DatabricksでのサプライヤーアナリティクスのためのSAPとSalesforceのデータ統合

DatabricksでのSalesforce SAP連携によるサプライヤーアナリティクスの構築方法

サプライヤーデータは、調達やサプライチェーン管理から、財務やアナリティクスに至るまで、組織のほぼすべての部分に関わります。しかし、多くの場合、そのデータは相互に連携していないシステム間に分散しています。たとえば、Salesforce にはベンダープロファイル、連絡先、アカウント詳細が保存されており、一方、SAP S/4HANA は請求書、支払い、総勘定元帳のエントリを管理します。これらのシステムは独立して動作するため、各チームはサプライヤーとの関係を包括的に把握できません。その結果、照合に時間がかかり、レコードが重複し、支出を最適化する機会を逃すことになります。

Databricksは、単一の統制されたデータ&AIプラットフォーム上で両方のシステムを接続することで、この問題を解決します。データ取り込みにLakeflow Connect for Salesforceを、そしてSAP Business Data Cloud (BDC) Connectを使用することで、チームはCRMとERPのデータを重複させることなく統合できます。その結果、調達と財務の両方のユースケース、さらにはアナリティクスもサポートする、ベンダー、支払い、パフォーマンスメトリクスに関する単一の信頼できるビューが実現します。

このハウツーでは、両方のデータソースを接続し、ブレンドされたパイプラインを構築し、AI/BIダッシュボードとGenieを通じてアナリティクスと会話型の知見を提供するゴールドレイヤーを作成する方法を学びます。

ゼロコピーによるSAPとSalesforceのデータ統合が機能する理由

ほとんどの企業は、従来の ETL またはサードパーティのツールを使用して SAP と Salesforce を連携させようとします。これらの方法では、複数のデータコピーが作成され、レイテンシが発生し、ガバナンスが困難になります。Databricks は異なるアプローチを取ります。

• SAPへのゼロコピーアクセス: SAP BDC Connector for Databricksは、Delta Sharingを通じてSAP S/4HANAのデータプロダクトへのガバナンスの効いたリアルタイムアクセスを提供します。エクスポートや複製はできません。
   

  

• Salesforceの高速な増分取り込み: LakeflowはSalesforceデータに継続的に接続して取り込み、データセットを常に最新かつ一貫性のある状態に保ちます。
• 統合ガバナンス: Unity Catalogは、SAPとSalesforceの両方のソースにわたって、権限、リネージ、監査を適用します。
• 宣言型パイプライン: Lakeflow Spark Declarative Pipelines は、ETL の設計とオーケストレーションを簡素化し、自動最適化によってパフォーマンスを向上させます。

これらの機能を組み合わせることで、データエンジニアはエンタープライズレベルのガバナンスを維持しながら、単一のプラットフォーム上でSAPとSalesforceのデータを融合し、複雑さを軽減できます。

DatabricksにおけるSAP Salesforceデータ統合アーキテクチャ

パイプラインを構築する前に、Databricks でこれらのコンポーネントがどのように連携するのかを理解しておくと役立ちます。

大まかに言うと、SAP S/4HANAはビジネスデータを、キュレーションされ、ビジネスですぐに利用できるSAP管理のデータ製品としてSAP Business Data Cloud (BDC)に公開します。SAP BDC Connect for Databricksは、Delta Sharingを使用して、これらのデータ製品への安全なゼロコピーアクセスを実現します。一方、Lakeflow Connect は Salesforce の取り込みを処理し、増分パイプラインを通じてアカウント、取引先担当者、商談のデータをキャプチャします。

SAPからであろうとSalesforceからであろうと、すべての受信データは、ガバナンス、リネージ、権限についてUnity Catalogで管理されます。次に、データエンジニアはLakeflow宣言型パイプラインを使用してこれらのデータセットを結合および変換し、メダリオンアーキテクチャ(ブロンズ、シルバー、ゴールドレイヤー)を構築します。最後に、ゴールドレイヤーは、AI/BIダッシュボードとGenieでの分析と探索の基盤として機能します。

