【41页PPT】SAP数据仓库和数据分析方案（附下载方式）

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资料解读：【41页PPT】SAP数据仓库和数据分析方案

详细资料请看本解读文章的最后内容。企业数据成熟度的提升至关重要，每提高一个成熟度阶段，都能带来巨大的业务价值。从最初的无知阶段，即不具备大数据功能，仅能对部分关键绩效历史数据进行分析且无统一标准，到了解阶段，能够监测现有业务的整体运行状况并具备一定业务预警功能，再到管理阶段，具备一定的预测洞察能力，能对特定业务领域提出改善业务绩效的行动建议，最终达到创新阶段，实现大数据技术与业务运营融合，利用大数据预测成果自动优化和提升业务。而目前，提高数据成熟度可从五个关键方面入手，包括建立数据场景或 KPI 体系、实现数据流程和制度标准化、进行组织架构创新、建立统一的可扩展大数据分析平台以及开展数据质量、元数据治理。​

SAP 数据仓库平台整体架构涵盖多个层面。在数据分析与可视化方面，有 SAP Predictive Analysis 用于预测分析，SAP Lumira 助力数据分析，还有 SAP 移动平台、SAP BusinessObjects BI 等，能为用户提供丰富多样的分析和可视化手段。企业级数据仓库平台包含数据管控平台，负责对数据进行全面管理；主数据治理（MDG），确保主数据的准确性和一致性；SAP HANA 作为核心，以内存计算为特色。扩展数据层则针对不同数据特性，设有冷存储用于存储历史数据、热存储（内存计算）处理实时数据、温存储（动态分层）实现数据老化自动搬移，以优化数据存储和访问性能。数据交换平台支持数据采集、ETL、数据复制、数据同步等多种功能，保障数据在不同系统间的顺畅流动。​

数据交换平台功能强大。在数据采集环节，支持多种数据源，包括 SAP 和非 SAP 系统的实时和批量数据采集，如基于触发器的实时 ETL、批处理，以及通过日志、ODBC 等方式的数据获取，还能处理事件流数据。数据服务（SAP DS）提供全面的数据集成、数据质量管理、数据切面及非结构化数据获取能力，能一体化解决数据的清洗、排重、归并、衍生、合并、统计、汇总等加工问题，且支持访问全部关键业务数据。数据质量管理在数据捕获中加入相关措施，通过清洗规则包提升数据质量。数据复制（SAP SRS）可实时或定时将数据复制到 HANA。SAP HANA Smart Data Access 更是作为平台的 “粘合剂”，支持异构数据源的远程访问和敏捷查询处理。​

数据仓库平台以数据仓库与数据管理分析系统为整体框架，其中 SAP HANA 处于核心地位。在市场上，SAP HANA 在内存数据库平台市场中处于领先地位，得到 Forrester 和 Gartner 的高度评价。它提供实时计算环境，支持内存计算、实时处理、预测分析库、文本处理、空间计算等，还能处理非结构化数据和进行文本分析，提供本地全文检索和图形化文本建模。通过 HANA 动态数据分层，实现数据温度管理策略，高效管理热数据、温数据和冷数据。在容灾方面，建议采用两级容灾机制，包括本地 / 同城灾备中心的同步数据复制和异地灾备中心的异步数据复制，保障数据的安全性和业务的连续性。​

众多企业已成功应用 SAP 数据仓库平台。华能集团采用 SAP HANA 构建企业数据仓库，实现了集团级集中统一的大数据中心，有力支持实时在线经营分析。中石化将数据仓库平台迁移到 SAP HANA 之上，整合集团内部分析型数据，显著提升处理效率，缩短财务月结周期。南京智慧交通基于大数据分析，打造智慧交通蓝图，借助数据软实力解决交通问题，为实时交通状况分析和城市规划提供支持。​

SAP 大数据平台具有诸多核心价值。能提供实时洞察力，实现实时数据处理和分析。通过动态数据分层和数据生命周期管理，达成高效数据管理，优化数据存储和访问性能。在部署方式上十分灵活，支持云部署和本地部署等多种方式。同时，拥有强大的生态系统，与 Hadoop、Spark 等开源技术深度集成，支持多种数据源和应用开发，为企业构建敏捷、高效能的大数据平台奠定基础，助力企业消除业务复杂度，提升整体洞察力。​

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