Mengenal SAP Datasphere untuk Fondasi Business Data Fabric dari SAP

SAP Datasphere hadir di tengah kompleksitas data perusahaan yang terus bertambah, mulai dari sistem transaksional, data warehouse lama, hingga aplikasi cloud yang tersebar di berbagai platform. Alih-alih memaksa perusahaan memindahkan seluruh data ke satu tempat, pendekatan yang ditawarkan justru berbeda.

Solusi ini lebih berfokus menyatukan akses dan konteks bisnis dari data yang tersebar tersebut tanpa harus mendisrupsi arsitektur yang sudah berjalan. Pergeseran cara pandang inilah yang membuat solusi manajemen data dari SAP ini mulai banyak dilirik oleh tim IT dan data yang selama ini kewalahan mengelola silo data lintas sistem.

Apa Itu SAP Datasphere?

SAP Datasphere adalah layanan manajemen data yang dibangun di atas SAP Business Technology Platform (SAP BTP), dirancang untuk memberikan akses data yang terpadu, aman, dan tetap mempertahankan konteks bisnisnya. Solusi ini menggabungkan berbagai fungsi dalam satu platform, mulai dari integrasi data, katalog data, pemodelan semantik, data warehousing, hingga federasi dan virtualisasi data.

Berbeda dari pendekatan tradisional yang mengharuskan perusahaan memindahkan seluruh data ke satu repository terpusat, SAP Datasphere memungkinkan data tetap berada di sumber aslinya namun tetap bisa diakses dan dianalisis secara real-time. Pendekatan ini yang membuat SAP Datasphere sering disebut sebagai fondasi dari konsep business data fabric, yaitu kerangka kerja yang menghubungkan data dari berbagai sistem, baik SAP maupun non-SAP, tanpa kehilangan makna bisnis di baliknya.

Sejarah SAP Datasphere

SAP Datasphere pertama kali diperkenalkan pada 8 Maret 2023 dalam acara SAP Data Unleashed, sebagai generasi lanjutan dari SAP Data Warehouse Cloud. Seluruh tenant SAP Data Warehouse Cloud yang sudah ada saat itu secara otomatis dimigrasikan ke SAP Datasphere tanpa memerlukan proses migrasi manual dari sisi pelanggan.

Peluncuran ini juga dibarengi dengan sejumlah kemitraan strategis antara SAP dengan penyedia teknologi data lain seperti Databricks, Confluent, Collibra, dan DataRobot, sebagai bagian dari upaya SAP membangun ekosistem data yang lebih terbuka. Menurut pengumuman resmi SAP mengenai peluncuran Datasphere, langkah ini ditujukan untuk membantu perusahaan mendistribusikan data bisnis penting secara mulus dan skalabel, tanpa kehilangan logika dan konteks bisnis yang melekat pada data tersebut.

Bagaimana Cara Kerja SAP Datasphere?

Secara garis besar, SAP Datasphere bekerja dengan menghubungkan berbagai sumber data, baik dari sistem SAP seperti S/4HANA maupun aplikasi non-SAP, database on-premise, data lake, hingga platform pihak ketiga, ke dalam satu lingkungan yang disebut sebagai “space”. Space ini merupakan lingkungan kerja virtual yang aman, tempat sekelompok pengguna tertentu dapat memperoleh, menyiapkan, dan memodelkan data serta membuat dashboard. Proses integrasi data ini bisa dilakukan lewat beberapa cara, mulai dari import CSV, koneksi langsung (live connection), hingga replikasi data melalui alur kerja yang sudah disediakan.

Setelah data masuk, SAP Datasphere memprosesnya melalui dua lapisan utama. Lapisan pertama adalah Data Builder yang berfokus pada integrasi dan pemodelan data, sedangkan lapisan kedua adalah Business Builder yang menangani sisi semantik dan aturan bisnis. Kombinasi dua lapisan ini yang memungkinkan data teknis diterjemahkan menjadi istilah bisnis yang lebih mudah dipahami, sehingga pengguna non-IT pun bisa ikut menginterpretasi dan menganalisis data tanpa harus bergantung sepenuhnya pada tim IT.

