Title here
Summary here
データと分析：ユースケースと意思決定パターン
TL;DR
- SAP BTPのデータ＆分析領域は、マスターデータガバナンス（MDG）、データ統合・モデリング（Datasphere）、分析コンシューマ（SAC）、インメモリ永続化（HANA Cloud）の4つの明確なレイヤーで構成され、各レイヤーは重複しない機能をカバーしています。
- プロダクション対応状況には大きな差があります。SACとHANA Cloudは完全に成熟しており、Datasphereは前提条件を満たせば本番利用可能、MDGクラウドエディションは2026年半ば時点でビジネスパートナー領域のみをカバーしています。
- 最も重要なマインドセットの転換は、これらの製品を代替手段として扱うのをやめ、各製品をそのアーキテクチャレイヤーにマッピングすることです。レイヤーを混同することが、スコープ障害の主な原因です。
本記事の位置づけ
| ID | カテゴリ | コンポーネント | スコープ |
|---|---|---|---|
| BTP-C01 | 概要 | BTP上のデータと分析 | 機能マップとコンポーネント概要 |
| BTP-C02 | データ基盤 | HANA Cloud | アーキテクチャと利用方法 |
| BTP-C03 | データ統合 | SAP Datasphere | アーキテクチャと利用方法 |
| BTP-C04 | 分析 | Analytics Cloud (SAC) | アーキテクチャと利用方法 |
| BTP-C05 | データガバナンス | マスタデータガバナンス | アーキテクチャと利用方法 |
| BTP-C06 | 意思決定パターン | データと分析 | ユースケースと意思決定パターン（本記事） |
参考資料
| リソース | URL |
|---|---|
| SAP Datasphere 製品概要 | sap.com → |
| SAP Analytics Cloud 製品概要 | sap.com → |
| SAP Business Data Cloud — Sapphire 2025 イノベーションガイド | sap.com → |
| SAP Master Data Governance — Cloud Edition | help.sap.com → |
| S/4HANA Embedded Analytics vs. SAC — エンタープライズアーキテクチャKB | help.sap.com → |
1) データと分析のランドスケープ
以下の表は、各主要コンポーネントをその主な機能と想定ユーザーに対応付けたものです。これらの機能は、互いに置き換えるのではなく、組み合わせて使用するように設計されています（SAP Datasphere 製品ページ、SAP Analytics Cloud 製品ページ）。
| ドメイン | 機能 | 主な利用者 | |
|---|---|---|---|
| SAP HANA Cloud | インメモリリレーショナルデータベースおよびベクトルストア。Datasphere、SAC計画モデル、カスタムBTPアプリケーションの永続化層 | プラットフォームエンジニア / DBA | |
| SAP Datasphere | データ統合、セマンティックモデリング、フェデレーション、データウェアハウス。ガバナンスが効いたデータ準備層 | データエンジニア / データアーキテクト | |
| SAP Analytics Cloud (SAC) | ビジネスインテリジェンスダッシュボード、FP&A計画、予測分析、セルフサービスレポート。消費と意思決定の層 | ビジネスアナリスト / 財務コントローラー | |
| SAP Master Data Governance (MDG) | マスタデータドメイン（ビジネスパートナー、品目）に対するガバナンスワークフロー、統合、データ品質管理 | データスチュワード / MDMプログラムリーダー |
これらは代替手段ではありません。ガバナンスされたデータレイヤーなしでSACを導入するプロジェクトは、いずれDatasphereが存在する理由を再発見することになります。
2) S/4HANA への接続方法
Data & Analytics ドメインの各コンポーネントは、SAP S/4HANA との明確な関係性を持っています。これらの関係性を理解することは、正しいスコーピング（S/4HANA Embedded Analytics vs. SAC — Enterprise Architecture KB）の前提条件となります。
