SAP fait évoluer son Data Warehouse Cloud avec SAP Datasphere. De nouvelles fonctionnalités y ont été intégrées pour répondre aux évolutions constantes du paysage de données. Découvrez cette solution data nouvelle génération.
Qu’est-ce que SAP Datasphere ?
Lancé en mars 2023, SAP Datasphere est la nouvelle génération de Data Warehouse Cloud. Comme son prédécesseur, Datasphere fournit aux entreprises un entrepôt de données disponibles dans le cloud.
Mais l’organisation y a inclus de nouvelles fonctionnalités permettant ainsi à “SAP de devenir un acteur plus important de l’espace du data fabric”.
Cette nouvelle solution s’inscrit pleinement dans la diversification du paysage des experts data. Les concurrents sont de plus en plus nombreux, et il devient impossible de récupérer toutes les parts de marché. Alors pour faire face à cette concurrence grandissante, SAP s’adapte en offrant davantage de flexibilité à ses clients (notamment pour le transfert de données).
Quelles sont les nouvelles fonctionnalités de SAP Datasphere ?
Une intégration de données améliorée
SAP Datasphere offre une meilleure expérience de data intégration. Et ce, de plusieurs manières :
- Les utilisateurs peuvent désormais importer des données à partir d’un large éventail de sources (cloud, sur site, données SAP, données non SAP).
- Les produits BW S/4HANA et S/4HANA sont intégrés nativement dans la solution, ce qui facilite l’accès aux données dans les environnements SAP existants.
- Des fonctionnalités d’intégration puissantes ont été ajoutées, comme le mappage de données, la transformation et la qualité des données.
Le catalogage de données
Le catalogue SAP Datasphere améliore la gestion des données grâce à des fonctionnalités de profilage de données automatisées, de fonctionnalités de recherche et un glossaire.
Les utilisateurs bénéficient ainsi d’une vue simplifiée de leur flux de données. Ils peuvent désormais :
- générer des informations sur les caractéristiques et la qualité des données ;
- accéder facilement à des données fiables pour une modélisation de qualité ;
- analyser l’historique et l’impact des données sur la prise de décision.
La modélisation des données
La modélisation est possible via deux outils complémentaires :
- Data Builder : avec son interface simplifiée, cet éditeur de modélisation permet de combiner, nettoyer et préparer les données pour les utiliser dans des outils de restitution de données. Les utilisateurs peuvent alors créer des vues graphiques, des vues SQL, des tables, des modèles analytiques, des flux de données, des chaînes de tâches, etc.
- Business builder : cet outil vous permet de combiner, d’affiner et d’enrichir des objets déjà créés dans Data Builder. Il peut également être utilisé pour créer des unités d’affaires, des modèles de consommation et des perspectives.
La gestion des espaces de travail
Les espaces de travail sont des référentiels de données représentant un secteur d’activité spécifique. SAP Datasphere les met à disposition de ses utilisateurs, afin de leur fournir un environnement de modélisation centralisé et sécurisé.
Ils peuvent être utilisés pour différents départements ou cas d’utilisation. Et surtout, les administrateurs peuvent les gérer selon les besoins de l’organisation. En plus de la création de ces environnements virtuels, ils peuvent allouer de l’espace de stockage (disque et mémoire), définir leur priorité, ajouter des utilisateurs et leur attribuer des rôles, utiliser des outils de surveillance et de journalisation, etc.
Les autres nouveautés
En plus des fonctionnalités susmentionnées, SAP Datasphere apporte d’autres améliorations :
- Des fonctionnalités de gouvernance des données renforcées pour garantir la qualité, la sécurité et la conformité des données ;
- Une architecture cloud native conçue pour une évolutivité, une flexibilité et une rentabilité accrues ;
- Un accès en libre-service pour favoriser la démocratisation des données ;
- De nouveaux partenariats stratégiques avec Databrick, Collibra, Confluent et DataRobot.
Grâce à toutes ces nouvelles fonctionnalités, SAP Datasphere permet aux entreprises de moderniser leur infrastructure de data management pour tirer pleinement parti de la valeur de leurs données. Il devient un outil à maîtriser absolument pour les experts data.
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