В мире существует огромное количество методологий и инструментов для оптимизации бизнес процессов. Какие-то из них основаны на использовании технологий BPM, другие же за основу берут интервьюирование клиента. Я же расскажу о подходе, основанном на данных пользовательского опыта.
Как мы уже говорили в разделе 3.1.2, в SAP Data Intelligence используется технология контейнерных приложений (т. е. Kubernetes и реестры контейнеров). Поскольку система SAP Data Intelligence является предварительно сконфигурированным программно-аппаратным комплексом на платформе SAP Cloud Appliance Library, здесь применяется минимальный размер ландшафта кластеров Kubernetes с тремя рабочими узлами. В этом разделе рассматриваются опции SAP Cloud Appliance Library, которые упрощают определение размера системы, а также приводятся поддерживаемые провайдеры облачных услуг и связанные затраты. Кроме того, вы узнаете, как выполнять резервное копирование, восстановление и завершение работы экземпляра.
SAP Cloud Appliance Library представляет собой портал решений SAP по запросу с простым пользовательским интерфейсом (UI) и каталогом новейших продуктов SAP. Являясь порталом по запросу, SAP Cloud Appliance Library позволяет быстро и эффективно развернуть все новейшие решения SAP в облаке, в том числе SAP S/4HANA, SAP HANA, экспресс-выпуск, SAP Model Company, отраслевые решения, SAP Data Intelligence, SAP BW/4HANA и другие. Поговорим о некоторых ключевых понятиях. Начнём с термина «программно-аппаратный комплекс» (appliance).
По сути, определение размера означает перевод различных бизнес-требований в технические требования с точки зрения аппаратных средств и вычислительных ресурсов, в том числе требования к объёму физической памяти (RAM), мощности средств ввода-вывода, пропускной способности сети, вычислительной мощности ЦП и размеру диска. Эти требования зависят от объёма данных и особенностей рабочей нагрузки для разных компонентов SAP Data Intelligence.
А теперь пришло время действовать! В этой главе рассматривается возможный ландшафт и опции определения размера системы для настройки SAP Data Intelligence сначала для непродуктивных сценариев, а затем для продуктивных ландшафтов. Вы настроите в среде SAP Cloud Appliance Library собственную лабораторию SAP Data Intelligence и будете готовы изучать возможности решения.
В заключительной части статьи описано, какие шаги включала наша миграция, как она проходила и с какими трудностями мы столкнулись. А также советы о том, что нужно делать, чтобы не повторить наших ошибок и провести процесс миграции быстрее и успешнее.
В 2021 году я участвовал в проекте внедрения системы SAP Sales Cloud в одну из крупнейших телеком-компаний России в роли тимлида. В этой статье разберем, как мы готовились и проводили миграцию данных: разберем ошибки и сделаем выводы. Статья будет полезна консультантам, которые еще не сталкивались с миграцией большого объема данных или вовсе с миграцией в SAP Sales Cloud.
Итак, посмотрим, как же выглядит решение SAP Data Intelligence. Панель запуска SAP Data Intelligence — это приложение на базе браузера, которое предоставляет единую точку доступа для разных приложений, формирующих всесторонний портфель сервисов. Это приложения для моделирования (Modeler), управления соединениями (Connection Management), управления системами (System Management) и другие.
Kubernetes позволяет обеспечить выполнение постоянно растущих требований к гибкости и эффективности средств масштабирования. Первоначально группа Kubernetes на основе своих знаний создавала и использовала внутренние инструменты (например, Borg), а затем в 2014 году представила открытую версию Borg, которая получила название Kubernetes и предназначалась для поддержки оркестрации для контейнеров. В проекте Cloud Native Computing Foundation (CNCF) был взят курс на открытое управление Kubernetes, а основными участниками для CNCF стали Google, IBM, Red Hat, Microsoft и Amazon. В этом разделе представлен обзор Kubernetes с кластерной архитектурой и возможными вариантами времени выполнения контейнеров.
В предыдущей статье мы узнали, как появилась платформа SAP Data Intelligence, обратим внимание на её текущую архитектуру. Рассмотрим представление экосистемы SAP Data Intelligence по видам подключения. Перечислим основные компоненты SAP Data Intelligence в этой сфере.
