SAP Data Hub

SAP Data Hub ist eine Komplettl├Âsung zur Daten-Orchestrierung in Unternehmen. Sie dient der intelligenten Interpretation und Aufbereitung der verschiedensten Daten, die in einem Unternehmen anfallen. SAP Data Hub durchdringt die komplexe Datenlandschaft eines Unternehmens, stellt sie ├╝bersichtlich dar und extrahiert daraus gesch├Ąftsrelevante Informationen zur Weiterverarbeitung.

Dazu werden die unterschiedlichen Datenquellen auf der SAP Data Hub-Plattform integriert. SAP Data Hub f├╝hrt beispielsweise Daten von Nachrichtensystemen, hochvolumigen Cloud-Speicherdiensten und verschiedenen Datenverwaltungs- und Unternehmensanwendungen zusammen.

Einsatzzweck

Unternehmensdatenlandschaften werden heute immer vielf├Ąltiger und verteilter. Das Datenvolumen nimmt insbesondere durch unstrukturierte Daten exponentiell zu, die z.B. aus Grafiken und Sprachaufzeichnungen stammen, aus dem Internet of Things oder aus sozialen Netzwerken. Die Daten sind dabei an verschiedenen Orten verteilt gespeichert – lokal, in Clouds und auf mobilen Endger├Ąten. Beim Zugriff und bei der Verarbeitung sind zudem Unternehmens- und gesetzliche Datenrichtlinien zu gew├Ąhrleisten.

Transparenz

SAP Data Hub schafft hier Transparenz, macht zuvor unstrukturierte Daten strukturiert zug├Ąnglich und extrahiert daraus gesch├Ąftsdienliche Informationen. Dadurch ergibt sich eine konsolidierte Sicht auf alle Datenquellen der Datenlandschaft eines Unternehmens – unabh├Ąngig davon, ob sich die Daten in der Cloud oder „on premise“ vor Ort befinden, in Big Data-Systemen oder Unternehmensanwendungen von SAP oder anderen Herstellern. Mitarbeiter haben ├╝ber Self-ServiceSchnittstellen Zugriff und k├Ânnen z.B. Anomalien feststellen und Entwicklungen vorhersagen.

SAP Data Hub sorgt ferner daf├╝r, dass gegebene Compliance-Richtlinien f├╝r die verschiedenen Datenquellen automatisch gewahrt bleiben.

Funktionsweise

Data Warehousing Integration

SAP Data Hub erweitert das traditionelle monolithische Data Warehousing, indem es die Orchestrierung beliebiger dar├╝ber hinausreichender Ressourcen erm├Âglicht. Strukturierte und unstrukturierte Daten k├Ânnen kombiniert und durch sog. Datenpipelines verarbeitet werden. Neue Datenquellen k├Ânnen leicht in die Datenlandschaft des Unternehmens integriert werden. SAP Data Hub ist seinerseits eng in Unternehmensanwendungen wie SAP S/4HANA und SAP S/4BW integrierbar. Die Bereitstellung von SAP Data Hub kann on-premise, in einer privaten Cloud oder als extern verwalteter Cloud-Service erfolgen.

SAP Data Hub

Daten-Orchestrierung

Interpretationsregeln sorgen f├╝r die automatische Verarbeitung von strukturierten und bislang unstrukturierten Daten. Diese Regeln werden Metadaten genannt. SAP Data Hub verf├╝gt ├╝ber derartige Metadaten f├╝r eine Vielzahl von Datentypen und -quellen. Diese Interpretationsvorschriften k├Ânnen mit SAP Data Hub umfassend verwaltet und angepasst werden. SAP Data Hub bereitet die vielf├Ąltigen Daten, die im Unternehmen zusammenkommen, f├╝r einen stets aktuellen ├ťberblick auf.

