Hola, quiero comenzar a realizar una serie de entradas sobre SAP Datasphere y como es la mejor forma, comenzar desde el principio, explicando qué es, porque importa dentro del ecosistema de SAP y cual son sus capacidades.
¿Alguna vez te has preguntado cómo las grandes empresas logran dar sentido a millones de datos que cambian cada día? ¿Cómo pueden garantizar que la información que llega a sus analistas es coherente, limpia y útil para tomar decisiones?
Ahí entra en juego SAP Datasphere, la plataforma de gestión y modelado de datos de SAP que sirve como puente entre el mundo técnico y el mundo del negocio. Suena complejo, pero no lo es tanto si lo explicamos con lógica y buenos ejemplos.
Qué es SAP Datasphere y por qué importa
SAP Datasphere se presenta como un servicio de datos integral construido sobre la SAP Business Technology Platform (SAP BTP), estableciendo la base para una arquitectura de «Business Data Fabric». Como evolución de SAP Data Warehouse Cloud (DWC) desde marzo de 2023, su propósito fundamental es unificar el acceso a datos de múltiples fuentes, tanto SAP como no SAP, preservando el contexto y la lógica de negocio. Ofrece un entorno unificado donde los equipos técnicos y los de negocio trabajen con los mismos datos, pero cada uno desde su propia perspectiva.
En otras palabras: SAP Datasphere permite que ingenieros y analistas hablen el mismo idioma sin pisarse el trabajo.
Su punto fuerte está en su arquitectura de dos capas, una idea sencilla pero poderosa que ayuda a mantener el orden en medio del caos de datos.
Dos capas, dos mundos: el corazón de SAP Datasphere
La clave para entender SAP Datasphere está en su división en dos niveles:
- Capa de Datos (Data Layer): es el territorio de los ingenieros. Aquí se limpian, combinan y preparan los datos.
- Capa de Negocio (Business Layer): es el terreno de los analistas. Aquí los datos se traducen a conceptos de negocio comprensibles, como “ventas”, “clientes” o “beneficios”.
Esta separación tiene una ventaja crucial: si los sistemas técnicos de origen cambian, los modelos de negocio no se rompen. Los analistas pueden seguir trabajando sin preocuparse de las transformaciones internas.
Piénsalo así: los cimientos de una casa pueden cambiar, pero los muebles y la decoración permanecen igual. Eso es lo que SAP Datasphere consigue con su diseño en capas.
1. Los Espacios (Spaces): tu taller de trabajo digital
En SAP Datasphere, todo empieza creando un Espacio.
Un Espacio es un entorno virtual y seguro donde un equipo puede adquirir, modelar y gestionar datos sin interferir con otros grupos. Cada Espacio tiene su propio almacenamiento y prioridad de procesamiento, lo que garantiza orden y rendimiento.
Podríamos imaginar que los Espacios son un taller independiente dentro de una fábrica. Cada equipo tiene su propio espacio, herramientas y materiales. Lo que pasa en ese taller no afecta a los demás, salvo que se decida compartir algo.
En la práctica, los Espacios permiten dividir proyectos, departamentos o áreas de negocio de forma clara y controlada.
2. El Constructor de Datos (Data Builder): la cocina del sistema
Dentro de cada Espacio, los ingenieros de datos usan el Constructor de Datos.
Esta herramienta sirve para combinar, limpiar y transformar la información procedente de múltiples fuentes. Aquí se construyen las tablas y vistas técnicas que formarán la base de todo análisis posterior.
Si SAP Datasphere fuera un restaurante, el Data Builder sería la cocina. Los chefs reciben ingredientes crudos (datos de distintas bases), los lavan, cortan y cocinan según recetas técnicas (modelos de datos) hasta obtener una base estandarizada y de calidad.
Gracias a este proceso, toda la organización puede confiar en que los datos están preparados con rigor antes de servirlos al “comensal” final: el analista de negocio.
3. El Constructor de Negocios (Business Builder): donde los datos cobran sentido
Una vez que los datos están listos, entra en escena el Constructor de Negocios.
Aquí los analistas y usuarios de negocio trabajan con un lenguaje familiar, sin necesidad de entender estructuras técnicas o código SQL.
El Business Builder permite crear modelos de datos semánticos con nombres reconocibles: “Producto”, “Cliente”, “Ventas”.
De este modo, se oculta toda la complejidad técnica y se construye una capa de negocio estable, que resiste los cambios técnicos que ocurran debajo.
Si el Data Builder es la cocina, el Business Builder es el área donde se diseña el menú. Los expertos definen cómo se llamarán los platos y cómo se presentarán, de forma que los comensales (los usuarios finales) entiendan lo que van a consumir.
4. El Modelo Analítico (Analytic Model): el plato estrella
El Modelo Analítico es el resultado final del proceso. Es el objeto que utilizan directamente las herramientas de análisis, como SAP Analytics Cloud (SAC).
Este modelo sustituye al antiguo “Analytical Dataset” y ofrece una capacidad analítica más potente y flexible. Permite realizar cálculos complejos sobre los datos ya agregados, optimizando el rendimiento y evitando sobrecarga.
Entre sus ventajas destacan:
- Cálculos posteriores a la agregación, esenciales para métricas avanzadas.
- Selección precisa de atributos y medidas, evitando procesar lo innecesario.
- Vista previa analítica, para validar los resultados antes de crear visualizaciones.
El Modelo Analítico es el plato estrella del restaurante. Ha pasado por la cocina, el diseño del menú y ahora se presenta al cliente listo para disfrutar. Con las proporciones exactas, una presentación cuidada y el sabor perfectamente equilibrado.
Cómo se conecta todo: el flujo de trabajo completo
Para ver cómo encajan todas las piezas, basta con seguir el recorrido de un dato desde su origen hasta un dashboard final:
- Creación del Espacio: se define el entorno, los recursos y los miembros del equipo.
- Preparación técnica: el ingeniero usa el Data Builder para combinar y limpiar los datos.
- Modelado de negocio: el analista los traduce en conceptos comprensibles con el Business Builder.
- Optimización analítica: se construye un Modelo Analítico con las medidas y filtros adecuados.
- Visualización y análisis: el modelo se conecta a SAP Analytics Cloud para crear informes y cuadros de mando interactivos.
El resultado es un flujo coherente, donde cada rol aporta valor sin duplicar trabajo ni depender del otro. Los datos fluyen con control, trazabilidad y sentido.
Por qué SAP Datasphere marca la diferencia
Más allá de sus herramientas, SAP Datasphere representa una forma moderna de trabajar con datos empresariales. Su estructura modular y colaborativa resuelve un problema clásico: la desconexión entre el mundo técnico y el mundo del negocio.
Con esta plataforma:
- Los ingenieros pueden centrarse en la calidad y consistencia de los datos.
- Los analistas pueden enfocarse en el significado y en la toma de decisiones.
- La organización gana una base sólida y flexible para construir soluciones de análisis confiables.
Punto de partida en el universo Datasphere
Entender SAP Datasphere no requiere ser un experto en bases de datos. Basta con comprender cómo sus piezas encajan entre sí:
los Espacios como talleres, el Data Builder como cocina, el Business Builder como área de diseño y el Modelo Analítico como el plato final listo para servir.
A partir de ahí, cada usuario puede explorar y construir soluciones propias.
SAP Datasphere no es una caja negra: es un sistema lógico, estructurado y pensado para que la información tenga sentido.
Espero que os sirva
Óscar Gómez Huertas - Consultor SAP 