S/4HANAはマスターレコードのソースとして最上位に位置し、CDSビュー、CDC、OData、ABAP APIを介してデータを公開します。BTP上のMDGは上流に接続してマスターデータ品質を管理し、MDIを介してクリーンなレコードを下流システムに公開します。DatasphereはS/4HANAに接続し、SAPおよび非SAPの両方のソースからのデータを統合・モデリングします。S/4HANA Embedded Analyticsは、追加ライセンスコストゼロでS/4HANA境界内で完全に運用レポートを処理します。コンサルタントは、SACやDatasphereを提案する前に、まず組み込み分析が提示された要件をカバーしているかどうかを常に確認すべきです。SACはDatasphereとEmbedded Analyticsの両方の下流に位置し、ガバナンスされたデータをダッシュボード（ライブ接続経由）と計画（インポートモデル経由）のために消費します。SAP HANA Cloudは、DatasphereスペースとSAC計画モデルの両方の永続層を形成します。
重要ポイント: 各要件（永続化、ガバナンス、統合、消費）に対して適切なレイヤーを確立することは、データ＆アナリティクス案件（S/4HANA Embedded Analytics vs. SAC — Enterprise Architecture KB）における最も重要なスコープ決定です。
3) 成熟度マップ
以下の成熟度評価は、2026年半ば時点の公開情報に基づいています。MDGクラウドエディションのドメインカバレッジおよびSeamless PlanningのGAステータスに関する主張は、SAP Help PortalおよびSAP Sapphire 2025 Innovation Guide（SAP Master Data Governance — Cloud Edition、SAP Business Data Cloud — Sapphire 2025 Innovation Guide）を出典としています。
| ドメイン | 成熟度 | 備考 | |
|---|---|---|---|
| SAP HANA Cloud | ✅ 本番利用可能 | 完全にGA済み。DatasphereおよびSACのデータベース層として機能。大規模環境ではスケールアウトのキャパシティ計画が必要。 | |
| SAP Datasphere | ⚠️ 前提条件ありで利用可能 | GA済みで活発に開発中。フェデレーションファーストのアプローチには、慎重なスペース設計とSDIプロビジョニングエージェントの設定が必要。 | |
| SAP Analytics Cloud — BI | ✅ 本番利用可能 | ライブ接続ダッシュボードはGA済みで広く導入済み。大規模なライブモデルのパフォーマンスチューニングにはクエリ層の専門知識が必要。 | |
| SAP Analytics Cloud — Planning | ✅ 本番利用可能 | インポートモデルによるFP&AはGA済み。Seamless Planning（DatasphereにSACデータを保存）は2025年第1四半期にGAとなったが、同一テナントのコロケーションと共有IdPが必要。 | |
| SAP MDG — S/4HANA版 | ✅ 本番利用可能 | 成熟したオンプレミス製品で、幅広いドメインをカバー。カスタムガバナンスワークフローにはABAPの専門知識が必要。 | |
| SAP MDG — Cloud Edition（BTP） | 🔶 アーリーアダプター | 2026年半時点ではビジネスパートナードメインのみ。Material Masterはロードマップに含まれるがGAは未確定。現在のスコープ制限を受け入れられるクラウドファーストプログラムに推奨。 | |
| SAP Business Data Cloud（BDC） | 🔶 アーリーアダプター | 単一契約のSaaSバンドル（Datasphere + SAC + HANA Cloud + Databricks）。新規プログラムに推奨。公開価格は未設定。 |
4) 要件チェックリスト
要件段階（技術アーキテクチャが確定する前）に、これらのチェックリストを使用してください。各項目は、文書（SAP Datasphere 製品ページ、SAP Analytics Cloud 製品ページ）に回答を記入するか、明示的にスコープ外と定義する必要があります。