このアーキテクチャでは、複製や外部 ETL ツールのオーバーヘッドを伴うことなく、両方のシステムのデータが同期され、統制され、アナリティクスや AI にすぐに利用できる状態が維持されます。

統合サプライヤーアナリティクスの構築方法

以下のステップでは、Databricks 上で SAP と Salesforce のデータを接続、ブレンド、分析する方法について説明します。

ステップ1: Lakeflow ConnectによるSalesforceデータの取り込み

Lakeflow Connect を使用して、Salesforce のデータを Databricks に取り込みます。パイプラインは UI または API を通じて設定できます。これらのパイプラインは増分更新を自動的に管理するため、手動で更新しなくてもデータは常に最新の状態に保たれます。

このコネクタは、Unity Catalog ガバナンス、ETL 用の Lakeflow Spark Declarative Pipelines、オーケストレーション用の Lakeflow Jobs と完全に統合されています。

Salesforceから取り込む予定のテーブルは次のとおりです。

• アカウント: ベンダー/サプライヤーの詳細 (フィールド: AccountId、Name、Industry、Type、BillingAddress)
• 連絡先: ベンダーの連絡先 (フィールド: ContactId、AccountId、FirstName、LastName、Eメール)

ステップ2: SAP BDCコネクタを使用したSAP S/4HANAデータへのアクセス

SAP BDC Connect は、SAP BDCデータ製品の sap_bdc_working_capital.entryviewjournalentry.operationalacctgdocitem （ ユニバーサルジャーナル明細 ビュー）を活用することで、SAP S/4HANAの ベンダー支払い データへのライブで統制されたアクセスをDatabricksに直接提供し、従来のETLを不要にします。

このBDCデータ製品は、 ACDOCA 上のSAP S/4HANA CDSビュー I_JournalEntryItem （業務会計伝票明細）に直接マッピングされます。

ECCのコンテキストでは、最も近い物理構造はBSEG (FI明細)とそのヘッダーであるBKPF、COEPのCO転記、およびオープン/消込済インデックスであるBSIK/BSAK (ベンダー) とBSID/BSAD (顧客) でした。SAP S/4HANAでは、これらのBS^**オブジェクトは簡素化されたデータモデルの一部であり、ベンダーおよびG/L明細はユニバーサルジャーナル(ACDOCA)に一元化され、複数の個別の財務テーブルの結合を必要とすることが多かったECCのアプローチに取って代わります。

これらは、SAP BDC コックピットで実行する必要がある手順です。

1: SAP BDCコックピットにログインし、システムランドスケープでSAP BDCフォーメーションを確認します。SAP BDCのDelta Sharingコネクタを使用して、ネイティブDatabricksに接続します。ネイティブDatabricksをSAP BDCに接続してそのフォーメーションの一部にする方法の詳細。

2: カタログに移動し、以下に示すように「Data Product Entry View Journal Entry」を探します。

3: データ製品で「共有」を選択し、下の画像に示すようにターゲットシステムを選択します。

4: データ製品が共有されると、以下に示すように、Databricks ワークスペースにデルタ共有として表示されます。これらのプロバイダーを表示するには、「プロバイダーを使用」アクセス権があることを確認してください。

5: 次に、その共有をカタログにマウントして、新しいカタログを作成するか、既存のカタログにマウントすることができます。

6: 共有がマウントされると、カタログに反映されます。

ステップ3: Lakeflow宣言型パイプラインを使用してDatabricksでETLパイプラインを統合する

両方のソースが利用可能になったら、Lakeflow宣言型パイプライン を使用して、Salesforce および SAP のデータで ETL パイプラインを構築します。

SalesforceのAccountテーブルには通常、SAP_ExternalVendorId__cフィールドが含まれており、これはSAPのベンダーIDと一致します。これがシルバーレイヤーのプライマリ結合キーになります。

