SAP Datasphere Reseñas y Detalles del Producto

Me gusta usar SAP Datasphere para integrar, procesar y analizar datos de múltiples fuentes en tiempo real. Proporciona información en tiempo real que mejora la toma de decisiones y la eficiencia de los proyectos. Aprecio cómo el procesamiento en tiempo real y la entrega confiable de datos me permiten acceder y analizar datos actualizados tan pronto como están disponibles, ayudándome a tomar decisiones más rápidas y mejor informadas. Esto también reduce errores y retrasos que solían ocurrir con el manejo manual de datos, haciendo que mis flujos de trabajo sean mucho más fluidos y eficientes. Además, encontré que la configuración fue fácil, lo cual fue una gran ventaja. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La configuración avanzada es limitada y la curva de aprendizaje es pronunciada. Una configuración más flexible para flujos de trabajo complejos y mejores tutoriales para flujos de trabajo avanzados serían de ayuda. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Espacios = aislamiento limpio. Puedo crear un espacio de sandbox por rama, conectar cables y ejecutar pruebas de pipeline sin interferir con los modelos de producción. Es el nivel adecuado de multi-inquilino para QA.

Capa semántica con dientes. Las entidades/medidas de negocio viven en un solo lugar (dimensiones, asociaciones, unidades/monedas). Escribimos "pruebas de contrato" contra el modelo, no SQL frágil; si alguien elimina un KPI o cambia un tipo, CI falla ruidosamente.

Virtualizar primero, replicar cuando sea necesario. Poder federar consultas a S/4HANA/BW o preparar extractos en HANA Cloud mantiene un rendimiento decente mientras se evita la dispersión de datos. Nuestras pruebas cubren ambos caminos usando los mismos artefactos.

Análisis de linaje e impacto decente. Cuando un cambio de nombre de columna se realiza aguas arriba, el linaje muestra qué vistas/cálculos se rompen. Puedo vincular un informe de impacto a una prueba fallida y el propietario sabe exactamente dónde corregir.

Configuraciones transportables. Mover artefactos de dev -> test -> prod es predecible; versionamos los transportes junto a nuestro código de prueba, por lo que los retrocesos son aburridos.

BW Bridge para el mundo real. El contenido heredado de BW no nos bloquea; podemos validar modelos migrados junto a los nuevos hasta que las pruebas de paridad pasen.

