Узнайте, какая из топовых DWH-платформ даст максимальную отдачу от инвестиций.
BW, HANA, DWH, SAC — знакомые аббревиатуры? На их фоне SAP Datasphere может показаться просто новой вывеской для очередного продукта SAP. Однако это далеко не так.
SAP Datasphere (ранее SAP Data Warehouse Cloud) — это современное гибкое облачное хранилище информации, которое делает корпоративные данные доступными, понятными и полезными для всего бизнеса.
Но действительно ли это решение лучше, чем его альтернативы — Snowflake, SAP BW, Google BigQuery или Amazon Redshift? Давайте разберемся.
В своей основе SAP Datasphere построен по модульному и масштабируемому принципу — словно конструктор Lego, но для данных. Платформа объединяет сервисы баз данных, инструменты интеграции, моделирования и визуализации (благодаря тесной интеграции с SAP Analytics Cloud) в единую целостную экосистему. С решением могут работать как ИТ-команды, так и бизнес-пользователи.
Это изолированные виртуальные рабочие среды, в которых отдельные команды или отделы самостоятельно управляют наборами данных и моделями. Доступ к каждому пространству регулируется на основе ролей, что позволяет обеспечить высокий уровень безопасности при сохранении автономии. Такой метод подходит для децентрализации управления данными без потери контроля на уровне всей организации.
Именно здесь происходит интеграция, преобразование и моделирование необработанных данных. Data Builder поддерживает различные способы подключения к источникам данных:
Работа может вестись с SQL-представлениями, графическими инструментами моделирования или с помощью скриптов. Это значит, что в создании моделей могут участвовать как технические, так и бизнес-пользователи.
Ключевые возможности:
Business Builder позволяет создавать семантический слой поверх технических данных. Здесь определяются бизнес-сущности (клиент, продукт, регион), метрики (выручка, маржа), а также иерархии, соответствующие внутренней логике компании и ее ключевым показателям. Это обеспечивает единообразие в отчетности и аналитике.
Зачем это нужно:
Datasphere поддерживает широкий спектр подключений как к SAP, так и к сторонним источникам данных:
Поддержка живого соединения и федерации данных снижает необходимость в их массовой загрузке и обеспечивает доступ к актуальной информации в режиме, близком к реальному времени.
Управление, безопасность и происхождение данных
Функции управления встроены на всех уровнях архитектуры Datasphere. Контроль доступа на основе ролей, аудит действий пользователей и отслеживание происхождения данных позволяют компаниям соответствовать нормативным требованиям и обеспечивать прозрачность. Это актуально для регулируемых отраслей, таких как финансы, фармацевтика и промышленность.
В основе SAP Datasphere лежит SAP HANA Cloud — высокопроизводительная платформа с функцией обработки данных в оперативной памяти и расширенными аналитическими возможностями. Она обеспечивает:
В совокупности эти компоненты формируют надежную и гибкую архитектуру, которая поддерживает гибридные стратегии управления данными и обеспечивает эффективное сотрудничество между ИТ-командами и бизнес-пользователями.
SAP Datasphere — это не изолированное решение, а платформа, которая усиливает экосистему данных и аналитики SAP за счет производительности, семантической согласованности и доступа к данным в реальном времени.
Обработка данных в оперативной памяти наделяет SAP Datasphere, построенную на базе SAP HANA Cloud, высокой производительностью, а ее тесная интеграция с SAP Analytics Cloud дает возможность генерировать отчеты, создавать дашборды и работать с предиктивной аналитикой в реальном времени.
В отличие от традиционных архитектур, где передача данных между системами напоминает перевозку пианино через всю страну, SAP Datasphere нативно интегрируется с SAP S/4HANA, BW/4HANA и другими источниками без дублирования данных.
Давайте рассмотрим, как SAP Datasphere взаимодействует с ключевыми решениями SAP.
