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SNP是全球数据转型软件公司,SAP全球金牌合作伙伴。为SAP 系统用户提供数据转型服务。包含任意类型的SAP业务转型场景的S/4HANA升级、数据迁移、数据合并、数据拆分、云迁移、数据归档、数据管理等定制化服务。全球累计成功实施超过14500个项目。

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分类: 信息化

2023-09-18 11:36:51

“京西重工通过20天的项目周期,实现了将SAP ECC系统2.5T的总数据量,按13个月以时间切片方式刷新测试数据。存储和管理成本降低多达 80%、测试数据量减少70%、生产系统零停机。”  

“海尔日日顺历经不到3个月的时间,将70多家公司代码从海尔源系统拆分迁移至新系统。”


2023年8月31日,在由ENI经济和信息化网与SNP联合主办的“系统刷新,数据拆分:SAP用户如何敏捷应对系统挑战赋能业务及发展“CIO直播间中,两位SNP讲师援引以上案例,从不同角度介绍了这些亮眼指标背后的实践路径和方案支撑。




飞利浦照明亚太区数字化负责人王益民在演讲中,则围绕BANI时代企业面临的挑战和风险,就确保企业ERP等业务系统敏捷性和可扩展性的价值以及落地之道,结合自身的实践经验作了深入的分享。



200多位部署SAP系统的企业用户参与了活动,并就企业自身系统升级及业务发展需求聚焦的问题进行了提问和讨论。



作为选择性数据转换领域的市场领导者,SNP可以帮助企业在并购、拆分、升级、迁移上云等方面加速并简化IT系统的转型,实现运营流程效率和保证数据完整性,提供市场领先的数据生命周期管理套件,以降低企业的SAP总体拥有成本、降低风险并经得起未来考验的SAP数据访问。

在以“SNP CrystalBridge 助力SAP系统拆分”为主题的演讲中,SNP中国转型顾问总监张云帆介绍了针对企业转型中的拆分并购、升级、数据迁移、将SAP数据与创新平台集成等智能企业的不同要求时,SNP CrystalBridge?、SNP TDO、SNP Glue?等SNP软件家族可以为企业提供的帮助。


在提到SAP系统拆分时,张云帆介绍了SNP BLUEFIELD?系统转型迁移路线图,以及ECC拆分并升级到S/4HANA 系统的迁移路径图。列举了海尔日日顺历经不到3个月的时间,将70多家公司代码从海尔源系统拆分迁移至新系统;正大集团项目历时3个月的时间停机仅18小时,把总数据量为806GB的278个公司代码,拆分出139个,共拆分数据量410GB等案例的分享,对迁移路径做了直观详尽的分享。




未来ERP将变得更加的敏捷化和智能化,能够为企业带来更多的数据价值,而不仅仅是企业的支撑系统。飞利浦照明亚太区数字化负责人王益民在“以多变环境下的ERP”为主题的演讲中提到,继乌卡时代之后我们进入了BANI时代。为应对变化多端的市场环境,企业以数字技术为驱动,市场为导向,转变业务模式运作从以产品为中心变化为以客户为中心,也促使ERP的核心发展也从传统的市场4P转变为了4C模式,即consumer、cost、convenience、communication。




王益民提到,BANI时代企业将面临更多的不确定性及风险,因此,企业需要更加关注其ERP等业务系统的敏捷性和可扩展性并降低运营风险, 以确定性来面对不确定性。未来ERP将拥有更快速的数据采集和处理能力,灵活的业务模型构建和扩展能力,强大的数据分析和智能化的业务指导能力。




如何通过简单的配置实现高效系统刷新?在以“利用TDO工具高效刷新SAP系统的方法与实践”为主题的分享中,SNP中国资深数据转型顾问孔马健展示了可以满足各种非生产系统需求的TDO解决方案,他介绍CrystalBridge测试数据管理器TDO是为SAP环境提供选定的测试数据的一种软件应用程序,具有可以为企业提供高效、节省成本、数据保护和遵守GDPR法规几大优势。使用SNP TDO工具,企业可以获得高效,合理和有意义的测试数据。



在提到数据提取和选择方法时,孔马健从时间切片、组织单元、业务对象、数据类型(例如 仅主数据)、附加的客户特定选择标准几个方面做了详细的介绍。以时间切片为例,相较于从正式环境把企业数据用一比一的方式做拷贝,SNP TDO工具则更倾向于聚焦近两三个月或者近一两年的数据。同时介绍了典型客户案例:京西重工通过20天的项目周期,实现了将SAP ECC系统2.5T的总数据量,按13个月时间切片方式刷新测试数据。

此外,SNP TDO在测试系统中工作时也支持数据保护条例,在测试期间保护企业敏感数据,TDO还有包括SAP ERP、SAP EWM、SAP S/4HANA?、SAP CRM、SAP SRM、SAP HCM的强大加扰框架加持,可以根据客户需求轻松的扩展定义上下文。


在随后的问答环节,围绕“看上去像是对原厂解决方案的复制,有什么相对原厂的优势吗?”、“拆分、优化、重组等,人员下岗多,有什么好办法?”、“更快速处理数据能力从何而来呢?对后续数据分析有影响吗?”等问题,参会嘉宾与三位演讲嘉宾进行了交流和探讨。




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