Introdução
O SAP é um dos sistemas de gestão empresarial mais utilizados por empresas de médio e grande porte em todo o mundo. Ele concentra informações críticas relacionadas a finanças, vendas, compras, estoque, logística, produção, controladoria e recursos humanos.
Apesar da enorme quantidade de dados disponíveis, muitas organizações enfrentam dificuldades para transformar essas informações em insights estratégicos. Relatórios lentos, consultas complexas, limitações de performance e dificuldades de integração são desafios comuns em ambientes SAP tradicionais.
É nesse cenário que a combinação entre Microsoft Azure, Databricks e Engenharia de Dados tem se tornado uma das principais estratégias para modernizar ambientes analíticos, centralizar informações e acelerar a tomada de decisão.
Neste artigo, você entenderá como a Engenharia de Dados na nuvem pode potencializar os dados do SAP e por que empresas estão adotando arquiteturas modernas baseadas em Azure e Databricks.
O SAP é extremamente robusto para suportar processos operacionais, mas nem sempre foi projetado para atender grandes demandas analíticas.
Entre os desafios mais comuns encontrados pelas empresas estão:
- Relatórios demorados
- Consultas com impacto na performance do ERP
- Informações distribuídas entre diferentes módulos
- Dificuldade para consolidar dados históricos
- Integração complexa com outros sistemas corporativos
- Dependência de planilhas para análises gerenciais
- Falta de escalabilidade para projetos de Analytics e IA.
À medida que o volume de dados cresce, esses desafios se tornam ainda mais evidentes.
A migração da camada analítica para a nuvem permite separar a operação transacional do ambiente analítico.
Na prática:
O SAP continua executando os processos do negócio.
Enquanto isso, uma plataforma moderna de dados fica responsável por:
- Armazenamento histórico
- Transformações
- Modelagem analítica
- Dashboards
- Inteligência Artificial
- Machine Learning.
Essa abordagem reduz a carga sobre o ERP e aumenta significativamente a capacidade analítica da empresa.
O Microsoft Azure oferece toda a infraestrutura necessária para construção de uma plataforma corporativa de dados moderna.
Entre os principais benefícios estão:
Escalabilidade
Os recursos podem crescer conforme a demanda da empresa.
Segurança
Controle de acesso, criptografia, auditoria e conformidade corporativa.
Alta disponibilidade
Infraestrutura distribuída globalmente com alta resiliência.
Integração com o ecossistema Microsoft
Integração nativa com:
- Power BI
- Microsoft Fabric
- Azure Active Directory
- Microsoft 365
- Azure AI Services.
O Azure Data Lake Storage é a camada responsável pelo armazenamento centralizado dos dados corporativos.
Ele funciona como um grande repositório capaz de armazenar:
- Dados do SAP
- Arquivos
- APIs
- Bancos de dados
- Sistemas legados
- Informações externas.
Diferentemente dos bancos tradicionais, o Data Lake permite armazenar grandes volumes de dados com baixo custo e alta escalabilidade.
O Databricks é uma das plataformas mais utilizadas no mundo para processamento e transformação de dados em larga escala.
Quando integrado ao Azure, ele se torna o principal motor analítico da arquitetura.
Suas principais funções incluem:
- Tratamento de dados
- Integração de múltiplas fontes
- Criação de pipelines de dados
- Processamento distribuído
- Machine Learning
- Inteligência Artificial
- Governança analítica.
Para empresas que utilizam SAP, o Databricks permite transformar dados brutos em informações prontas para consumo pelo negócio.
Uma arquitetura moderna normalmente segue as seguintes etapas:
1. Extração dos dados do SAP
Os dados podem ser extraídos por:
- APIs SAP
- OData
- SAP RFC
- SAP BW
- SAP ECC
- SAP S/4HANA
- Conectores especializados.
As informações são enviadas para o ambiente Azure.
2. Armazenamento no Data Lake
Os dados são armazenados em sua forma original.
Essa camada é frequentemente chamada de:
Bronze
Nela são preservadas todas as informações recebidas do SAP.
3. Tratamento e padronização
O Databricks realiza:
- Limpeza
- Padronização
- Tratamento de inconsistências
- Enriquecimento de dados.
Essa camada normalmente é chamada de:
Silver
4. Construção da camada analítica
Os dados são organizados para consumo pelos usuários de negócio.