Intelligent interpretierte Daten werden durch Datenpipelines effizient bereitgestellt. SAP Data Hub reichert Rohdaten effektiv mit Kontext an und liefert die interpretierten Daten an Anwendungen oder Mitarbeiter zur Weiterverarbeitung. Der Datenpipeline-Flow wird einfach ├╝ber eine grafische Nutzeroberfl├Ąche modelliert. Daten k├Ânnen durchg├Ąngig – von ihrer Erzeugung bis zum Ende der Verarbeitung – orchestriert, d.h. zueinander in Bezug gesetzt und bearbeitet werden, und das in beliebig skalierbarem Umfang. Dies erm├Âglicht eine erheblich schnellere Bereitstellung vorverarbeiteter Daten, als dies manuell m├Âglich w├Ąre. Durch diese Optimierung von Gesch├Ąftsprozessen k├Ânnen Unternehmen schneller auf neue Informationen und Ereignisse reagieren.

Data Science

Daten aus beliebigen Quellen k├Ânnen durch SAP Data Hub mittels moderner Data Science-Methoden aufbereitet werden und die gewonnenen Informationen (z.B. vorausschauende Analysen) in die Gesch├Ąftsprozesse einflie├čen. Der Informationsgehalt von Big Data-Quellen inner- und au├čerhalb des Unternehmens wird identifiziert und nutzbar gemacht. SAP Data Hub bietet dazu ein einheitliches Tool f├╝r die Nutzung verschiedener Machine Learning-Modelle und Analysealgorithmen. Diese k├Ânnen mit externen Modellen kombiniert werden, z.B. mit der Predictive Analysis Library der SAP HANA-Gesch├Ąftsdatenplattform, mit SAP Leonardo Machine Learning-Funktionen oder Big Data-Frameworks und -Plattformen wie TensorFlow und Spark.

Die Data Discovery-Funktionen von SAP Data Hub erm├Âglichen die intelligente Ermittlung von Datenbeziehungen; Datenkorrelationen zwischen Datenquellen im Unternehmen werden grafisch dargestellt. Der Fluss von Daten in Systemen und durch verbundene Systeme wird sichtbar, einschlie├člich der Ber├╝hrungspunkte zu anderen Prozessen. SAP Data Hub korreliert dabei beispielsweise strukturierte Daten mit unstrukturierten Sprach- und Textinformationen. Daten werden im Sinne der Datenqualit├Ąt bereinigt und f├╝r Analyse und Weiterverarbeitung vorbereitet.

Operatoren und Datenpipelines

Die Datenverarbeitung mit SAP Data Hub erm├Âglicht effiziente Datenanreicherung durch verteilte Datenpipelines. Ein sog. Operator ist das Grundelement einer Datenpipeline. Daten am Eingabeport des Operators werden transformiert und an seinem Ausgabeport ausgegeben. Eine Operation kann auch eine Verbindung zum Lesen aus einer Quelle bzw. zum Schreiben in eine Quelle sein. Datenfl├╝sse von einer Quelle in eine andere werden ebenfalls ├╝ber einen Operator gesteuert.

Ein Gruppe verbundener Operatoren wird als Pipeline bezeichnet. Eine Datenpipeline ist ein Netzwerk von Operatoren, die ├╝ber typisierte Eingabe- und Ausgabeports f├╝r die Daten├╝bertragung und Datenverarbeitung miteinander verbunden sind. Die Funktion jedes Operators k├Ânnen ├╝ber Parameter konfiguriert werden. Operatoren und Pipelines k├Ânnen f├╝r verschiedene Anwendungen wiederverwendet werden.

Mit dem Operatoren- und Pipelinekonzept von SAP Data Hub lassen sich Flow-basierte Anwendungen erstellen, die aus wiederverwendbaren Komponenten bestehen. Mit einem Tool namens Modeler k├Ânnen flussbasierte Datenpipelines erstellt werden. Daten k├Ânnen so mit einer Vielzahl von Berechnungstechniken und maschinellem Lernen verfeinert werden. Systeme von Drittanbietern k├Ânnen zur Analysen und Anreicherungen der Daten integriert werden.

Features

SAP Data Hub erm├Âglicht automatische intelligente Erkennung von Datenbeziehungen; Datenkorrelationen und -herk├╝nfte werden grafisch angezeigt. Neu eingebundene Datenquellen werden mittels Metadatenerkennung durchsucht, um k├╝nftig automatisch interpretiert werden zu k├Ânnen. Internet of Things-Ereignisstr├Âme werden beispielsweise in unternehmensf├Ąhige Daten gewandelt. Die Daten werden dabei auf den Speichermedien verarbeitet, auf denen sie sich befinden, um unn├Âtige Datenverschiebungen zu vermeiden.

