Por qué hay que sustituir ya SAP BW en HANA
La digitalización de los procesos empresariales y el deseo de una gestión empresarial basada en datos dejan claro que ha llegado el momento de sustituir SAP BW on HANA. Los almacenes de datos empresariales tradicionales, como SAP BW, están alcanzando cada vez más sus límites. Mientras SAP se centra en SAP Datasphere, las empresas se enfrentan a una decisión estratégica: ¿seguimos confiando en el mundo SAP o elegimos alternativas preparadas para el futuro como Snowflake o Databricks?
Para los responsables de la toma de decisiones de TI, esto se traduce no sólo en una consideración tecnológica, sino también económica: ¿Cómo pueden transferirse los conocimientos existentes de SAP BW a las modernas plataformas DWH en la nube, y qué arquitectura ofrece el mayor valor añadido para el negocio, la analítica y la gobernanza?
Por qué SAP BW en HANA está llegando a sus límites
La decisión de sustituir SAP BW on HANA suele coincidir con el deseo de poder integrar de forma flexible más fuentes de datos. Durante muchos años, SAP BW on HANA fue el estándar para la elaboración de informes estructurados sobre datos SAP. Sin embargo, ahora existen claras limitaciones que hacen necesaria una migración:
Modelo de datos rígido con opciones de mejora limitadas para fuentes que no sean SAP
Elevado esfuerzo de mantenimiento debido a transformaciones y dependencias complejas
Elevados costes de licencia y funcionamiento
Poca flexibilidad en la integración de herramientas modernas de análisis e IA
La madurez de la nube es limitada – incluso las variantes de BW/4HANA Cloud siguen siendo «SAP-céntricas»
Muchas empresas se enfrentan también a otro problema: los expertos en BW se jubilan, mientras que la búsqueda de jóvenes talentos en BW se tambalea.
Databricks y Snowflake: alternativas modernas para un almacén de datos en la nube
Copo de nieve: algo más que un DWH
Concebido originalmente como un almacén de datos en la nube, Snowflake ha evolucionado en los últimos años hasta convertirse en una plataforma de datos de última generación que integra elementos clave de una arquitectura de lago.
Con componentes como External Tables (acceso a objetos externos en el lago de datos), Snowpipe (ingesta de streaming), Snowpark (procesamiento de datos en Java, Scala o Python) y Cortex (funciones de IA integradas), Snowflake ofrece ahora mucho más que los clásicos informes de BI.
La separación de memoria y potencia de cálculo, la compatibilidad con formatos de datos semiestructurados (p. ej. JSON, Avro, Parquet) y una arquitectura escalable de alto rendimiento con transacciones ACID hacen de Snowflake una plataforma con capacidad de lago. Especialmente en combinación con Qlik Talend Cloud, dbt o modelado Unified Star Schema, Snowflake es adecuado para arquitecturas de datos modernas y modulares.
Aunque Snowflake está estructurado más como un DWH clásico en cuanto a su ADN, ahora cumple muchos requisitos que antes estaban típicamente reservados a plataformas de lago como Databricks, con una fuerte orientación SQL y un alto nivel de facilidad de uso.
Databricks – la casa del lago para la analítica, la ciencia de datos y la IA
En cambio, Databricks persigue un enfoque arquitectónico diferente. Con el enfoque lakehouse, la plataforma combina las ventajas de los lagos de datos con las de los almacenes de datos clásicos. Esto crea una base de datos flexible y potente, no sólo para la elaboración de informes, sino también para la ciencia de datos y la inteligencia artificial:
Delta Lake como formato central de almacenamiento (compatible con ACID, de alto rendimiento, versionable)
Basado en Apache Spark – Ideal para grandes cantidades de datos y procesamiento paralelo
Soporte nativo para el aprendizaje automático y la IA
Python, SQL, R, Scala – todos combinables en cuadernos
Catálogo Unity para la Gobernanza de Datos
Gracias a la compatibilidad nativa con Delta Lake, ML y streaming, Databricks es especialmente adecuada como plataforma de lago. En combinación con el modelado de bóvedas de datos en Delta Tables, se crean arquitecturas escalables y aptas para el cumplimiento, ideales para empresas con una estrategia de IA.
Consideraciones arquitectónicas: Lakehouse, Data Mesh, DWH: ¿qué encaja cuándo?