Essa camada é conhecida como:
Gold
É a base utilizada por:
- Power BI
- Microsoft Fabric
- Ferramentas de Analytics
- Modelos de IA.
Dependendo do objetivo do projeto, algumas tabelas costumam ser amplamente utilizadas.
Área Comercial
- VBAK (Cabeçalho de Pedidos)
- VBAP (Itens dos Pedidos)
- VBRK (Cabeçalho de Faturas)
- VBRP (Itens das Faturas)
- KNA1 (Cadastro de Clientes)
Estoque e Materiais
- MARA (Cadastro de Materiais)
- MAKT (Descrição dos Materiais)
- MARD (Estoque por Depósito)
- MARC (Dados por Centro)
- MBEW (Valoração de Estoque)
Financeiro
- BKPF (Cabeçalho Contábil)
- BSEG (Itens Contábeis)
- FAGLFLEXA (Razão Geral)
Compras
- EKKO (Cabeçalho de Pedido de Compra)
- EKPO (Itens de Pedido de Compra)
Centralização das informações
Dados provenientes de diferentes módulos ficam disponíveis em um único ambiente.
Melhor performance
As análises deixam de consumir recursos diretamente do ERP.
Histórico completo
Permite armazenar e consultar informações históricas sem limitações operacionais.
Integração com outras fontes
Além do SAP, é possível integrar:
- CRM
- E-commerce
- Sistemas legados
- Bancos de dados
- APIs.
Base para Inteligência Artificial
A arquitetura passa a suportar projetos avançados de IA e Machine Learning.
Após a estruturação da camada analítica, o Power BI passa a consumir dados já tratados e organizados.
Isso proporciona:
- Melhor desempenho dos dashboards
- Atualizações mais rápidas
- Maior confiabilidade
- Menor complexidade dos modelos.
O resultado é uma experiência muito superior para gestores e usuários finais.
Projetos modernos de Engenharia de Dados vão além da integração.
Também é necessário garantir:
- Qualidade dos dados
- Segurança
- Rastreabilidade
- Controle de acesso
- Catálogo de dados
- Padronização de métricas.
Ferramentas como o Unity Catalog do Databricks ajudam a implementar uma governança robusta em ambientes corporativos.
A maioria das iniciativas de Inteligência Artificial falha não por problemas nos algoritmos, mas pela falta de dados organizados.
Ao implementar uma arquitetura baseada em Azure e Databricks, a empresa cria uma base sólida para:
- Previsão de vendas
- Forecast financeiro
- Planejamento de demanda
- Otimização de estoque
- Análise preditiva
- IA Generativa corporativa.
Os dados deixam de ser apenas registros operacionais e passam a gerar valor estratégico.
Normalmente, a necessidade surge quando a empresa enfrenta situações como:
- Crescimento do volume de dados
- Lentidão em relatórios
- Dependência excessiva de planilhas
- Falta de integração entre sistemas
- Necessidade de Data Lake corporativo
- Projetos de IA
- Expansão do ambiente analítico.
Quanto mais madura a operação, maior tende a ser o retorno desse investimento.
A DataLP atua na construção de plataformas modernas de dados para empresas que utilizam SAP ECC e SAP S/4HANA.
Nossa atuação contempla:
- Assessment de arquitetura
- Engenharia de Dados
- Azure Data Lake
- Azure Data Factory
- Databricks
- Microsoft Fabric
- Governança de Dados
- Integração SAP
- Power BI
- Dados + IA.
O objetivo é transformar os dados do SAP em uma plataforma escalável, segura e preparada para suportar Analytics avançado e Inteligência Artificial.
O SAP continua sendo o coração operacional de muitas empresas, mas a crescente demanda por análises avançadas exige arquiteturas mais modernas e escaláveis.
A combinação entre Microsoft Azure, Azure Data Lake e Databricks permite criar uma plataforma de dados robusta, capaz de integrar informações do SAP, suportar grandes volumes de dados e acelerar iniciativas de Business Intelligence e Inteligência Artificial.
Empresas que investem em Engenharia de Dados conseguem reduzir a dependência de processos manuais, melhorar a qualidade das informações e transformar dados operacionais em decisões estratégicas.
Mais do que uma modernização tecnológica, trata-se de construir uma base sólida para o crescimento sustentável e orientado por dados.