Salah satu prinsip penting dalam cara kerja SAP Datasphere adalah konsep virtualisasi data. Alih-alih menduplikasi atau memindahkan seluruh data ke satu tempat, data tetap berada di sumber aslinya namun bisa diakses secara logis melalui model semantik yang sudah dibangun. Untuk mendukung hal ini, SAP Datasphere menyediakan fitur semantic onboarding yang memungkinkan pengguna mengimpor objek-objek yang sudah kaya makna semantik dari sistem SAP, content network, hingga marketplace data publik.

Pada tahap akhir, hasil pemodelan data ini dapat dikonsumsi oleh berbagai alat analitik. Data yang sudah dimodelkan dapat diakses melalui standar interface seperti OData atau JDBC oleh berbagai tools seperti SAP Analytics Cloud, Power BI, Excel, maupun Cubeware, dengan integrasi yang paling erat terjadi dengan SAP Analytics Cloud. Alur kerja inilah yang membuat SAP Datasphere bisa berfungsi sebagai fondasi tunggal untuk kebutuhan analitik dan pelaporan lintas sistem di seluruh perusahaan.

Baca juga: Mengenal SAP Commerce Cloud untuk Platform E-Commerce Terintegrasi untuk Perusahaan

Fitur Utama SAP Datasphere

Untuk mewujudkan konsep business data fabric yang sudah dibahas sebelumnya, SAP Datasphere dilengkapi sejumlah fitur yang saling terhubung satu sama lain. Setiap fitur dirancang untuk menangani tahapan berbeda dalam siklus pengelolaan data, mulai dari bagaimana data masuk dan terhubung, bagaimana data tersebut diberi makna bisnis, hingga bagaimana data akhirnya diamankan dan diawasi penggunaannya. Berikut fitur-fitur utama yang membuat SAP Datasphere dapat menjalankan peran tersebut.

Manfaat SAP Datasphere untuk Perusahaan

Ketika seluruh fitur SAP Datasphere berjalan sebagai satu kesatuan, dampaknya bukan hanya dirasakan oleh tim IT yang mengelola infrastruktur data, tapi juga oleh tim bisnis yang setiap hari bergantung pada data untuk mengambil keputusan. Berikut beberapa manfaat utama yang bisa dirasakan perusahaan setelah mengadopsi SAP Datasphere.

1. Single source of truth
   Dengan menyatukan data dari berbagai sistem SAP dan non-SAP ke dalam satu lapisan semantik, perusahaan bisa menghindari munculnya banyak versi kebenaran (multiple versions of the truth) yang sering memicu laporan yang saling bertentangan antar divisi.
   
2. Mengurangi silo data
   Data yang sebelumnya tersebar dan terisolasi di berbagai sistem kini bisa diakses secara terpusat tanpa harus dipindahkan seluruhnya, sehingga kolaborasi antar tim menjadi lebih mudah.
   
3. Mempercepat proses pengambilan keputusan
   Akses data real-time membuat tim bisnis tidak perlu menunggu proses ekstraksi dan pemodelan ulang setiap kali membutuhkan laporan, sehingga insight bisa didapatkan lebih cepat.
   
4. Mengurangi beban kerja tim IT
   Fitur self-service pada Business Builder memungkinkan pengguna bisnis membangun model dan laporan mereka sendiri, sehingga tim IT bisa lebih fokus pada tugas strategis lain.
   
5. Mendukung kepatuhan dan tata kelola data
   Pelacakan lineage dan kontrol akses berbasis peran membantu perusahaan menjaga integritas data, yang penting untuk memenuhi standar seperti GDPR atau kebutuhan audit internal.
   
6. Efisiensi biaya jangka panjang
   Dengan mengurangi duplikasi data dan proses ekstraksi manual yang berulang, perusahaan bisa memangkas apa yang sering disebut sebagai “hidden data tax”, yaitu biaya tersembunyi akibat pengelolaan data yang tidak efisien.

Baca Juga: Software Data Analytics untuk Optimalisasi Pengelolaan Data Perusahaan

SAP Datasphere untuk Business Intelligence dan Analytics

SAP Datasphere tidak berdiri sendiri sebagai alat pengelolaan data. Dalam praktiknya, peran terbesarnya justru terlihat ketika dipadukan dengan alat business intelligence, terutama SAP Analytics Cloud (SAC). SAP Datasphere berfungsi sebagai fondasi data yang bersih, terhubung, dan sudah membawa konteks bisnis, sementara SAC berperan sebagai front-end yang mengubah data tersebut menjadi visualisasi, laporan, dan analisis yang siap digunakan oleh pengambil keputusan.

