解析数据管理和数据仓储

计算视图在表顶部定义，以提供数据处理层。计算视图通常是堆叠的，以便较低的计算视图通过仅定义基本数据层来提供重用机会。除此之外，还有更多计算视图，用于添加更多计算和语义，直到可供客户端使用。计算视图不会持久化数据，而是根据源表中的实时数据即时计算结果。源表可以是 SAP HANA Cloud 数据库中的本地表，也可以是任何数据库中的远程表。

SAP HANA Cloud 包括高级数据处理引擎，该引擎与计算视图相结合，以本地存储和处理空间、图形、层次结构和预测数据：

预测

使用内置算法（包括机器学习）开发预测模型。

图形

存储和查询高度网络化的数据模型，例如供应链或在线社区（例如 LinkedIn 联系人）。

层次结构

查询层次结构以提取有价值的语义，例如祖先、依赖项、节点之间的距离或同辈。

空间

存储和查询几何数据以将空间信息添加到分析，例如映射。

借助 SAP HANA Cloud，您可以组合任何类型的数据：文本、几何、物联网数据等，以创建支持高性能高级分析的多模型。

在我们的学习之旅中，了解有关 SAP HANA Cloud 中建模的更多信息。

如今，我们一直在寻找有助于我们管理数据的新技术。但是，在这项无止境的研究中，我们忽略了一个大问题：我们只关注技术本身，而不是真正价值所在的数据。此外，向云转型也增加了问题。现在，我们正在尝试通过不同的云和企业预置系统提取上下文。

因此，解决此问题的最佳方法不是移动希望重建丢失数据的数据。未来的最佳方式是拥有业务数据构建架构师，这是一个数据管理架构，侧重于在基础数据架构上配置集成的语义丰富数据层，从而在不重复的情况下提供无缝且可扩展的数据访问。

SAP Datasphere 将为我们的客户提供帮助。它是 SAP Data Warehouse Cloud 的下一代和新名称。SAP Datasphere 是一款全面的数据服务，基于 SAP Business Technology Platform [业务技术云平台] 和业务数据结构构建基础。它使任何组织都可以为任何数据使用者提供有意义的数据，同时维护业务上下文和逻辑。

对于我们的行业和客户而言，一个重要步骤是与领先技术提供商组成的开放式数据生态系统合作，实现 SAP Datasphere 与其解决方案之间的定制集成，使企业更轻松地简化、集成、保护和控制其数据架构。

第一组行业领先的数据和 AI 提供商包括 Confluent、Databricks 和 DataRobot。目标是携手合作，推广和加强 SAP Business Data Fabric，将其作为可互操作数据战略的新行业标准。 它提供从数据输入到自助数据访问 SAP 和非 SAP 数据的功能。

随着 SAP Datasphere 的引入，我们保留了 SAP Data Warehouse Cloud 的所有强大功能，并通过分析模型、新的数据目录以及应用程序和数据集成添加了新的复杂语义建模功能。

请注意，该图显示了 Data Warehouse Cloud 已经包含的三个功能以及第一个版本的 SAP Datasphere 中添加的 3 个新的关键元素。

总之，我们可以说，SAP Data Warehouse Cloud 已经演变为 SAP Datasphere，是一款统一的数据集成、数据编录、语义建模、数据仓储、数据联合和数据虚拟化解决方案。 

现在，我们来简要了解 SAP Datasphere 的功能。

借助 SAP Datasphere，你可以：

访问可靠数据

在业务情境中提供业务数据，轻松构建业务模型，并确保在整个数据生命周期内实施治理。

丰富所有数据项目

同时虚拟访问数据或随时随地物理存储数据，利用可靠的数据合作伙伴，并与行业领先的数据和 AI 平台集成。

简化数据架构

在混合架构、自助数据访问以及利用现有 SAP BW 模型和转换方面实现创新。

在官方产品页面，了解有关 SAP Datasphere 的更多信息。

从官方帮助文档中获取产品帮助：SAP_DATASPHERE。