Lakeflow Spark 宣言型パイプラインでは、SQL で変換ロジックを定義でき、Databricks が最適化とパイプラインのオーケストレーションを自動的に処理します。

例: キュレートされたビジネスレベルのテーブルを構築

このクエリーは、SAPからのベンダー支払いレコードとSalesforceからのベンダー詳細を統合し、分析やレポート作成にすぐに利用できるキュレーションされたビジネスレベルのマテリアライズドビューを作成します。

ステップ 4: AI/BI ダッシュボードと Genie を使用した分析

マテリアライズドビューが作成されると、チームがベンダーの支払い、未払い残高、地域別の支出を視覚化できるAI/BIダッシュボードで直接探索できます。これらは動的なフィルタリング、検索、コラボレーションをサポートしており、すべてUnity Catalogによって管理されています。Genieは、同じデータの自然言語による探索を可能にします。

この統合されたデータ上でGenieスペースを作成し、質問をすることができます。これは、データがSalesforceとSAPでサイロ化されていた場合には不可能でした。

• “最も支払額の多い上位3社のベンダーとその連絡先情報を教えてください。”
• 「上位3社のベンダーの請求先住所を教えてください。」
• 「上位 5 社のベンダーのうち、米国以外のベンダーはどれですか？」

ビジネスの成果

Databricks上でSAPとSalesforceのデータを組み合わせることで、組織はサプライヤーのパフォーマンス、支払い、関係性に関する完全で信頼性の高いビューを得ることができます。この統合されたアプローチは、運用的および戦略的な両方のメリットをもたらします。

• 紛争解決の迅速化: チームは支払いの詳細とサプライヤーの連絡先情報を並べて表示できるため、問題の調査と迅速な解決が容易になります。
• 早期支払割引: 支払条件、決済日、正味金額を 1 か所で管理することで、財務チームは早期支払割引の機会を簡単に特定できます。
• よりクリーンなベンダーマスター: SAP_ExternalVendorId__c フィールドで結合することにより、重複または不一致のサプライヤーレコードを特定して解決し、システム全体で正確かつ一貫したベンダーデータを維持できます。
• 監査対応のガバナンス: Unity Catalog は、すべてのデータが一貫したリネージ、権限、監査で管理されることを保証するため、アナリティクス、AI モデル、レポートは同じ信頼できるソースに依拠します。

これらの成果により、組織はエンタープライズシステムに求められるガバナンスとセキュリティを維持しながら、ベンダー管理を合理化し、財務効率を向上させることができます。

まとめ

SAPとSalesforceにまたがるサプライヤーデータを一元化するために、パイプラインを再構築したり、重複したシステムを管理したりする必要はありません。

Databricksを利用することで、チームはERPとCRMのデータをリアルタイムでシームレスに統合する、ガバナンスの効いた単一の基盤で作業できます。ゼロコピーの SAP BDC アクセス、Salesforce の増分取り込み、統合ガバナンス、および宣言型パイプラインの組み合わせにより、統合のオーバーヘッドが知見に置き換わります。

その結果は、レポーティングの高速化にとどまりません。これにより、サプライヤーのパフォーマンスに関する統合ビューが提供され、購買決定の改善、ベンダーとの関係強化、測定可能なコスト削減の実現につながります。また、Databricks Data Intelligence Platformを基盤としているため、支払いや請求の元になるSAPデータを使って、ダッシュボード、AIモデル、対話型アナリティクスを動かすこともできます。これらすべてを、信頼できる単一のソースから行えます。

SAPデータは多くの場合、企業運営の基幹となります。SAP Business Data Cloud、Delta Sharing、およびUnity Catalogを統合することで、組織はこのアーキテクチャをサプライヤーアナリティクスだけでなく、運転資本の最適化、在庫管理、需要予測にまで拡張できます。

このアプローチは、SAPデータを記録のシステムからインテリジェンスのシステムへと変換します。そこでは、すべてのデータセットがライブで統制され、ビジネス全体ですぐに利用できる状態になります。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事