SAP Datasphere の前提条件
| チェックリスト項目 | 重要性 | |
|---|---|---|
| ソースシステムの特定と接続方法の確認（CDSビュー、CDC、OData、ファイル、アダプタ） | 接続性が確認できなければ、フェデレートファーストの設計は仮定に過ぎません。 | |
| オンプレミスソース向けSDIプロビジョニングエージェントのインストール計画 | オンプレミスのS/4HANAからのリアルタイムレプリケーションにはエージェントが必要であり、ファイアウォールの範囲は早期に解決する必要があります。 | |
| スペースアーキテクチャの定義（チーム所有権、ストレージクォータ、共有ルール） | スペースは主要な分離単位であり、後から境界を再構築するにはコストがかかります。 | |
| ドメインごとのデータ所有権とスチュワードシップの割り当て | Datasphereのセマンティックモデルでは、ビジネスオーナーが階層とマッピングを最新に保つ必要があります。 | |
| 準リアルタイムレプリケーションが必要な場合のCDCストリーミングインフラの確認 | CDCにはABAPパイプラインアダプタまたはConfluent Cloudが必要であり、すべての環境で標準で利用できるわけではありません。 | |
| データ保持とアーカイブポリシーの文書化 | ストレージクォータには限りがあり、本番稼働前に長期保持戦略を定義する必要があります。 | |
| ライセンス範囲がDatasphereキャパシティユニットとHANA Cloudコンピュートをカバーしていることの確認 | Datasphereは従量課金制であり、フェデレーションクエリのコンピュートを過小評価することは、よくあるコスト超過の原因です。 | |
| BW移行範囲の明確化（BW Bridge、モデル転送、または完全再実装） | BW Bridgeは段階的な移行パスであり、恒久的なアーキテクチャではありません。長期的な目標を事前に合意してください。 |
SAP Analytics Cloud の前提条件
| チェックリスト項目 | 重要性 |
|---|---|
| ユースケースに応じた接続タイプの確認（ライブ、インポート、ハイブリッド） | Planning および Smart Predict ではインポートモデルが必要です。ライブのみを選択すると、これらの機能がブロックされます。 |
| SAC からアクセス可能なライブ接続ソースの確認（ネットワーク、CORS、Cloud Connector、SAC Agent） | ブラウザベースの CORS 要件やネットワークの問題が後半で発覚すると、本番稼働が遅れます。 |
| Planning の範囲定義：各モデルの所有者（財務、サプライチェーン、人事） | クロスドメインの計画にはクロスドメインの所有権が必要であり、単一のスポンサーを合意する必要があります。 |
| Smart Predict のユースケースがライセンス権限に適合していることの確認 | 対象範囲を確認することで、不要なサードパーティ製 ML ツールの調達を回避できます。 |
| Seamless Planning のテナント要件確認：同一データセンター、同一 ID プロバイダ | テナントが異なるデータセンターや異なる IdP を使用している場合、Seamless Planning は機能しません。 |
| ストーリーとダッシュボードのガバナンスプロセス定義（誰が公開、昇格、廃止するか） | ガバナンスがないと、テナントに管理されていないストーリーが蓄積され、パフォーマンスと信頼性が低下します。 |
| ユーザーライセンスタイプとユースケースのマッピング（BI プラットフォームユーザー、Planning プロフェッショナル、ビジネスユーザー） | ライセンスタイプと機能アクセスが一致しないと、予算に想定外の影響が生じます。 |
SAP Master Data Governance の前提条件
| チェックリスト項目 | 重要性の理由 |
|---|---|
| マスタデータドメインを確認し、MDGのカバレッジにマッピング（ビジネスパートナー：GA、マテリアル：ロードマップ） | GA未確認のままマテリアルマスタ向けクラウドエディションをスコープすることは、明確なプロジェクトリスクとなる。 |
