我们先从定位和使用 SAP Datasphere 作为业务数据编织开始，然后浏览登录页面上的导航区域。
业务数据编织
无论你是企业架构师、数据工程师还是数据分析师，了解 SAP Datasphere 中的业务上下文对于充分发挥其在数据管理战略中的潜力至关重要。
观看以下视频，了解 SAP Datasphere 的用例。
SAP Datasphere 支持业务数据结构架构，以独特的方式协调整个组织的任务关键型数据，帮助业务专家制定最具影响力的决策。它将先前离散的功能合并为统一的服务，用于数据集成、编录、语义建模和数据仓储。
注意
你可能听说过"SAP Data Warehouse Cloud"一词，并想知道它与 SAP Datasphere 有何关联。
2019 年，SAP 推出了 SAP Data Warehouse Cloud 品牌下的第一个云原生数据仓储解决方案。这款软件即服务解决方案已基于 SAP HANA Cloud 构建，并与 SAP Analytics Cloud 集成，支持实时分析和现代报告功能。
2023 年，SAP Datasphere 作为逻辑后继发布。它提供附加数据集成和编目功能。SAP Datasphere：
- 旨在结合 SAP 和非 SAP 数据的联合和获取。
- 保留跨系统和云的 SAP 数据的完整含义和上下文。
- 与其他数据供应商的平台集成，为最具价值的企业数据提供一个权威来源的无缝且可扩展的访问。
- 利用现有数据投资，因为它不需要将数据移动到另一个数据存储中。
- 彻底简化数据架构，确保在整个数据生命周期内实施固有治理。
SAP Datasphere 基于 SAP HANA Cloud，在公共云中遵循明确的数据仓库即服务 (DWaaS) 方法，具有快速发布周期。
SAP Datasphere 为完整的业务数据结构提供以下功能：
连接：定义与 SAP 和非 SAP 源的连接。要扩展连接以涵盖其他数据源，可以使用 Adverity 和 Precog 等合作伙伴工具。
数据联合、数据复制和数据转换：为各种数据采集场景定义远程表和流。
语义载入：从 SAP 系统、内容网络以及公共数据市场和其他市场产品上下文导入语义丰富的对象。
空间管理：将空间定义为安全的虚拟工作环境，成员可以在其中获取、准备和建模数据。
管理和安全：管理系统级别的设置，例如连接和数据集成设置、安全性、审计和监控设置。
数据和业务建模：使用低代码或无代码图形工具，或强大的内置 SQL，满足建模需求。使用来自数据市场、CSV 上载和第三方数据源的外部数据扩充现有数据集。
目录：收集和整理数据和元数据，支持企业和技术用户自信地制定由数据驱动的决策。目录通过一致的数据质量和治理来建立对企业元数据的信任，从而提高生产力和效率。
数据市场：支持企业轻松集成第三方数据。你可以搜索和购买来自数据提供商的分析数据。数据以打包为数据产品的对象形式提供，可以在 SAP Datasphere 租户的空间中使用。
SAP Datasphere, BW 网桥：将旧 SAP BW 系统迁移到云。您可以通过传输 ABAP 代码、提取器和 ETL 流程来重用现有投资，同时利用 SAP HANA Cloud 进行现代可扩展的数据仓储以及与 SAP 应用程序的集成。
注意
将 SAP BW 或 SAP BW/4HANA 现代化到 SAP Business Data Cloud 现在是战略方向。对象存储和 Apache Spark 运行时：存储大量数据文件，并使用 Apache Spark 运行时在文件空间（SAP HANA 数据湖文件）中进行大规模数据处理，该文件空间用作转换流和数据准备任务的主要执行引擎。
CLI：使用 CLI（ 命令行接口）连接到 SAP Datasphere 并管理特定类型的对象（例如，空间、用户、连接）。
API：使用 SQL API，使外部工具能够使用开放式 SQL 模式创建工件和写入数据。
分析：通过实时连接在 SAP Analytics Cloud 故事中使用 SAP Datasphere 数据。
计划：借助 SAP Analytics Cloud 的计划功能，实现无缝计划。
外部使用：通过 OData 服务或 JDBC/ODBC 在客户端、工具和应用中使用公开的数据。
开放式数据生态系统合作伙伴：
- Collibra：在 SAP Datasphere 目录和 Collibra 数据目录之间实现双向元数据交换，从而在整个数据生态系统中实现高效的元数据管理和强大的数据治理。
- Databricks：将 SAP 数据与数据湖平台集成，尤其是在机器学习场景中。
- Confluent：利用实时事件和流数据，将数据设置为动态数据。
- DataRobot：借助自动化机器学习技术，充分利用增强智能。
- Google Cloud：利用 Google Cloud 服务处理 SAP Datasphere 数据。
登录页面
SAP Datasphere 的登录页面显示以下导航区域：
- 资源库浏览器：搜索、过滤和管理现有对象或创建新对象。
- 监控：使用集中式工具计划、运行和监控空间中的数据引入、复制和转换任务。
- 目录和市场：在所有互联数据源中快速查找和访问数据产品和资产。
- 语义载入：从 SAP 系统、内容网络、公共数据市场和其他市场产品上下文导入语义丰富的对象。
- 业务模型构建器：在业务层中对业务场景建模，与数据层无关。请注意，此工具现已弃用。对于业务特定需求，建议在数据模型构建器中创建分析模型。
- 数据模型构建器：使用图形工具或 SQL 编辑器定义数据模型。数据工程师可以通过标准化方式建模、合并和协调数据，利用流进行实时复制、联合和转换。
- 连接：管理空间内远程源的连接。
- 空间管理：创建和管理用于数据建模的空间。你可以定义空间大小、存储类型和优先级，以及添加用户和连接源。空间分离时，可以在它们之间共享对象。
- 翻译：管理多语言元数据，例如业务名称和列标签，主要在 SAP Analytics Cloud 中使用。
- 安全：通过维护用户、自定义角色和范围内角色来管理权限。
- 传输：使用包导入和导出对象。
- 数据共享主控室：管理数据提供商参数文件并共享数据产品。
- 系统：执行配置和管理任务。