了解现代数据的整合方式

现代数据架构常常令人困惑，尤其是像数据织网架构这样的概念以及像 SAP Datasphere 和 SAP Business Data Cloud 这样的解决方案经常描述类似的功能。随着数据环境变得越来越分散在云端、本地部署和第三方系统中，挑战不仅在于管理数据，还在于以一致、有意义的方式将数据连接起来。

其工作原理如下：数据织网架构是一种架构方法，Datasphere 是实现该架构的技术基础，而 Business Data Cloud 是将所有内容整合在一起的完整端到端解决方案。它们各自在统一数据、保留上下文以及使其在整个组织内可用方面发挥着独特的作用。

了解这三个要素如何协同工作，有助于数据领导者摆脱分散的系统，建立对数据的共同理解，从而支持在洞察、应用程序和 AI 智能体方面做出更好的决策。

什么是数据织网架构？

数据织网架构是一种用于管理和连接分布式环境中数据的架构方法。它旨在帮助组织在日益复杂的多云和混合环境中工作，而不会失去控制、一致性或意义。

数据织网架构不会将所有数据移入单一系统，而是对无论存储在本地部署、云端还是第三方平台上的数据进行统一、治理并提供访问途径。这使得团队能够访问和使用数据，同时在整个业务范围内对数据保持一致的理解。

更重要的是，现代数据织网架构超越了连接性，能够保留上下文和意义，确保数据不仅可用，而且能被理解。

关键特征：

• 跨数据源集成：连接跨系统的结构化和非结构化数据
• 统一治理：在各个环境中应用一致的策略、安全性和数据沿袭
• 语义层：赋予业务含义和语境，使数据得到一致理解
• 实时访问：支持更快速地发现、访问和使用资源，且无需进行不必要的复制

什么是“业务数据织网架构”？

业务数据织网架构通过将业务上下文、语义和元数据直接嵌入数据层，进一步扩展了这一概念。它引入了对数据与业务流程、决策和成果相关的统一理解。

业务数据织网架构建立了一个一致的基础，团队可以在各种使用场景中依赖该基础。团队无需为每次使用重新创建上下文，只需定义一次，即可在分析、应用程序和 AI 中重复使用，从而大规模地获得更一致的洞察和决策。

虽然业务数据织网架构定义了这种方法，但组织需要合适的基础才能将其付诸实践。

什么是 SAP Datasphere？

SAP Datasphere 是 Business Data Cloud 的核心组件，可提供数据管理、集成和建模方面的关键功能，并充当实现数据织网架构所需的技术基础。作为数据织网架构的一部分，它使组织能够在分布式环境中连接数据，同时保留上下文。

Datasphere 有助于整合在复杂的 SAP 和第三方环境中建模和管理企业数据所需的关键功能。通过其知识核心，它建立了一个一致且受治理的层，确保数据值得信赖并可跨业务使用。

可以将数据织网架构视为数据连接和理解方式的蓝图。Datasphere 提供将该蓝图变为现实的服务，使来自不同系统的数据在整个业务中反映相同的定义、关系和含义。

核心功能：

• 数据集成和虚拟化：跨系统访问和连接数据，避免不必要的重复，支持混合云和多云环境
• 语义建模：构建定义指标、关系和含义的业务友好层，使语义层数据能够被一致地理解
• 数据编目与治理：提供数据可见性、沿袭和控制力，以确保数据使用可信且合规
• 数据仓库：大规模存储和处理数据，同时保持性能和灵活性
• 数据产品：打包并交付可重复使用且经过治理的数据集，这些数据集可立即用于各种分析和 AI 用例

Datasphere 通过提供连接数据、构建语义和跨系统治理数据的工具，帮助组织建立数据架构。它在创建“知识核心”中发挥着核心作用，知识核心是一个只需定义一次即可整个企业内共享的业务上下文、关系和元数据层。