| デプロイメントモデルを決定：S/4HANA上のMDG vs MDGクラウドエディション（BTP ABAP環境） | 2つのバリアントはデータモデルとドメイン範囲が異なり、プロジェクト途中での切り替えは再実装に相当する。 |
| MDGガバナンスワークフローをビジネスプロセスオーナー（承認者、検証者、有効化者）にマッピング | オーナーが特定されていない場合、MDGは組織的な採用を伴わない技術的ソリューションとなる。 |
| MDIとの統合をスコープ：どのシステムがシンジケーションを介してクリーンなマスタデータを受信するか | 下流への配信がないMDGでは、ランドスケープ全体のデータ品質は向上しない。 |
| 本番稼働前にデータ品質ベースラインを測定（重複率、完全性、正確性） | ベースラインがない場合、プロジェクトは導入後の改善効果を示せない。 |
| 変更管理計画で中央ガバナンスモデルへの移行に対応 | ローカルレコードの自律性を失う事業部門には、構造化された変更管理が必要である。 |
SAP HANA Cloud の前提条件
| チェックリスト項目 | 重要性の理由 |
|---|---|
| デフォルトテンプレートではなく、測定または推定されたデータ量に基づくインスタンスサイジング | HANA Cloudのメモリは主要なコスト要因です。サイジングが不足すると障害が発生し、過剰だと予算を浪費します。 |
| マルチ環境戦略の定義（開発、テスト、本番） | バックアップ/リストアを計画する必要があります。オンプレミスのHANAのように、インスタンスを環境間で昇格させることはできません。 |
| バックアップおよびディザスタリカバリ要件の文書化 | サービスレベル契約に照らして、RTO/RPO目標を本番稼働前に確認する必要があります。 |
| セキュリティおよびネットワークアクセス制御（プライベートリンク、IP許可リスト）のセキュリティチームによるレビュー | HANA Cloudインスタンスはデフォルトでインターネットに公開されます。セキュリティ承認はゲート（必須条件）であり、後付けではありません。 |
| データロード前のユーザー管理と権限モデルの設計 | 行レベルおよび列レベルのセキュリティは事前に設計する必要があります。既にクエリされたデータを非公開にすることはできません。 |
5) 意思決定基準
最初に問うべき3つの質問
Q1. このプロジェクトは、どのような具体的かつ測定可能な非効率性や課題を解決しますか？
すべてのデータおよび分析プロジェクトは、測定可能な成果を伴う明確な問題に基づく必要があります。例えば、「月次決算に12日かかるのは、アナリストが3つのシステムから手動でデータを調整しているため」や「営業注文の60%に誤ったビジネスパートナーデータが含まれており、請求処理の遅延を引き起こしている」といったものです。この基盤がなければ、ツール選定や本番稼働後の成功測定の基準は存在しません。Q1の回答が「可視性を向上させたい」だけの場合、そのプロジェクトは開始準備が整っていないと言えます（S/4HANA Embedded Analytics vs. SAC — Enterprise Architecture KB）。
Q2. データはどこに保存され、誰が所有し、データ保存に関する制約はありますか？
データレジデンシー要件により、使用可能なBTPデータセンターが制限されます。データの所有権は、誰がDatasphereスペースやMDGガバナンスワークフローを管理するかを決定します。これらはITのみの責任ではありません。テナントをプロビジョニングする前に、法務/コンプライアンスチームとレジデンシー制約を確認する必要があります（SAP Datasphere製品ページ）。
Q3. 予算権限と組織変革の権限を持つ社内スポンサーはいますか？
SAP Data & Analyticsのプログラムが失敗するのは、技術的なギャップが原因ではなく、必要な組織変革（マスターデータガバナンスの集中化、スチュワードシップロールの強制、レガシーレポートの廃止など）を推進する権限と予算を持つスポンサーが不足しているからです。結果を責任持って推進する指名されたエグゼクティブがいることを確認してください。
プロジェクトコンテキストによるドメイン選択
| プロジェクトのコンテキスト | 推奨される開始点 |
|---|---|
| S/4HANA内で完結するリアルタイム運用レポート（非SAPソースなし） | S/4HANA Embedded Analytics（追加ライセンス不要） |