Estrecho con SAC. Para UAT, apuntamos una historia de SAC al espacio de prueba y los interesados validan números sin extractos a medida. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Latencia de la interfaz de usuario a gran escala. Los modelos grandes hacen que la interfaz de usuario de modelado se sienta pesada; los flujos de datos complejos son lentos de editar. Los mensajes de error son concisos. Los errores de federación/privilegios a menudo se leen como acertijos, terminas revisando los registros del sistema remoto para saber qué falló realmente. Límites de transformación. Las transformaciones gráficas cubren el 80%; el último 20% todavía necesita SQLScript o preparación externa. Trampas de transporte. El orden de las dependencias puede morder, si falta un artefacto compartido, tu implementación de la tubería parece "verde" pero no se ejecuta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¡Fácil de usar, no se necesita educación específica previa! Gracias a los proveedores de SAP y a mi empresa por elegir SAP. Además, SAP Datasphere es un servicio de datos unificado basado en la nube, construido sobre la Plataforma de Tecnología Empresarial de SAP (BTP), que proporciona una estructura de datos empresariales integral para la integración de datos, catalogación, modelado semántico, almacenamiento de datos y virtualización a través de fuentes de datos SAP y no SAP. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las desventajas de SAP Datasphere incluyen altos costos y falta de escalabilidad para pequeñas empresas, problemas de rendimiento con grandes conjuntos de datos, integración compleja con herramientas que no son de SAP, una curva de aprendizaje pronunciada, procesos intrincados de modelado y configuración de datos, y cambios frecuentes, a veces disruptivos, en la interfaz de usuario. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más aprecio es la facilidad de integración. Como trabajo con marcos de automatización como Python y Jenkins, necesito herramientas que puedan interactuar sin problemas con mis scripts, y Datasphere lo hace de manera muy efectiva a través de su CLI. No tengo que navegar manualmente por la interfaz de usuario para implementar cambios o configurar un espacio de prueba. Simplemente ejecuto un comando y está resuelto. Esto también contribuye a la facilidad de implementación. Mover un nuevo modelo de datos desde el desarrollo a un entorno de QA es sencillo porque podemos automatizar todo el proceso de carga. Nos ahorra una cantidad significativa de tiempo. Uso Datasphere constantemente, prácticamente cada vez que un desarrollador hace un commit de código, y gestiona las actualizaciones frecuentes sin ningún problema. Honestamente, lo que más valoro es poder omitir los pasos manuales y gestionar la infraestructura como código. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Honestamente, la documentación para comandos específicos de la CLI a veces puede ser un poco escasa. Por ejemplo, cuando me encuentro con un caso límite inusual mientras escribo un script para un despliegue, a menudo me lleva un esfuerzo considerable encontrar el flag exacto que necesito. Además, cuando la automatización falla, los mensajes de error devueltos por la CLI suelen ser vagos. A veces, simplemente informa 'fallido' sin especificar qué parte del modelo JSON era incorrecta, lo que significa que termino pasando tiempo extra depurando o revisando registros. Una vez que todo está configurado, funciona muy bien, pero la resolución de problemas durante la fase de configuración puede ser frustrante. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Disponible como un servicio, esta solución no requiere dependencia del sistema BW tradicional de SAP. Permite que los datos se transfieran a múltiples destinos, y encontré que la integración con Snowflake fue sencilla y efectiva. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las vistas CDS y las opciones de personalización en el lado de S/4 todavía se sienten algo inmaduras. Además, el analizador de notas, que sirve como columna vertebral para abordar errores en S/4, se actualiza con demasiada frecuencia y requiere una cantidad significativa de mantenimiento continuo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de SAP Datasphere es cómo integra sin problemas datos de sistemas SAP y no SAP en una única capa semántica bien gobernada. La experiencia de modelado unificada, el fuerte contexto empresarial y la gobernanza incorporada facilitan mucho el mantenimiento de datos confiables en paisajes complejos. Su capacidad para virtualizar datos sin una replicación pesada también ahorra tiempo, reduce costos y mantiene los datos actualizados. En general, Datasphere permite a los equipos obtener insights más rápido con mucho menos esfuerzo de integración. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque SAP Datasphere es potente, todavía hay algunas áreas que necesitan mejora. El rendimiento puede ralentizarse al trabajar con grandes conjuntos de datos virtualizados, y algunas funciones avanzadas requieren configuración o licencias adicionales, lo que aumenta la complejidad. La interfaz de usuario, aunque mejorada, puede parecer menos intuitiva para tareas de modelado complejas. La integración con ciertas fuentes no SAP también requiere una configuración adicional, y la depuración de flujos de datos no siempre es sencilla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aprecio la integración perfecta que SAP Datasphere ofrece tanto con fuentes SAP como no SAP, lo que mantiene el contexto de los datos intacto. Las sólidas capacidades de modelado de datos y semántica facilitan la construcción de capas analíticas confiables. Además, valoro el acceso a datos en tiempo real, que mejora la colaboración entre los equipos de negocio y TI, permitiendo que todos utilicen los mismos datos confiables sin duplicación ni transferencias complejas. La capa de modelado de datos y las características de federación de datos son particularmente valiosas porque nos permiten combinar datos de múltiples sistemas sin moverlos, ahorrando tiempo y manteniendo la consistencia de los datos en toda la organización. La transición de SAP Data Warehouse Cloud a SAP Datasphere ha sido beneficiosa, proporcionándonos una integración de datos más avanzada, mejores características de gobernanza y una mayor flexibilidad para gestionar paisajes de datos complejos. La configuración inicial fue generalmente fluida, especialmente para las integraciones SAP, y la configuración guiada, junto con la documentación disponible, hizo que el proceso fuera manejable. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Algunas configuraciones pueden ser un poco complejas, especialmente al configurar permisos y roles. El rendimiento también podría mejorar al manejar modelos de datos muy grandes o altamente complejos. Una mejor documentación y ejemplos ayudarían a los nuevos usuarios a comenzar más rápido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta herramienta es muy fácil de usar y realmente increíble, lo que la hace accesible para cualquiera sin necesidad de capacitación o documentación. Puedes configurar tus flujos de trabajo fácilmente y sin complicaciones. Si alguna vez encuentras dificultades, el equipo de soporte es receptivo y servicial. Uso regularmente datasphere tanto para mi empresa como para mis necesidades personales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hasta ahora, no hay nada que no me guste. Aunque hay margen de mejora en términos de funcionalidad y opciones disponibles, funciona bien para principiantes. Sin embargo, si intentas implementar lógica más avanzada, podrías encontrar errores extraños, problemas con el almacenamiento en caché y tiempos de renderizado más largos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Creo que SAP Datasphere es muy fácil de usar en comparación con otras herramientas de gestión de datos empresariales. La interfaz es intuitiva y permite una integración fluida con diferentes fuentes de datos. Me gusta especialmente cómo combina capacidades de modelado de datos, gobernanza y análisis dentro de un solo entorno, lo que facilita la conexión entre usuarios de negocio y equipos técnicos. Su compatibilidad con sistemas SAP y no SAP también añade gran flexibilidad para las organizaciones que gestionan paisajes de datos complejos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque SAP Datasphere es potente, su configuración inicial puede ser bastante compleja para los nuevos usuarios. La documentación podría ser más detallada, especialmente en lo que respecta a integraciones avanzadas. Además, el rendimiento a veces puede ralentizarse al manejar conjuntos de datos muy grandes, y el precio puede ser elevado para organizaciones más pequeñas. Una experiencia de incorporación más simplificada y una mejor capacidad de respuesta del soporte al cliente lo harían aún más eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de SAP Datasphere es su integración perfecta con las aplicaciones principales de SAP, combinada con la capacidad de preservar la semántica empresarial y el contexto en los modelos de datos. Esto hace que sea mucho más fácil crear productos de datos confiables y listos para el negocio que se pueden usar de manera consistente en soluciones de análisis y planificación. Además, valoro la flexibilidad para conectar fuentes de datos SAP y no SAP en un entorno gobernado, lo que permite una visión holística de los datos empresariales sin perder rendimiento ni control. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que no me gusta de SAP Datasphere es que puede parecer complejo y que requiere muchos recursos para configurarlo, especialmente al integrar grandes volúmenes de datos que no son de SAP. Algunas características aún están madurando, y el rendimiento puede variar dependiendo de la fuente de datos. Además, el modelo de costos puede volverse desafiante a medida que aumenta el uso, lo que requiere una planificación cuidadosa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.