SAP Datasphere: llenando los agujeros de datos en el viaje de transformación de SAP S/4 HANA conectando 10 pilares de datosA
By s4pcademy
Fondo
Si bien hay mucho revuelo en el mundo de SAP sobre SAP Datasphere, algunos clientes pueden estar preocupados por sus inversiones pasadas y futuras en SAP Data Warehouse y SAP Data Intelligence Cloud. De acuerdo con las preguntas frecuentes de SAP Datasphere, SAP Data Intelligence permanecerá hasta que SAP Datasphere se enriquezca con todas las funciones de DATA Intelligence o puede continuar como un producto separado para los clientes que desean una infraestructura dedicada por cliente.
Los proveedores de tecnología y las empresas de consultoría afirman que los datos son el combustible y la moneda renovables, pero los datos se han convertido oficialmente en la pesadilla para muchos clientes a medida que los datos se trasladaron de los pendrives al metaverso, ya que los proveedores ofrecieron una gran cantidad de herramientas híbridas de nube de datos estructurados y semi/no estructurados para los clientes. .
Si bien pocos clientes que implementan una plantilla de SAP Cloud Global están utilizando esto como una oportunidad para incorporar iniciativas generales de modelos de datos empresariales en el caso de negocios, muchos de los clientes no están definiendo una estrategia de datos de extremo a extremo impulsada por resultados comerciales que cubra 7 pilares y describir los roles y responsabilidades entre múltiples equipos antes de que comiencen el SAP Cloud Transformation Journey.
SAP Data Sphere: conectando 10 pilares de datos
Si bien SAP Data Sphere actualmente se centra más en análisis sofisticados, creo que podemos ampliar este producto o proporcionar complementos en el futuro para la orquestación del ciclo de vida de los datos de extremo a extremo, ya que ya proporciona complementos para Collibra, Data Robot, Confluent, Data bricks. etc. para permitir el análisis prescriptivo impulsado por la hiperautomatización después de la transición a SAP S/4 HANA Landscape. SAP Datasphere puede reunir a los equipos comerciales y de TI en la misma plataforma con contenido predefinido para diseñar e implementar los servicios de ciclo de vida de datos de SAP de extremo a extremo para obtener los datos correctos durante los estados intermedios, objetivo y posteriores al objetivo.
- Descubrimiento y catalogación de datos
- Seguridad de datos
- Archivo de datos
- Retención y almacenamiento de datos
- Limpieza y calidad de datos
- Migración y reconciliación de datos
- Gobierno de datos y cumplimiento
- Data Federation, Streaming y Lake house Analítica estructurada y semi/no estructurada
- Integración de datos aprovechando blockchain, gráfico, etc.
- Operaciones de datos inteligentes impulsadas por ChatGPT
Incorporación de Business Data Fabric en SAP S/4 HANA Transformation Journey
El líder de datos a menudo siempre es tomado como rehén y a punta de pistola por no entregar dentro de la escala de tiempo y el presupuesto. Hemos visto muchos programas que se tornan en rojo intenso porque los clientes no miran los datos desde una perspectiva integral, ya que no hay muchos arquitectos con habilidades de datos más amplias que cubran 10 pilares de datos y los equipos trabajan en silos sin una definición clara. roles y responsabilidades, entregables y actividades entre negocios globales y locales, equipos funcionales de SAP, heredados y técnicos de SAP. Para agregar sal a la herida de comenzar el viaje de transformación de SAP S/4 HANA sin una estrategia de datos de extremo a extremo, no hay muchos recursos que tengan habilidades de datos de extremo a extremo y los proveedores están lanzando nuevos productos pero no capacitando a suficientes personas. cada cuarto. No me sorprendería si los arquitectos de datos que tienen habilidades más amplias en 10 pilares de datos en varios productos de SAP y en la nube cobran el mismo salario que el primer ministro de nuestro país debido a la escasez de oferta sobre la demanda en el futuro.
A medida que SAP Datasphere madure, esperamos poder integrar SAP Datasphere business fabric en proyectos de transformación de la nube, no solo para análisis, sino también para unir los 10 pilares de datos para construir una fábrica de datos que reúne el ciclo de vida de los datos de extremo a extremo en todas las geografías. El siguiente enfoque y modelo de gobierno proporciona una visión básica sobre cómo necesitamos reunir los 10 pilares y equipos de datos para diseñar y ejecutar una estrategia de datos de extremo a extremo en el viaje de S4 HANA. Ayudará a los clientes a comenzar a ver los datos de manera integral y a crear puentes de colaboración y gobernanza entre varios equipos de datos en proyectos como SAP BW Data Bridge y Collibra en SAP Datasphere.
3 historias de datos para construir un tejido empresarial de datos
Por último, obtengamos 3 historias de datos que se aplican a los 10 pilares de datos en nuestros corazones y mentes:
- Los datos no son una historia de TI; es una historia comercial y está impulsada por los negocios. Los altos ejecutivos comerciales deben poseer y asumir la responsabilidad de la historia de los datos y ser patrocinadores ejecutivos de las iniciativas de datos y las juntas de gobierno.
- No existe un modelo de datos, plan y diseño de datos perfectos ni calidad de datos. Repetimos el plan después de cada carga simulada para clasificar, medir y mejorar la prioridad comercial de los datos y al perfilar los datos temprano.
- Los datos mueren en silos, necesitamos mirar los datos desde una perspectiva de extremo a extremo a través de 10 pilares de datos y vincularlos a un resultado comercial.
¿Qué es lo que piensas de esto en el espacio? Me gusta escuchar sus pensamientos sobre esto!
