数据服务是指通过收集、处理、分析和提供数据来满足客户需求的一种服务形式。这些数据可以是结构化的、半结构化的或非结构化的，来源包括内部系统、外部数据库、网络和传感器等。数据服务的目标是帮助客户利用数据做出更明智的决策、优化业务流程、发现新的商业机会或解决问题。常见的数据服务包括数据清洗、数据挖掘、数据分析、数据可视化、预测建模等。数据服务提供商通常提供定制化的解决方案，以满足不同行业、不同规模和不同需求的客户。通过数据服务，企业能够更好地理解自身和市场，提高竞争力并取得持续发展。
数据服务的优势
在当今数字化时代，数据已成为企业运营和发展的核心资产。信息洞察和决策支持、效率提升和成本降低、创新和竞争优势、以及客户关系和忠诚度提升，都是数据服务所能为企业带来的重要优势。而在这一领域，SAP Data Services 软件作为 SAP Business Technology Platform 信息管理层的一部分，正扮演着关键角色，为企业提供可靠、相关且及时的信息，推动实现更卓越的业务成果。
- 信息洞察和决策支持： 数据服务可以帮助组织从海量数据中提取信息洞察，为决策制定提供支持。通过分析和挖掘数据，组织可以更好地了解客户、市场趋势、业务运营等方面的信息，从而做出更明智的决策。
- 效率提升和成本降低： 数据服务可以帮助企业优化业务流程、提高生产效率，从而降低成本。通过数据分析和预测，企业可以更好地管理资源、优化供应链、降低库存等，实现资源的有效利用和成本的节约。
- 创新和竞争优势： 数据服务可以帮助企业发现新的商业模式、产品和服务创新点，从而保持竞争优势。通过对数据的深度分析和挖掘，企业可以发现市场的新需求、趋势和机遇，从而开发出具有竞争力的新产品和服务。
- 客户关系和忠诚度提升： 数据服务可以帮助企业更好地管理客户关系，提升客户忠诚度。通过分析客户数据和行为，企业可以提供更个性化的服务、定制化的产品，从而增强客户满意度和忠诚度，促进持续业务增长。
SAP Data Services 软件能够提高整个企业的数据质量。作为 SAP Business Technology Platform 信息管理层的一部分，该软件能提供可靠、相关且及时的信息，推动实现更卓越的业务成果。作为企业数据管理软件，将数据转化为随时可用的可靠资源，从中获取业务洞察，并利用这些资源简化流程，尽可能提升效率。
- 访问数据，开阔视野：访问来自任何数据源的任何规模的数据，创建完整的信息视图，从而获取基于情境的洞察，释放数据的真正价值。
- 实现卓越的信息管理：通过规范和匹配数据来减少重复，发现数据间的关系，并主动纠正质量问题，从而优化决策流程，提高运营效率。
- 连接数据，发现洞察：利用直观的工具，帮助整合运营数据、分析数据、由机器生成的数据以及地理数据，统一本地、云端甚至大数据中的关键数据。
SAP Datasphere 是 SAP Data Warehouse Cloud [数据仓库云] 的升级版，提供全面的数据服务，支持数据专业人员实现无缝、可扩展的任务关键型业务数据访问，为企业打造实时数据仓库。云数据仓库解决方案为企业打造数据生态圈，提供有意义的数据指导：
- 访问权威数据： 自动重复利用 SAP 应用的语义定义和关联，加速实现价值。
- 丰富所有数据项目： 将异构数据整合到多样化数据架构的业务语义模型中。
- 简化数据架构： 无论数据存储在何处，你都能跨混合环境和云环境访问所有数据。
随着数字化转型的深入，SAP Data Services 和 SAP Datasphere 将持续为企业提供全面的数据服务，助力企业实现数据驱动决策、提升效率、创新产品和服务，并深化客户关系。通过访问权威数据、丰富所有数据项目以及简化数据架构等功能，企业能够建立起更为智能、高效的数据生态圈，进一步释放数据的潜力，推动业务的持续发展。
数据服务的功能
数据服务作为企业管理和应用数据的重要工具，扮演着至关重要的角色。它集成了来自不同来源、不同格式的数据，进行清洗、分析和处理，为企业提供了全方位的数据管理和应用支持。
- 数据集成： 数据服务可以集成来自不同来源、不同格式的数据，将其整合成统一的数据集。这包括从数据库、文件系统、API等各种数据源中提取数据，并进行转换、清洗和加载到目标系统中。
- 数据清洗和质量管理： 数据服务能够清洗数据，识别并纠正数据中的错误、不一致性和重复项，从而提高数据的准确性和完整性。此外，它还可以评估数据质量，为用户提供数据质量报告和指标。
- 数据分析和挖掘： 数据服务可以对数据进行分析和挖掘，发现数据中的模式、关联和趋势。这包括统计分析、机器学习、数据挖掘等技术，用于探索数据并提取有价值的信息。
- 数据可视化： 数据服务可以将分析结果以可视化的方式呈现，如图表、地图、仪表板等。这有助于用户更直观地理解数据，发现数据中的规律和趋势，并支持决策制定。