这一基础支持团队更加快速、自信地开展工作，确保分析、应用程序和 AI 均基于对业务的统一理解运行，同时为在整个企业中扩展这些能力奠定基础。

SAP Business Data Cloud 是什么？

SAP Business Data Cloud 通过数据织网架构（包括 SAP Datasphere）在单一环境中统一治理 SAP 和第三方数据，为企业提供用于智能体 AI 的可信数据基础。如果说数据织网架构是蓝图，Datasphere 助力将其变为现实，那么 Business Data Cloud 就是将一切整合在一起的完整系统，从而实现数据、上下文和 AI 的一体化协同工作。

Business Data Cloud 为企业提供大规模连接、治理和使用数据所需的一切，同时跨 SAP 和第三方系统保留业务上下文。团队无需管理单独的工具和系统，即可在一个统一一致的环境中开展工作，确保数据、含义和洞察始终保持一致。

核心功能：

• 统一数据与治理：对来自 SAP 和第三方系统的数据应用一致的治理、沿袭和安全措施
• 数据织网架构基础：连接和管理分布式数据，同时保留业务上下文和语义
• 数据产品和元数据：提供经过精心整理、可重用且具有内置含义和可追溯性的数据资产
• 集成的分析和 AI：基于单一、一致的基础架构，在分析和 AI 用例中赋能智能体和自主工作流
• 零拷贝数据共享：跨环境访问和共享数据，无需复制，同时保持上下文和完整性

这些功能共同打造了一个统一的环境，其中的数据对齐与业务上下文能够带来更一致的洞察和决策。

该基础架构有助于组织突破传统数据管理的局限，确保在整个业务中始终如一地使用可信的、语义丰富的数据。通过将数据、上下文和智能整合到一个支持 AI 的单一环境中，Business Data Cloud 减少了跨系统重新连接、重新解释和协调数据的需要。

这使得团队能够：

• 基于能够反映企业共同理解的业务可用数据开展工作。
• 将洞察和 AI 更一致地应用于业务流程和职能。
• 做出符合实际情况、可解释且有根据的决策。

其结果是，能够以组织所需的速度和规模，更可靠地将数据转化为决策。

协同方式

理解这些概念如何协同工作，是构建现代数据基础的关键。它们共同构成了一个清晰、多层次的关系：

• 数据织网架构是一种架构方法
• SAP Datasphere 是一项赋能技术解决方案
• SAP Business Data Cloud 是一款完整的执行解决方案

数据织网架构定义了您的数据架构应实现的目标：对分布式数据进行统一、受治理的访问。它确定了如何在不同环境中连接和理解数据。它指明了方向，但未规定如何实施。

Datasphere 通过实现集成、语义建模和治理，提供了实现方法。它构建了组织连接和管理数据的基础，同时保留了业务上下文，确保数据能够被一致地理解。

Business Data Cloud 提供了完整的解决方案，将这些功能整合到一个统一、托管的 AI 就绪环境中。这使得数据、上下文、分析和 AI 能够大规模地持续运行，从而使团队能够从连接和准备数据转变为在整个业务中高效应用数据。

数据织网架构与 SAP Datasphere 与 SAP Business Data Cloud

数据织网架构定义了在分布式环境中连接和治理数据的整体方法。Datasphere 为这种方法奠定了基础，而 Business Data Cloud 则将其统一为单一解决方案，从而支持一致的、业务就绪的洞察、决策和 AI 成果。

为什么这对 AI 至关重要

AI 计划依赖于高质量、受信任且易于理解的数据。随着企业将 AI 扩展到各个业务领域，挑战不仅在于数据量，更在于确保数据的一致性、规范性，并与企业的实际运营方式保持一致。

如果没有共享的语义和治理，AI 输出可能会变得不可靠、难以解释，或者与现实世界的决策脱节。模型可能会优化孤立的信号而非有意义的成果，从而导致相互矛盾的洞察和难以信任或采取行动的结果。

在许多环境中，这会产生一笔“复杂性税”，导致团队花在验证和重新连接数据上的时间，甚至与他们使用数据的时间一样多。因此，AI 计划进展缓慢，业务价值也更难实现。

这些概念正是在此汇聚，使 AI 变得可靠且可扩展。数据织网架构可确保数据能够被访问，而不会出现碎片化。Datasphere 添加了集成和准确解释所需的业务上下文和语义。而 Business Data Cloud 将此付诸实践，通过应用治理和规模化，使 AI 智能体能够在整个企业中一致地运行。

