如何將SAP歸檔數據合并到數據湖中

存儲在傳統 SAP 歸檔解決方案中的數據無(wú)法幫助企業(yè)做出更好的商業(yè)決策

SAP系統已經(jīng)存在了幾十年，與大多數本地（Hadoop)或基于云的（Google, Azure, AWS）數據湖不同。這就是為什么經(jīng)常要存檔大量SAP歷史數據的原因。這帶來(lái)了一個(gè)挑戰——歷史SAP歸檔解決方案以壓縮格式將數據存儲在基于文件的存儲中，很難將這些數據集成到企業(yè)數據湖中，更不用說(shuō)運行實(shí)時(shí)分析、機器學(xué)習算法或從中創(chuàng )造商業(yè)價(jià)值。

沒(méi)有SAP數據的數據湖業(yè)務(wù)價(jià)值是什么？沒(méi)有SAP歷史檔案的SAP數據的價(jià)值是什么?由于SAP HANA的成本不斷上升，SAP S/4HANA中的業(yè)務(wù)數據通常在2年后就會(huì )被歸檔。這使得為進(jìn)一步的自助服務(wù)商業(yè)智能提供歷史SAP存檔成為關(guān)鍵。

Outboard ERP歸檔可以遷移或歸檔SAP過(guò)時(shí)的數據到企業(yè)數據湖。目前，已有40多家財富500強企業(yè)依賴(lài)此解決方案來(lái)將SAP與大數據湖連接起來(lái)，支持將SAP的歷史數據和近期數據存儲在單個(gè)企業(yè)數據湖中。

可通過(guò)PowerBi、Tableau等在數據湖中訪(fǎng)問(wèn)的存檔數據。

通過(guò) SAP 事務(wù)訪(fǎng)問(wèn)的歸檔數據，可通過(guò) ArchiveLink 訪(fǎng)問(wèn)。與傳統歸檔解決方案相比，基于數據湖技術(shù)實(shí)現更快的訪(fǎng)問(wèn)速度。

數據湖的強大功能以及為什么 SAP 數據是關(guān)鍵

數據湖是一個(gè)集中式存儲庫，允許您以任意規模存儲所有結構化和非結構化數據。這可以指導更好的業(yè)務(wù)決策，因為您可以按原樣存儲數據，而不必首先構造數據。您可以查看不同類(lèi)型的分析—從儀表板和可視化到大數據處理、實(shí)時(shí)分析和機器學(xué)習。

基于微軟Azure云，數據湖也是運行大數據工作負載的經(jīng)濟有效的解決方案。在處理數據時(shí)，您可以在按需集群或按任務(wù)付費模式之間進(jìn)行選擇。數據湖可根據業(yè)務(wù)需求進(jìn)行伸縮，并獨立擴展存儲和計算，從而實(shí)現更大的經(jīng)濟靈活性。谷歌表示，數據湖不僅僅是存儲，它與數據倉庫不同。數據湖提供了一個(gè)可擴展的安全平臺，允許企業(yè)以任何速度從任何系統獲取任何數據。

絕大多數使用S/4HANA或計劃遷移到S/4HANA的SAP客戶(hù)需要顯著(zhù)減少其HANA占用空間，關(guān)閉的業(yè)務(wù)文檔將在兩年后會(huì )盡快存檔?？紤]到這一點(diǎn)，很難想象沒(méi)有來(lái)自歷史SAP存檔的數據（3-10年前的業(yè)務(wù)數據）的數據湖和大數據分析。

現在有一個(gè)解決方案：數據湖支持一整套SAP數據，包括最近的常用數據和歷史SAP數據。來(lái)自SAP的結構化數據與來(lái)自其他數據源(物聯(lián)網(wǎng)、社交媒體、非SAP企業(yè)軟件、第三方或自定義應用程序)的結構化和非結構化數據相結合，可用于大數據處理和自助商業(yè)智能，以創(chuàng )造額外的業(yè)務(wù)價(jià)值，并為正確的商業(yè)決策提供信息。

SAP連接數據湖(SAP HANA和SAP歷史檔案)

Outboard ERP歸檔將存檔數據可用于云數據湖中的進(jìn)一步數據分析，因為歷史數據可以在多個(gè)數據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。在日常運行期間，活動(dòng)數據保留在數據庫中，冷數據或舊數據被存檔。歸檔數據仍然可以用于報告。在數據湖中，所有SAP數據(包括歷史數據)都被啟用，并使用非SAP數據(例如客戶(hù)屬性)進(jìn)行擴展，有助于幫助做出更好的商業(yè)決策。