Avaliações e Detalhes do Produto SAP Datasphere

Espaços = isolamento limpo. Posso criar um espaço sandbox por branch, conectar as ligações e executar testes de pipeline sem interferir nos modelos de produção. É o nível certo de multi-tenant para QA.

Camada semântica com força. Entidades/medidas de negócios vivem em um só lugar (dimensões, associações, unidades/moedas). Escrevemos "testes de contrato" contra o modelo, não SQL frágil; se alguém remove um KPI ou altera um tipo, o CI falha ruidosamente.

Virtualizar primeiro, replicar quando necessário. Ser capaz de federar consultas para S/4HANA/BW ou preparar extratos no HANA Cloud mantém o desempenho decente enquanto evita a proliferação de dados. Nossos testes cobrem ambos os caminhos usando os mesmos artefatos.

Rastreamento e análise de impacto decentes. Quando uma renomeação de coluna ocorre a montante, o rastreamento mostra quais visualizações/cálculos quebram. Posso vincular um relatório de impacto a um teste falho e o responsável sabe exatamente onde corrigir.

Configurações transportáveis. Mover artefatos de dev -> teste -> prod é previsível; versionamos os transportes ao lado do nosso código de teste, então reverter é entediante.

BW Bridge para o mundo real. Conteúdo legado do BW não nos bloqueia; podemos validar modelos migrados lado a lado com novos até que os testes de paridade passem.

Integrado com SAC. Para UAT, apontamos uma história do SAC para o espaço de teste e as partes interessadas validam os números sem extratos personalizados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Latência da interface do usuário em escala. Modelos grandes fazem com que a interface de modelagem pareça pesada; Fluxos de Dados complexos são lentos para editar. Mensagens de erro são concisas. Erros de federação/privilégio muitas vezes parecem enigmas, você acaba verificando logs de sistemas remotos para descobrir o que realmente falhou. Limites de transformação. As transformações gráficas cobrem 80%; os últimos 20% ainda precisam de SQLScript ou preparação externa. Pegadinhas de transporte. A ordem de dependência pode ser traiçoeira, se faltar um artefato compartilhado, seu pipeline de implantação parece "verde", mas não funciona. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Fácil de usar, não é necessário educação específica prévia! Obrigado aos provedores de SAP e à minha empresa por escolher o SAP. Além disso, o SAP Datasphere é um serviço de dados unificado e baseado em nuvem, construído na SAP Business Technology Platform (BTP), que fornece uma estrutura abrangente de dados empresariais para integração de dados, catalogação, modelagem semântica, armazenamento de dados e virtualização em fontes de dados SAP e não SAP. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

As desvantagens do SAP Datasphere incluem altos custos e falta de escalabilidade para pequenas empresas, problemas de desempenho com grandes conjuntos de dados, integração complexa com ferramentas não SAP, uma curva de aprendizado acentuada, processos intrincados de modelagem e configuração de dados, e mudanças frequentes e, por vezes, disruptivas na interface do usuário. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais aprecio é a facilidade de integração. Como trabalho com frameworks de automação como Python e Jenkins, preciso de ferramentas que possam interagir perfeitamente com meus scripts, e o Datasphere faz isso de forma muito eficaz através de sua CLI. Não preciso navegar manualmente na interface para implantar mudanças ou configurar um espaço de teste. Eu simplesmente executo um comando e está resolvido. Isso também contribui para a facilidade de implementação. Mover um novo modelo de dados do desenvolvimento para um ambiente de QA é simples porque podemos automatizar todo o processo de upload. Isso nos economiza uma quantidade significativa de tempo. Eu uso o Datasphere constantemente, praticamente toda vez que um desenvolvedor faz um commit de código, e ele gerencia as atualizações frequentes sem problemas. Honestamente, o que mais valorizo é poder pular as etapas manuais e gerenciar a infraestrutura como código. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Honestamente, a documentação para comandos específicos de CLI pode, às vezes, ser um pouco escassa. Por exemplo, quando encontro um caso extremo incomum ao criar um script de implantação, muitas vezes leva um esforço considerável para encontrar a flag exata que preciso. Além disso, quando a automação falha, as mensagens de erro retornadas pelo CLI são frequentemente vagas. Às vezes, simplesmente relata 'falhou' sem especificar qual parte do modelo JSON estava incorreta, o que significa que acabo gastando tempo extra depurando ou vasculhando logs. Uma vez que tudo está configurado, funciona muito bem, mas solucionar problemas durante a fase de configuração pode ser frustrante. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Disponível como um serviço, esta solução não requer dependência do sistema BW tradicional da SAP. Ela permite que os dados sejam transferidos para múltiplos destinos, e achei a integração com o Snowflake direta e eficaz. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

