LeverX testade de bästa DWH-plattformarna och fann stora fördelar och några överraskande brister. Ta reda på vilken som erbjuder det bästa värdet för din investering.

Om du har navigerat i förkortningspoolen för företagsdata - BW, HANA, DWH, SAC - kanske du har snubblat över SAP Datasphere och undrat om det bara är en annan ommärkt akronym att memorera.

Spoiler: det är det inte. SAP Datasphere (tidigare känt som SAP Data Warehouse Cloud) är SAP:s svar på det moderna, flexibla, molnbaserade datalagret som är utformat för att göra företagsdata tillgängliga, begripliga och användbara i hela verksamheten.

Men är det verkligen bättre än alternativ som Snowflake, SAP BW, Google BigQuery eller Amazon Redshift? Låt oss ta en närmare titt.

SAP EWM vs. Microsoft Dynamics 365 SCM - Att välja rätt verktyg för jobbet

En översikt över SAP Dataspheres arkitektur och kapacitet

Under huven är SAP Datasphere byggt för att vara modulärt och skalbart som legoklossar, men för dina data. Det kombinerar databastjänster, dataintegration, modellering och visualisering (genom nära integration med SAP Analytics Cloud) i ett snyggt paket. Det är utformat för både IT-team och affärsanvändare.

Här är dess kärnkomponenter:

1. Utrymmen

Spaces är isolerade, virtuella arbetsmiljöer som gör det möjligt för olika team eller avdelningar att självständigt hantera sina egna dataset och datamodeller. Varje utrymme har rollbaserad åtkomstkontroll, vilket gör det enkelt att upprätthålla säkerheten samtidigt som autonomi tillåts. Spaces är idealiska för att decentralisera ägandet av data utan att ge avkall på central styrning.

2. Databyggare

Det är här som rådata integreras, transformeras och modelleras. Data Builder stöder flera sätt att ansluta till data: live-anslutningar, federerad åtkomst eller fysisk replikering. Du kan arbeta med SQL-vyer, grafiska modelleringsverktyg eller skriptad logik, vilket gör att både tekniska och icke-tekniska användare kan delta i datatekniska uppgifter.

Viktiga funktioner:

• Kombinera flera datakällor till enhetliga vyer
• Tillämpa filter, sammanfogningar och transformationer
• Definiera permanenta eller virtuella tabeller baserat på användningsfallet

3. Byggare av företag

Business Builder gör det möjligt för organisationer att skapa ett semantiskt lager över tekniska data. Här definierar användarna affärsenheter (t.ex. kund, produkt, region), mått (intäkter, marginal) och hierarkier som överensstämmer med organisationens interna språk och nyckeltal. Detta främjar enhetlighet mellan olika rapporterings- och analysapplikationer.

Varför det är viktigt:

• Affärsanvändare kan skapa och utforska modeller utan djupgående teknisk kunskap
• Definitionerna är konsekventa i dashboards och rapporter
• Möjliggör självbetjäningsanalys med betrodda, kurerade data

4. Hantering av anslutningar

Datasphere stöder ett brett utbud av datakällanslutningar, både SAP och icke-SAP. Dessa inkluderar:

• SAP S/4HANA, SAP BW/4HANA, SAP ECC
• Molnplattformar (AWS, Azure, GCP)
• Databaser (SQL Server, Oracle, Snowflake, BigQuery, etc.)
• Platta filer och API:er

Direktanslutning och datafederation minskar behovet av massöverföringar av data och möjliggör dataåtkomst i nära realtid.

5. Styrning, säkerhet och släktskap

Styrning är inbyggd i varje lager av Datasphere-arkitekturen. Rollbaserade åtkomstkontroller, aktivitetsloggning och spårning av datalinjer hjälper organisationer att upprätthålla efterlevnad och transparens. Detta är särskilt kritiskt i reglerade branscher som finans, läkemedel och tillverkning.