SAP Datasphere построена на SAP HANA Cloud, что дает ей доступ к одной из самых мощных платформ обработки данных в оперативной памяти. Это позволяет выполнять сложные запросы с минимальной задержкой, обрабатывать данные в реальном времени и масштабироваться под корпоративные нагрузки. HANA Cloud служит вычислительным ядром Datasphere и обеспечивает:
Datasphere наследует такие возможности HANA, как колоночное хранение данных, эффективное сжатие и параллельную обработку, что делает платформу подходящей для сложных аналитических сценариев — от финансовой консолидации до операционной аналитики и прогнозирования.
Кроме того, для компаний, уже использующих SAP HANA Cloud вне Datasphere (например, в рамках SAP Business Technology Platform), интеграция осуществляется бесшовно через нативные коннекторы и общую метадату. Datasphere может расширить охват существующих моделей HANA без необходимости их дублирования или модификации.
SAP Datasphere и SAP Analytics Cloud спроектированы как единое аналитическое решение. Datasphere предоставляет управляемые, семантически обогащенные модели данных, в то время как SAP Analytics Cloud обеспечивает визуализацию, планирование и расширенную аналитику.
Ключевые особенности интеграции:
В результате создается сквозной стек, в котором данные моделируются, управляются и визуализируются согласованно и прозрачно, что снижает число дублирований и упрощает взаимодействие между ИТ-командой и бизнес-пользователями.
Datasphere обеспечивает нативную интеграцию с SAP S/4HANA и SAP BW/4HANA как через живые соединения, так и через репликацию данных, в зависимости от требований к производительности и архитектуре.
Такая двусторонняя совместимость позволяет организациям двигаться в своем собственном темпе, сохраняя инвестиции в BW и одновременно модернизируя или объединяя модели данных на платформе Datasphere.
Начнем с самого очевидного соперника — SAP BW/4HANA.
SAP BW/4HANA — это надежное корпоративное хранилище данных для структурированной отчетности, строго регулируемой среды и хорошо выстроенных рабочих процессов в экосистеме SAP. Платформа эффективна в организациях с глубоко интегрированными SAP-системами и сложными требованиями к отчетности, где приоритетом являются контроль, валидация данных и стандартизированные процессы.
SAP Datasphere — это облачное решение, ориентированное на гибкость, оперативный доступ к данным и работу как с SAP, так и с внешними источниками. Оно обеспечивает децентрализованное владение данными и позволяет бизнес-пользователям напрямую исследовать, моделировать и работать с данными без полной зависимости от ИТ-команды и заранее заданных структур.
Важно: эти платформы не взаимоисключающие. Многие организации используют их параллельно: SAP BW/4HANA — для уже выстроенных процессов отчетности, SAP Datasphere — для новых, исследовательских или межфункциональных аналитических инициатив.
Snowflake — это устоявшаяся облачная платформа, известная своей масштабируемостью, разделением хранения и вычислений, а также поддержкой полуструктурированных форматов данных.
Оно использует архитектуру по типу озера данных, где можно хранить и запрашивать структурированную и полуструктурированную информацию независимо от вычислительных ресурсов. Это делает решение особенно привлекательным для компаний с 20+ источниками данных и множеством неизвестных переменных.
SAP Datasphere выигрывает в сравнении с ней благодаря нативной интеграции с экосистемами SAP и моделированию бизнес-контекста, соответствующего процессам и терминологии.
Хотя Snowflake предлагает сильные инструменты для обработки сырых данных и пользовательского моделирования, платформа не понимает метаданные приложений SAP и их бизнес-контекст без ручной настройки.
Вывод:
BigQuery (Google) и Redshift (AWS) — «тяжеловесы» среди хранилищ данных.