Almacén de datos clásico (por ejemplo, Snowflake «out of the box»)
Recomendado si:
la estructuración clara y la gobernanza ocupan un lugar central
BI y control son los principales casos de uso
Predominan las fuentes de datos estructurados
se requiere una rápida implementación con equipos orientados a SQL
Lakehouse (por ejemplo, Databricks o Snowflake con Qlik Talend Upsolver)
Recomendado si:
hay que integrar fuentes de datos estructuradas y semiestructuradas/no estructuradas
hay que procesar grandes cantidades de datos con un alto rendimiento
se prevén tanto los informes clásicos como la ciencia de datos y la IA exploratorias
se necesita un formato de almacenamiento normalizado (por ejemplo, Parquet)
Snowflake – especialmente en combinación con herramientas como Qlik Talend Cloud (incl. Upsolver streaming) – también puede utilizarse como plataforma compatible con Lakehouse plataforma. Esto permite una arquitectura flexible en la que los datos brutos se almacenan inicialmente en una zona de aterrizaje después se transforman en Snowflake, se modelan (por ejemplo, mediante Data Vault) y luego se utilizan para informes, autoservicio y análisis avanzados.
Arquitecturas híbridas
Una forma híbrida tiene sentido para muchas empresas:
los datos SAP estructurados fluyen hacia Snowflake a través de canalizaciones convencionales
Los flujos de eventos y registros se transfieren a un diseño de datos semiestructurados mediante soluciones de streaming como Upsolver
Todo se consolida en la Bóveda de Datos y se expone a través de una capa semántica (por ejemplo, Power BI o Qlik)
Enfoques de malla de datos
Una malla de datos puede ser especialmente útil para responsabilidades distribuidas en grandes organizaciones, y puede implementarse tanto con Snowflake como con Databricks.
💡
Excurso: La arquitectura MACH como marco estratégico
Los almacenes de datos modernos y las plataformas analíticas como Snowflake o Databricks pueden integrarse perfectamente en arquitecturas MACH. MACH son las siglas de microservicios, API-first, cloud-native y headless, un principio arquitectónico que pretende maximizar la flexibilidad, escalabilidad e independencia de los sistemas monolíticos.
Especialmente en el contexto de las pilas de datos componibles, MACH permite la combinación de herramientas especializadas a lo largo de toda la cadena de valor de los datos, desde la ingestión y el modelado (por ejemplo, Data Vault) hasta la elaboración de informes en Power BI, Tableau o Qlik.
Comparación de enfoques de modelización: Data Vault frente a esquema estrella unificado
Enfoques de modelización: Del almacenamiento estructurado a los informes de autoservicio
Las arquitecturas de datos modernas se benefician de combinar estratégicamente diferentes capas de modelado. Dos enfoques establecidos -Data Vault y el Esquema Estelar Unificado (USS) – desempeñan papeles diferentes en el panorama general.
🧱 Bóveda de datos (con Databricks o Snowflake)
Data Vault es un enfoque metódico del almacenamiento de datos flexible, historizado y escalable. Los nodos, enlaces y satélites estructurados crean una arquitectura claramente comprensible, ideal para organizaciones impulsadas por la gobernanza.
- Historización y auditabilidad mediante nodos estructurados, enlaces y satélites
- Procesamiento ELT con motores modernos (por ejemplo, Delta Lake para Databricks o Snowflake Streams/Tasks)
- Escalabilidad mediante la separación de estructura y contenido
- Alta capacidad de automatización con dbt, Qlik Talend y Co.
Data Vault es especialmente adecuado para organizaciones híbridas con estrictos requisitos de gobernanza y complejos entornos de datos.
🧠 Analogía: La Bóveda de Datos es como un armario bien organizado: por muchas cosas nuevas que añadas, permanece ordenado y fácil de encontrar.
📊 Esquema Estelar Unificado (Copo de Nieve)
El Unified Star Schema (USS), desarrollado por Bill Inmon y Francesco Puppini, es un modelo de información ágil y estandarizado para el BI de autoservicio. Abstrae paisajes de datos complejos en una estructura fácil de usar.
- Ágil y resistente: Adaptable a nuevas fuentes de datos y requisitos empresariales
- Visión holística de los datos: evita las trampas del abanico y la sima
- De autoservicio: optimizado para Power BI, Tableau o Qlik
Escenario de aplicación: Empresas que aspiran a un modelo de BI para todo el grupo con acceso de autoservicio.
🧠 Analogía: el USS es como una interfaz controlada por voz para tu armario – «Muéstrame todas las camisas azules de manga larga»- y proporciona inmediatamente los datos correctos.
