في الوقت الحقيقي ودعم الاستعلام المباشر، يتيح Datasphere إمكانية إجراء تحليلات على البيانات التشغيلية المباشرة، وليس على بيانات الأمس. وهذه ميزة كبيرة للصناعات التي يكون فيها التوقيت هو كل شيء:

• التصنيع (على سبيل المثال، التأخير في الإنتاج ومستويات المخزون)
• الخدمات اللوجستية (على سبيل المثال، اتفاقيات مستوى الخدمة الخاصة بالتسليم، وتغييرات المسار)
• التمويل (على سبيل المثال، الوضع النقدي ومراقبة الهامش)
• التجارة الإلكترونية (على سبيل المثال، التخلي عن عربة التسليم، وأداء الحملة)

بالاقتران مع سحابة SAP Analytics Cloud، يمكن للمستخدمين إنشاء لوحات معلومات وتنبيهات تعكس ظروف العمل الحالية، دون الحاجة إلى مهام دُفعات ليلية أو تحميل بيانات مجدولة.

الشركات التي تقود تحليلات الخدمة الذاتية مع الحوكمة

الخصائص الأساسية:

• فرق العمل تطلب المزيد من الاستقلالية في التعامل مع البيانات
• تزايد استخدام برنامج Excel وتكنولوجيا المعلومات الموازية
• أصبحت حوكمة البيانات واتساقها مصدر قلق

لماذا يناسب Datasphere: يوفر SAP Datasphere بيئة يمكن لمستخدمي الأعمال من خلالها استكشاف البيانات ونمذجتها دون الحاجة إلى مهارات تقنية عميقة، ولكن ضمن إطار عمل محكوم تحدده تكنولوجيا المعلومات. وقد أصبح هذا التوازن ممكنًا من خلال:

• مُنشئ الأعمال لتحديد النماذج الدلالية ومؤشرات الأداء الرئيسية والأبعاد
• مساحات لفصل العمل حسب القسم أو المنطقة الجغرافية أو وحدة العمل
• أدوات النسب والتدقيق للحفاظ على إمكانية التتبع وجودة البيانات

يمكّن ذلك الأقسام من إنشاء لوحات المعلومات وطريقة عرض البيانات الخاصة بها، بينما تحتفظ تكنولوجيا المعلومات بالرؤية والإشراف.

الشركات التي تنتقل بعيدًا عن SAP BW أو BEx

الخصائص الأساسية:

• وصول نظام SAP BW أو BW/4HANA إلى حدود معمارية أو حدود الأداء
• التقارير المستندة إلى BEx قديمة أو غير مرنة
• تبحث فرق العمل عن بدائل سحابية أصلية مع تكامل سحابة SAP Analytics Cloud

لماذا يناسب Datasphere: Datasphere هو خليفة SAP الاستراتيجي لأنظمة BW القديمة. وعلى الرغم من أنه ليس مسارًا واحدًا للانتقال، إلا أنه يوفر:

• نموذج أبسط لنمذجة البيانات مع عدد أقل من التبعيات الجامدة
• بنية سحابية أصلية مع قابلية توسع أفضل ونفقات تشغيلية أقل
• تكامل أكثر إحكاماً مع سحابة SAP Analytics Cloud لإجراء تحليلات شاملة دون الحاجة إلى BEx أو WebI

إنها جذابة بشكل خاص للمؤسسات التي تخضع لعملية تحول S/4HANA، حيث إنها تتماشى مع اتجاه منتجات SAP على المدى الطويل وتقلل من إهمال مجموعات الأدوات القديمة.

من قد يعيد النظر

لم يتم تصميم SAP Datasphere ليكون مستودعًا عامًا أو مستودعًا منخفض التكلفة لكل سيناريو. قد لا يكون مناسبًا لـ

• الشركات الناشئة السحابية الأصلية أو الشركات متوسطة الحجم التي لديها الحد الأدنى من وجود SAP
• الفرق التي تقوم ببناء خطوط أنابيب تعلّم الآلة المخصصة للغاية، أو بحيرات البيانات غير المهيكلة، أو البنى القائمة على الأحداث
• المؤسسات التي تحتاج إلى أدوات مفتوحة المصدر، أو تحليلات عميقة قائمة على Python/R، أو مرونة كاملة في DevOps
• بيئات البيانات المتمحورة حول حزم البيانات غير التابعة ل SAP (على سبيل المثال، تقنيات Microsoft أو AWS أو GCP الكاملة)

في هذه الحالات، قد تقدم منصات مثل Snowflake أو Databricks أو Google BigQuery أدوات أفضل ودعمًا مجتمعيًا ومواءمة للنظام البيئي.