6. SAP HANA Cloud som grund

I grunden drivs SAP Datasphere av SAP HANA Cloud, som tillhandahåller högpresterande databehandling i minnet och avancerade analytiska funktioner. Detta möjliggör:

• Komplexa analytiska frågor med låg latens
• Stöd för prediktiv analys och maskininlärning
• Skalbarhet över massiva datavolymer

Tillsammans bildar dessa komponenter en robust och flexibel arkitektur som stöder hybrida datahanteringsstrategier och gör det möjligt för både central IT och decentraliserade affärsanvändare att samarbeta effektivt.

Hur SAP Datasphere ansluter över hela SAP-sviten

Datasphere är inte en ö; det är en plattform med integration först som förbättrar det övergripande SAP-data- och analysekosystemet genom att föra prestanda, semantisk anpassning och realtidstillgänglighet till en flexibel miljö.

Eftersom SAP Datasphere är byggt på SAP HANA Cloud, kommer det med högpresterande, minnesdatabas kraft direkt från grinden. Det fungerar också bra med SAP Analytics Cloud, vilket innebär att dina datahistorier, instrumentpaneler och prediktiva analyser inte behöver springa den extra milen för att få färska data i realtid.

Till skillnad från traditionella inställningar, där det att få data från en plats till en annan känns som att skicka ett piano över hela landet, integreras Datasphere nativt med SAP S/4HANA, BW/4HANA och andra källor utan att duplicera allt.

Låt oss bryta ner hur SAP Datasphere interagerar med var och en av lösningarna.

Interaktion med SAP HANA Cloud

Eftersom SAP Datasphere är byggt på SAP HANA Cloud utnyttjar det en av de mest kraftfulla databasmotorerna i minnet som finns tillgängliga. Detta gör det möjligt att utföra komplexa frågor med extremt låg latens, stödja databehandling i realtid och skala över arbetsbelastningar i företagsklass. HANA Cloud är Dataspheres ryggrad för beräkningar, vilket möjliggör följande:

• Analytiska operationer med hög hastighet
• Datatransformation i realtid
• Aggregeringar och beräkningar i realtid

Datasphere ärver HANA:s kolumnlagring, avancerade komprimering och parallella bearbetningsfunktioner, vilket gör det lämpligt för krävande analytiska användningsfall som finansiell konsolidering, operativ analys och prognoser.

Dessutom, för företag som redan använder SAP HANA Cloud utanför Datasphere (t.ex. i SAP Business Technology Platform-scenarier), är integrationen sömlös via inbyggda anslutningar och delade metadata. Datasphere kan utöka räckvidden för befintliga HANA-modeller till bredare rapporteringssammanhang, utan att duplicera eller omforma dem.

Interaktion med SAP Analytics Cloud

SAP Datasphere och SAP Analytics Cloud är utformade som en enhetlig analyslösning. Datasphere tillhandahåller styrda, semantiskt rika datamodeller, medan SAP Analytics Cloud lägger till kraftfull datavisualisering, planering och utökade analysfunktioner. Viktiga integrationshöjdpunkter:

• Direktanslutning av data: SAP Analytics Cloud kan konsumera data direkt från Datasphere-modeller med uppdateringar i realtid och utan datareplikering
• Delat semantiskt lager: Affärstermer och KPI:er som definieras i Datasphere förstås och respekteras automatiskt av SAP Analytics Cloud
• Planering och prognostisering: Datasphere fungerar som en betrodd backend för planeringsmodeller som byggs i SAP Analytics Cloud

Detta skapar en end-to-end stack där data modelleras, styrs och visualiseras på ett sätt som minimerar friktion och duplicering, samtidigt som det ökar transparensen och samarbetet mellan IT- och affärsanvändare.

Interaktion med SAP S/4HANA och BW/4HANA

Datasphere stöder inbyggd integration med SAP S/4HANA och SAP BW/4HANA, både via live-anslutningar och datareplikering, beroende på företagets prestanda och arkitektoniska behov.

