SAP Datasphere Bewertungen & Produktdetails

Räume = saubere Isolation. Ich kann für jeden Branch einen Sandbox-Raum erstellen, Verbindungen herstellen und Pipeline-Tests durchführen, ohne die Produktionsmodelle zu beeinträchtigen. Es ist das richtige Maß an Multi-Tenancy für die Qualitätssicherung.

Semantische Schicht mit Biss. Geschäftseinheiten/Maßnahmen leben an einem Ort (Dimensionen, Assoziationen, Einheiten/Währungen). Wir schreiben „Vertragstests“ gegen das Modell, nicht brüchiges SQL. Wenn jemand einen KPI entfernt oder einen Typ ändert, schlägt die kontinuierliche Integration laut fehl.

Zuerst virtualisieren, bei Bedarf replizieren. Die Fähigkeit, Abfragen an S/4HANA/BW zu föderieren oder Extrakte in die HANA Cloud zu stagen, hält die Leistung anständig, während Datenwildwuchs vermieden wird. Unsere Tests decken beide Wege mit denselben Artefakten ab.

Anständige Abstammungs- und Auswirkungsanalyse. Wenn eine Spaltenumbenennung upstream erfolgt, zeigt die Abstammung, welche Ansichten/Berechnungen brechen. Ich kann einen Auswirkungsbericht mit einem fehlschlagenden Test verknüpfen, und der Eigentümer weiß genau, wo er patchen muss.

Transportierbare Konfigurationen. Das Verschieben von Artefakten von Entwicklung -> Test -> Produktion ist vorhersehbar; wir versionieren Transporte neben unserem Testcode, sodass Rollbacks langweilig sind.

BW Bridge für die reale Welt. Legacy-BW-Inhalte blockieren uns nicht; wir können migrierte Modelle Seite an Seite mit neuen validieren, bis Paritätstests bestanden werden.

Eng mit SAC. Für die Benutzerakzeptanztests richten wir eine SAC-Story auf den Testraum aus, und die Stakeholder validieren die Zahlen ohne maßgeschneiderte Extrakte. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

