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Qu’est-ce que SAP Datasphere ?

SAP Datasphere est conçu pour simplifier les paysages de données en créant une structure de données d’entreprise. Il permet un accès transparent et évolutif aux données SAP et non SAP avec son contexte métier, sa logique et ses relations sémantiques préservées. Les principales fonctionnalités de la structure de données incluent :

• Catalogage de données
  Gestion et traçabilité centralisées des métadonnées.
• Modélisation sémantique
  Conserver les relations, les hiérarchies et les KPI pour l’analyse.
• Fédération et réplication
  Choisissez entre connecter ou répliquer des données.
• Pipelines de données
  Pipelines automatisés et résilients pour les sources SAP et non SAP.

Qu’est-ce que Databricks ?

UN lac de données est une plateforme unifiée qui combine l’évolutivité et la flexibilité d’un lac de données avec la structure et les performances d’un entrepôt de données. Il est conçu pour stocker tous les types de données (structurées, semi-structurées, non structurées) et prendre en charge diverses charges de travail, notamment la business intelligence, l’analyse en temps réel, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle.

• Stockage de données unifié
  Combine l’évolutivité et la flexibilité d’un lac de données avec les capacités structurées d’un entrepôt de données.
• Prend en charge tous les types de données
  Gère les données structurées, semi-structurées et non structurées sur une seule plateforme.
• Performances et évolutivité
  Optimisé pour les requêtes hautes performances, le traitement par lots et l’analyse en temps réel.
• Architecture simplifiée
  Élimine le besoin de lacs de données et d’entrepôts de données distincts, réduisant ainsi la duplication et la complexité.
• Analyse avancée et IA
  Fournit une prise en charge native pour l’apprentissage automatique, l’analyse prédictive et le traitement du Big Data.
• Conformité ACIDE
  Garantit la fiabilité et la cohérence des charges de travail transactionnelles et analytiques à l’aide de fonctionnalités telles que Delta Lake.
• Rentabilité
  Réduit les coûts d’infrastructure et d’exploitation en consolidant les architectures de données.

Comment se complètent-ils ?

Bien que chaque architecture présente des avantages et des inconvénients, le but de ce partenariat est que ces deux architectures sont meilleures ensemble. Prenons l’exemple d’une entreprise de vente au détail qui combine les données enrichies de ventes et d’inventaire de SAP Datasphere avec les capacités d’analyse en temps réel de Databricks Lakehouse. Ce faisant, ils peuvent optimiser leurs stratégies de tarification en fonction des prévisions de la demande tout en conservant une vue unifiée de leur paysage de données. Les entreprises axées sur les données peuvent atteindre les objectifs suivants en combinant ces deux architectures.

• L’accès unifié aux données rencontre la puissance de traitement unifiée
  Une structure de données excelle dans la connexion des données entre les systèmes tout en conservant le contexte sémantique. L’intégration à Lakehouse permet aux organisations d’intégrer ces données connectées dans une plate-forme optimisée pour le traitement avancé, l’IA et l’analyse, améliorant ainsi sa convivialité et son évolutivité.
• Analyses avancées sur les données connectées
  Alors qu’une structure de données garantit un accès transparent aux données SAP et non SAP, un Lakehouse permet un traitement à grande échelle, un apprentissage automatique et des informations en temps réel. Cette combinaison permet aux entreprises de tirer des informations plus riches à partir de données interconnectées, telles que la modélisation prédictive ou l’analyse client à 360°.
• Gouvernance et sécurité des données
  Les structures de données offrent une gouvernance robuste en maintenant les politiques de traçabilité, de métadonnées et d’accès. L’intégration à Lakehouse garantit que ces cadres de gouvernance sont appliqués aux flux de travail d’analyse avancée et d’IA, garantissant ainsi la conformité tout en favorisant l’innovation.
• Architectures de données simplifiées
  L’intégration d’une structure avec un Lakehouse réduit la complexité des pipelines de données. Au lieu de dupliquer ou de reconstruire les données en silos, les organisations peuvent utiliser une structure pour fédérer et enrichir les données et un Lakehouse pour les unifier et les analyser sur une seule plateforme évolutive.
• Contexte commercial pour la science des données
  Un data lakehouse bénéficie de la richesse sémantique apportée par le data fabric. Les analystes et les data scientists travaillant dans Lakehouse peuvent accéder aux données avec des hiérarchies, des relations et des KPI préservés, accélérant ainsi le développement de modèles pertinents pour l’entreprise. Ajoutez à cela les cas d’utilisation supplémentaires fournis par Generative AI qui émergent encore.

Conclusion