• Med S/4HANA kan organisationer få tillgång till transaktionsdata (t.ex. ekonomi, order, lager) i realtid, vilket stöder operativ analys och instrumentpaneler för chefer utan nattliga ETL-jobb.
• Med BW/4HANA kan Datasphere utvidgas eller samexistera med befintlig datalagerlogik. Det kan konsumera befintliga InfoProviders eller exponera modeller från Datasphere till BW-miljöer.

Denna dubbelriktade kompatibilitet gör det möjligt för företag att röra sig i sin egen takt, utnyttja befintliga investeringar i BW, samtidigt som de gradvis moderniserar eller konsoliderar datamodeller inom Datasphere.

SAP Datasphere jämfört: Hur det står sig mot andra DWH-plattformar

Datasphere vs. SAP BW/4HANA

Låt oss börja med den uppenbara rivaliteten - SAP BW / 4HANA.

SAP BW/4HANA är en robust, mogen datalagringslösning för företag som utmärker sig i strukturerad rapportering, styrda datamiljöer och väletablerade SAP-centrerade arbetsflöden. Det är särskilt effektivt för organisationer med tätt integrerade SAP-system och komplexa rapporteringskrav, där kontroll, validering och standardiserade processer är högsta prioritet.

SAP Datasphere, å andra sidan, är en molnbaserad lösning som är utformad för att erbjuda större smidighet, tillgång till data i realtid och flexibilitet över både SAP- och icke-SAP-källor. Den möjliggör ett mer decentraliserat ägande av data och gör det möjligt för affärsanvändare att utforska, modellera och arbeta med data direkt, utan omfattande beroende av IT eller fördefinierade strukturer.

Kort och gott:

• BW/4HANA är ett traditionellt, mycket styrt system som lämpar sig bäst för SAP-tunga miljöer med fördefinierade rapporteringsbehov och centraliserad kontroll.
• Datasphere är flexibelt, affärsvänligt och byggt för hybriddatalandskap och dynamiska analytiska användningsfall.

Det är viktigt att notera att dessa plattformar inte utesluter varandra. Många organisationer kör dem parallellt och använder BW/4HANA för etablerade rapporteringsprocesser och Datasphere för nya, mer utforskande eller tvärfunktionella analysinitiativ. SAP stöder och uppmuntrar sådana hybridstrategier.

SAP Datasphere vs. Snowflake

Snowflake är en väletablerad molnbaserad plattform som är känd för sin skalbarhet, separering av lagring och databehandling och stöd för halvstrukturerade dataformat. Den fungerar i en arkitektur som liknar en datasjö, där stora volymer strukturerad och semistrukturerad data kan lagras och sökas oberoende av databehandling. Den är molnbaserad i grunden och plattformsoberoende, vilket gör den mycket attraktiv för företag som jonglerar med över 20 datakällor och många okända faktorer.

Där SAP Datasphere drar fram är i inbyggd integration med SAP-ekosystem och modellering av affärskontext som anpassar sig till affärsprocesser och terminologi. Snowflake erbjuder kraftfulla verktyg för bearbetning av rådata och anpassad modellering, men det förstår inte SAP-applikationens metadata eller affärskontext utan manuell konfiguration.

Därför är:

• Snowflake passar organisationer som behöver en skalbar, molnbaserad miljö för att stödja ett brett utbud av analytiska arbetsbelastningar över olika datakällor.
• SAP Datasphere är specialbyggt för företag som använder SAP och kräver modellering med hänsyn till affärskontext och datafederering i realtid.

Snowflake ger en flexibel, öppen miljö men kräver att man bygger sin egen struktur och affärslogik från grunden. SAP Datasphere kommer däremot med inbyggd affärskontext och semantiska modeller som är skräddarsydda för företagsanvändning.

Datasphere vs. Google BigQuery / Redshift

BigQuery (Google) och Redshift (AWS) är tunga hitters i datalagerutrymmet, särskilt för organisationer som redan är djupt inne i sina respektive molnekosystem.