| SAPデータと非SAPデータを組み合わせたクロスシステム分析 | SAP Datasphere（データ準備）+ SAP Analytics Cloud（消費） |
| 財務FP&A / 予算編成 / シナリオ計画 | SAP Analytics Cloud（インポートモデル、計画ライセンスが必要） |
| ガバナンスが効いた環境でのレポート作成と計画の統合 | Datasphere（バックエンド）+ SAC（フロントエンド）、オプションでSeamless Planning |
| マスタデータ品質が課題の根本原因 | SAP MDG（ドメインとデプロイメントに応じてS/4HANA版またはBTPクラウド版） |
| マスタデータガバナンスは解決済み、クラウドシステムへの配信が課題 | SAP MDI（BTPサービス、MDGを補完するものであり代替ではない） |
| 新規のBTPデータ＆アナリティクスプログラム、レガシーBWの制約なし | SAP Business Data Cloud（単一契約のSaaSバンドル、2025年以降推奨） |
| 既存のBW/4HANA投資を活かしたBWモダナイゼーション | Datasphere（BW BridgeまたはBW Data Product Generator経由） |
| 明確な課題がまだ特定されていない | 停止。Q1に戻ってください。 |
ライセンスとコスト
| 領域 | ライセンスモデル | 確認すべき重要事項 | |
|---|---|---|---|
| SAP Datasphere | 消費ベース（キャパシティユニット）; ストレージとコンピュートは別途計上 | 推定データ量とクエリ同時実行数は？契約前にサイジングを実施すること。 | |
| SAP Analytics Cloud — BI | ユーザー単位のサブスクリプション（BIプラットフォームユーザーライセンス） | アドホック作成が必要なユーザー数と参照専用ユーザー数は？ライセンスタイプによってコストが大きく変わる。 | |
| SAP Analytics Cloud — Planning | ユーザー単位のサブスクリプション（プランニングプロフェッショナルまたはビジネスユーザー）; Smart Predict含む | 同一テナントでBIとPlanningは統合されているか？混在ライセンスには適切な組み合わせが必要。 | |
| SAP MDG — S/4HANA版 | 標準ドメインはS/4HANAライセンスに含まれる; カスタムドメインはアドオンが必要な場合あり | 対象範囲は標準ドメインか、カスタムドメインか？ | |
| SAP MDG — クラウドエディション（BTP） | BTP ABAP環境上のSaaSサブスクリプション | ビジネスパートナーで十分か、それとも品目マスタが必要か（ロードマップ確認）？ | |
| SAP HANA Cloud | 消費ベース（コンピュート＋ストレージのキャパシティユニット） | インスタンスサイジングがコストを左右する。契約前に正式なサイジングを依頼すること。 | |
| SAP Business Data Cloud（BDC） | 単一契約のSaaSバンドル; コンポーネント別価格は非公開 | BDC専用の見積もりを依頼すること。個別コンポーネントより安価と想定せず、比較検討すること。 |
6) よくある障害
障害 1: Datasphere と SAC を代替手段として扱う
Datasphereはデータ準備とガバナンスのレイヤーであり、SACは消費と計画のレイヤーです（SAP Datasphere製品ページ、SAP Analytics Cloud製品ページ）。ガバナンスされたデータレイヤーなしでSACを導入すると、データ準備がSACストーリーに押し込まれ、Datasphereのセマンティックビューに属するビジネスロジックが埋め込まれた、メンテナンス不能なモデルが生成されます。
障害 2: 組み込み分析はテストせずに不十分だと決めつけること
S/4HANA Embedded Analyticsは、追加ライセンス費用ゼロで幅広い運用レポートをカバーします（S/4HANA Embedded Analytics vs. SAC — Enterprise Architecture KB）。Embedded Analyticsを評価せずにSACやDatasphereを提案するプロジェクトは、コスト削減の機会を逃しています。この評価を前提ではなく、正式な要件フェーズのステップとしてください。
