Stambia Component for SAPは、ユーザがSAP内のすべての異なる機能モジュールと技術モジュールと他のソフトウェア・システムの統合を管理できるように設計されています。それらの使用例を紹介します。
目次
クラウド上のSAPデータの移行:
SaaSの導入が進む中、データウェアハウスの多くはクラウド上にあります。企業は、分析データベースとしてSnowflakeやGoogle Big QueryなどのAs-a-serviceベンダーを分析データベースとして採用しています。
これに伴い、SAPのような異なるソース・システムやアプリケーションからデータウェアハウスにデータを供給するためのデータ・パイプラインを設定する作業が必要になります。
Stambiaの多くのユーザは、SAPがメインのソースシステムです。そのため、統合作業のほとんどは、このSAPデータをどのように管理する必要があるのか、ということを第一に考える必要があります。
また、多くのユーザは、データをSAP BWからクラウド上でBI/アナリティクスを実行するためにデータを移動し、データに対して高度な分析を行いたいと考えています。
SAPを中心としたデータハブ・アーキテクチャへの移行:
ほとんどの企業では、アプリケーション間で適切なタイミングでデータを交換することは非常に重要です。製造業の例としては、顧客と一緒に仕事をしている現場の営業担当者に正しい在庫情報を提供することができることが不可欠です。
材料、最も近い入手の可能性、数量などの詳細を提供する能力は、商談を成立させることに役立ちます。
したがって、データハブ・アーキテクチャは、これらのビジネス・プロセスの中心に位置し、データの集中化と分散化を可能にして反応度を得る必要があります。
データハブ・アーキテクチャの周りに構築されたプロセスはビジネス・ユースケースの種類に基づいて、バッチ、リアルタイム、ストリーミングすることができます。
SAPプラットフォームを中心としたビッグデータ・アナリティクス:
データマネジメント戦略のもう一つの部分は、洞察力を生み出し、パフォーマンス、生産性、正確性を最大化するための分析データを提供することです。
これは、企業が生成したデータから得られる非常に強力な分析能力を設定することで達成することができます。
多くの分析エンジンとオープンソース技術を使用して、洞察力を生成するためにオンプレミスまたはオンクラウドのクラスタを設定することができます。
例えば、SAPシステムや他のソースからのデータを処理できるHadoop/Sparkクラスタなどが挙げられます。
製造会社にとって、ある基準に基づいて商品の材料の種類や量などのデータを取得することは、是正措置を講じるための重要な洞察を提供することができます。
したがって、SAPシステムとビッグデータ技術の両方の複雑な機能をシームレスに扱うことができる統合レイヤーを構築することは、ITインフラストラクチャの基本的な部分となります。
SAPソフトウェアシステムの複雑さと多様性:
SAP ERP Central Component(SAP ECC)の一部としてSAPユーザが使用している様々なソフトウェア・システムがあります。
これらは、次のようなものがあります。
●インメモリデータベース SAP S/4 HANA、SAP S4/HANA CLOUD
●リレーショナルデータベースサーバーSAP ASE
●データウェアハウス専用データベースSAP IQ
●SAP BWとしてのOLAP
等
同様に、これらを扱うときに多くの複雑さがあり、すべての組織は、これらのSAPシステムのすべてを処理するために非常に専門的な専門知識を持っている必要があります。
データの統合は、それゆえ、これらの複雑さを考慮して、処理する必要があり、データパイプラインの設定を複雑にしてはいけません。
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