• BigQuery är byggt för hastighet och skala. Det är serverlöst, fullt hanterat och optimerat för massiva analytiska arbetsbelastningar. Det är SQL-first, vilket är perfekt för snabba frågor över petabytes av data. Dessutom är det utmärkt för marknadsföringsteam och datavetare som simmar i klickströmsdata.
• Redshift är Amazons version av den traditionella DWH. Den har anmärkningsvärd integration över hela AWS-stacken och solid prestanda för mer strukturerade arbetsbelastningar.

Datasphere skiljer sig från dessa i affärslogik och semantik. BigQuery och Redshift behandlar dina data som råmaterial. Datasphere behandlar den som något som redan borde vara meningsfullt för ditt företag.

Så om ditt liv kretsar kring SAP-applikationer sparar Datasphere dig från att uppfinna hjulet på nytt när du vill rapportera något.

Sammanfattning:

• BigQuery/Redshift är optimerat för högpresterande analys i stor skala och är särskilt lämpat för organisationer som arbetar med stora volymer av råa, molnbaserade data.
• SAP Datasphere är byggt för affärsanvändare och hybridlandskap mellan SAP och icke-SAP, med semantik som redan är inbyggd.

Datasphere vs. andra DWH-plattformar: Vem gör vad bäst?

Viktiga fördelar med SAP Datasphere

En enhetlig semantisk modell som talar affärsspråket

Data driver inte värde - det gör förstådd data.

En av SAP Dataspheres mest kraftfulla funktioner är dess enhetliga semantiska lager, som överbryggar det traditionella gapet mellan IT- och affärsteam. I de flesta datalagermiljöer finns det en koppling: tekniska team arbetar med källtabeller och kryptiska fältnamn, medan affärsteam bara vill veta "Vilka var våra bästsäljande produkter förra kvartalet?"

Datasphere löser detta genom att låta dataägare skapa återanvändbara affärsenheter med bekanta namn, hierarkier, KPI:er och dimensioner i Business Builder. Dessa enheter abstraherar komplexiteten i underliggande datamodeller och exponerar en konsekvent, styrd vy för användare i hela organisationen.

Detta innebär att:

• Affärsanvändare kan ställa frågor om data utan att behöva förstå det underliggande databasschemat.
• Rapporter och instrumentpaneler i olika team använder konsekventa definitioner av "intäkter", "kund", "region" osv.
• IT-avdelningen behöver inte längre ägna halva sin tid åt att besvara frågor som "Varför stämmer inte marknadsavdelningens intäktssiffra med finansavdelningens?"

Det handlar inte bara om bättre instrumentpaneler - det handlar om dataförtroende, transparens och anpassning i hela organisationen.

Enligt branschriktmärken är det 23 gånger mer sannolikt att organisationer som lutar sig mot datadrivet beslutsfattande skaffar nya kunder, 6 gånger mer sannolikt att de behåller dem och 19 gånger mer sannolikt att de är lönsamma. Enhetliga, konsekventa datamodeller gör den typen av prestanda möjlig.

Dataåtkomst i realtid med direktanslutningar: Inget mer väntande på gårdagen

Traditionella datalager bygger på batchprocesser. Data extraheras, transformeras, laddas (ETL) och uppdateras ofta en gång om dagen, i bästa fall. När det väl är tillgängligt för analys kan det redan vara föråldrat.

SAP Datasphere vänder på den modellen

Inbyggt stöd för datafederation och live-anslutning möjliggör realtidsåtkomst till distribuerade datakällor utan att duplicera eller flytta alla dina data till en central plats.

Viktiga fördelar:

• Minskad latens: Data efterfrågas vid källan, så du behöver inte vänta på nattliga uppdateringar eller återkonsolideringsuppgifter.
• Lägre lagringskostnader: Du behöver inte upprätthålla massiva kopior av källsystem "för säkerhets skull".
• Starkare styrning: Tillgång i realtid minskar behovet av riskfylld dataexport och kaos i kalkylblad.
• Operativ smidighet: Instrumentpaneler, prognoser och varningar drivs av aktuella data, inte gårdagens bästa gissning.

