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SAP-Datenintegration mit Databricks Lakehouse

Automatisieren Sie den Transfer von SAP-Daten in Ihr Databricks Lakehouse – nahtlos, performant und über Ihre bevorzugte Cloud-Infrastruktur.

Databricks vereint Data Warehousing, Data Engineering und Advanced Analytics auf einer Plattform. Mit Xtract Universal.iQ bringen Sie Daten aus SAP ERP, BW und S/4HANA automatisiert in das Databricks Lakehouse. Der Transfer erfolgt direkt und kosteneffizient über Ihren bestehenden Cloud Storage (AWS S3, Azure Data Lake / Fabric, Google Cloud Storage).

Datenextraktion
Datenextraktion
Extrahieren Sie Ihre SAP-Daten echtzeitnah und integrieren Sie diese nahtlos in Ihre bestehenden Zielumgebungen.
Zielumgebungen
Zielumgebungen
Wir unterstützen eine Vielzahl von Drittsystemen, von BI- und Analytics-Tools über Data Warehouses und Cloud Storage Plattformen bis hin zu Lösungen zur Prozessautomatisierung und -optimierung.
Xtract Universal.iQ
Xtract Universal.iQ
SAP-Daten zuverlässig in On-Prem-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen bringen, Prozesse integrieren und gezielt in SAP zurückschreiben.
Azure Storage

Effiziente SAP-Integration in Azure-Cloud

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Azure SQL Database

Maximale Performance Ihrer SAP-Daten

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Azure Synapse Analytics

Schnelle und zuverlässige SAP-Datenanalyse

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Azure Data Factory

Automatisierte Verarbeitung von SAP-Daten

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Die Herausforderung: SAP-Daten für Databricks nutzbar machen

Setzen Sie Databricks für KI-, ML- oder Analytics-Anwendungsfälle ein, begegnen Sie bei der Anbindung von SAP häufig diesen Herausforderungen:

  • Proprietäre SAP-Strukturen: SAP-Tabellen und -Logiken lassen sich nicht ohne Aufwand nativ in ein Data Lakehouse integrieren.
  • Performance-Engpässe bei Massendaten: Direkte API-Inserts in Datenbanken oder Data Warehouse-Engines sind bei großen SAP-Datenmengen oft zu langsam und belasten das Quellsystem.
  • Heterogene Cloud-Infrastrukturen: Daten müssen je nach Multi-Cloud-Strategie flexibel über verschiedene Storage-Provider (Azure, AWS, GCP) geleitet werden, ohne dabei Silos zu erzeugen.
Databricks 1

Die Herausforderung: SAP-Daten für Databricks nutzbar machen

Setzen Sie Databricks für KI-, ML- oder Analytics-Anwendungsfälle ein, begegnen Sie bei der Anbindung von SAP häufig diesen Herausforderungen:

  • Proprietäre SAP-Strukturen: SAP-Tabellen und -Logiken lassen sich nicht ohne Aufwand nativ in ein Data Lakehouse integrieren.
  • Performance-Engpässe bei Massendaten: Direkte API-Inserts in Datenbanken oder Data Warehouse-Engines sind bei großen SAP-Datenmengen oft zu langsam und belasten das Quellsystem.
  • Heterogene Cloud-Infrastrukturen: Daten müssen je nach Multi-Cloud-Strategie flexibel über verschiedene Storage-Provider (Azure, AWS, GCP) geleitet werden, ohne dabei Silos zu erzeugen.
Databricks 1Die Herausforderung: SAP-Daten für Databricks nutzbar machen
Databricks 1

Ihre Lösung: Xtract Universal.iQ & Databricks – High-Performance via Object Storage

Mit Xtract Universal.iQ automatisieren Sie die SAP-Datenbereitstellung für Databricks über eine hochperformante Zwei-Stufen-Architektur:

1. Effiziente Extraktion & Storage-Ablage: Xtract Universal.iQ extrahiert SAP-Daten (inkl. Change Data Capture) und legt sie in komprimierten, cloud-nativen Formaten (z. B. Parquet) auf Ihrem bevorzugten Object Storage ab (AWS S3, Azure ADLS Gen2 / Microsoft Fabric OneLake, Google Cloud Storage).

