Optimización de Datos Empresariales: Estrategias para la Gestión de Datos en Sistemas SAP y no SAP

Introducción

En esta publicación de blog veremos las opciones disponibles para un sistema empresarial de SAP y no SAP para la gestión de datos.

Para gestionar grandes volúmenes de datos, un cliente típico suele pensar en 2 opciones para el servidor de base de datos (i) escalar hacia arriba (ii) escalar hacia afuera. Sin embargo, siempre existe la posibilidad de que la base de datos alcance un punto en el que no sea posible escalar hacia arriba O hacia afuera debido a limitaciones de hardware/software. El cliente a menudo se queda con la pregunta de qué se puede hacer ahora con los "datos antiguos". También podría haber algún requisito legal para retener los datos durante un período más largo de tiempo.

Un escenario típico en el que una base de datos para un sistema empresarial crece más allá de cierto límite definitivamente requiere una gestión de datos adecuada que ayude al cliente no solo a deshacerse de los datos 'antiguos' de la base de datos principal activa, sino también a mantenerlos de manera que sean accesibles a pedido. Además, cada vez más empresas optan por un enfoque de múltiples nubes, lo que significa que incluso los datos no están localizados en un servidor o centro de datos o región geográfica. Los escenarios empresariales futuros harán uso de nuevas tecnologías como el aprendizaje automático, IA, IoT que demandan volúmenes muy grandes de datos para ser almacenados y accedidos en diferentes ubicaciones.

Una estrategia futura de gestión de datos debería ayudar a los clientes a operacionalizar dichos conjuntos de datos grandes y dispersos. Los datos deben ser confiables y estar bien conectados al mismo tiempo que proporcionan flexibilidad a los usuarios finales para acceder a los datos en un tiempo razonable.

Gestión de Datos (Envejecimiento de Datos | Archivado de Datos)

La gestión de datos ha evolucionado mucho y existen varias opciones disponibles que se adaptan a varios casos de uso.



Para un sistema empresarial dado, según el escenario del cliente, podría haber diferentes enfoques aquí. Estos enfoques también dependen del tipo de aplicación que se esté utilizando.

GESTIÓN DE DATOS

Comencemos diferenciando o comprendiendo primero el Archivado de Datos y el Envejecimiento de Datos.

Archivado de Datos

El Archivado de Datos es un método popular disponible para gestionar eficazmente los datos, especialmente para los sistemas empresariales de SAP, y existen muchos enfoques para hacer archivado. Las soluciones son básicas y las operaciones de lectura sobre los datos archivados son muy lentas en términos de velocidad de E/S.

Por lo general, no se requieren todos los datos para las operaciones diarias, pero las organizaciones simplemente no pueden eliminar los datos organizativos debido a problemas de cumplimiento legal. SAP Information Lifecycle Management ofrece diversas posibilidades para que el cliente archive los datos antiguos. ( SAP Information Lifecycle Management ).

A continuación se enumeran las capacidades clave de SAP Information Lifecycle Management.

• Desmantelamiento del sistema


• Gestión de retención


• Archivado y gestión de datos
  
  
  
  • Gestionar volúmenes de datos manteniendo completamente intacto el contexto empresarial
  
  
  • Mover datos obsoletos de forma segura a un almacenamiento a largo plazo menos costoso
  
  
  • Proporcionar acceso conveniente a los datos archivados.
  
  
  
  

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La imagen anterior muestra el almacenamiento de archivos clásico en ERP y BW

El archivado de datos ayuda al cliente a reducir la huella de datos aislando los datos muy antiguos, sin embargo, por sí solo no puede resolver los problemas y desafíos de los escenarios empresariales modernos.

Envejecimiento de Datos

Envejecimiento de Datos te ofrece la opción de mover grandes cantidades de datos dentro de una base de datos para ganar más memoria de trabajo. Utilizas la aplicación SAP relevante para mover datos desde el área actual al área histórica. Controlas el movimiento especificando una temperatura de datos para los datos. El movimiento influye en la visibilidad cuando se accede a