- 实时数据处理： 数据服务能够处理实时数据流，及时响应数据变化并进行实时分析和处理。这对于需要即时决策和反馈的应用场景非常重要。
- 自动化和智能化： 数据服务越来越倾向于自动化和智能化，通过引入自动化工作流、智能算法和预测模型，提高数据处理和分析的效率和准确性。
SAP数据服务的主要功能如下：
- 数据集成：基于部署在本地或云端的大数据解决方案或企业解决方案，集成、连接和处理来自 SAP 或第三方的结构化和非结构化关键数据。随时随地访问数据；与 SAP 应用紧密集成；与 SAP Data Intelligence 互联；连接第三方解决方案；优化面向 SAP HANA 的 SAP Data Services；优化数据复制和数据转换。
- 数据质量：了解数据质量问题对所有下游系统和应用的影响，高效转换、清理、匹配和整合数据。提供用户友好型体验；交付即用型转换功能；提高数据可信度。
- 数据分析：充分利用并行处理、网格计算和批量数据加载功能，从单个服务器扩展到多个服务器，并提高性能，从而满足大规模数据处理需求。支持无限扩展，确保高可用性；将数据视为高价值资产。
- 文本数据处理：通过支持各种 SAP 和第三方信息源，挖掘非结构化文本数据的意义，提供更丰富的业务洞察。
数字化转型不断深入，SAP数据服务将持续演进和创新，为企业提供更加强大和灵活的数据管理解决方案。通过不断提升数据集成、清洗、分析和可视化等功能，SAP数据服务将成为企业实现数据驱动决策、提升业务效率和创新发展的重要支撑。
数据服务相关视频
安徽合力以进入世界工业车辆五强为目标，立志成为国际一流、基业长青的企业。为了实现这一愿景， 合力需要强大的数据分析系统来支撑业务发展，数字化转型势在必行。
观看专题网络直播，了解如何释放任务关键型业务数据的潜能，让这些数据充分为您所用。您将进一步了解如何驾驭不断变化的数据环境，如何在开放且可互操作的架构中释放数据的潜能，以及如何强化您的数据生态系统战略。
数据服务相关案例
保时捷公司始终坚持一个指导原则，那就是充分利用包括数据在内的一切资源。通过部署 SAP Analytics Cloud [分析云] 和 SAP Datasphere 解决方案，这家传奇跑车制造商成功实现了流程自动化，打破了数据孤岛，并获得了由数据驱动的更深入的洞察。
ARAG集团的保险业务遍及全球19个国家。将来自所有业务的财务数据无缝整合在一起是了解重要业务挑战和机遇的关键。借助 SAP Datasphere 和 SAP Analytics Cloud， ARAG 可以做出以数据驱动的前瞻性的决策，从而有效管理集团的全球增长。
现代电梯公司 (Hyundai Elevator) 依赖整个企业的海量数据不断创新。然而，重要的数据洞察却孤立地分散在 SAP 和第三方系统的复杂架构中。为了按需灵活利用强大的数据洞察，现代电梯公司实施了 SAP Datasphere 和 SAP 的其他解决方案。
数据服务相关资讯
数据湖结合先进的数据科学技术和云计算的优势，可以帮助企业构建更多优化后的运营模型，为企业提供预测分析、推荐模型等能力，其作用可以从以下方面得到体现：从更广泛的角度实现数据治理与数据谱系。通过应用机器学习与人工智能技术实现数据探索。有效支持预测分析，如客户画像、设备全息等。企业信息全方位追踪与一致性保障。根据对历史数据的挖掘生成新的数据维度。通过集中式企业大数据中心，可以实现数据传输优化的广泛数据服务。详情参考龙腾云升 再战江湖｜SAP数据湖助力大数据分析。
在最初的两年中，SAP HANA 迅速从数据设备演变为平台。SAP HANA Extended Application Services（XS）为 HANA 增加了应用服务器、代码库、开发环境、SQLScript、SAPUI5 SDK 与其它一些支持原生应用开发的工具，使 HANA 支持 Web 应用。很快代码接近于数据（Code-to-Data）与利用 CDS (核心数据服务，Core Data Services) 的代码下沉（Code Pushdown）这样的编程模式转变就被引入，用于加速计算性能。详情参考SAP HANA：持续创新十周年。
数据服务相关产品
SAP Datasphere 云数据仓库解决方案：新一代云数据仓库，为企业提供简单、快速、高效的数据仓库解决方案，充分挖掘业务数据的力量。
利用出色的数据整合、数据质量管理和数据清理功能，充分挖掘企业所有结构化和非结构化数据的价值。
SAP Data Intelligence Cloud [数据智能云]
为数据编织架构建立坚实的基础，整合、发现、剖析、准备和编排所有企业数据资产，获取可据以采取行动的业务洞察。