Varför det är viktigt:

Organisationer som använder sig av analys är mer benägna att fatta snabbare beslut och överträffa sina konkurrenter i lönsamhet. Oavsett om du övervakar leveranskedjor, hanterar finanser eller reagerar på kundbeteende ger realtidsåtkomst dig en strategisk fördel med större operativ smidighet, proaktiv finansiell kontroll och mer relevant kundengagemang.

Djup integration med SAP ERP och SAP Analytics Cloud: Byggt för SAP-företaget

SAP Datasphere har utformats för att fungera sömlöst med SAP-ekosystemet - inte som en lösning utan som en naturlig del.

Medan datalager från tredje part ofta kräver anpassade anslutningar, ETL-verktyg från tredje part eller betydande transformationslogik för att förstå SAP-datastrukturer, förstår Datasphere naturligt metadata, hierarkier och semantik för SAP-applikationer som S/4HANA, SAP ECC och BW/4HANA.

Här är varför det spelar roll:

• Snabbare tid till insikt: Genom att ansluta till SAP ERP-system kan du analysera omedelbart utan att behöva göra reverse engineering.
• Bättre noggrannhet: Eftersom Datasphere förstår SAP:s affärslogik (t.ex. hierarkier, valutor och tidsberoenden) återspeglar dina rapporter vad som faktiskt händer i verksamheten.
• Minskad komplexitet i integrationen: Verksamheten kan undvika att manuellt återskapa SAP-specifik logik och relationer i Snowflake, BigQuery eller liknande plattformar.

På analyssidan innebär integrationen med SAP Analytics Cloud att användarna kan bygga visualiseringar och prediktiva instrumentpaneler direkt ovanpå Dataspheres datamodeller - återigen utan att flytta eller duplicera någonting.

Detta skapar en enhetlig analytisk stack:

• Datasphere för datamodellering och styrning
• SAP Analytics Cloud för visualisering, planering och förstärkt analys
• Alla är tätt anpassade till SAP:s affärsdata i kärnan

Företag har rapporterat en produktivitetsökning på 20-30% genom att effektivisera datahämtning och rapporteringsprocesser, exakt den typ av arbetsflöde som SAP Datasphere är byggt för att möjliggöra.

Tillsammans levererar de en företagsklassad lösning som stöder beslutsfattande i realtid utan att kompromissa med datastyrning eller förtroende.

Begränsningar och utmaningar med SAP Datasphere

Även om SAP Datasphere är en övertygande lösning för modern datahantering, särskilt för SAP-centrerade organisationer, har den sina utmaningar. Att förstå dessa begränsningar är avgörande för att ställa realistiska förväntningar, säkerställa framgångsrik adoption och anpassa plattformen till bredare datastrategiska mål.

Organisatorisk inlärningskurva och förändringshantering

Trots SAP Dataspheres positionering som en affärsvänlig plattform kräver effektiv användning fortfarande en grundläggande förståelse för datamodellering, semantisk skiktning och styrningskoncept.

Organisationer kan möta:

• En brant inlärningskurva för team som inte känner till SAP:s dataarkitektur eller är nya på moderna dataplattformar.
• Det finns ett behov av rollbaserad utbildning, särskilt för affärsanalytiker, dataförvaltare och medborgarutvecklare.
• Utmaningar medförändringshantering vid övergången från äldre rapporteringsmiljöer (t.ex. SAP BW) till en federerad molnbaserad modell.

Framgångsrik adoption kräver inte bara verktyg, utan även intern kapacitetsuppbyggnad och strategiska aktiveringsprogram.

Prestandaöverväganden i federerade arkitekturer

En av SAP Dataspheres främsta fördelar är dess förmåga att sammanföra data mellan olika system i realtid, vilket minimerar behovet av dubblering.

Prestanda är i sig beroende av:

• Källsystemets reaktionsförmåga
• Nätverksinfrastruktur och latens
• Frågans utformning och modellens komplexitet

Företag bör implementera ramverk för prestandastyrning för att säkerställa att frågor förblir effektiva, särskilt i distribuerade datamiljöer. Utan disciplinerad modellering kan federerad åtkomst bli en flaskhals snarare än en accelerator.

