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数据工程师在利用 SAP 数据的巨大潜力推动更明智的决策和促进创新方面发挥着至关重要的作用。然而，整合和分析这些有价值的信息可能非常复杂且耗时。但这并不需要如此。在这篇博文中，我们将探讨 Qlik Cloud Data Integration 和 Databricks 如何一起更轻松地利用 SAP 数据的强大功能，并以经济高效的方式将数据混合到 Databricks 中。

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SAP 数据为何如此重要及其如此复杂的 3 个原因

SAP 来源拥有大量关键业务数据，包括客户信息、财务记录和供应链数据等。挑战在于关键业务数据（ERP 或 MES 等 IT 数据）驻留在孤岛中，并且与产品线、仓库或工人中传感器的数据（OT 数据）明显分开。

1. 从 SAP 应用程序中提取数据很困难，因为许可证限制（例如 HANA 运行时许可证）限制了数据库层提取，并强烈促使客户维护 SAP 应用程序数据的 SAP 专有数据和分析堆栈。

2. SAP 是围绕一致的流程和紧密的业务集成构建的，这有助于降低生产成本，但会增加技术成本。它有一些局限性，无法合并外部数据。 SAP 系统旨在使用 SAP 生成的数据。

3. SAP BW/HANA 的总拥有成本可能是一项主要的 IT 支出，因为支持企业报告的软件许可和分析堆栈支持的成本会增加。

低延迟、低代码无代码应答

Qlik Cloud Solutions 充当 SAP 和 Databricks 之间的桥梁，确保无缝的数据集成流程。 Qlik Cloud Solutions 提供了一套全面的工具，旨在简化和加速 SAP 数据与 Databricks 的集成。以下是一些主要功能和优点：

• 数据连接： Qlik 的连接器支持无缝访问 SAP 数据，确保源数据从 SAP 系统到 Databricks 的顺畅流动。

• 数据转换和模型优化： Qlik 的转换功能可准备 SAP 数据，以便在 Databricks 中进行分析。数据建模工具可组织清理、塑造和优化数据，以满足分析工作流程的特定需求。

• 实时数据流： Qlik 的实时数据流功能可确保分析基于 SAP 系统的最新数据。

• 预构建的加速器： Qlik 的开源模板可快速启动 SAP 分析。面向业务的模板提供了使用 SAP 数据开始分析的过程。

开始使用 Qlik Cloud 解决方案和 Databricks 集成的 7 个步骤

要使用 Qlik Cloud Solutions 开始将 SAP 数据集成到 Databricks 中，请按照以下步骤操作：

步骤 1 - 检查 SAP 加速器的 GitHub 存储库：

]上的 SAP 加速器的 GitHub 存储库开始您的旅程。这些加速器提供即用型解决方案，可简化 SAP 数据与 Databricks 的集成。请联系您的 Qlik 客户代表，获取并探索这些宝贵的资源。

第 2 步 - 入门视频：

要熟悉 Qlik Cloud Solutions 的功能，请观看这段富有洞察力的入门视频。该视频概述了集成过程，重点介绍了 Qlik 连接器和数据转换工具的主要功能和优势。

第 3 步 - 安装和配置指南：

接下来，查看并遵循综合 SAP 加速器 - SaaS 安装和配置指南中提供的说明，该指南位于 []。本指南将引导您逐步完成设置 Qlik 和 Databricks 之间的集成，使您能够无缝提取、转换和加载 SAP 数据。

第 4 步 - 评估数据要求：

定义您想要自定义的关键 SAP 数据源并确定所需的分析结果。此步骤可帮助您使集成过程与您的特定数据需求保持一致。

第 5 步 - 实施 Qlik Cloud 解决方案：

利用 Qlik 的连接器和数据转换工具来提取、转换 SAP 数据并将其加载到 Databricks 中。

第 6 步 - 完善分析模型：

利用 Databricks 的数据分析功能创建模型，从集成的 SAP 数据中生成见解。构建模型以更深入地了解 SAP 数据的潜力并发现可行的见解。

第 7 步 - 可视化并分享见解：

利用 Qlik 的数据可视化工具修改提供的模板，并使整个组织的利益相关者轻松获取见解。

结论：

通过利用 Qlik 的连接器、数据转换功能和 Databricks 的高级分析工具，您可以释放 SAP 数据的力量并推动业务洞察。

Qlik是一家私有SaaS公司，提供端到端实时数据集成和分析云平台，以缩小数据，洞察力和行动之间的差距。通过将数据转换为Active Intelligence，企业可以制定更好的决策，提高收入和盈利能力并优化客户关系。Qlik在100多个国家/地区开展业务，为全球50,000多个客户提供服务。

作为Qlik官方的中国合作伙伴，我们为Qlik的中国用户提供产品授权与实施、定制分析方案、技术培训等服务，欢迎。我们旨在让中国企业的每个Qlik用户都能探索出数据的价值，让企业形成分析文化。