Soluciones sap potenciadas
por tecnologías de analytics de la nube
Las tecnologías digitales permiten a las empresas descubrir nuevas formas de crear valor, aumentar los ingresos y mejorar la eficiencia.
Existe una oportunidad significativa para expandir la funcionalidad de SAP con tecnologías de nube pública (como inteligencia artificial e Internet de las cosas) para dar rienda suelta a la innovación, producir nuevas experiencias para los clientes, crear nuevos modelos de negocios o rediseñar los procesos operativos. Para que esto sea posible, debe integrar sus datos de SAP de forma bidireccional en un datalake en la nube.
En Novis, podemos ayudarlo a construir y operar sus pipelines de datos para mover sus datos a la nube y procesarlos para obtener información y guiar mejores decisiones comerciales.
- Big data / Analytics
- Machine learning
- Internet of Things
Data Lake:
fundamento
para analytics
moderno
Un data lake es un repositorio centralizado que almacena todos sus datos, tanto en su forma original como preparados para el análisis.
La creación de un data lake en la nube permite a su organización analizar sus datos y crear aplicaciones digitales de manera eficiente.
Podemos ayudar a su empresa a integrar diversas fuentes de datos en el entorno de analytic en la nube.
integración de datos SAP:
sacando partido de
fuentes de datos nativas de SAP.
Hemos desarrollado herramientas, procesos y metodologías para ingerir datos de SAP en su lago de datos en la nube, acelerando y reduciendo los riesgos de sus proyectos.
Nuestra solución se puede conectar a todas las fuentes de datos nativas de SAP, como el aprovisionamiento de datos operativos (ODP), las colas delta, las API comerciales (BAPI), los informes ABAP o el acceso directo a las tablas de SAP.
- Delta queue
- odp
- Bapi
- table
- query
- report
- bw cube
- bw hierarchy
- open hub services
Servicio de gestión
del ciclo de vida de datos
Ofrecemos servicios administrados para apoyar el ciclo de vida completo de sus datos, incluida la ingestión del datalake y el procesamiento de datos en la nube.
- Análisis de las fuentes de datos y las transformaciones necesarias.
- Arquitectura de infraestructura y servicios en la nube.
- Modelo de datos (sin procesar y listo para analizar) y pipeline de datos.
- Requisitos de seguridad y calidad de los datos.
- Implementar infraestructura y servicios en la nube.
- Configure fuentes de datos y conectores.
- Desarrollar un pipeline de datos.
- Configure la solución de supervisión y programación de procesos.
- Administración de infraestructura y servicios en la nube.
- Monitoreo y resolución de problemas de trabajos de pipeline de datos.
- Soporte y mantenimiento del pipeline de datos.
- Gestión de servicios de TI.
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