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Vergleich: SAP Datasphere vs. SAP BW/4HANA

Die SAP bietet mit Lösungen wie SAP BW/4HANA und SAP Datasphere unterschiedliche Data-Warehousing-Optionen an. Während BW/4HANA auf strukturierte Unternehmensdaten und Analytik spezialisiert ist, konzentriert sich die Datasphere auf umfassende Datenintegration über Plattformen hinweg. Zukünftige Innovationen dürften vor allem im Bereich der Datasphere und hybrider Architekturen liegen, die eine Integration von BW/4HANA und Datasphere ermöglichen.

Inhaltsverzeichnis

Die SAP bietet verschiedene Lösungen im Bereich Data Warehousing an, darunter bspw. SAP BW/4HANA und SAP Datasphere. Bisher war das BW/4HANA das Steckenpferd im Bereich Data Warehousing. Seit 2019 gibt es mit der SAP Datasphere eine innovative Erweiterung des SAP-Portfolios. 

Die strategische Ausrichtung von SAP hat sich u.a. mit der Datasphere in den letzten Jahren Richtung Public Cloud-Produkte verschoben, was darauf hindeutet, dass zukünftige Entwicklungen und Innovationen vorrangig in diesen Technologien erfolgen werden. Die Positionierung der Datasphere durch die SAP erfolgt als eine zentrale Komponente der SAP-Datenstrategie, die darauf abzielt, die nahtlose Vernetzung und Integration von Daten über verschiedene Quellen, Systeme und Cloud-Plattformen hinweg zu ermöglichen. Die Datasphere wird demzufolge als eine moderne Lösung zur Orchestrierung und Harmonisierung der Datenlandschaft definiert, die unabhängig von der Vielfalt der Datenquellen und –formaten eingesetzt werden kann. 

SAP betont die Rolle der Datasphere im Kontext von datengetriebenen Entscheidungen und der Schaffung eines umfassenden Datenökosystems. Insbesondere wird die Fähigkeit der Datasphere hervorgehoben, eine Brücke zwischen SAP-Produkten wie dem BW/4HANA, anderen Datenquellen und der Cloud zu schlagen – sowohl SAP als auch non-SAP. Diese integrative Funktion soll Unternehmen dabei unterstützen, ihre Daten effizient zu nutzen, um wertvolle Einblicke zu gewinnen und ihre Geschäftsprozesse zu optimieren. Die Positionierung der Datasphere reflektiert das Bestreben, die zunehmende Komplexität der Datenlandschaften in modernen Unternehmen zu bewältigen und einen ganzheitlichen Ansatz für Datenmanagement und -integration zu bieten. 

Die Positionierung der Datasphere im Vergleich zu BW/4HANA zeigt eine Unterscheidung in ihren Funktionen und Anwendungsbereichen. Während BW/4HANA als das traditionelle Data Warehouse der SAP positioniert ist und als strategische Lösung für ein applikationsgetriebenes Data Warehouse dient, fokussiert sich die Datasphere auf die Integration und Orchestrierung von Daten über verschiedene Quellen und Plattformen hinweg.

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3 Aspekte in denen sich SAP BW/4HANA und SAP Datasphere unterscheiden

SAP BW/4HANA

SAP Datasphere

Anwendungsbereich:
BW/4HANA wird als klassisches Data Warehouse mit einem starken Fokus auf der Verarbeitung und Analyse von strukturierten Unternehmensdaten positioniert, das speziell für geschäftsbezogene Analysen, Reporting und die Bereitstellung von unternehmensweiten Informationen konzipiert ist. Der BW-Support ist bis 2040 garantiert, was zudem langfristige Investitionssicherheit gewährleistet.

Anwendungsbereich:
Die Datasphere schafft ein umfassendes Datenökosystem, indem die nahtlose Integration und Harmonisierung von Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen ermöglicht wird. Dies schliesst nicht nur strukturierte, sondern auch unstrukturierte und externe Datenquellen mit ein.

Zielgruppe:
Es eignet sich besonders für Unternehmen, die eine zentrale Plattform für die Analyse und Berichterstattung ihrer strukturierten Unternehmensdaten benötigen.

Zielgruppe:
Unternehmen, die vor der Herausforderung stehen, Daten aus unterschiedlichsten Quellen zu integrieren, und die ein ganzheitliches Datenmanagement über verschiedene Plattformen hinweg benötigen, finden in der Datasphere eine geeignete Lösung.

Hauptfunktionen:
BW/4HANA bietet Funktionen für die Datenmodellierung, Extraktion, Transformation und das Laden (ETL-Prozesse) sowie leistungsstarke Analysemöglichkeiten und kann sowohl in eigenen Rechenzentren (On-Premise) als auch in privaten Cloud-Umgebungen betrieben werden.

Hauptfunktionen:
Das offene Datenökosystem der Datasphere bietet Funktionen zur Integration und Orchestrierung von Daten. Durch die Integration von SAP-Produkten wie BW/4HANA, verschiedenen Datenquellen und Cloud-Plattformen wird ein Datenzugriff in die kontinuierlich wachsende Datenlandschaft vereinfacht, wodurch eine Grundlage für die Business Data Fabric gebildet wird. Eine Business Data Fabric ist ein Konzept der Datenintegration und -management. Sie repräsentiert eine Architektur, die Daten über Systeme, Anwendungen und Cloud-Umgebungen hinweg integriert und verwaltet. Dadurch wird u.a. das Ziel der Datasphere erreicht, einen konsistenten und nahtlosen Datenzugriff zu ermöglichen.

Fazit und Ausblick

Insgesamt lässt sich sagen, dass SAP BW/4HANA speziell für die Verarbeitung von strukturierten Unternehmensdaten und analytische Anwendungen entwickelt wurde, während die Datasphere darauf abzielt, die Herausforderungen der zunehmenden Datenkomplexität in modernen Unternehmen zu bewältigen, indem sie eine umfassende Datenintegration über verschiedene Plattformen hinweg im Self-Service ermöglicht. Aufgrund der Betonung von Public Cloud durch SAP sollten in Zukunft keine weitreichenden Innovationen im Bereich BW/4HANA erwartet werden. Es besteht die Möglichkeit, dass Unternehmen beide Lösungen kombinieren, um von den jeweiligen klaren Stärken zu profitieren und eine ganzheitliche Datenstrategie umzusetzen. 

Infolgedessen wird sich die zukünftige Entwicklung in erster Linie auf hybride Architekturen konzentrieren, die das Zusammenspiel von BW/4HANA und Datasphere in Verbindung mit der SAP Analytics Cloud einschliessen. Die Verwendung der BW-Bridge bietet die Möglichkeit, Teile der BW-Architekturen in die SAP Datasphere zu übertragen und die langfristige Integration in die Cloud zu vereinfachen.

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Unser s-peers Experten-Team freut sich auf einen spannenden Austausch und geben tiefere Einblicke zum Thema SAP Datasphere und SAP BW/4HANA. 

Published by:

Anil Olgun

Professional Analytics Consultant

autor:IN

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