存储在传统 SAP 归档解决方案中的数据无法帮助企业做出更好的商业决策
SAP系统已经存在了几十年,与大多数本地(Hadoop)或基于云的(Google, Azure, AWS)数据湖不同。这就是为什么经常要存档大量SAP历史数据的原因。这带来了一个挑战——历史SAP归档解决方案以压缩格式将数据存储在基于文件的存储中,很难将这些数据集成到企业数据湖中,更不用说运行实时分析、机器学习算法或从中创造商业价值。
没有SAP数据的数据湖业务价值是什么?没有SAP历史档案的SAP数据的价值是什么?由于SAP HANA的成本不断上升,SAP S/4HANA中的业务数据通常在2年后就会被归档。这使得为进一步的自助服务商业智能提供历史SAP存档成为关键。
Outboard ERP归档可以迁移或归档SAP过时的数据到企业数据湖。目前,已有40多家财富500强企业依赖此解决方案来将SAP与大数据湖连接起来,支持将SAP的历史数据和近期数据存储在单个企业数据湖中。
可通过PowerBi、Tableau等在数据湖中访问的存档数据。
通过 SAP 事务访问的归档数据,可通过 ArchiveLink 访问。与传统归档解决方案相比,基于数据湖技术实现更快的访问速度。
数据湖的强大功能以及为什么 SAP 数据是关键
数据湖是一个集中式存储库,允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。这可以指导更好的业务决策,因为您可以按原样存储数据,而不必首先构造数据。您可以查看不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习。
基于微软Azure云,数据湖也是运行大数据工作负载的经济有效的解决方案。在处理数据时,您可以在按需集群或按任务付费模式之间进行选择。数据湖可根据业务需求进行伸缩,并独立扩展存储和计算,从而实现更大的经济灵活性。谷歌表示,数据湖不仅仅是存储,它与数据仓库不同。数据湖提供了一个可扩展的安全平台,允许企业以任何速度从任何系统获取任何数据。
绝大多数使用S/4HANA或计划迁移到S/4HANA的SAP客户需要显著减少其HANA占用空间,关闭的业务文档将在两年后会尽快存档。考虑到这一点,很难想象没有来自历史SAP存档的数据(3-10年前的业务数据)的数据湖和大数据分析。
SAP历史数据集成到数据湖的典型架构
现在有一个解决方案:数据湖支持一整套SAP数据,包括最近的常用数据和历史SAP数据。来自SAP的结构化数据与来自其他数据源(物联网、社交媒体、非SAP企业软件、第三方或自定义应用程序)的结构化和非结构化数据相结合,可用于大数据处理和自助商业智能,以创造额外的业务价值,并为正确的商业决策提供信息。
越来越多的公司希望在任何数据湖技术中启用所有企业数据,Outboard ERP归档是一种整体的归档解决方案,可以根据其使用情况或数据年限在SAP数据库和外部存储之间移动数据,而与存储供应商无关(例如基于云的或内部部署的数据湖)。
Outboard ERP归档将存档数据可用于云数据湖中的进一步数据分析,因为历史数据可以在多个数据湖格式中以透明格式提供,例如Hadoop HIVE,Impala,AWS Redshift,Azure Data Lake Service,Azure Databricks,Google Big Query,Snowflake等。在日常运行期间,活动数据保留在数据库中,冷数据或旧数据被存档。归档数据仍然可以用于报告。在数据湖中,所有SAP数据(包括历史数据)都被启用,并使用非SAP数据(例如客户属性)进行扩展,有助于帮助做出更好的商业决策。
审核编辑黄宇
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