UI-Latenz in großem Maßstab. Große Modelle lassen die Modellierungs-UI schwerfällig wirken; komplexe Datenflüsse sind träge zu bearbeiten. Fehlermeldungen sind knapp. Föderations-/Berechtigungsfehler lesen sich oft wie Rätsel, man muss die Protokolle des entfernten Systems überprüfen, um herauszufinden, was tatsächlich fehlgeschlagen ist. Transformationsgrenzen. Grafische Transformationen decken 80% ab; die letzten 20% erfordern immer noch SQLScript oder externe Vorbereitung. Transport-Fallen. Abhängigkeitsreihenfolge kann problematisch sein, wenn ein gemeinsames Artefakt fehlt und Ihre Pipeline-Bereitstellung „grün“ aussieht, aber nicht läuft. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einfach zu bedienen, keine spezielle Vorbildung erforderlich! Danke an die SAP-Anbieter und an mein Unternehmen, dass sie sich für SAP entschieden haben. Darüber hinaus ist SAP Datasphere ein einheitlicher, cloudbasierter Datendienst, der auf der SAP Business Technology Platform (BTP) aufgebaut ist und ein umfassendes Business Data Fabric für die Datenintegration, Katalogisierung, semantische Modellierung, Datenhaltung und Virtualisierung über SAP- und Nicht-SAP-Datenquellen hinweg bietet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Zu den Nachteilen von SAP Datasphere gehören hohe Kosten und mangelnde Skalierbarkeit für kleine Unternehmen, Leistungsprobleme bei großen Datensätzen, komplexe Integration mit Nicht-SAP-Tools, eine steile Lernkurve, komplizierte Datenmodellierungs- und Einrichtungsprozesse sowie häufige, manchmal störende Änderungen der Benutzeroberfläche. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich am meisten schätze, ist die einfache Integration. Da ich mit Automatisierungs-Frameworks wie Python und Jenkins arbeite, benötige ich Tools, die nahtlos mit meinen Skripten interagieren können, und Datasphere macht dies sehr effektiv über seine CLI. Ich muss nicht manuell durch die Benutzeroberfläche navigieren, um Änderungen bereitzustellen oder einen Testbereich einzurichten. Ich führe einfach einen Befehl aus und es wird erledigt. Dies trägt auch zur einfachen Implementierung bei. Ein neues Datenmodell von der Entwicklung in eine QA-Umgebung zu verschieben, ist unkompliziert, weil wir den gesamten Upload-Prozess automatisieren können. Das spart uns eine erhebliche Menge an Zeit. Ich benutze Datasphere ständig, so ziemlich jedes Mal, wenn ein Entwickler Code eincheckt, und es verwaltet die häufigen Updates ohne Probleme. Ehrlich gesagt, was ich am meisten schätze, ist, die manuellen Schritte überspringen zu können und die Infrastruktur als Code zu verwalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ehrlich gesagt, die Dokumentation für bestimmte CLI-Befehle kann manchmal etwas spärlich sein. Zum Beispiel, wenn ich auf einen ungewöhnlichen Randfall beim Skripten einer Bereitstellung stoße, erfordert es oft beträchtlichen Aufwand, das genaue Flag zu finden, das ich benötige. Außerdem, wenn die Automatisierung fehlschlägt, sind die von der CLI zurückgegebenen Fehlermeldungen oft vage. Manchmal wird einfach 'fehlgeschlagen' gemeldet, ohne anzugeben, welcher Teil des JSON-Modells falsch war, was bedeutet, dass ich zusätzliche Zeit mit Debugging oder dem Durchsuchen von Protokollen verbringe. Sobald alles eingerichtet ist, funktioniert es sehr gut, aber die Fehlersuche während der Einrichtungsphase kann frustrierend sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Verfügbar als Dienstleistung, erfordert diese Lösung keine Abhängigkeit vom traditionellen BW-System von SAP. Sie ermöglicht die Übertragung von Daten zu mehreren Zielen, und ich fand die Integration mit Snowflake einfach und effektiv. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die CDS-Ansichten und Anpassungsoptionen auf der S/4-Seite fühlen sich noch etwas unausgereift an. Darüber hinaus wird der Hinweisanalysator, der als Rückgrat zur Behebung von Fehlern in S/4 dient, zu häufig aktualisiert und erfordert einen erheblichen laufenden Wartungsaufwand. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an SAP Datasphere am besten gefällt, ist, wie nahtlos es Daten aus SAP- und Nicht-SAP-Systemen in eine einzige, gut verwaltete semantische Schicht zusammenführt. Die einheitliche Modellierungserfahrung, der starke Geschäftskontext und die integrierte Governance machen es viel einfacher, vertrauenswürdige Daten über komplexe Landschaften hinweg zu pflegen. Seine Fähigkeit, Daten zu virtualisieren, ohne umfangreiche Replikation, spart zudem Zeit, reduziert den Aufwand und hält die Daten aktuell. Insgesamt ermöglicht Datasphere Teams, schneller zu Erkenntnissen zu gelangen, mit deutlich weniger Integrationsaufwand. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Obwohl SAP Datasphere leistungsstark ist, gibt es noch einige Bereiche, die verbessert werden müssen. Die Leistung kann sich verlangsamen, wenn mit großen virtualisierten Datensätzen gearbeitet wird, und einige erweiterte Funktionen erfordern zusätzliche Konfiguration oder Lizenzen, was die Komplexität erhöht. Die Benutzeroberfläche, obwohl verbessert, kann sich bei komplexen Modellierungsaufgaben weniger intuitiv anfühlen. Die Integration mit bestimmten Nicht-SAP-Quellen erfordert ebenfalls zusätzlichen Aufwand, und das Debuggen von Datenflüssen ist nicht immer einfach. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich schätze die nahtlose Integration, die SAP Datasphere sowohl mit SAP- als auch mit Nicht-SAP-Quellen bietet, wodurch der Datenkontext erhalten bleibt. Die starken Datenmodellierungs- und semantischen Fähigkeiten machen es einfach, zuverlässige analytische Schichten zu erstellen. Darüber hinaus schätze ich den Echtzeitzugriff auf Daten, der die Zusammenarbeit zwischen Geschäfts- und IT-Teams verbessert, sodass alle dieselben vertrauenswürdigen Daten ohne Duplikation oder komplexe Übertragungen nutzen können. Die Datenmodellierungsschicht und die Datenföderationsfunktionen sind besonders wertvoll, da sie es uns ermöglichen, Daten aus mehreren Systemen zu kombinieren, ohne sie zu verschieben, was Zeit spart und die Datenkonsistenz in der gesamten Organisation aufrechterhält. Der Übergang von SAP Data Warehouse Cloud zu SAP Datasphere war vorteilhaft und bietet uns fortschrittlichere Datenintegration, bessere Governance-Funktionen und verbesserte Flexibilität für die Verwaltung komplexer Datenlandschaften. Die anfängliche Einrichtung verlief im Allgemeinen reibungslos, insbesondere bei SAP-Integrationen, und die geführte Einrichtung zusammen mit der verfügbaren Dokumentation machte den Prozess handhabbar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einige Konfigurationen können etwas komplex sein, insbesondere bei der Einrichtung von Berechtigungen und Rollen. Die Leistung könnte auch verbessert werden, wenn sehr große oder hochkomplexe Datenmodelle verarbeitet werden. Bessere Dokumentation und Beispiele würden neuen Benutzern helfen, schneller zu beginnen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dieses Tool ist sehr benutzerfreundlich und wirklich erstaunlich, was es für jeden zugänglich macht, ohne dass Schulung oder Dokumentation erforderlich sind. Sie können Ihre Workflows einfach und ohne Komplikationen einrichten. Wenn Sie jemals auf Schwierigkeiten stoßen, ist das Support-Team reaktionsschnell und hilfsbereit. Ich nutze Datasphere regelmäßig sowohl für mein Unternehmen als auch für persönliche Bedürfnisse. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bisher gibt es nichts, was mir nicht gefällt. Während es in Bezug auf Funktionalität und verfügbare Optionen Raum für Verbesserungen gibt, funktioniert es gut für Anfänger. Wenn Sie jedoch versuchen, fortgeschrittenere Logik zu implementieren, könnten Sie auf seltsame Fehler, Probleme mit dem Caching und längere Renderzeiten stoßen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde, dass SAP Datasphere im Vergleich zu anderen Enterprise-Datenmanagement-Tools sehr benutzerfreundlich ist. Die Benutzeroberfläche ist intuitiv und ermöglicht eine nahtlose Integration mit verschiedenen Datenquellen. Besonders gefällt mir, wie es Datenmodellierung, Governance und Analysefähigkeiten in einer einzigen Umgebung kombiniert, was es einfacher macht, Geschäftsbenutzer und technische Teams zu verbinden. Seine Kompatibilität mit SAP- und Nicht-SAP-Systemen bietet auch große Flexibilität für Organisationen, die komplexe Datenlandschaften verwalten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während SAP Datasphere leistungsstark ist, kann die anfängliche Einrichtung und Konfiguration für neue Benutzer ziemlich komplex sein. Die Dokumentation könnte detaillierter sein, insbesondere wenn es um fortgeschrittene Integrationen geht. Darüber hinaus kann die Leistung manchmal nachlassen, wenn sehr große Datensätze verarbeitet werden, und die Preisgestaltung kann für kleinere Organisationen eher hoch sein. Ein reibungsloseres Onboarding-Erlebnis und eine bessere Reaktionsfähigkeit des Kundensupports würden es noch effizienter machen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an SAP Datasphere am besten gefällt, ist die nahtlose Integration mit den Kernanwendungen von SAP, kombiniert mit der Fähigkeit, Geschäftsemantik und Kontext in Datenmodellen zu bewahren. Dies erleichtert es erheblich, vertrauenswürdige, geschäftsbereite Datenprodukte zu erstellen, die konsistent in Analyse- und Planungslösungen verwendet werden können. Darüber hinaus schätze ich die Flexibilität, SAP- und Nicht-SAP-Datenquellen in einer verwalteten Umgebung zu verbinden, was eine ganzheitliche Sicht auf Unternehmensdaten ermöglicht, ohne Leistung oder Kontrolle zu verlieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an SAP Datasphere nicht mag, ist, dass es sich komplex und ressourcenintensiv anfühlen kann, insbesondere bei der Integration großer Mengen an Nicht-SAP-Daten. Einige Funktionen sind noch in der Entwicklung, und die Leistung kann je nach Datenquelle variieren. Darüber hinaus kann das Kostenmodell mit zunehmender Nutzung herausfordernd werden, was eine sorgfältige Planung erfordert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Beste an SAP Datasphere.

