正如我在上一篇博客中所解释的，sapdatawarehouse云语义层为企业提供了高效的通用数据访问方法。语义层在底层数据结构和核心业务概念之间架起了桥梁。实施这一层需要IT和业务部门之间的协作；SAP数据仓库云简化并加速了将日常业务术语映射到底层数据结构的过程。

熟练的IT专业人员负责以一致和可信的方式提供安全的公司数据。他们的任务是确保24×7的数据可用性。这些专业人员是一种稀缺资源，自助建站服务，需求量往往很大。通常，它有能力为整个企业提供标准服务，但是没有足够的资源来满足业务用户的所有个性化需求

资源是稀缺的

业务组织最常抱怨的一个问题是为他们建立报告的时间太长（上述资源的稀缺无疑是造成这种滞后的一个重要原因。）今天的业务用户确实如此不想再等了。新一代的商业用户越来越倾向于使用数据，他们越来越要求进行自助分析。他们希望独立地用自己的数据构建自己的报告。此外，他们不仅希望使用自己的数据集，还希望将其与综合分析所需的受管理的全局数据相结合。

当然，此类数据不是现成的，访问和使用它需要遵守组织范围内的数据管理规则。首席数据官办公室定义并保护这些规则，以提供可靠和稳定的服务。这些规则确保数据不能临时更改或调整，而是通过定义良好的规则和流程进行更改或调整。

在自助服务分析的传统方法中，云服务器哪个好，业务用户要求IT从企业系统导出数据，云服务器特价，然后将其加载到分析工具中。如果这种分析工具不遵守企业治理和安全标准（通常是这样），那么这种做法可能会使数据安全面临风险。此外，数据导出产生的结果很快就会过时。为了使分析保持最新，业务部门必须在IT任务上花费越来越多的时间：获取新的数据导出、将数据集成到自助服务工具、重复分析等。更糟糕的是，通信云，一次性数据导出不会产生其他组可以验证的结果。因此，他们不太可能相信这些结果。

一种新的协作模式

SAP数据仓库云改变了IT和业务协作的方式。通过将数据基础架构映射到业务需求的语义层，IT可以提供可信、安全和可靠的全局数据集，业务用户可以轻松地对其进行分析和报告。语义层为分析人员提供了他们需要的数据，同时确保了法规遵从性并支持数据治理。它通过一个漏斗引导所有数据，清除敏感信息，并将其交付给业务用户或第三方，这些用户无需暴露于个人识别信息（PII）即可访问数据。

利用SAP数据仓库云中的查询联合功能，业务用户无需将基础数据集复制到不同的数据库中即可访问数据环境。业务用户可以以安全的方式访问由IT公开的受全局管理的数据集，而无需将数据复制到专用的、不安全的环境中。由于所有数据都保留在SAP数据仓库云中，各个业务线都可以拥有自己的空间，用户可以将全局数据集与自己的本地数据集混合在一起，并在嵌入式语义层的保护伞下进行组合。

有了这样的架构，业务用户可以确保数据始终是最新的，并且可以专注于他们的分析（而不是移动数据或试图确保数据质量）。一旦业务定义的数据模型被证明对更大的社区有价值，SAP data Warehouse Cloud将使it能够轻松地再次加入，从而减轻业务的维护，并增强模型，使其与公司标准保持一致，而不必在不同的环境中从头开始重新构建。

对it和业务更有利

在这种情况下，每个人都走在前面。它充分利用了可用资源，返利app，摆脱了管理数据导出和报告周期的业务，而是支持业务用户完全可以访问的数据环境。这使他们能够在真正需要时提供更先进的支持，并专注于其他许多优先事项。组织得到更快、更详细、更准确的报告—所有这些报告都能更好地与业务需求保持一致。合作是关键。语义层使之成为可能。