如果您有SAP HANA，您什么时候需要使用SAP Data Hub？在本博客中，大数据和小数据，我们将介绍几个具体的示例，并讨论SAP Data Hub的最佳匹配。请随意在本博客的评论部分添加您的示例，我们将添加示例并列出我们的列表，尽可能避免"视情况而定"！
SAP Data Hub：数据编排中心，而不是数据存储中心
首先，让我们讨论一下什么是SAP Data Hub，什么不是SAP Data Hub。SAP Data Hub是数据编排和下一代数据管理的中心，而不是存储数据的中心。有些人使用Data Hub是指一个数据仓库或所有数据的单一存储在这种情况下，它是一个数据协调中心，用于管理和协调数据。
SAP data hub是SAP数字平台的一部分，包括数据管理和智能技术（Leonardo产品）的功能。
请注意以下几点。
第1点：SAP data hub从分布式数据中提取价值资产。这里最重要的词是"提取价值"和"分布式数据"。SAP data Hub不仅仅是将数据从a点移动到b点。如果您需要将数据从a点移动到b点的数据移动或数据集成，虽然您可以通过SAP data Hub从技术上做到这一点，但它不是最佳使用案例。SAP data Hub的最佳用法是当你提取价值的时候。因此，你从数据中得到的东西是不存在的，如果没有对数据应用某种类型的细化、管理和智能，
分布式数据也很重要。在使用数据之前，我们不一定要提升和移动数据。例如，我们可以对数据湖中的数据应用R、Python代码，我们不一定要先移动它。这是否意味着我们不移动数据或不在SAP data Hub中存储数据，不可以。SAP Data Hub拥有复杂的数据存储，可用于处理数据和查询数据。但它不是数据长期存在的数据存储库。
第2点：SAP Data Hub发现、提炼、管理、编排任何类型、种类，分布环境中的数据量。让我们简单地看一下其中的每一个。
发现意味着您可以清楚地看到您的数据环境及其相互连接，无论数据位于何处。重要的是，sapdatahub不仅仅是SAP数据。它利用了开源技术，具有容器化执行，并且对基础设施不可知。此发现跨越结构化、非结构化（视频、图像、语音等）和流式数据。您可以分析、理解、跟踪和准备数据。精化包括从清理和数据质量到使用机器学习来发现隐藏模式，到丰富数据，再到对数据应用高级分析的所有内容。精化包括许多运算符以及您自己的自定义运算符，这些运算符使您能够提取值。使用元数据信息管理数据资产，使用元数据爬虫创建数据目录。您可以查看、理解、共享、分析日期沿袭，以了解数据的影响。您可以匿名、标记、提供所需的安全性、访问和法规遵从性。Orchestrate是SAP Data Hub的核心支柱。SAP Data Hub使用模块化数据管道进行协调，这意味着这些管道可以根据数据量和数据种类的需要进行上下扩展。想象一下，IoT数据流总是在运行，并且数据量每时每刻都在变化。模块化数据管道可以动态地适应数据量和数据种类的变化。SAP Data Hub使用不同的跨分布式基础设施的处理引擎。因此，假设作为管道的一部分，您需要使用SAP HANA文本分析服务，然后使用Apache Spark或R执行另一个服务，然后执行SAP Data Services作业和Google发布/订阅服务。所有这些都是可能的。
当您想到SAP HANA和SAP Data Hub时，SAP Data Hub可以利用您的任何SAP HANA服务。
下图显示了SAP Data Hub可以作为管道处理的一部分使用的一些服务（称为引擎）。
要了解有关SAP Data Hub功能的更多信息，您可以查看开放式SAP课程、产品试用版或开发者版，查看路线图。SAP社区上也有很多博客。
现在，让我们继续讨论一些具体的示例，并讨论使用SAP Data Hub是否适合这种情况。
场景1：大规模迁移到s/4HANA
当迁移到s/4HANA时，需要做很多工作。准备数据、清理数据，希望如此实施SAP Master Data Governance，使您能够进行持续的数据治理。对于迁移，通常不需要SAP Data Hub。SAP有专门针对迁移的解决方案和合作伙伴解决方案。对于迁移到S/4HANA，有太多可供提供的服务，因此有一个关于此主题的开放式SAP课程！
场景2：将6个ERP移到1个ERP，将16个公司代码移到3个公司代码
从多个系统过渡到一个系统，重组公司总是有趣的挑战，让您忙得不可开交！对于这个cusotmer问题，我们建议使用其他解决方案，如SLT.
场景3：有来自SAP的数据，非SAP，我们需要关联数据并将其写回多个系统
在这个用例中，客户有多个数据源，他们需要理解和关联数据之间的某些关系，并采取行动根据各种情况采取行动。这是SAP Data Hub的一个完美用例。它涉及多个数据源，SAP Data Hub可以关联、管理、应用机器学习来发现关系，并确保采取适当的行动。
场景4：我有数据科学家在一个单独的团队中，我需要从SAP中提取数据，并将其提供给他们，然后整合到返回结果