SAP Data Intelligence сочетает в себе возможности машинного обучения с функциями SAP HANA (прежнее название SAP Leonardo Machine Learning Foundation) и SAP Data Hub. Здесь традиционные инструменты извлечения, преобразования и загрузки данных предлагаются с новыми расширенными возможностями на базе алгоритмов машинного обучения, которые работают с вашими данными.
В этой главе описан путь развития SAP Data Intelligence в комплексный продукт, который позволяет соединять, гармонизировать и обогащать данные, а также применять к ним алгоритмы машинного обучения для принятия более эффективных решений на основе достоверной информации. Вы познакомитесь с архитектурой, вариантами развёртывания и моделями лицензирования SAP Data Intelligence. Кроме того, здесь представлены вводные сведения о Kubernetes и панели запуска SAP Data Intelligence.
Система SAP BTP реализована в формате «платформа как сервис» (PaaS) и содержит решения для управления данными и базами данных, средства аналитики, решения для разработки и интеграции приложений, а также интеллектуальные технологии для создания приложений и расширений в облаке. В SAP BTP реализованы технологии, которые помогают решать важные бизнес-задачи и получать лучшие результаты.
Интеллектуальное управление информацией является фундаментом любой стратегии данных с применением таких технологий, как ИИ, трансформация бизнес-приложений, управление и оркестрация IoT, организация хранилищ данных, формирование отчётности и т. д. Информационные ландшафты большинства компаний прошли быстрый путь развития. Многим организациям пришлось потрудиться, чтобы не отстать от конкурентов (и не все справились с этой задачей). Многие компании в стремлении выполнить быстро изменяющиеся требования оказываются окружёнными множеством новых инструментов, с которыми вынуждены справляться ИТ-отделы и которые часто поглощают значительную часть ресурсов, не позволяя реализовать целостный подход к управлению информацией. Решение SAP Data Intelligence было полностью перепроектировано с учётом подобных реалий.
Сегодня в клиентских ландшафтах ключевым фактором для получения ценной для бизнеса аналитической информации является переход в цифровой формат посредством платформы на основе анализа данных. Многие компании в настоящее время проходят различные этапы внедрения идеального варианта такой платформы. Для перехода на матрицу данных нет чётко проработанной эталонной архитектуры. Часто компании по мере развития создают единую матрицу данных в процессе перехода от автономного хранилища данных к новым гибридным моделям. В этом разделе рассмотрим различные тенденции в отношении матриц данных, а также применимые сценарии и модели.
В этой главе представлен обзор решения SAP Data Intelligence. Вы узнаете, как одно решение выполняет задачи матрицы данных для целого интеллектуального предприятия. Мы расскажем, как SAP Data Intelligence работает на платформе SAP Business Technology Platform (SAP BTP), а в следующих главах подробно изучим все возможности и особенности SAP Data Intelligence.
В SAP S/4HANA доступно несколько функций и приложений без аналитических возможностей. Однако они важны, чтобы пользователи могли получить доступ к таким возможностям или быстрее просмотреть результаты анализа. В этом разделе подробно рассмотрим приложение SAP Fiori «Браузер запросов» (Query Browser), каталог приложений и корпоративный поиск. Особое внимание при этом будет уделено поиску приложений, центру уведомлений на панели запуска SAP Fiori и новой концепции справки для пользователей.
В SAP Analytics Cloud реализована лучшая в своём классе платформа BI в облаке. В функциональный объём входят все типичные случаи использования, например, информационные панели (в SAP Analytics Cloud они называются презентациями (story)), функции планирования, деревья стоимостных драйверов, цифровые конференц-залы (через SAP Digital Boardroom) и многое другое. В конце 2019 года (версия SAP S/4HANA Cloud 1911) компания SAP объединила набор функций из SAP Analytics Cloud с SAP S/4HANA Cloud, поэтому все компании, которые работают с SAP S/4HANA Cloud, получили преимущества глубокой и бесшовной интеграции с SAP Analytics Cloud.
В SAP S/4HANA на похожих на информационные панели обзорных страницах (особый вид приложения SAP Fiori) можно получить быстрый обзор информации по всем важным темам: закупки, продажи или закрытие в конце периода. Обзорные страницы имеют намного более широкие возможности по сравнению с традиционными решениями для информационных панелей. Они глубоко интегрированы в концепцию работы SAP S/4HANA «от информации к действию», реализованную на всех уровнях решения. В этом разделе представлены типичные случаи использования обзорных страниц с подробным описанием их функций и доступных опций персонализации.