كيف يمكن ل LeverX المساعدة

يتمحور بناء منصة بيانات حديثة حول ربط الأنظمة، ومواءمة منطق الأعمال، والحفاظ على الحوكمة، وضمان عدم عودة موظفيك على الفور إلى تصدير كل شيء إلى Excel.

وهنا يأتي دور LeverX.

لقد كنا في مجال SAP لفترة طويلة بما يكفي لمعرفة أين يبدأ العمل الحقيقي وكيفية القيام به بشكل صحيح. بدء تشغيل SAP Datasphere لأول مرة، أو دمجه مع نظام S/4HANA الخاص بك، أو الترحيل بعيدًا عن BW - نحن نساعدك على التحرك بشكل أسرع، وتجنب الفخاخ الشائعة، وتحقيق نتائج مجدية.

إليك ما نقوم به:

• تخطيط بنية SAP Datasphere الخاصة بكوتنفيذها وتحسينها، دون فوضى غير ضرورية
• ربط مصادر البيانات الخاصة بك (SAP وغير SAP) وجعلها تتفاعل كما لو كانت مبنية كنظام واحد
• بناء نماذج دلالية يمكن لمستخدمي الأعمال فهمها والثقة بها
• ترحيل المنصات القديمة مثل BW أو مستودعات الطرف الثالث دون فوضى
• تدريب فرق العمل لديك حتى لا يحتاجوا إلى الاتصال بتكنولوجيا المعلومات في كل مرة يفتحون فيها لوحة معلومات

الخلاصة: هل SAP Datasphere هو الحل المناسب؟

مع تسريع الشركات لجهودها في التحول الرقمي، أصبحت القدرة على دمج البيانات وإدارتها وتحليلها عبر المناظر الطبيعية المعقدة أولوية استراتيجية. يوفر SAP D atasphere حلاً مقنعًا للمؤسسات التي تتطلع إلى سد الفجوة بين تكنولوجيا المعلومات والأعمال، وتوحيد بيانات SAP وغير SAP، وتمكين التحليلات في الوقت الفعلي والمدركة للسياق دون المساس بالحوكمة.

وخلافًا لمستودعات البيانات التقليدية، لا يقتصر Datasphere على التخزين فحسب، بل يقدم بيانات موثوقة ومتوافقة مع الأعمال بسرعة وعلى نطاق واسع. إن نمذجته الدلالية وتكامله الأصلي مع أنظمة SAP وبنيته المرنة تجعله خيارًا مثاليًا للمؤسسات التي تتنقل في بيئات السحابة الهجينة.

ومع ذلك، لا توجد منصة واحدة تناسب الجميع. بينما تُعد SAP Datasphere خيارًا قويًا للمؤسسات التي تركز على SAP وتلك التي تستثمر في تمكين مستخدمي الأعمال، قد تكون منصات مثل Snowflake وBigQuery وRedshift أكثر ملاءمة للأنظمة البيئية المفتوحة التي يقودها المطورون ومعالجة البيانات الخام على نطاق واسع.

في النهاية، يعتمد الحل الأفضل على أهدافك الاستراتيجية وبنيتك التحتية الحالية وكيفية تعريف مؤسستك للنجاح في مجال البيانات. بالنسبة للشركات التي تعطي الأولوية للاتساق الدلالي، والرؤية في الوقت الحقيقي، ومواءمة SAP، يوفر SAP Datasphere أساسًا متينًا ومسارًا عمليًا للمضي قدمًا.

إذا لم تكن متأكدًا مما إذا كان SAP Datasphere يناسب عملك، فاتصل بـ LeverX للحصول على إرشادات الخبراء حول الحصول على أقصى قيمة من نظام SAP البيئي الخاص بك.