Datasphere отличается от них подходом к бизнес-логике и семантике. BigQuery и Redshift обращаются с вашими данными как с «сырым» набором цифр, таблиц и строчек, которым еще только предстоит обрести смысл. Datasphere же исходит из того, что данные уже должны «говорить» на языке бизнеса: быть понятными, структурированными и вписанными в бизнес-контекст с самого начала.
Поэтому если работа крутится вокруг приложений SAP, Datasphere избавит вас от постоянного изобретения велосипеда каждый раз, когда нужно подготовить отчет.
Итог:
| Категория | SAP Datasphere | SAP BW/4HANA | Snowflake | Google BigQuery | Amazon Redshift |
| Архитектура | Полностью облачная, с продвинутыми инструментами объединения данных | В основном локальная, ограниченные облачные возможности | Облачная, с разделением хранения и вычислений | Облачная и безсерверная | Оптимизирована под облако |
| Интеграция с экосистемой SAP | Глубокая бесшовная интеграция с системами и семантикой SAP | Совместимо с SAP | Требуются коннекторы или сторонние инструменты | Требуются сторонние инструменты, интеграция с SAP ограничена | Требуются сторонние инструменты, интеграция с SAP ограничена |
| Бизнес-моделирование и семантика | Акцент на бизнес-контексте и семантических слоях | Жесткое моделирование с сильным контролем со стороны IT | Минимальная нативная поддержка, больше технической настройки | Ориентация на необработанные данные, ограниченная коробочная семантика | Упор на работу с «сырыми» данными, почти нет встроенного семантического моделирования |
| Доступ к данным в реальном времени | Поддерживает доступ и объединение данных в реальном времени | Возможен при продвинутой настройке | В основном пакетная обработка, для работы в реальном времени требуется кастомной архитектуры | В основном пакетная обработка, квазиреальное время при доработке | Ориентирована на пакетную обработку; работа в почти реальном времени возможна при оптимизации |
| Удобство для бизнес-пользователей | Понятный интерфейс для бизнес-пользователей, не требует обучения | Требует технической подготовки и поддержки IT | Ориентирована на разработчиков, мало инструментов для бизнеса | Подходит аналитикам, может быть неудобна для пользователей без техподготовки | Подходит для технических аналитиков, но может быть сложна для бизнес-пользователей |
| Совместимость с озерами данных | Базовые возможности, не ключевая функция | Не поддерживается | Поддержка структуриро-ванных и полуструктури-рованных данных | Поддерживается | Ограниченная поддержка |
| Гибкость и адаптивность | Высокая: модульные рабочие области, low-code/no-code возможности | Низкая: предопределен-ные структуры и процессы | Высокая гибкость для современных data-команд | Очень гибкая | Гибкая в рамках AWS-экосистемы |
| Подходит для | Предприятий с SAP-центричной архитектурой и необходимостью в интеграции с другими системами | Текущих пользователей SAP, нуждающихся в структуриро-ванной отчетности | Организаций, которым нужна масштабируемая облачная архитектура | Компаний, у которых в приоритете скорость, масштабируемость и безсерверная архитектура, а не бизнес-семантика | Предприятий с четко структуриро-ванными данными и традиционными задачами BI-отчетности |
Данные сами по себе не приносят ценности; ее создают понятые данные.
Одна из самых сильных функций SAP Datasphere — это унифицированный семантический слой, который закрывает давнюю пропасть между IT-отделами и бизнес-пользователями. В типичном хранилище данных все выглядит так: технические команды работают с исходными таблицами, где названия полей выглядят как шифры. Обычному бизнес-пользователю, без понимания структуры баз данных, сложно извлечь из них информацию, чтобы понять, какие товары продавались лучше всего в прошлом квартале.
SAP Datasphere решает эту проблему, позволяя владельцам данных создавать повторно используемые бизнес-сущности с привычными названиями, иерархиями, KPI и измерениями с помощью Business Builder. Эти сущности скрывают сложность базовых моделей данных и предоставляют унифицированный, управляемый взгляд на них для всех пользователей в организации.
