Dlaczego projekty SAP Datasphere się opóźniają? Perspektywa danych i integracji

Datasphere jako fundament, nie narzędzie

Obserwując projekty Datasphere, zarówno te realizowane w ekosystemie SAP, jak i takie, które obejmują dane z różnych systemów, widać powtarzający się schemat: największe wyzwania nie wynikają z technologii, lecz z architektury danych, jakości informacji oraz zgodność danych. W praktyce bardzo szybko okazuje się, że SAP Datasphere nie jest rozwiązaniem, które „naprawia dane”, lecz stanowi zintegrowane środowisko ujawniające silosy danych oraz brak spójnej strategii danych. To sprawia, że projekt przestaje być realizacją technologiczną, a staje się elementem szerszej transformacji zarządzania danymi w organizacji, wspierającym podejmowanie decyzji n podstawie danych w czasie rzeczywistym.

Najczęstsze przyczyny opóźnień w projektach Datasphere

Na podstawie obserwacji projektowych oraz rozmów z zespołami można wskazać kilka powtarzających się obszarów, które wpływają na harmonogram i stabilność implementacji.

Brak przygotowania danych (Data Readiness)

Jednym z najczęstszych założeń jest przekonanie, że dane są gotowe, ponieważ istnieją w systemach źródłowych.

W praktyce okazuje się, że są to dane pochodzące z różnych źródeł danych, często niespójne i  przechowywane on-premise lub w chmurze, bez wspólnego modelu. Brak ujednoliconych definicji oraz różnice w strukturach powodują, że prace w Datasphere nie mogą być prowadzone płynnie.

W efekcie zamiast budowy modeli pojawia się konieczność porządkowania danych, co znacząco wpływa na harmonogram projektu poprzez spowolnienie przetwarzania danych oraz ogranicza efektywną analitykę.

Brak właścicieli danych i odpowiedzialności

W wielu organizacjach dane funkcjonują w wielu systemach, takich jak ERP, CRM czy rozwiązania oparte o Google Cloud, ale nie mają przypisanego właściciela biznesowego.

Prowadzi to do rozbieżnych interpretacji oraz braku kontekstu biznesowego dla raportów. Bez właścicieli danych niemożliwe staje się efektywne zarządzanie dużą ilością danych, co przekłada się bezpośrednio na jakość analizy danych i wiarygodność raportów w SAP Analytics Cloud. W praktyce więcej czasu zajmuje uzgodnienie danych niż ich przetwarzanie.

Niedoszacowanie integracji danych

SAP Datasphere funkcjonuje jako centralny element integracji danych z wielu systemów, takich jak S/4HANA, systemy HR czy pliki Excel.

Integracja bardzo często traktowana jest jako zadanie techniczne, realizowane w tle projektu. W rzeczywistości jest to jeden z najbardziej złożonych i czasochłonnych obszarów, wymagający wykorzystania możliwości integracji SAP Datasphere oraz pełnego zrozumienia przepływów informacji. Integracja danych z różnych źródeł, w tym SAP BW, systemów zewnętrznych oraz narzędzi firm trzecich, wymaga głębokiego zrozumienia przepływ danych i zależności biznesowych.

Brak przygotowania danych źródłowych, zależności między obszarami oraz różnice w definicjach powodują konieczność wielokrotnych iteracji, które wpływają na tempo realizacji projektu i ograniczają pełne wykorzystanie możliwości integracji.

Wyzwania związane z replikacją i jakością danych

W projektach Datasphere kluczową rolę odgrywa replikacja danych z systemów źródłowych, często realizowana w czasie rzeczywistym.

W praktyce ten obszar często okazuje się bardziej złożony, niż zakładano na etapie planowania. Pojawiają się wyzwania związane ze stabilnością replikacji, zgodnością danych, ich jakością oraz koniecznością dostosowania struktur danych do modelu docelowego hurtowni danych w chmurze.

Zdarza się, że wymagane są dodatkowe poprawki lub aktualizacje (np. not SAP), aby zapewnić poprawne działanie mechanizmów integracyjnych.

W efekcie replikacja przestaje być jednorazowym etapem, a staje się procesem iteracyjnym, wymagającym stałego monitorowania i zarządzania dużą ilością danych.

Przekonanie, że Datasphere rozwiąże problemy z danymi

Jednym z częstych założeń jest oczekiwanie, że wdrożenie Datasphere rozwiąże problemy jakości danych.

W rzeczywistości platforma nie poprawia danych źródłowych ani nie zastępuje procesów zarządzania danymi. Zamiast tego ujawnia istniejące problemy, takie jak niespójności, braki definicyjne czy silosy danych, i wymusza ich rozwiązanie po stronie organizacyjnej.

To powoduje konieczność równoległego prowadzenia prac nad danymi i wdrożeniem rozwiązania.

Datasphere jako element transformacji danych

SAP Datasphere nie jest wyłącznie platformą integracyjną ani kolejną warstwą raportową.

To rozwiązanie, które wymusza uporządkowanie danych, standaryzację definicji oraz przypisanie odpowiedzialności za dane w organizacji. W praktyce oznacza to konieczność ścisłej współpracy między IT, biznesem i właścicielami danych.

Podsumowanie

Projekty SAP Datasphere nie opóźniają się dlatego, że są technologicznie skomplikowane.

Opóźniają się wtedy, gdy organizacja nie jest przygotowana na uporządkowanie danych, procesów oraz odpowiedzialności, które stoją za warstwą analityczną.

Datasphere nie rozwiązuje problemów z danymi.

Ona je ujawnia i wymusza ich uporządkowanie.