2. Nahtloser Ingestion in Databricks: Databricks greift über Mechanismen wie Auto Loader oder Delta Live Tables direkt auf die abgelegten Dateien im Storage zu und verarbeitet sie automatisch in Delta Lake / Unity Catalog weiter.

Xtract Universal.iQ kostenlos testen
Databricks 2

Ihre Lösung: Xtract Universal.iQ & Databricks – High-Performance via Object Storage

Mit Xtract Universal.iQ automatisieren Sie die SAP-Datenbereitstellung für Databricks über eine hochperformante Zwei-Stufen-Architektur:

1. Effiziente Extraktion & Storage-Ablage: Xtract Universal.iQ extrahiert SAP-Daten (inkl. Change Data Capture) und legt sie in komprimierten, cloud-nativen Formaten (z. B. Parquet) auf Ihrem bevorzugten Object Storage ab (AWS S3, Azure ADLS Gen2 / Microsoft Fabric OneLake, Google Cloud Storage).

2. Nahtloser Ingestion in Databricks: Databricks greift über Mechanismen wie Auto Loader oder Delta Live Tables direkt auf die abgelegten Dateien im Storage zu und verarbeitet sie automatisch in Delta Lake / Unity Catalog weiter.

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Databricks 2Ihre Lösung: Xtract Universal.iQ & Databricks – High-Performance via Object Storage
Databricks 2

Zum Whitepaper
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Motto von Theobald Software in roten Buchstaben: Connect, Integrate, Simplify.

Vorteile auf einen Blick

Skalierbare Massen-Extraktion

Durch das Zwischenparken im Cloud Storage (Staging Zone) werden auch Terabytes an SAP-Daten ohne Timeouts oder SAP-Systemüberlastung nach Databricks geladen.

Entlastung des SAP-Quellsystems

SAP-Daten werden nur einmal extrahiert. Databricks und andere Analyse-Engines greifen parallel auf den Storage zu, ohne erneute SAP-Abfragen zu erzeugen.

Maximale Multi-Cloud-Flexibilität

Nutzen Sie Databricks auf Azure, AWS oder GCP – Xtract Universal.iQ unterstützt die jeweiligen nativen Cloud-Speicher out-of-the-box.

Bereit für Delta Lake & Unity-Katalog

Die von Xtract Universal.iQ abgelegten Dateien (z. B. Parquet) lassen sich in Databricks direkt in veränderbare, ACID-konforme Delta Tables überführen.

Inkrementelle Updates (CDC)

Änderungsdaten aus SAP werden fortlaufend in den Storage gestreamt und in Databricks automatisiert gemerged.

Unterstützte Cloud-Storage-Pfade für Databricks

Egal auf welcher Cloud-Plattform Sie Databricks betreiben – Xtract Universal.iQ passt sich Ihrer Infrastruktur an:

Cloud / Plattform Storage-Ziel für Xtract Universal.iQ Weiterverarbeitung in Databricks
Microsoft Azure Azure Data Lake Storage (ADLS Gen2) / Fabric OneLake Unity Catalog External Location, Auto Loader, Delta Live Tables
Amazon Web Services (AWS) Amazon S3 / S3-kompatibler Storage Unity Catalog External Location, Auto Loader
Google Cloud (GCP) Google Cloud Storage (GCS) Unity Catalog External Location (GCS), Auto Loader
Hybrid / Multi-Cloud S3-kompatibler On-Premises Storage (MinIO, Ceph etc.) S3-compatible mount or direct Spark config

Wie Xtract Universal.iQ mit Databricks arbeitet

  • Vollständige SAP-Abdeckung
  • Automatisierter Pipeline-Start: Nach Abschluss des Uploads in den Storage können Folgeprozesse (z. B. Databricks Workflows, Auto Loader oder Airflow-DAGs) getriggert werden.
  • Sicherheit & Governance: Vollständige Unterstützung von IAM-Rollen, Azure Managed Identities und Service Principals für die sichere Ablage im Storage.

Testen Sie Xtract Universal.iQ 30 Tage kostenlos

Bereit für effiziente SAP-Datenintegration in S3-kompatiblen Object Storage? Testen Sie Xtract Universal.iQ kostenlos – oder vereinbaren Sie ein Gespräch zu Ihrem individuellen Anwendungsfall.

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