Ekosystemets mognad jämfört med open-cloud-alternativ

Till skillnad från Snowflake eller Google BigQuery verkar SAP Datasphere inom ett mer kontrollerat och SAP-orienterat ekosystem.

Detta kan begränsa:

• Plug-and-play-integrationer med populära verktyg från tredje part
• Community-drivna innovationer och förbyggda mallar
• Flexibilitet för organisationer som arbetar i olika datamiljöer eller i datamiljöer av högsta kvalitet

För företag som använder breda datastackar, inklusive Salesforce, AWS-nativa tjänster eller verktyg med öppen källkod, kan detta leda till högre integrationsomkostnader eller långsammare tid till värde.

Komplex kostnadshantering och licensiering

Även om SAP Datasphere använder en molnbaserad konsumtionsmodell är licensiering fortfarande inte trivial.

Prissättningen påverkas av en blandning av:

• Datavolym och lagring
• Beräkningsanvändning
• Antal användare och Spaces
• Integration med SAP Analytics Cloud eller ytterligare SAP Cloud-tjänster

Utan aktiv övervakning av användningen och arkitektonisk planering kan organisationer ställas inför oväntade kostnadsökningar. En tydlig styrmodell för provisionering, användaråtkomst och skalning av arbetsbelastning är avgörande för hållbar kostnadskontroll.

Beroende av SAP Analytics Cloud för avancerad visualisering

Datasphere hanterar dataintegration och modellering, men avancerad analys och dashboarding levereras främst via SAP Analytics Cloud. Detta skapar en skiktad arkitektur som kan vara en styrka eller en begränsning, beroende på din analysstrategi.

Överväganden inkluderar:

• Ytterligare licensiering ochutbildning krävs för införande av SAP Analytics Cloud
• Potentiell redundans om organisationen redan använder etablerade BI-plattformar som Power BI eller Tableau
• Integrationskomplexitet när Datasphere överbryggas med visualiseringsverktyg som inte är från SAP

Även om SAP Analytics Cloud erbjuder inbyggd synergi, bör organisationer med befintliga BI-investeringar utvärdera om detta beroende överensstämmer med långsiktiga mål.

Plattformens mognad och utveckling av funktioner

SAP Datasphere är en relativt ny och utvecklande plattform som genomgår kontinuerlig utveckling. Vissa funktioner, till exempel API-utbyggnad, integration av datakataloger från tredje part eller avancerade ML-funktioner, mognar fortfarande.

Detta innebär potentiella begränsningar för:

• Avancerade arbetsflöden för datavetenskap
• Datastyrning över flera plattformar
• Mycket anpassade företagsarkitekturer

SAP har åtagit sig en robust färdplan, men organisationer som kräver avancerad utbyggbarhet bör validera nuvarande kapacitet jämfört med färdplanens tidslinjer innan de gör strategiska satsningar.

Vem bör använda SAP Datasphere

SAP Datasphere är en sofistikerad plattform med tydliga styrkor och lika tydliga sammanhang, där den lyser starkast. Det är en nästa generations datafabrik för företag som är utformad för att ansluta, modellera och styra data över komplexa SAP- och icke-SAP-ekosystem. Dess styrkor ligger inte bara i datalagring utan också i semantisk konsistens, realtidsåtkomst och tvärfunktionell användbarhet.

Men som med alla företagsplattformar är dess värde starkt beroende av sammanhanget. Nedan följer en djupare analys av de typer av organisationer och specifika affärssituationer där SAP Datasphere ger mätbara fördelar.

SAP-centrerade företag som söker modernisering med molnet först

Primära egenskaper:

• Kärnsystem körs på SAP S/4HANA eller SAP ECC
• Affärslogik och datamodeller är djupt inbäddade i SAP-applikationer
• Planer på att migrera analytiska arbetsbelastningar till molnbaserade arkitekturer

Varför Datasphere passar: Datasphere är naturligt medveten om SAP:s datastrukturer. Det innebär ingen omvänd konstruktion av hierarkier, nyckeltalsdefinitioner, tidsberoenden eller valutaomvandlingar. Det känner igen din affärslogik eftersom det är byggt för det.