Ich mag, dass es sich sehr reibungslos mit SAP-Systemen verbindet. Ich habe nur einmal mit diesem Produkt gearbeitet, als einer unserer Kunden S/4HANA nutzte, und Datasphere machte es einfacher, Verkaufs- und Finanzdaten zusammenzuführen, ohne so viele ETL-Flows erstellen zu müssen. Auch die Geschäftsschicht ist hilfreich, weil wir Daten in mehr „geschäftlichen Worten“ und nicht nur technisch darstellen können.

Am hilfreichsten an SAP Datasphere

Für mich ist das Hilfreichste, dass wir SAP + andere Daten an einem Ort zentralisieren können. In BigMoney Analytics, unserem kleinen Unternehmen, das mit Automatisierungsanalysen für kleine und mittlere Unternehmen arbeitet, müssen wir nicht zu viel Zeit damit verbringen, benutzerdefinierte Pipelines zu erstellen, da Datasphere bereits einen Teil davon übernimmt. Das spart uns Zeit und hilft uns, Power BI-Dashboards schneller an Kunden zu liefern.

Vorteile der Nutzung von SAP Datasphere

Einfacher Anschluss an SAP-Quellen, weniger Kopfschmerzen.

Geschäftsfreundliches Modellieren, nicht nur für IT-Leute.

Kombination von ERP-Operationen mit Finanzberichterstattung.

Schnellere Bereitstellung von Analysen, was unseren Kunden sehr gefällt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich habe nur einmal mit SAP Datasphere gearbeitet, in einem Projekt für einen unserer Kunden. Aus dieser begrenzten Erfahrung heraus war das Hauptproblem, das mir nicht gefiel, die Leistung, wenn Daten virtualisiert bleiben. Bei größeren Tabellen waren die Abfragen langsam, und schließlich mussten wir einen Teil der Daten replizieren, was die Einrichtung schwerfälliger machte. Auch die Lizenzierung und die Kosten sind nicht so klar, es sieht so aus, als könnte es schnell teuer werden, wenn man skaliert. Da es nur ein Projekt war, habe ich vielleicht nicht alles erkundet, aber ich hatte auch das Gefühl, dass die Nicht-SAP-Integrationen nicht so stark sind, wir mussten zusätzliche Arbeit leisten, um andere Systeme zu verbinden. Es sieht mächtig aus, aber in diesem Stadium denke ich, dass das Produkt noch reift und einige fortgeschrittene Funktionen im Vergleich zu älteren SAP-Tools fehlen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.