Это означает:
Согласно отраслевым исследованиям:
Традиционные хранилища данных работают на базе пакетной обработки; информация извлекается, трансформируется, загружается (ETL-процесс) и обновляется в лучшем случае раз в сутки. К моменту, когда данные станут доступными для анализа, они могут уже устареть.
SAP Datasphere меняет эту модель.
Благодаря встроенной поддержке федерации данных и живым подключениям Datasphere обеспечивает доступ к распределенным источникам информации в реальном времени без необходимости копировать или перемещать все в один центральный узел.
Ключевые преимущества:
SAP Datasphere разработана как нативная часть экосистемы SAP. В то время как сторонним DWH-решениям требуются коннекторы, ETL-инструменты или ручная настройка для работы данными SAP, Datasphere по умолчанию понимает метаданные, иерархии и семантику приложений SAP.
Почему это важно:
Интеграция с SAP Analytics Cloud позволяет строить визуализации и предиктивные дашборды напрямую на моделях данных Datasphere без копирования.
Это создает единый стек аналитики:
Компании сообщают о росте продуктивности на 20–30% благодаря оптимизации получения данных и отчетности — именно под такие сценарии и разрабатывался SAP Datasphere.
Понимание этих ограничений важно для формирования реалистичных ожиданий, успешного внедрения и согласования платформы с более широкой стратегией управления данными.
Для эффективного использования платформы необходимы базовые знания в области моделирования данных, семантических уровней и принципов управления информацией.
Организации могут столкнуться с:
Федерация данных в реальном времени — визитка Datasphere: никаких дублей, все подключается «на лету». Но есть нюанс.
Производительность зависит от:
Для раскрытия потенциала решения нужна система управления производительностью.
В отличие от Snowflake или Google BigQuery, SAP Datasphere существует в отдельном мире — мире SAP.
Минусы:
Если компания использует разнородный стек данных (например, Salesforce, сервисы AWS или open-source инструменты), интеграция с SAP Datasphere может занять больше времени и потребовать дополнительных усилий.
Хотя SAP Datasphere использует модель потребления на базе облака, лицензирование имеет свои особенности.
Ценообразование зависит от:
Без активного мониторинга использования и архитектурного планирования расходы компании на решение могут вырасти. Для устойчивого контроля затрат необходима четкая модель управления всеми аспектами — от ресурсов до рабочей нагрузки.
SAP Datasphere обеспечивает интеграцию и моделирование данных, но продвинутые аналитические функции и дашборды предоставляются в основном через SAP Analytics Cloud. Такая «слоистая» архитектура может быть как сильной стороной, так и ограничением — все зависит от вашей стратегии.
Важные моменты:
Хотя SAP Analytics Cloud можно легко подключить к другим системам, компаниям, которые уже вложились в другие BI-решения, стоит подумать, соответствует ли такой выбор их долгосрочной стратегии.
Будучи относительно новой и развивающейся платформой, SAP Datasphere постоянно дополняется новыми функциями. Однако некоторые из них, такие, как, например, расширяемость через API, интеграция с внешними каталогами данных или машинное обучение, еще находятся на стадии развития.
Это может быть ограничением для:
У SAP большие планы по развитию платформы, но компаниям, для которых важна гибкость и возможность расширения, стоит заранее проверить, что платформа уже умеет сейчас, прежде чем принимать важные решения.
SAP Datasphere — это решение нового поколения для корпоративной работы с данными, которое помогает объединять и моделировать данные и управлять ими как в экосистеме SAP, так и за ее пределами. Отличительное преимущество SAP Datasphere — не просто в хранении данных, а в обеспечении семантической согласованности, доступе к данным в реальном времени и возможности использовать их в разных бизнес-функциях.
Как и у любой другой корпоративной платформы, ценность SAP Datasphere зависит от контекста использования.
