存储在传统 SAP 归档解决方案中的数据无法帮助企业做出更好的商业决策

SAP系统已经存在了几十年，与大多数本地（Hadoop)或基于云的（Google, Azure, AWS）数据湖不同。这就是为什么经常要存档大量SAP历史数据的原因。这带来了一个挑战——历史SAP归档解决方案以压缩格式将数据存储在基于文件的存储中，很难将这些数据集成到企业数据湖中，更不用说运行实时分析、机器学习算法或从中创造商业价值。

没有SAP数据的数据湖业务价值是什么？没有SAP历史档案的SAP数据的价值是什么?由于SAP HANA的成本不断上升，SAP S/4HANA中的业务数据通常在2年后就会被归档。这使得为进一步的自助服务商业智能提供历史SAP存档成为关键。

(资料图片仅供参考)

Outboard ERP归档可以迁移或归档SAP过时的数据到企业数据湖。目前，已有40多家财富500强企业依赖此解决方案来将SAP与大数据湖连接起来，支持将SAP的历史数据和近期数据存储在单个企业数据湖中。 可通过PowerBI、Tableau等在数据湖中访问的存档数据。

通过 SAP 事务访问的归档数据，可通过 ArchiveLink 访问。与传统归档解决方案相比，基于数据湖技术实现更快的访问速度。

数据湖的强大功能以及为什么 SAP 数据是关键

数据湖是一个集中式存储库，允许您以任意规模存储所有结构化和非结构化数据。这可以指导更好的业务决策，因为您可以按原样存储数据，而不必首先构造数据。您可以查看不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习。

基于微软Azure云，数据湖也是运行大数据工作负载的经济有效的解决方案。在处理数据时，您可以在按需集群或按任务付费模式之间进行选择。数据湖可根据业务需求进行伸缩，并独立扩展存储和计算，从而实现更大的经济灵活性。谷歌表示，数据湖不仅仅是存储，它与数据仓库不同。数据湖提供了一个可扩展的安全平台，允许企业以任何速度从任何系统获取任何数据。

绝大多数使用S/4HANA或计划迁移到S/4HANA的SAP客户需要显著减少其HANA占用空间，关闭的业务文档将在两年后会尽快存档。考虑到这一点，很难想象没有来自历史SAP存档的数据（3-10年前的业务数据）的数据湖和大数据分析。

SAP历史数据集成到数据湖的典型架构

现在有一个解决方案：数据湖支持一整套SAP数据，包括最近的常用数据和历史SAP数据。来自SAP的结构化数据与来自其他数据源(物联网、社交媒体、非SAP企业软件、第三方或自定义应用程序)的结构化和非结构化数据相结合，可用于大数据处理和自助商业智能，以创造额外的业务价值，并为正确的商业决策提供信息。

SAP连接数据湖(SAP HANA和SAP历史档案)

越来越多的公司希望在任何数据湖技术中启用所有企业数据，Outboard ERP归档是一种整体的归档解决方案，可以根据其使用情况或数据年限在SAP数据库和外部存储之间移动数据，而与存储供应商无关(例如基于云的或内部部署的数据湖)。Outboard ERP归档将存档数据可用于云数据湖中的进一步数据分析，因为历史数据可以在多个数据湖格式中以透明格式提供，例如Hadoop HIVE，Impala，AWS Redshift，Azure Data Lake Service，Azure Databricks，Google Big Query，Snowflake等。在日常运行期间，活动数据保留在数据库中，冷数据或旧数据被存档。归档数据仍然可以用于报告。在数据湖中，所有SAP数据(包括历史数据)都被启用，并使用非SAP数据(例如客户属性)进行扩展，有助于帮助做出更好的商业决策。