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Datasphere es la nueva herramienta de SAP para gestionar los datos de nuestra empresa. Permite centralizar todos los datos en un \u00fanico punto, sin importar si se trata de un origen SAP o no SAP, tanto local como en la nube est\u00e9n o no estructurados.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/orekait.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/datasphere-1.png\")
Fuente: SAP<\/p><\/div>\n
Vamos a detallar las herramientas que tiene Datasphere para obtener y tratar los datos.<\/p>\n
Modelizaci\u00f3n entre el usuario t\u00e9cnico y el usuario de negocio<\/h3>\n
Datasphere cambia el paradigma de modelizaci\u00f3n de los datos que vamos a utilizar para reporting. En esta ocasi\u00f3n SAP ha divido el trabajo en dos partes:<\/p>\n
- \n
- Generador empresarial (Business Builder): como su propio nombre indica, genera todo lo relativo al negocio. Enfocado a usuarios no t\u00e9cnicos, la idea es exprimir el concepto de low code\/no code, por lo que de forma gr\u00e1fica permite crear o terminar la preparaci\u00f3n de los datos para SAP Analytics Cloud u otras herramientas de reporting.<\/li>\n
- Generador de datos (Data Builder): enfocado a un perfil m\u00e1s t\u00e9cnico, se utiliza para preparar los datos de modo que se pueden terminar de refinar en el generador empresarial o directamente se pueden paras a reporting.<\/li>\n<\/ul>\n
Los datos obtenidos y tratados desde estos dos apartados de Datasphere se pueden utilizar desde SAP Analytics Cloud, por lo que, en funci\u00f3n de los perfiles de usuarios presentes en la empresa, se puede adaptar el flujo de modelizaci\u00f3n de Datasphere a nuestro negocio.<\/p>\n
Generador empresarial, usuario de negocio<\/h3>\n
En el generador empresarial nos encontramos los siguientes elementos:<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/orekait.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/datasphere-2.png\")
<\/p>\nLas dimensiones (Dimensions) y los hechos (Facts) son lo que SAP agrupa en entidades empresariales (Business Entities). Las dimensiones se utilizan generalmente para datos maestros, y al crearlas deben tener obligatoriamente una clave definida. En el caso de los hechos, su uso est\u00e1 enfocado a los datos transaccionales, para lo cual es necesario definir por lo menos un indicador.<\/p>\n
Tras crear las dimensiones y los hechos, se puede definir un modelo de hechos (Fact Model), que son modelos reutilizables que agilizan la creaci\u00f3n de otros modelos que compartan el mismo contexto empresarial. De este modo, si tenemos por ejemplo un c\u00e1lculo que se va a repetir, podemos gestionarlo desde un \u00fanico punto. Para crearlo, podemos utilizar como origen las dimensiones y los hechos que tengamos en el sistema, as\u00ed como otros modelos de hechos previamente definidos.<\/p>\n
Todos estos elementos convergen en el modelo de consumo (Consumption Model), la base para consumir los datos que hemos ido obteniendo y definiendo previamente. Al definir un modelo de consumo vamos a construir una o m\u00e1s perspectivas, las cuales explotaremos desde una herramienta de visualizaci\u00f3n, como puede ser SAP Analytics Cloud.<\/p>\n
\u00bfY qu\u00e9 hay de los permisos para visualizar los datos? F\u00e1cil, para ello contamos con el escenario de autorizaci\u00f3n (Authorization Scenario), que es donde podemos definir qu\u00e9 datos van a ser relevantes en funci\u00f3n del contexto de cada usuario. Para ello es necesario definir un control de acceso a datos en el generador de datos que veremos a continuaci\u00f3n, de modo que se restrinja el acceso a la informaci\u00f3n seg\u00fan sea necesario. Los escenarios de autorizaci\u00f3n van a ser opcionales \u00fanicamente si el modelo es p\u00fablico, en caso contrario vamos a tener que definirlo.<\/p>\n
Generador de datos, usuario t\u00e9cnico<\/h3>\n
Por la parte del generador de datos, nos encontramos con los siguientes elementos:<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/orekait.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/datasphere-3.png\")
<\/p>\nDividiendo estas herramientas en base a su funci\u00f3n tenemos:<\/p>\n
Adquiriendo el dato<\/u><\/strong>:<\/p>\n
Para realizar la adquisici\u00f3n de datos tenemos varios elementos. Comenzando por las tablas (Tables), que nos permiten cargar datos desde diferentes or\u00edgenes, como puede ser un fichero CSV, CSN (Core Data Schema Notation) o incluso importar una tabla desde una conexi\u00f3n con un sistema externo. Despu\u00e9s podemos hacer uso del flujo de datos (Data Flow) para mover y transformar los datos de manera gr\u00e1fica, con el simple gesto de arrastrar y soltar los or\u00edgenes de datos necesarios. Tambi\u00e9n nos permite realizar uniones, a\u00f1adir otros operadores para crear o eliminar columnas, agregar datos, etc. Si queremos hacer cambios mediante c\u00f3digo, tenemos habilitado un espacio en el que podemos hacer scripting utilizando Python como lenguaje de programaci\u00f3n, antes de escribir en la tabla de destino.<\/p>\n