För företag som vill modernisera sina lokala BW- eller ECC-rapporteringsmiljöer tillhandahåller Datasphere:

• Direkt tillgång till SAP ERP-data genom live-anslutning
• Modelleringsalternativ med nollreplikering för realtidsanalys
• En färdplansanpassad väg mot integration med SAP Business Technology Platform (BTP)

Detta resulterar i kortare utvecklingscykler, ökad tillit till rapporteringen och mindre friktion mellan IT- och affärsintressenter.

Företag som hanterar distribuerade datalandskap

Primära egenskaper:

• Data distribueras över SAP-system och andra system (CRM, HR, äldre ERP-system)
• Affärsenheterna arbetar semi-oberoende med lokalt ägande av data
• Central IT är överbelastad eller söker decentralisering

Varför Datasphere passar: Med stöd för federerad dataåtkomst kan Datasphere förena data från flera system utan att fysiskt flytta eller duplicera allt. Detta är kritiskt för:

• Multinationella organisationer med regionala problem med datasuveränitet
• Hybridlandskap med delvis molnbaserade och lokala system
• IT-styrningsmodeller som betonar central kontroll + lokal flexibilitet

Dataspheres Spaces-koncept möjliggör också kontrollerad decentralisering; varje affärsområde kan hantera sina egna dataset och modeller inom ramar som sätts av IT.

Företag som prioriterar operativ analys i realtid

Primära egenskaper:

• Beslutsfönstren är korta (minuter eller timmar, inte dagar)
• Affärsanvändare behöver tillgång till KPI:er och varningar i realtid
• Traditionella batch-ETL-processer ger oacceptabla fördröjningar

Varför Datasphere passar: Tack vare realtidsfederation och stöd för livefrågor möjliggör Datasphere analyser av operativa data i realtid, inte gårdagens ögonblicksbild. Detta är en stor fördel för branscher där timing är allt:

• Tillverkning (t.ex. produktionsförseningar, lagernivåer)
• Logistik (t.ex. SLA för leveranser, ruttändringar)
• Ekonomi (t.ex. kassaposition, marginalövervakning)
• E-handel (t.ex. övergivna kundvagnar, kampanjprestanda)

I kombination med SAP Analytics Cloud kan användare skapa instrumentpaneler och varningar som återspeglar aktuella affärsförhållanden, utan nattliga batchjobb eller schemalagda dataladdningar.

Företag som driver självbetjäningsanalys med styrning

Primära egenskaper:

• Affärsteamen efterfrågar mer självständighet med data
• Excel- och skugg-IT-användningen ökar i en spiral
• Datastyrning och datakonsistens har blivit ett problem

Varför Datasphere passar: SAP Datasphere ger en miljö där affärsanvändare kan utforska och modellera data utan djupa tekniska färdigheter, men inom ett styrt ramverk som definieras av IT. Denna balans möjliggörs genom:

• Business Builder för att definiera semantiska modeller, KPI:er och dimensioner
• Utrymmen för att separera arbete per avdelning, geografi eller affärsenhet
• Linje- och granskningsverktyg för att upprätthålla spårbarhet och datakvalitet

Detta ger avdelningarna möjlighet att skapa sina egna instrumentpaneler och datavyer, samtidigt som IT behåller insyn och överblick.

Företag som migrerar bort från SAP BW eller BEx

Primära egenskaper:

• SAP BW eller BW/4HANA når arkitektoniska eller prestandamässiga gränser
• BEx-baserad rapportering är föråldrad eller oflexibel
• Team letar efter molnbaserade alternativ med SAP Analytics Cloud-integration

Varför Datasphere passar: Datasphere är SAP:s strategiska efterträdare till äldre BW-system. Även om det inte är en en-till-en-migrationsväg, erbjuder den:

• Ett enklare datamodelleringsparadigm med färre rigida beroenden
• Molnbaserad arkitektur med bättre skalbarhet och lägre driftskostnader
• Tätare integration med SAP Analytics Cloud för end-to-end-analys utan BEx eller WebI

Det är särskilt tilltalande för organisationer som genomgår en S/4HANA-transformation, eftersom det överensstämmer med SAP:s långsiktiga produktriktning och utesluter äldre verktyg.