Integrasi keduanya berjalan cukup erat. Model data yang sudah dibangun di SAP Datasphere, baik itu analytic model maupun entity-relationship model, dapat langsung dikonsumsi oleh SAC tanpa perlu tahapan persiapan data tambahan. Melalui pengalaman “unified story”, pengguna bisa mengeksplorasi data secara interaktif, membuat visualisasi, hingga membagikan hasil analisis kepada pihak lain di dalam maupun di luar organisasi.

Selain SAP Analytics Cloud, SAP Datasphere juga bisa terhubung dengan alat BI lain seperti SAP BusinessObjects, Power BI, maupun Excel melalui interface standar seperti OData dan JDBC. Hal ini memberi fleksibilitas bagi perusahaan yang sudah memiliki ekosistem BI tersendiri, tanpa harus sepenuhnya berpindah ke tools baru.

Dampaknya, kombinasi SAP Datasphere dan BI membuat laporan yang dihasilkan tidak lagi berdiri sendiri-sendiri di tiap divisi. Data yang dipakai untuk analisis finansial, operasional, maupun penjualan berasal dari fondasi yang sama, sehingga risiko munculnya angka yang saling bertentangan antar laporan bisa ditekan, dan proses pengambilan keputusan berbasis data pun berjalan lebih cepat dan konsisten.

Baca juga: Mengenal SAP Concur untuk Solusi Otomatisasi Travel dan Expense Management Perusahaan

Perbedaan SAP Datasphere dengan Teknologi SAP Lainnya

SAP sebenarnya memiliki beberapa solusi yang sekilas terlihat serupa dengan SAP Datasphere, seperti SAP BW/4HANA dan SAP Data Intelligence. Ketiganya sama-sama berurusan dengan pengelolaan data, namun fokus dan pendekatannya berbeda. Sebagian fungsi SAP Data Intelligence sendiri sudah mulai diintegrasikan ke dalam SAP Datasphere, sehingga penting untuk memahami di mana posisi masing-masing solusi ini agar perusahaan tidak salah memilih.

Baca juga: SAP Sustainability Control Tower untuk Solusi Terintegrasi untuk Compliance dan Pengelolaan Data ESG Perusahaan

Contoh Use Case SAP Datasphere

Di luar teori dan fitur yang sudah dibahas, gambaran paling jelas tentang manfaat SAP Datasphere justru terlihat dari bagaimana perusahaan benar-benar menggunakannya sehari-hari. Berikut beberapa contoh use case yang umum ditemukan di berbagai industri.

Pelaporan Keuangan secara Real-Time

Data transaksi dari SAP S/4HANA dapat ditarik langsung ke SAP Datasphere melalui CDS view, dengan dukungan Change Data Capture (CDC) yang hanya memuat data yang berubah, bukan seluruh dataset. Pendekatan ini membuat proses replikasi jauh lebih ringan dibanding menarik data langsung dari tabel mentah. Hasilnya, tim finance bisa mendapatkan angka yang terupdate dalam hitungan menit hingga jam, tanpa harus menunggu proses batch di akhir periode seperti pada pendekatan pelaporan tradisional.

Visibilitas Rantai Pasok dan Inventori

Perusahaan dengan lanskap sistem yang kompleks, misalnya menggabungkan SAP S/4HANA dengan sistem non-SAP seperti Oracle atau SQL Server, dapat menyatukan data tersebut ke dalam SAP Datasphere melalui koneksi SAP BTP. Dari sana, dashboard operasional bisa dibangun untuk memantau metrik seperti rasio pengembalian barang, akurasi dan ketepatan waktu pengiriman, tingkat perputaran inventori, hingga kepatuhan terhadap SLA gudang, semuanya dalam satu tampilan yang terhubung dengan SAP Analytics Cloud secara real-time.

