Intégration de données intelligentes et volumineuses

Par le passé, il existait différentes approches pour utiliser le libre-service dans le reporting. Ces solutions ont été mises en place a posteriori dans le produit existant.

Dans la stratégie SAP, on constate depuis quelque temps une nette tendance au cloud-only. L'application SaaS Data Warehouse Cloud (DWC) y joue un rôle central - l'avenir de l'analytique avec SAP est donc prédéterminé.

Dans un entrepôt de données, les données sont stockées dans une base de données relationnelle. Cela coûte cher et c'est pourquoi il existe des produits issus du monde des Big Data qui s'attaquent à ce problème. Parquet, Hive, SAP Vora et Exasol sont les représentants les plus connus dans l'environnement SAP.

Que signifie exactement le terme Big Data ? Big Data signifie-t-il simplement données de masse, c'est-à-dire "beaucoup de données" dans l'entrepôt de données ? Ou s'agit-il d'un substitut à l'entrepôt de données ?

De nombreuses entreprises en sont à leurs débuts en matière de Big Data. On a de premières idées. On explore le potentiel. SAP aussi a des approches différentes du sujet, selon le service avec lequel on parle.

Le big data est un sujet important, mais la multitude de possibilités est écrasante. Chaque fournisseur de logiciels propose des produits différents et poursuit des objectifs différents. J'aimerais apporter un peu de structure dans cette jungle et faciliter le démarrage.