这实现了从孤立的洞察向一致且由上下文驱动的决策的转变。企业无需为每个用例重新构建意义，而是可以仅定义一次并始终如一地应用，这样 AI 就能反映业务的实际运营状况，而不仅仅是数据所呈现的内容。

因此，企业可以：

• 保留业务情境，使人工智能反映真实运营。
• 在数据和用例中应用一致的语义。
• 维护可信、受治理的数据，以获得可靠的输出结果。
• 加快洞察生成和决策制定速度。

这些功能共同为可靠、可解释的 AI 奠定了基础，其提供的洞察不仅准确，而且可操作，并与业务保持一致。

何时使用每种方法

并非每个组织都需要从这三者开始。每种方式都扮演着不同角色，而您从哪里入手取决于您要解决什么问题，无论是制定数据战略、构建可信赖的基础，还是在整个业务中端到端地扩展数据和 AI。

一些组织会从采用数据织网架构入手，以协调团队并确立明确的方向。其他组织则直接采用 Datasphere，以连接并治理其 SAP 和第三方系统中的数据。对于更广泛的举措（例如扩展分析、嵌入 AI 或实现自主工作流），Business Data Cloud 将这些功能整合到一个统一的环境中，作为单一服务提供。

选择数据织网架构

数据织网架构在定义数据在整个组织中的运作方式时最有价值。它有助于建立清晰、一致的方法来连接、治理和理解数据，特别是在跨多个系统、团队和平台的环境中。

在实践中，这通常从战略层面开始。例如，一家在全球范围内运营且数据分散在 ERP、CRM 和供应链系统中的跨国企业，可能会采用数据织网架构方法，以确保无论数据存储在何处，都能获得诸如收入或库存等关键指标的一致定义。

使用数据织网架构，您可以：

• 制定现代数据架构策略。
• 使团队在数据访问和治理方面达成共识。
• 规划如何连接并统一分布式数据环境。

选择 SAP Datasphere

当您准备好从制定战略走向实施时，即可开始使用 Datasphere。它提供了连接数据、赋予业务含义并确保其可以在各个团队和应用场景中得到一致使用所需的能力。

常见的应用场景是将 SAP 数据与第三方数据集成，用于下游报告或分析。例如，财务团队可以使用 Datasphere 将来自 SAP S/4HANA 的财务数据与外部销售数据相结合，确保利润率或收入等指标在各种报告和仪表盘中得到一致的定义和理解。

使用 SAP Datasphere 可以：

• 构建互联、受治理的数据基础。
• 整合 SAP 系统和第三方系统中的数据。
• 创建语义层，以实现一致的业务解读。
• 实现对组织内数据的可信赖、受治理访问。

选择 SAP Business Data Cloud

Business Data Cloud 能够帮助企业将数据、分析和 AI 整合到单一环境中，从而能够以一致的方式大规模运行。它有助于更快地从个别数据用例转向更统一的企业级方法。

例如，希望将 AI 嵌入业务流程（例如需求预测、营运资本优化或劳动力计划）的组织可以使用 Business Data Cloud 来确保这些洞察以各职能部门一致的数据和上下文为基础。

使用 Business Data Cloud，您可以：

• 在整个企业范围内扩展数据和业务上下文。
• 将数据、分析和 AI 整合至一个环境中。
• 在统一的环境中提供端到端数据管理功能。
• 借助托管式、可扩展的解决方案，加速实现价值。

迈出您的数据和 AI 之旅的下一步

理解数据织网架构、Datasphere 和 Business Data Cloud 之间的区别，有助于明确现代数据战略是如何结合起来的，从定义方法到实现方法，再到大规模交付。它们共同为连接数据、保留数据意义并使其在整个组织内可用提供了一条结构化的路径。

从哪里入手取决于您的优先事项，无论是调整战略、构建可信的数据基础，还是在整个组织内扩展分析和智能体 AI。SAP 为整个转型之旅提供支持，帮助组织连接数据、保留上下文并一致地应用数据，从而推动做出更好的决策并交付真正的业务成果。

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