Analisis Profitabilitas yang Lebih Akurat

Ketika data dari SAP digabungkan dengan sistem finansial lain dalam satu lapisan semantik yang konsisten, tim bisnis tidak perlu lagi merekonsiliasi angka secara manual antar sumber. Konteks bisnis yang tetap terjaga membuat analisis profitabilitas menjadi lebih mudah ditelusuri hingga ke akar masalahnya, sehingga perusahaan bisa lebih cepat mengidentifikasi di mana margin tergerus dan mengambil langkah perbaikan yang tepat sasaran.

Jembatan Modernisasi dari SAP BW ke Arsitektur Cloud

Bagi perusahaan yang masih mengandalkan SAP BW/4HANA sebagai fondasi data warehouse-nya, SAP Datasphere tidak memaksa migrasi penuh sekaligus. Kedua sistem bisa saling terhubung, di mana SAP Datasphere dapat mengonsumsi InfoProvider yang sudah ada di BW, atau sebaliknya, mengekspos model dari Datasphere ke lingkungan BW. Pendekatan bertahap ini memungkinkan perusahaan memodernisasi arsitektur datanya sesuai kecepatan masing-masing, tanpa harus mengorbankan investasi yang sudah ditanamkan bertahun-tahun.

People Analytics dan Pelaporan SDM

Melalui integrasi dengan SAP SuccessFactors dan SAP Analytics Cloud, data terkait tenaga kerja bisa diolah menjadi laporan yang mendukung strategi SDM. Tim HR dapat memantau indikator seperti tingkat turnover, produktivitas, hingga distribusi tenaga kerja secara real-time, sehingga keputusan terkait kebijakan SDM tidak lagi hanya berdasarkan laporan bulanan yang sudah kedaluwarsa saat dibaca.

Fondasi Data untuk Kebutuhan AI dan Machine Learning

Karena SAP Datasphere sudah menjaga data tetap bersih, terhubung, dan membawa konteks bisnisnya, platform ini juga berperan sebagai fondasi yang memudahkan adopsi inisiatif AI. Model machine learning membutuhkan data berkualitas tinggi agar hasil prediksinya bisa diandalkan, dan itulah yang coba dijamin oleh pendekatan business data fabric yang diusung SAP Datasphere sejak awal.

Baca juga: Panduan Lengkap SAP Business Data Cloud: Fitur, Manfaat, dan Estimasi Biayanya

Siapa yang Membutuhkan SAP Datasphere?

Tidak semua perusahaan berada di titik yang tepat untuk mengadopsi SAP Datasphere. Solusi ini paling terasa manfaatnya bagi organisasi yang sudah menghadapi kompleksitas data dalam skala tertentu, bukan sekadar perusahaan yang ingin mencoba teknologi baru. Berikut beberapa karakteristik perusahaan yang umumnya paling diuntungkan dengan mengadopsi SAP Datasphere.

1. Memiliki lanskap sistem yang heterogen
   Perusahaan yang menjalankan kombinasi SAP dan non-SAP, baik itu ERP, CRM, maupun aplikasi cloud pihak ketiga, akan merasakan manfaat paling besar karena SAP Datasphere dirancang untuk menyatukan data lintas sistem tanpa memaksa migrasi penuh.
   
2. Sudah menggunakan atau sedang bermigrasi ke SAP S/4HANA
   Integrasi SAP Datasphere dengan S/4HANA melalui CDS view membuatnya menjadi pelengkap alami bagi perusahaan yang ingin memaksimalkan data transaksional real-time dari sistem tersebut.
   
3. Mengalami masalah inkonsistensi pelaporan antar divisi
   Jika tim finance, supply chain, dan operasional sering menghitung metrik yang sama dengan angka berbeda, SAP Datasphere membantu menyelaraskan definisi dan konteks bisnis di satu lapisan semantik yang sama.
   
4. Memiliki investasi lama pada SAP BW atau BW/4HANA namun ingin bergerak ke arah cloud
   SAP Datasphere memungkinkan transisi bertahap tanpa harus meninggalkan investasi yang sudah tertanam bertahun-tahun.
   
5. Sedang mempersiapkan inisiatif AI atau machine learning berskala enterprise
   Karena kualitas dan konteks data menjadi fondasi penting bagi model AI yang andal, perusahaan yang berencana serius mengadopsi AI akan diuntungkan dengan fondasi data yang ditawarkan SAP Datasphere.