障害 3: GA確認前のマテリアルマスター向けMDGクラウドエディションのスコープ設定
2026年半ば時点で、MDGクラウドエディションはビジネスパートナーのみをカバーしており、Material Masterはロードマップ上にあります（SAP Master Data Governance — Cloud Edition）。Material Master向けのMDGクラウドエディションに、GA日が確定していない状態でコミットすることは、文書化されたプロジェクトリスクであり、スポンサーが書面で承諾し、オンプレミスMDGのためのコンティンジェンシープランを用意する必要があります。
障害 4: 計画を含むランドスケープに対してライブ専用のSAC接続を選択する
ライブ接続は読み取り専用のダッシュボードをサポートします。計画やSmart Predictにはインポートモデルが必要です。デフォルトでライブ接続を使用するプロジェクトでは、FP&Aチームが予算シナリオを作成しようとした際にこの制限に気づきます。その時点で接続タイプを変更するには、データの再読み込みとモデルの再構築が必要になります。
失敗 5: Datasphere スペースに関するデータ所有権の議論を省略すること
Datasphereスペースには、コストセンタ階層や通貨換算ルールといったビジネスセマンティクスが含まれており、これらはビジネススチュワードが所有・管理する必要があります（SAP Datasphere製品ページ）。Datasphereを純粋なITインフラとして扱うプロジェクトでは、最初の1年以内にセマンティックモデルが現実から乖離してしまうことがわかっています。
障害6: MDI配信レイヤーをスコープせずにMDGをデプロイする
MDGはマスタデータの品質を管理し、MDIはクリーンなレコードを接続されたシステムに配信します。MDGを導入してもMDIを統合しないプロジェクトでは、ガバナンスは解決されても、システム全体にわたるデータ品質の問題は解決されません。MDGのスコープを定義する際には、後続フェーズではなく、同時にMDIのスコープも定義してください。
障害7: 連携主体のランドスケープにおけるDatasphereのコンピュートコストの過小評価
フェデレーションクエリはクエリ実行時に処理され、便利ですが、規模が大きくなるとコストがかかります（SAP Datasphere プロダクトページ）。高並行処理シナリオでは、キャッシュやマテリアライズを行わないフェデレーションは、多額のキャパシティユニット料金を発生させ、ソースシステムに予期しない負荷をもたらします。設計時に、フェデレーションとレプリケーションのトレードオフを定量化してください。
FAQ
Q: S/4HANA のランドスケープはオンプレミスです。それでも SAC と Datasphere を使用できますか？
はい。Datasphereは、SDIプロビジョニングエージェントまたはABAPパイプラインアダプターを使用したCDSビュー抽出を介して、オンプレミスのS/4HANAに接続します（SAP Datasphere製品ページ）。SACは、Cloud ConnectorまたはSACエージェントを介して接続します。どちらのパスも本番環境でサポートされていますが、ファイアウォールとネットワークの調整が必要です。プロジェクトの早い段階で、接続性検証スプリントを計画してください。
Q: 初期プロジェクトからSACプランニングをスコープ外とするのはどのような場合ですか？
以下のMarkdownブロックを日本語に翻訳します。
SAP Analytics Cloud（SAPアナリティクスクラウド）の計画機能は、以下の場合に導入を見送ってください。すなわち、表明された課題が純粋に分析的なものであり、FP&A（財務計画・分析）のユースケースがない場合、ビジネス側でモデルを維持する計画プロセスオーナーが特定されていない場合、または計画ライセンスの予算が承認されていない場合です（SAP Analytics Cloud製品ページ）。まずはBI（ビジネスインテリジェンス）から始め、オーナーシップが確定した後の後続フェーズで計画機能を追加してください。
Q: 基本的なDatasphere + SAC BI導入にはどのようなライセンスが必要ですか？
