SNP Outboard
SNP Outboard™ Datatiering
Die Lösung für intelligentes Datenmanagement für SAP BW
Behalten Sie Ihre wertvollen Daten, ohne das Budget zu sprengen
Daten sind für Unternehmen eine der wichtigsten Ressourcen. Hochwertige Daten stellen nicht nur einen reibungslosen Prozessablauf sicher, sondern helfen vor allem dabei, Kundenverhalten zu verstehen und bessere Kundenbeziehungen aufzubauen. Die Kunst besteht nicht nur darin, verschiedene Datentypen zu erfassen, sondern diese auch präzise zu analysieren und so in Wert umzuwandeln. Das von den Unternehmen zu verwaltende Datenvolumen verursacht jedoch hohe Speicher- und Gesamtbetriebskosten (TCO), insbesondere wenn sie auf den neuesten Technologien laufen, wie SAP HANA. Diese Technologien garantieren zwar maximale Geschwindigkeit und Performance, je mehr Daten jedoch vorhanden sind, desto höher sind auch die Kosten.
Wie Sie mit dem Aufbau eines soliden Datenmanagements Kosten reduzieren können
Identifizieren Sie die ideale Datenmenge, die Sie wirklich brauchen. SAP-Systeme werden schnell mit temporären, geringwertigen oder selten benötigten Daten überlastet. Der erste Schritt besteht darin, diese Daten zu klassifizieren und sie im Anschluss zu archivieren oder zu löschen.
Ein sorgfältiges Datenmanagement senkt die Kosten, verbessert die Datenqualität und verlangsamt das Datenwachstum. Geht man es richtig an, schafft man somit einen langfristigen Nutzen für das Unternehmen.
Sparen Sie bis zu 50 % Speicherplatz und erzielen Sie einen ROI innerhalb von 6 bis 18 Monaten
SNP Outboard Datatiering ist die einzige Lösung auf dem Markt, die alle SAP-Systeme abdecken kann: SAP BW auf HANA oder anderen von SAP unterstützten Datenbanken, SAP BW/4HANA und sogar SAP HANA-native DB-Tabellen. Die Lösung verfügt über eine eigene SNP-Archivierungsschnittstelle, unterstützt aber auch alle Archivierungsschnittstellen des SAP-Standard (NLS, DTO) und wählt je nach Anwendungsfall die richtige Schnittstelle aus.
Es unterstützt auch verschiedene Zielspeicherlösungen, von traditionellen Datenbanken wie MSSQL, Oracle, DB2 und IQ über Big-Data-Technologien wie HDFS, Hadoop Hive und Impala bis hin zu Cloud-basierten Lösungen wie Snowflake, Amazon S3, Redshift, Microsoft Azure Blob, SQL, Synapse, Google Cloud usw. All dies stellt sicher, dass Sie die für Sie beste Speichertechnologie in Bezug auf Kosten und zukünftige Architektur nutzen können. SNP Outboard Data Tiering kombiniert Datenauslagerung und Archivierung in einer einzigen Lösung. In der Praxis können bis zu 50% Speicherplatz eingespart werden. Auf lange Sicht verlangsamt es das Datenwachstum und verbessert die Systemleistung, wodurch Ihre Gesamtbetriebskosten für SAP gesenkt werden. Der ROI wird in der Regel nach 6 bis 18 Monaten realisiert, abhängig von der anfänglichen Systemgröße und dem Archivierungspotenzial.
Die wichtigsten Vorteile
Spart bis zu 50 % Speicherplatz
Auf die aktuelle und zukünftige
Architektur abgestimmt
Archivierte Daten mit Schreibzugriff
Enthält einen Implementierungs-
assistenten und eine integrierte
Analyse der Datenverlagerung
und -nutzung
Doppelt zukunftssicher und einsatzbereit für BW/4HANA, einfache Migration von Speicher zu Speicher
Verlangsamt das Datenwachstum
Erzielt einen ROI in 6 bis 18 Monaten
Verbessert die Systemleistung
Success Story
Outboard hat die Anpassungen mit Bravour gemeistert und es uns ermöglicht, Z-Transaktionen archivierungsrelevant zu machen. Die nahtlose Natur, die das Produkt hat, um alte und neue Daten abzurufen, selbst mit unseren Anpassungen, ist einer der Hauptgründe, warum wir uns für SNP entschieden haben.
Mathew Alves
Präsident und CEO bei United Farmers of Alberta Cooperative
Ihre Daten bleiben weiterhin bei Bedarf verfügbar
In der Regel sind die Daten nach der Verlagerung oder Archivierung schwer zugänglich. Neben dem traditionellen Zugriff über das SAP-Frontend, bietet SNP Outboard Datatiering weitere Zugriffsmöglichkeiten über den SAP-Standard hinaus und ermöglicht die Nutzung von verlagerten oder archivierten Daten auf Big-Data-Plattformen. Dies ermöglicht eine intelligente Berichterstattung und die Nutzung historischer Daten für KI- und ML-Trainingsalgorithmen, bei denen historische Daten entscheidend für gute Ergebnisse sind.
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