Sebaliknya, perusahaan dengan kebutuhan data yang masih sederhana, hanya mengandalkan satu sistem tunggal, atau belum memiliki tim yang siap mengelola tata kelola data secara terstruktur, mungkin belum perlu buru-buru mengadopsi SAP Datasphere dalam waktu dekat.

Baca juga: Panduan Lengkap SAP Signavio: Fitur, Manfaat, dan Perannya dalam Integrated Toolchain SAP

Arsitektur SAP Datasphere

Di balik kemudahan penggunaannya, SAP Datasphere dibangun di atas arsitektur yang terdiri dari beberapa lapisan yang saling terhubung, dengan SAP HANA Cloud sebagai mesin database in-memory yang menjadi fondasi utamanya. Secara umum, arsitektur ini dapat dibagi menjadi tiga proses besar, yaitu integrasi data, pemodelan data, dan konsumsi data.

Pada tahap awal, lapisan konektivitas dan integrasi data bertugas menghubungkan SAP Datasphere dengan berbagai sumber, baik lewat lebih dari 40 jenis koneksi bawaan untuk sistem SAP seperti S/4HANA dan BW/4HANA, maupun sistem non-SAP melalui konektor mitra seperti Confluent atau Collibra. Data yang masuk bisa diperlakukan secara federasi (tetap di sumber asli) atau direplikasi ke dalam Datasphere, tergantung kebutuhan performa dan skenario penggunaan.

Setelah data terhubung, proses berlanjut ke lapisan pemodelan, yang terbagi menjadi dua bagian utama. Data Builder menangani sisi teknis, seperti mendefinisikan tabel, view, dan transformasi data. Sementara itu, Business Builder menangani sisi semantik, tempat data teknis tersebut diberi makna bisnis melalui entity-relationship model, dimensi, dan KPI, sehingga bisa dipahami dengan mudah oleh pengguna non-teknis.

Seluruh proses ini berjalan di dalam space, yaitu unit kerja mandiri yang memiliki penyimpanan, komputasi, dan keanggotaan penggunanya sendiri. Space inilah yang memungkinkan perusahaan memisahkan lingkungan development, testing, dan production, atau membagi akses berdasarkan divisi maupun proyek tertentu, tanpa saling mengganggu satu sama lain.

Pada tahap akhir, hasil pemodelan data tersebut masuk ke lapisan konsumsi, tempat data yang sudah bersih dan kaya konteks bisnis diakses oleh berbagai alat seperti SAP Analytics Cloud, Excel, atau tools pihak ketiga lain melalui standar interface seperti OData dan SQL. Dengan struktur berlapis semacam ini, SAP Datasphere berperan sebagai penghubung antara sumber data mentah dan kebutuhan analitik yang siap dikonsumsi oleh pengguna bisnis.

Baca juga: Mengenal SAP Master Data Governance untuk Solusi Tata Kelola Data Master untuk Perusahaan Modern

Berapa Harga SAP Datasphere?

Salah satu pertanyaan yang paling sering muncul sebelum perusahaan memutuskan untuk mengadopsi SAP Datasphere adalah soal biaya. Sayangnya, SAP tidak mempublikasikan daftar harga resmi (public price list) untuk Datasphere, karena skema penetapan harganya sangat bergantung pada beberapa faktor, seperti volume data yang dikelola, kombinasi layanan yang diaktifkan, durasi kontrak, hingga hasil negosiasi dengan tim sales SAP atau partner implementasi.

Secara umum, SAP Datasphere menggunakan skema Capacity Unit (CU), di mana biaya dihitung berdasarkan gabungan konsumsi compute, storage, dan aktivitas integrasi data, bukan berdasarkan jumlah pengguna yang mengakses sistem. Beberapa komponen yang memengaruhi jumlah CU yang terpakai antara lain kapasitas aplikasi inti, data lake, BW bridge, jam eksekusi integrasi data, serta penggunaan data catalog, sehingga dua perusahaan dengan skala bisnis serupa pun bisa memiliki total biaya berlangganan yang berbeda tergantung pola penggunaannya.

