Big data : SAP Data Hub facilite l’accès aux données hétérogènes

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Nouvel élément du framework Leonardo, l’outil SAP Data Hub a été conçu pour faciliter l’accès et la visibilité de données hétérogènes.

Certaines entreprises européennes rivalisent avec les poids lourds américains du Big Data. C’est le cas de SAP.

Le mois dernier, l’éditeur allemand, et leader européen du logiciel avec 355 000 entreprises clientes,  a dévoilé sa solution de traitement SAP Data Hub.

« Avec SAP Data Hub, les entreprises peuvent faire le lien entre leurs données et le Big Data… Que les données soient stockées dans le Cloud ou sur site, dans un lac de données ou dans l’entrepôt de données de l’entreprise. Et ce dans n’importe quel système, estampillé SAP ou non », a déclaré Bernd Leukert, membre du conseil d’administration de SAP, produits et innovation.

SAP Data Hub est un composant de SAP Leonardo, lui-même basé sur SAP Cloud Platform.

Présenté à l’origine comme un framework pour l’IoT, Leonardo a été ouvert à d’autres innovations, dont le Machine Learning, la Blockchain et… le Big Data.

Pipelines de données

Sap Data Hub est une solution « unifiée ». Elle a été conçue pour faciliter l’accès, la visibilité et la gouvernance de données hétérogènes. Et ce, dans des environnements IT complexes.

Avec SAP Data Hub, les entreprises peuvent aussi créer des pipelines de mégadonnées (Big data) pour transférer l’information à l’endroit souhaité (sur site, dans le Cloud…).

Un autre atout est avancé par l’éditeur pour mettre en  exergue cette plateforme ouverte : la compatibilité avec l’environnement technologique open source.

La solution peut ainsi tirer parti d’autres solutions de traitement (maison ou au-delà) comme SAP HANA, SAP Vora, Apache Hadoop et Apache Spark.

SAP Data Hub fonctionne aussi en bonne intelligence avec bien d’autres outils : systèmes de stockage objet dans le Cloud, bases de données relationnelles, applications d’entreprise et d’intelligence artificielle (comme la librairie open source TensorFlow dédiée au machine learning…).

Quant à la tarification, elle se fait sur le volume de systèmes gérés et de nœuds de calcul.

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Auteur : Ariane Beky
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