[ENT204-R] Drive new business insights with SAP on AWS（SAP）

投稿日: 2022/12/09

SAPデータと非SAPデータをAWSデータレイクに統合し、AWS分析、人工知能、および機械学習サービスを使用してビジネスイノベーションをサポートする新しい洞察を得ています。

AWS では、SAP のデータ抽出パターンと、SAP およびその他の主要なエンタープライズデータソースをサポートする一般的なユースケースについて説明するセッションに参加しました。

AIとMLで新しいビジネス洞察力を発揮し、夜間でもリアルタイムに近いスピードで加速します。さらに、革新的なソリューションの構築と新しいビジネスモデルの実験が可能になり、規制と監査の遵守を簡素化できます。

実際に使用するお客様の事例です。

データアーキテクチャとデータドメインの説明。

SAP データとビジネスロジックの抽出方法を示す図である。

Appflow による CDC 統合の導入は、5 つ以上の AWS サービスを呼び出して導入を進めます。(Glue、CloudWatch、Lambda、EventBridge、PrivateLink)

AWSにおけるSAPの高度なアーキテクチャの説明も確認できましたが、SAP Data -> 抽出 -> インジェスト/保存 -> S3 -> Glue -> SageMAker & Redshift & QuickSight の流れに進むようです。

SAPデータとビジネスロジックの抽出には、次のような利点があります。

• 柔軟なデータ調整
• アプリケーションレベルのコンテキストの維持
• ビジネスロジックを備えた事前に構築されたSAP Extractorを活用して、価値創出時間を短縮

このアーキテクチャは参考アーキテクチャです。

SAPデータを含むAWSのクラウドデータウェアハウスの場合は、次のように進みます。

• SAP ODP＆OdataをAWS AppFlowとPrivateLinkを介して接続してS3を介してデータを抽出する
• AWS Glueによるデータの精製、AWS Redshift MLによる他のNon SAPデータとのモデリングの進行
• QuickSightによるダッシュボードの実装とSageMakerによる追加の構築

そのセッションを聞きながら、データが重要になるにつれて、AWSを介したSAPデータの精製技術を確認できました。

オンプレミスからAWSに移行し、運用中の顧客に提案したいと感じました。