Untuk memberikan gambaran kasar, berikut simulasi potensi efisiensi biaya berdasarkan beberapa skenario skala implementasi, merujuk pada studi independen GigaOm yang membandingkan SAP Datasphere dengan pendekatan membangun data fabric secara mandiri (DIY):

Catatan penting, seluruh angka simulasi di atas merujuk pada temuan studi pihak ketiga (GigaOm) dan bukan daftar harga resmi dari SAP. Biaya aktual dapat berbeda signifikan tergantung volume data riil, kombinasi layanan yang diaktifkan, wilayah operasional, hingga hasil negosiasi kontrak saat perusahaan Anda mengajukan penawaran.

Data pada baris “organisasi besar” diambil dari studi lapangan GigaOm yang membandingkan biaya membangun data fabric menggunakan SAP Datasphere dengan pendekatan DIY. Untuk implementasi data fabric berskala besar, GigaOm menemukan bahwa total biaya kepemilikan tiga tahun mencapai 8,55 juta dolar AS dengan SAP Datasphere, dibandingkan 20,76 juta dolar AS pada pendekatan DIY.

Secara keseluruhan, organisasi yang memilih SAP Datasphere dibanding jalur DIY berpotensi menghemat total biaya kepemilikan hingga 138 persen dalam periode tiga tahun, sementara di seluruh skala organisasi, GigaOm mencatat total biaya kepemilikan tiga tahun SAP Datasphere secara rata-rata kurang dari separuh biaya pendekatan DIY, atau sekitar 42 persen lebih rendah.

Selain biaya lisensi atau langganan, perusahaan juga perlu memperhitungkan biaya implementasi, yang umumnya mencakup jasa konsultan, pemodelan data awal, migrasi dari sistem lama, serta pelatihan pengguna. Besarannya bervariasi tergantung kompleksitas lanskap data yang sudah dimiliki perusahaan sebelumnya.

Untuk melihat gambaran nyata bagaimana perusahaan lain memanfaatkan SAP Datasphere, Anda juga bisa menelusuri kumpulan studi kasus pelanggan resmi SAP, yang mencakup berbagai industri mulai dari manufaktur, ritel, hingga kesehatan. Namun demikian, untuk mendapatkan penawaran harga yang akurat dan sesuai kebutuhan spesifik perusahaan Anda, langkah paling tepat tetaplah berkonsultasi langsung dengan tim SAP atau partner implementasi resmi, atau memanfaatkan SAP Datasphere Capacity Unit Estimator sebagai titik awal perhitungan.

Implementasi SAP Datasphere yang Tepat Bersama Think Tank Solusindo

Mengadopsi SAP Datasphere bukan sekadar memasang sebuah sistem baru, melainkan merancang ulang cara perusahaan mengelola dan memanfaatkan datanya secara menyeluruh. Tantangan seperti menentukan strategi integrasi data, merancang model semantik yang sesuai kebutuhan bisnis, hingga menyiapkan tim internal agar bisa memanfaatkan platform ini secara maksimal, akan jauh lebih mudah dihadapi bersama partner yang memahami lanskap data dan proses bisnis lokal.

Think Tank Solusindo, sebagai authorized partner SAP di Indonesia, telah membantu berbagai perusahaan lintas skala dan industri dalam merancang serta menjalankan implementasi solusi data SAP, termasuk SAP Datasphere, agar selaras dengan kebutuhan spesifik bisnis mereka. Pendampingan yang diberikan mencakup asesmen lanskap data yang sudah ada, penentuan strategi integrasi dan pemodelan data, hingga dukungan pasca-implementasi.

Bagi perusahaan yang mempertimbangkan transformasi data sekaligus modernisasi ERP secara bersamaan, Think Tank Solusindo membantu mengarahkan pilihan antara GROW with SAP bagi perusahaan yang baru pertama kali mengadopsi ERP cloud dengan skema best-practice siap pakai, atau RISE with SAP bagi perusahaan yang ingin bertransformasi penuh dari sistem lama menuju S/4HANA Cloud secara menyeluruh, sebagai fondasi yang nantinya juga bisa diintegrasikan dengan SAP Datasphere.

Tertarik mengetahui bagaimana SAP Datasphere bisa diimplementasikan sesuai kebutuhan bisnis Anda? Hubungi tim kami untuk konsultasi lebih lanjut.