As visualizações CDS e as opções de personalização no lado do S/4 ainda parecem um tanto imaturas. Além disso, o analisador de notas, que serve como espinha dorsal para resolver bugs no S/4, é atualizado com muita frequência e requer uma quantidade significativa de manutenção contínua. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no SAP Datasphere é como ele integra perfeitamente dados de sistemas SAP e não-SAP em uma única camada semântica bem governada. A experiência de modelagem unificada, o forte contexto de negócios e a governança integrada tornam muito mais fácil manter dados confiáveis em paisagens complexas. Sua capacidade de virtualizar dados sem replicação pesada também economiza tempo, reduz custos e mantém os dados atualizados. No geral, o Datasphere permite que as equipes obtenham insights mais rapidamente com muito menos esforço de integração. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o SAP Datasphere seja poderoso, ainda há algumas áreas que precisam de melhorias. O desempenho pode diminuir ao trabalhar com grandes conjuntos de dados virtualizados, e alguns recursos avançados exigem configuração ou licenciamento adicional, o que aumenta a complexidade. A interface do usuário, embora melhorada, pode parecer menos intuitiva para tarefas de modelagem complexas. A integração com certas fontes não-SAP também requer configuração extra, e a depuração de fluxos de dados nem sempre é direta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Aprecio a integração perfeita que o SAP Datasphere oferece com fontes SAP e não SAP, mantendo o contexto dos dados intacto. As fortes capacidades de modelagem de dados e semântica tornam fácil construir camadas analíticas confiáveis. Além disso, valorizo o acesso a dados em tempo real, que melhora a colaboração entre as equipes de negócios e TI, permitindo que todos usem os mesmos dados confiáveis sem duplicação ou transferências complexas. A camada de modelagem de dados e os recursos de federação de dados são particularmente valiosos porque nos permitem combinar dados de múltiplos sistemas sem movê-los, economizando tempo e mantendo a consistência dos dados em toda a organização. A transição do SAP Data Warehouse Cloud para o SAP Datasphere foi benéfica, proporcionando-nos uma integração de dados mais avançada, melhores recursos de governança e maior flexibilidade para gerenciar paisagens de dados complexas. A configuração inicial foi geralmente tranquila, especialmente para integrações SAP, e a configuração guiada, juntamente com a documentação disponível, tornou o processo gerenciável. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Algumas configurações podem ser um pouco complexas, especialmente ao configurar permissões e funções. O desempenho também poderia melhorar ao lidar com modelos de dados muito grandes ou altamente complexos. Melhor documentação e exemplos ajudariam novos usuários a começar mais rapidamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Esta ferramenta é muito fácil de usar e realmente incrível, tornando-a acessível a qualquer pessoa sem a necessidade de treinamento ou documentação. Você pode configurar seus fluxos de trabalho facilmente e sem complicações. Se você encontrar alguma dificuldade, a equipe de suporte é responsiva e prestativa. Eu uso regularmente o datasphere tanto para minha empresa quanto para necessidades pessoais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Até agora, não há nada de que eu não goste. Embora haja espaço para melhorias em termos de funcionalidade e opções disponíveis, funciona bem para iniciantes. No entanto, se você tentar implementar uma lógica mais avançada, pode encontrar erros estranhos, problemas com cache e tempos de renderização mais longos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Acho que o SAP Datasphere é muito fácil de usar em comparação com outras ferramentas de gerenciamento de dados empresariais. A interface é intuitiva e permite uma integração perfeita com diferentes fontes de dados. Gosto particularmente de como ele combina modelagem de dados, governança e capacidades analíticas em um único ambiente, facilitando a conexão entre usuários de negócios e equipes técnicas. Sua compatibilidade com sistemas SAP e não-SAP também adiciona grande flexibilidade para organizações que gerenciam paisagens de dados complexas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o SAP Datasphere seja poderoso, sua configuração inicial pode ser bastante complexa para novos usuários. A documentação poderia ser mais detalhada, especialmente no que diz respeito a integrações avançadas. Além disso, o desempenho pode, às vezes, diminuir ao lidar com conjuntos de dados muito grandes, e o preço pode ser mais alto para organizações menores. Uma experiência de integração mais simplificada e uma melhor capacidade de resposta do suporte ao cliente tornariam o sistema ainda mais eficiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no SAP Datasphere é sua integração perfeita com as aplicações principais da SAP, combinada com a capacidade de preservar a semântica e o contexto de negócios nos modelos de dados. Isso torna muito mais fácil criar produtos de dados confiáveis e prontos para negócios que podem ser usados de forma consistente em soluções de análise e planejamento. Além disso, valorizo a flexibilidade de conectar fontes de dados SAP e não-SAP em um ambiente governado, permitindo uma visão holística dos dados empresariais sem perder desempenho ou controle. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu não gosto no SAP Datasphere é que ele pode parecer complexo e exigir muitos recursos para configurar, especialmente ao integrar grandes volumes de dados não-SAP. Alguns recursos ainda estão amadurecendo, e o desempenho pode variar dependendo da fonte de dados. Além disso, o modelo de custo pode se tornar desafiador à medida que o uso aumenta, o que requer um planejamento cuidadoso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Melhor sobre o SAP Datasphere.

