Data Strategy – il dato al centro dell’innovazione

SAP ha rifondato il proprio portafoglio introducendo SAP HANA, un database in-memory unico sul mercato. In seguito al lancio di SAP HANA, SAP ha ricostruito dalle fondamenta le proprie applicazioni partendo dal data management e creando il primo ERP analitico al mondo, SAP S/4HANA.

Nello specifico la strategia di SAP vuole aiutare le aziende seguendo tre filoni basati su tecnologie comuni.

Il filone applicativo è quello che va più in continuità con il recente passato: fondere le transazioni con l’analisi dei dati senza doverli spostare e “raffreddare” l’informazione, rendere real-time ciò che è sempre stato batch, e innestare all’interno dei processi le più recenti innovazioni in termini di intelligenza, automazione delle decisioni e multi canalità. Questo filone si basa su SAP S/4HANA, l’intelligent ERP che fa del concetto di “real-time” il suo fondamento. SAP ha completato l’architettura introducendo nuovi strumenti di pianificazione finanziaria ed operativa real-time e senza limiti dimensionali, data exploration integrati (SAP Analytics Cloud), nuovi strumenti di analisi  e la possibilità di complementare la base dati nativa di SAP S/4HANA con dati di altri sistemi tramite SAP BW/4HANA.  Si tratta di un approccio che è talmente unico che ha visto anche altri application vendor rifondare le proprie applicazioni sullo stesso stack tecnologico di SAP S/4HANA.

Il secondo filone è “Data Management esteso” inteso prevalentemente ai fini analitici. Questo è probabilmente il tema più “nuovo” in termini di approccio: sicuramente, fuori dal mondo SAP, esistono altre tecnologie di gestione del dato, oggi prevalentemente in cloud, che hanno obiettivi e natura diverse tra loro. La strategia di SAP è quella di armonizzare queste fonti dati, muovendo il dato il meno possibile per “non raffreddarlo”, e di fornire strumenti per virtualizzarle e rappresentarle in modo unico. Negli ultimi due anni SAP ha introdotto SAP HANA Cloud che sposa l’eccellenza di SAP HANA con i benefici del cloud in termini di modello di sourcinsg, di costo e di agilità di estensione con gli strumenti di SAP Cloud Platform. A complemento di SAP HANA Cloud recentemente SAP ha introdotto  SAP Data Warehouse Cloud con l’obiettivo di risolvere due problemi storici dei sistemi di sintesi: la necessità di ricostruzione del modello logico che porta costi e rigidità ormai insostenibili e la “temperatura” del dato (conseguente allo spostamento del dato stesso). SAP Data Warehouse Cloud raccorda le tecnologie SAP con quelle di terzi tramite un modello di virtualizzazione delle fonti dati consentendo di non spostare il dato e di modellarlo in modo semplice in un unico punto in cui riconciliare il modello di business legato a SAP con quello derivante dalle altre applicazioni. SAP Data Warehouse Cloud rappresenta quindi un unico punto di armonizzazione e di riclassificazione di informazioni che afferiscono a tecnologie e applicazioni diverse. Su questo filone si inseriscono le partnership che SAP ha avviato con i maggiori hyperscalers e, in particolare, con Microsoft. SAP Analytics Cloud è il front-end tool di elezione per SAP Data Warehouse Cloud e garantisce un’unica “experience” con gli analiytics di SAP S/4HANA, ma SAP Data Warehouse Cloud è anche aperto a front-end di terze parti che vi possono accedere tramite un’interfaccia SQL standard.

Il terzo filone è legato alla Data Science e all’utilizzo del Machine Learning all’interno dei processi di business. Un anno fa SAP ha introdotto SAP Data Intelligence che consente non solo di mettere a disposizione del data scientist tutte le informazioni aziendali in modo semplice, ma anche di innestare gli algoritmi di machine learning, così come servono realmente all’azienda quindi “custom”, direttamente nelle applicazioni SAP e non SAP, di raccoglierne i feedback sulla loro efficacia sui processi live e di supportare il data scientist nel raffinamento degli algoritmi stessi. E’ una soluzione aperta a tecnologie di terzi o open source e consente di gestire l’intero ciclo di vita dell’algoritmo senza discontinuità.

L’obiettivo della strategia SAP è quindi capitalizzare tutte le infinite informazioni che oggi sono a disposizione delle aziende, enderle accessibili in tempo reale, senza spostare i dati, senza distruggerne la semantica derivante dalle applicazioni ed i processi ma anzi aggiungendo l’automazione e l’intelligenza del Machine Learning.

 

Fonti: https://news.sap.com/italy/2020/08/data-strategy-il-poter-del-dato-al-centro-dellinnovazione/