Vem skulle kunna tänka sig att överväga

SAP Datasphere är inte utformat för att vara ett generiskt sjöhus eller ett lågkostnadslager för alla scenarier. Det kanske inte är rätt passform för:

• Molnbaserade nystartade företag eller medelstora företag med minimalSAP-närvaro
• Team som bygger mycket anpassade ML-pipelines, ostrukturerade datasjöar eller händelsestyrda arkitekturer
• Organisationer som behöver verktyg med öppen källkod, djupgående Python/R-baserad analys eller full DevOps-flexibilitet
• Datamiljöer som är centrerade kring icke-SAP-stackar (t.ex. fullständig Microsoft-, AWS- eller GCP-teknik)

I dessa fall kan plattformar som Snowflake, Databricks eller Google BigQuery erbjuda bättre verktyg, community-support och ekosystemanpassning.

Hur LeverX kan hjälpa till

Att bygga en modern dataplattform handlar om att ansluta system, anpassa affärslogik, upprätthålla styrning och se till att dina människor inte omedelbart återgår till att exportera allt till Excel.

Det är där LeverX kommer in.

Vi har varit i SAP-nischen tillräckligt länge för att veta var det verkliga arbetet börjar och hur man gör det rätt. När du rullar ut SAP Datasphere för första gången, integrerar det med ditt S/4HANA-landskap eller migrerar bort från BW - vi hjälper dig att gå snabbare, undvika vanliga fällor och uppnå meningsfulla resultat.

Här är vad vi gör:

• Planera, implementera och optimera din SAP Datasphere-arkitektur, utan onödigt krångel
• Kopplar samman dina datakällor (SAP och icke-SAP) och får dem att interagera som om de vore byggda som ett enda system
• Bygg semantiska modeller som affärsanvändare kan förstå och lita på
• Migrera äldre plattformar som BW eller tredjepartslager utan kaos
• Utbilda dina team så att de inte behöver kontakta IT-avdelningen varje gång de öppnar en instrumentpanel

Slutsats: Är SAP Datasphere rätt lösning?

När företag accelererar sina digitala transformationsinsatser har förmågan att integrera, styra och analysera data över komplexa landskap blivit en strategisk prioritering. SAP Datasphere erbjuder en övertygande lösning för organisationer som vill överbrygga klyftan mellan IT och verksamhet, förena SAP- och icke-SAP-data och möjliggöra kontextmedveten analys i realtid utan att kompromissa med styrningen.

Till skillnad från traditionella datalager handlar Datasphere inte bara om lagring utan om att leverera tillförlitliga, verksamhetsanpassade data i snabb och stor skala. Dess semantiska modellering, inbyggda integration med SAP-system och flexibla arkitektur gör det till ett idealiskt val för företag som navigerar i hybrida molnmiljöer.

Med detta sagt finns det ingen plattform som passar alla. Medan SAP Datasphere är ett starkt val för SAP-centrerade organisationer och de som investerar i att möjliggöra affärsanvändare, kan plattformar som Snowflake, BigQuery och Redshift vara mer lämpade för öppna, utvecklarledda ekosystem och storskalig bearbetning av rådata.

I slutändan beror den bästa lösningen på dina strategiska mål, din befintliga infrastruktur och hur din organisation definierar framgång i datarummet. För företag som prioriterar semantisk konsistens, insikter i realtid och SAP-anpassning ger SAP Datasphere både en solid grund och en praktisk väg framåt.

Om du inte är säker på om SAP Datasphere passar ditt företag, kontakta LeverX för expertvägledning om hur du får ut mesta möjliga värde från ditt SAP-ekosystem.