Tambi\u00e9n tenemos el flujo de replicaci\u00f3n (Replication Flow) que nos sirve para copiar m\u00faltiples objetos de datos de un origen a un destino. Este origen puede ser un CDS View, objetos de proveedores ODP o tablas que tengan una clave primaria.<\/p>\n
\u00bfY c\u00f3mo cargamos la informaci\u00f3n nueva? Mediante una cadena de tareas (Task Chain), la cual nos permite agrupar m\u00faltiples tareas para lanzarlas una \u00fanica vez o peri\u00f3dicamente, programando cu\u00e1ndo queremos que se ejecute y obteniendo as\u00ed todos los cambios realizados sobre los datos.<\/p>\n
Preparando el dato<\/u><\/strong>:<\/p>\n
Todo esto est\u00e1 muy bien, pero, \u00bfc\u00f3mo puedo enfocar los datos a lo que necesito?<\/p>\n
Para ello tenemos la vista gr\u00e1fica (Graphical View) que es una herramienta no code la cual nos permite consultar los datos de origen en una interfaz gr\u00e1fica e intuitiva, para generar consultas arrastrando y soltando los elementos disponibles, pudiendo realizar uniones, agregaciones y filtrado de datos, etc. Y si la vista gr\u00e1fica se nos queda corta, tenemos la vista SQL (SQL View) que nos permite utilizar toda la potencia que nos brinda tanto SQL est\u00e1ndar como SQL Script para escribir las sentencias necesarias en un pr\u00e1ctico editor. Tambi\u00e9n nos permite aprovechar la funcionalidad de los table function, consultando directamente a los datos de origen.<\/p>\n
Si lo que queremos es cargar datos de uno o m\u00e1s or\u00edgenes aplicando transformaciones, y sacar el resultado en una tabla de destino, tenemos el flujo de transformaci\u00f3n (Transformation Flow), que nos permite ejecutar estas acciones sobre tablas locales y remotas, vistas, etc., permitiendo una carga tanto delta como completa.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/orekait.com\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/datasphere-4.png\")
Fuente: SAP<\/p><\/div>\n
Tambi\u00e9n hay ocasiones en las que queremos fusionar dos conjuntos de datos cuya uni\u00f3n no es posible porque el campo de uni\u00f3n no es id\u00e9ntico, por ejemplo, cuando queremos unir datos de un origen SAP con otro origen no SAP. Aqu\u00ed es donde entra en juego la b\u00fasqueda inteligente (Intelligent Lookup), ya que nos permite fusionar datos de dos entidades aunque su uni\u00f3n pueda presentar problemas, ya que es una herramienta que provee de una armonizaci\u00f3n de datos interactiva y centrada en el negocio que facilita completar los datos entre dos fuentes diferentes.<\/p>\n
Finalmente, para la parte de la preparaci\u00f3n del dato tenemos la funcionalidad de \u201centidad \u2013 modelo de relaci\u00f3n\u201d (Entity-Relationship Model). Desde aqu\u00ed podemos importar, visualizar, editar y desplegar m\u00faltiples tablas y vistas juntas. A modo de ejemplo se puede utilizar para entender mejor un subconjunto de entidades para poder comunicar esta informaci\u00f3n a las personas interesadas de nuestra organizaci\u00f3n.<\/p>\n
Modelando el dato<\/u><\/strong>:<\/p>\n
Para modelar el dato en el generador de datos, SAP Datasphere nos lo pone f\u00e1cil, centralizando todo en la creaci\u00f3n del modelo anal\u00edtico (Analytic Model), lo cual es perfecto para dejar el dato preparado para su consumo en SAP Analytics Cloud u otras herramientas de reporting. Permite a los usuarios crear y definir los datos necesarios para resolver los objetivos anal\u00edticos que necesitemos, respondiendo a diferentes preguntas de negocio. Tiene m\u00faltiples beneficios, como puede ser el facilitar la creaci\u00f3n de modelos a un usuario m\u00e1s orientado a negocio, maximizar la reutilizaci\u00f3n de objetos, un mejor control de los datos de salida, etc.<\/p>\n
\u00bfY los permisos?<\/u><\/strong>:<\/p>\n
Finalmente tenemos el control de acceso a datos (Data Access Control). Como su propio nombre indica, nos permite controlar en todo momento qu\u00e9 datos puede visualizar cada usuario, permitiendo aplicar seguridad a nivel de fila.<\/p>\n
Como hemos podido ver, SAP Datasphere permite un control total del dato y tambi\u00e9n permite modelar y llegar a generar informes finales tanto por usuarios t\u00e9cnicos como por usuarios de negocio. Su integraci\u00f3n con SAP Analytics Cloud facilita mucho la generaci\u00f3n de cuadros de mando con esta herramienta, aunque tambi\u00e9n es posible utilizar otras herramientas de reporting.<\/p>\n
D\u00e9janos tus preguntas en los comentarios o contacta con nosotros para resolver cualquier duda que tengas.<\/p>\n
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M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/p>\n
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