Типичный профиль:
Почему подходит Datasphere: платформа изначально понимает структуру SAP, поэтому бизнес не сталкивается с трудностями при расшифровке иерархий, ключевых показателей или временных зависимостей.
Для тех, кто уходит от старых решений вроде BW, Datasphere предлагает:
Результат: меньше доработок, больше доверия к отчетам и меньше конфликтов между бизнесом и IT.
Типичный профиль:
Почему подходит Datasphere: благодаря федеративному доступу можно объединить данные из разных систем без копирований и перемещений. Это важно для:
Концепция Spaces в Datasphere позволяет децентрализовать работу с данными без потери контроля: каждое подразделение управляет своими наборами данных и моделями в рамках правил, установленных IT.
Типичный профиль:
Почему подходит Datasphere: федерация данных и live-запросы позволяют видеть, что происходит прямо сейчас. Это особенно важно для:
В связке с SAP Analytics Cloud можно настроить дашборды и оповещения, которые обновляются в реальном времени.
Типичный профиль:
Почему подходит Datasphere: SAP Datasphere создает среду, где бизнес-пользователи могут работать с данными и строить модели без глубоких технических знаний, но при этом в рамках, установленных IT-командой. Такой баланс возможен благодаря следующим возможностям:
Благодаря этому бизнес-подразделения могут создавать свои отчеты и визуализации, а IT-отдел остается в курсе происходящего и следит за порядком.
Типичный профиль:
Почему подходит Datasphere: Datasphere — это стратегический «наследник» BW от самого SAP. Вместе с платформой вы получаете:
Это особенно полезно для тех, кто переходит на S/4HANA, поскольку Datasphere заменяет устаревшие инструменты (SAP BW, BW/4HANA и SAP Data Services), что, в свою очередь, соответствует долгосрочной стратегии SAP.
SAP Datasphere — это не универсальный склад данных на все случаи жизни, и он не подходит всем без исключений.
Возможно, это не ваш вариант, если:
В таких случаях Snowflake, Databricks или BigQuery могут быть более подходящими по инструментарию, сообществу и гибкости.
Создание современной платформы для работы с данными — это не только про подключение систем. Это еще и про выстраивание единой бизнес-логики, управление данными и, конечно, про то, чтобы сотрудники больше не возвращались к выгрузке данных в Excel.
Вот тут и начинается работа LeverX.
Первое внедрение SAP Datasphere, интеграция с вашей системой S/4HANA или переход с SAP BW — мы поможем пройти все этапы быстрее, избежать распространенных ошибок и получить измеримые результаты:
Когда компании ускоряют цифровую трансформацию, становится важно не просто собирать данные, а уметь с ними работать — объединять, наводить порядок и быстро получать понятную аналитику. SAP Datasphere помогает связать между собой IT и бизнес, объединить SAP и данные из сторонних источников и получать актуальные инсайты без потери контроля над качеством и доступом.
В отличие от классических хранилищ, Datasphere — это не просто «склад для данных», а платформа, где данные становятся удобными, быстрыми и полезными для бизнеса. Гибкая архитектура, глубокая интеграция с SAP и понятное семантическое моделирование делают ее отличным выбором для тех, кто работает в гибридной облачной среде.
Конечно, универсальных решений не бывает. Для SAP-ориентированных компаний и команд, где важно удобство для бизнес-пользователей, Datasphere — отличный вариант. Но если ваша инфраструктура — это в основном открытые и/или кастомные решения, то, возможно, стоит рассмотреть Snowflake, BigQuery или Redshift. Все зависит от ваших целей, текущих систем и стратегии работы с данными.
Если вы хотите больше порядка, прозрачности и гибкости в работе, SAP Datasphere может стать именно той базой, с которой удобно двигаться дальше. Не уверены, подойдет ли вам это решение? Обратитесь к LeverX — мы подскажем, как извлечь максимум из вашей SAP-среды в рамках установленных сроков и бюджетов.