最低限必要なもの：Datasphereキャパシティユニット、SAP HANA Cloudキャパシティユニット、SAC BIプラットフォームユーザーライセンス。Seamless Planningが対象範囲に含まれる場合は、SACプランニングプロフェッショナルライセンスも必要です。SAPは公開価格表を公開していません。正式な見積もりを依頼し、新規案件向けのBDC単一契約バンドル（SAP Business Data Cloud — Sapphire 2025 Innovation Guide）について具体的に質問してください。
Q: データおよび分析アーキテクチャの要件は、どのように正式に文書化すべきですか？
2つの成果物アプローチを採用する： (1) 各課題を特定のコンポーネントとユースケースにマッピングする要件トレーサビリティマトリックス (2) 主要な選択肢ごとのアーキテクチャ決定記録（ADR）— 例：MDGクラウド vs. オンプレミス、SACライブ接続 vs. インポート接続、Datasphereフェデレーション vs. レプリケーション。ADRは検討したオプション、決定内容、およびその根拠を記録する。
Q: Datasphere を動作させるために MDG は必要ですか？
いいえ。Datasphereは、マスタデータの品質に関わらず、ソースシステムからデータを統合します。ただし、ソースシステム内の低品質なマスタデータはDatasphereモデルに継承され、SACダッシュボード（SAP Master Data Governance — Cloud Edition）に現れます。MDGは根本原因に対処します。データ品質がビジネス上の課題の根本原因として特定された場合にのみ、それをスコープに含めてください。一般的な前提条件としてではありません。
Q: SAP Business Data Cloudとは何か、どのような場合に推奨すべきか？
SAP Business Data Cloud (BDC) は、2025年初頭に発表された単一契約のSaaSバンドルであり、SAP Datasphere、SAP Analytics Cloud、SAP HANA Cloud、BWモダナイゼーションツール、およびAI/ML向けのSAP Databricksを含みます（SAP Business Data Cloud — Sapphire 2025 Innovation Guide）。BDCは、段階的に移行するレガシーBWがなく、簡素化された商用条件を希望する顧客、またはSAPアナリティクスと併せてAI/MLワークロードを見込む顧客に推奨します。
Q: MDG → Datasphere → SAC の順序が適切なパターンとなるのはどのような場合ですか？
このエンドツーエンドのシーケンスは、以下の条件に該当する場合に適用されます。(1) レポートの不正確さの主な原因がマスタデータ品質の低さである場合（MDGの正当化）、(2) アナリストに届く前に複数のシステムからのデータを統合する必要がある場合（Datasphereの正当化）、(3) ビジネスユーザーが統合されたデータに基づくダッシュボードや計画を必要とする場合（SACの正当化）。各レイヤーは独立して正当化される必要があります。1つまたは2つで十分な場合に3つすべてを導入すると、コストが増加するだけで、それに見合う利益は得られません。
概要
SAP BTPのData & Analytics領域は、選択肢のメニューではなく、階層型アーキテクチャです。SAP HANA Cloudは永続化層を提供し、Datasphereはガバナンスが効いた統合とセマンティックモデリングを提供し、SACは消費と計画を提供し、MDGは品質基盤としてマスターデータガバナンスを提供します（SAP Datasphere製品ページ、SAP Analytics Cloud製品ページ）。統合の順序は、MDG →（MDIによる配信）→ Datasphere → SACとなり、レポーティングがS/4HANAの範囲内に留まる場合は、S/4HANA Embedded Analyticsが適切な選択肢となります。
適切なスコープ設定には、ツールを選択する前に3つの質問に答える必要があります。測定可能な課題は何か、データの所有者は誰か、組織的な権限を持つのは誰か、です。ほとんどのプロジェクトの失敗は、§6に記載された7つのパターンに起因します。要件段階でこれらに対処することは、コンサルタントがデータ＆アナリティクスの案件で取れる最も効果的なアクションです。