Gosto que ele se conecta muito bem com os sistemas SAP. Trabalhei apenas uma vez com este produto, um de nossos clientes usando S/4HANA, e o Datasphere facilitou a integração dos dados de vendas e finanças sem precisar construir tantos fluxos ETL. Além disso, a camada de negócios é útil, porque podemos mostrar os dados em "palavras de negócios" e não apenas técnicas.

Mais útil sobre o SAP Datasphere

Para mim, a coisa mais útil é que podemos centralizar dados SAP + outros dados em um só lugar. Na BigMoney Analytics, que é nossa pequena empresa que trabalha com automação de análises para pequenas e médias empresas, não precisamos gastar muito tempo construindo pipelines personalizados, porque o Datasphere já cuida de parte disso. Isso nos economiza tempo e nos ajuda a entregar dashboards do Power BI mais rapidamente para os clientes.

Vantagens de usar o SAP Datasphere

Fácil de conectar às fontes SAP, menos dor de cabeça.

Modelagem amigável para negócios, não apenas para pessoal de TI.

Combina operações de ERP com relatórios financeiros.

Tempo mais rápido para entregar análises, o que nossos clientes gostam muito. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu trabalhei com o SAP Datasphere apenas uma vez, em um projeto para um dos nossos clientes. A partir dessa experiência limitada, a principal coisa que não gostei foi o desempenho quando os dados permanecem virtualizados. Para tabelas maiores, as consultas eram lentas, e finalmente precisávamos replicar parte dos dados, o que tornava a configuração mais pesada. Além disso, o licenciamento e o custo não são muito claros, parece que pode ficar caro rapidamente quando você escala. Como foi apenas um projeto, talvez eu não tenha explorado tudo, mas também senti que as integrações não-SAP não são tão fortes, tivemos que fazer trabalho extra para conectar outros sistemas. Parece poderoso, mas neste estágio acho que o produto ainda está amadurecendo e faltam algumas funções avançadas em comparação com ferramentas SAP mais antigas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.