Workflows

Workflows, d.h. Verkn├╝pfungen von Daten aus beliebigen Quellen in der verbundenen Datenlandschaft, k├Ânnen mit einem sog. Modeler grafisch intuitiv modelliert werden. Ihre Ausf├╝hrung kann geplant, ├╝berwacht und analysiert werden. F├╝r komplexe Analysen und Anreicherung von Daten k├Ânnen Drittanbieter-Dienste, z.B. standortbezogene Systeme hinzugezogen werden.

Metadaten-Assets

SAP Data Hub verwaltet die Metadaten-Assets des Unternehmens. Metadaten dienen der Interpretation von Daten, die damit automatisch intelligent analysiert und verarbeitet werden k├Ânnen. Anpassbare Validierungsregeln sichern die Datenqualit├Ąt. M├Ąngel in der Dateninterpretation k├Ânnen leicht nachvollzogen und behoben werden. Die traditionelle Datenverwaltung wird dadurch erweitert um semantische Analysen, automatisierte Zuordnungen und Bewertungsvorschl├Ąge, um schneller zu neuen Erkenntnissen zu kommen.

Berechtigungsmanagement

SAP Data Hub erlaubt die Rechteverwaltung f├╝r Nutzer innerhalb der gesamten Datenlandschaft und sichert damit Datenintegrit├Ąt und -sicherheit durch einen konsistenten ordnungsgem├Ą├čen Umgang mit den Daten. SAP Data Hub optimiert damit die Compliance und Daten-Governance der Unternehmens-IT. Sicherheitsrichtlinien f├╝r alle Datenquellen k├Ânnen an einem Ort verwaltet werden.

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Vorteile

SAP Data Hub optimiert durch zentralisierte Datenintegration, -orchestrierung und -governance die Wertsch├Âpfung in einer heterogenen, fragmentierten Datenlandschaft. Der Datenfluss zwischen verschiedensten Datensystemen l├Ąsst sich dadurch leichter verwalten und Nutzern und Anwendungen zur Weiterverarbeitung zur Verf├╝gung stellen.

Detaillierte ├ťbersicht

SAP Data Hub bietet eine leicht verst├Ąndliche und beliebig detaillierte Sicht auf die gesamte Datenlandschaft. Unternehmen k├Ânnen dadurch die Qualit├Ąt und Zusammenh├Ąnge der Daten besser verstehen. Daraus lassen sich neue Gesch├Ąftschancen identifizieren und Risiken fr├╝her erkennen.

SAP Data Hub

Mit SAP Data Hub kann die L├╝cke zwischen strukturierten Unternehmensdaten und unstrukturiertem Big Data geschlossen werden. Auf der Basis der Datenaufbereitung durch SAP Data Hub k├Ânnen Anwendungen entwickelt werden, die das Potenzial der Daten aus verschiedensten Quellen aussch├Âpfen: aus SAP- und SAP-fremden Systemen, aus der Cloud oder von lokalen Systemen.

Compliance und Daten-Governance

SAP Data Hub sorgt f├╝r Compliance und Daten-Governance im gesamten Unternehmen: Sicherheitsrichtlinien (inkl. Zugangskontrolle zu Daten) werden an einem Ort verwaltet, um gesetzliche und unternehmensweite Anforderungen jederzeit zu erf├╝llen.

SAP Data Hub kommt dem Bedarf nach, der einer SAP-Studie nach besteht, wonach 74 % der IT-Entscheidungstr├Ąger die Datenlandschaft ihres Unternehmens f├╝r so komplex halten, dass die Flexibilit├Ąt beeintr├Ąchtigt sei; 86 % der Entscheidungstr├Ąger sehen Potenzial, eine wesentlich h├Âhere Wertgewinnung aus den Daten erreichen zu k├Ânnen, wenn sie besseren Zugriff darauf h├Ątten.


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