Cómo SAC y Datasphere se complementan para llevar tus datos más lejos

Vamos a comenzar el post de hoy con una visión clara desde el principio:

SAP Analytics Cloud es conocida por su capacidad para crear cuadros de mando interactivos, analizar datos, planificar escenarios, integración con excel etc
SAP Datasphere se centra en algo distinto: integrar, modelar y gobernar los datos que SAC necesita, es decir, debe de ser el que nos prepare los datos para SAC.

Usar ambas juntas permite trabajar con datos en tiempo real, bien organizados y coherentes, sin tener que copiarlos ni transformarlos repetidamente. Usar solo SAC implica cargar datos en su memoria y prepararlos allí, lo que acaba siendo lento y difícil de mantener cuando el volumen y la variedad de fuentes crecen.

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Qué hace cada una en este tándem

SAC: análisis y planificación

SAC está pensada para los usuarios de negocio y no tan de negocio tenemos que tener también conocimientos de modelado, autorizaciones etc. SAC nos ofrece historias, cuadros de mando, predicción, planificación financiera, comercial, costes… y también gestiona muy bien las posibles simulaciones. Lo cierto es que funciona mejor cuando los datos ya están listos y consolidados.

Vamos a ponerlo con un ejemplo, si pensamos en una cocina, SAC sería como el chef: combina ingredientes y crea platos. Pero necesita que alguien le traiga los ingredientes limpios, cortados y pesados.

Datasphere: integración y gobierno de datos

Datasphere lo podríamos considerar como esa despensa organizada. Reúne datos de muchos sistemas —SAP S/4HANA, Salesforce, Snowflake, entre otros— y los sirve en tiempo real, sin duplicarlos o cargando el dato.
Centraliza reglas de negocio, permisos, jerarquías y catálogos, de modo que todos los equipos consultan la misma versión de la verdad.

Esto reduce errores y evita que cada área de la empresa cree sus propios modelos de datos inconsistentes.

Qué aporta combinarlas

Acceso en tiempo real sin mover datos: SAC consulta directamente los sistemas a través de Datasphere, lo que evita problemas de duplicidad y posibilidad de tiempo real.

Reglas y permisos centralizados: un solo punto donde se define quién puede ver qué, y cómo se calculan las métricas.

Modelos reutilizables: se define una vez la lógica de negocio y se usa en todas las historias y cuadros de mando, sin rehacer el trabajo.

Mejor rendimiento: Datasphere ejecuta las consultas en origen y solo devuelve los resultados, evitando que SAC tenga que cargar millones de registros.

Escalabilidad: añadir nuevas filiales, productos o regiones no obliga a reconstruir todo desde cero.

Cuándo usar cada enfoque

Usar SAC con Datasphere si:

• Tienes múltiples fuentes SAP y no SAP (como Salesforce, Snowflake…).
• Necesitas trazabilidad, roles centralizados y métricas coherentes.
• Trabajas con grandes volúmenes de datos en tiempo real.
• Buscas alinear tu arquitectura de datos con la estrategia futura de SAP.
• Tienes un equipo de datos con arquitectos, ingenieros y analistas que pueden gestionar la capa semántica.

Usar solo SAC si:

• Tienes pocas fuentes de datos y necesidades simples de reporting.
• Los informes son para un equipo pequeño o con horizonte corto (POCs, pilotos, proyectos departamentales).
• Quieres empezar rápido sin asumir el coste y complejidad inicial de Datasphere.
• No necesitas todavía una capa semántica común ni gobernanza centralizada.

Qué aporta Datasphere cuando se integra con SAC

1. Acceso directo y federado a los datos

• SAC sola: necesita importar datos de cada fuente (ERP, CRM, bases de datos externas).
• Con Datasphere: se conectan virtualmente, sin mover datos, y se consultan en tiempo real.
  Esto evita problemas de frescura de datos y reduce almacenamiento.

2. Gobernanza y trazabilidad

• SAC sola: cada modelo define permisos y reglas por separado.
• Con Datasphere: hay un punto central para controlar accesos, roles, catálogo de datos y trazabilidad de origen.
  Esto asegura coherencia y facilita auditorías.

3. Rendimiento y volumen de datos

• SAC sola: grandes volúmenes ralentizan los informes y requieren sincronizaciones manuales.
• Con Datasphere: las consultas se “empujan” a los sistemas de origen (como SAP S/4HANA o Google BigQuery), que hacen el cálculo y devuelven solo los resultados.
  Así se pueden analizar terabytes de datos en tiempo real sin importar nada.

4. Modelado y reutilización

• SAC sola: cada historia requiere crear sus modelos y fórmulas, lo que duplica el trabajo y aumenta errores.
• Con Datasphere: la lógica de negocio (uniones, reglas, conversiones de moneda, etc.) se define una vez y se reutiliza en todas las historias, cuadros de mando y otras herramientas externas.

5. Escalabilidad y mantenimiento

• SAC sola: escalar implica duplicar modelos y gestionar más importaciones.
• Con Datasphere: los modelos son modulares y se adaptan a nuevas regiones, unidades o líneas de negocio sin rehacer el trabajo.
  Además, actualizar una regla en Datasphere actualiza automáticamente todos los informes que la usan.

La idea clave

SAC convierte los datos en decisiones. Datasphere garantiza que esos datos sean correctos, coherentes y accesibles.
Juntas forman una plataforma de análisis empresarial más ágil, escalable y fácil de mantener que cualquiera de las dos por separado.

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Espero que os sirva

Seguir avanzando, saber es bueno y también, saber quién sabe, puede ayudarnos…