Estrategia de migración: De SAP BW en HANA a Snowflake o Databricks
1. analizar el panorama actual de la BW
¿Qué objetos (InfoCubos, consultas, transformaciones) están activos?
¿Qué fuentes de datos están conectadas?
¿Qué grupos de usuarios e informes existen?
2. adaptación a la arquitectura de destino
Consultas BW ➝ Vistas SQL / Vistas materializadas en Snowflake
DSO / InfoCubos ➝ Tablas Delta (Databricks) o estructuras de tablas optimizadas (Snowflake)
Cadenas de procesos ➝ pipelines orquestados (por ejemplo, con Qlik Talend, dbt, Azure Data Factory, Apache Airflow)
3. selección del enfoque de migración adecuado
Elevación y desplazamiento (a corto plazo, baja transformación)
Greenfield / rediseño (a medio plazo, nueva arquitectura con modelo moderno)
Migración híbrida (combinación, por ejemplo, de ganancias rápidas y optimización a largo plazo)
4. desarrollo de una plataforma de datos
Zona central de aterrizaje de datos brutos
Procesos de carga automatizados (ELT)
Modelización (USS / Bóveda de datos)
Capa semántica para el autoservicio
Gestión de roles y derechos
Seguimiento y control de costes
Matriz de decisión: ¿Snowflake o Databricks?
| Criterio | Copo de nieve | Databricks |
|---|---|---|
| Grupo objetivo | BI, control, informes | Ciencia de datos, IA, ingeniería |
| Formatos de datos | Estructurados + semiestructurados | Estructurados + semiestructurados/no estructurados |
| Interfaz de usuario | SQL, BI clásico | Cuadernos, código primero |
| Modelización | Bóveda de datos, esquema estrella unificado (USS) | Bóveda de datos, USS posible (Lakehouse) |
| Arquitectura de la plataforma | DWH en la nube con funciones Lakehouse (por ejemplo, Snowpipe, Snowpark, Cortex) | Lakehouse (Lago Delta, Catálogo Unity, ML nativo) |
| Gobernanza y compartición | Stark (Compartición de datos, Enmascaramiento, RBAC) | Strong (Catálogo de Unidad, RBAC, Linaje) |
| Modelo de costes | Controlado por el uso (almacenamiento y computación por separado) | Computación intensiva, escalable granularmente |
| Competencias en la empresa | SQL / BI | Python / Cuadernos / Ingeniería |
Conclusión: La salida correcta del mundo SAP BW
La sustitución de SAP BW por HANA es algo más que un proyecto técnico: es un paso estratégico hacia arquitecturas de datos modernas y flexibles.
Snowflake es ideal cuando las estructuras claras, los flujos de trabajo basados en SQL y los informes BI ocupan un lugar central. Sin embargo, con External Tables, Snowpipe, Snowpark y Cortex, Snowflake también puede utilizarse como una moderna plataforma de lago, especialmente en combinación con Qlik Talend, dbt y el modelado semántico.
Databricks puntúa especialmente bien en el análisis exploratorio de datos, el aprendizaje automático y el procesamiento de grandes volúmenes de datos heterogéneos. La arquitectura nativa Lakehouse con Delta Lake y Unity Catalog ofrece la máxima flexibilidad a los equipos de ingeniería e IA.
Tanto Snowflake como Databricks pueden funcionar de forma similar a un lago, dependiendo de la pila de herramientas, la estrategia de arquitectura y la experiencia en ingeniería de datos de la empresa. Mientras que Databricks mapea esta arquitectura de forma nativa, Snowflake también puede ampliarse a una solución lakehouse de alto rendimiento en combinación con Qlik Talend Cloud (Upsolver). También puedes encontrar más información sobre la arquitectura Lakehouse en la entrada de nuestro blog: » Una visión diferenciada de las diferencias arquitectónicas «.
Ambas plataformas pueden funcionar de forma modular, con un alto rendimiento y preparadas para el futuro. La decisión más importante es: ¿qué objetivos persigues con tu estrategia de datos y qué arquitectura se adapta a tu organización?
🚀 Actúa ya: Iniciar evaluación o piloto
¿Quieres saber cómo podría ser una sustitución concreta de tu sistema BW? Te lo ofrecemos:
- Análisis rápido de la arquitectura BW existente
- Talleres para la arquitectura de destino Snowflake o Databricks
- Configuraciones piloto incl. Bóveda de Datos o Esquema Estrella Unificado
- Asesoramiento independiente de la tecnología por parte de arquitectos experimentados