Durante anos, extrair dados do SAP foi sinônimo de gambiarra. Conexões diretas ao banco de dados, relatórios que travavam o sistema em horário de pico, planilhas exportadas manualmente e repassadas por e-mail, scripts que só uma pessoa na empresa sabia manter. 

O resultado era sempre o mesmo: dados desatualizados, sem contexto e com versões conflitantes espalhadas por diferentes áreas. 

O SAP Datasphere foi criado para acabar com esse ciclo. Não como mais uma ferramenta de BI, mas como uma camada de dados inteligente que preserva o contexto de negócio do SAP, governa o acesso e entrega informação pronta para consumo analítico, sem comprometer a performance do ERP e sem depender de acessos diretos ao banco. 

Em 2026, com a migração em massa para o RISE with SAP eliminando de vez a possibilidade de conexões diretas ao HANA, o Datasphere deixou de ser opcional. Ele é a resposta oficial da SAP para quem quer fazer analytics sério em ambiente cloud. 

Saiba mais: SAP desatualizado: como identificar riscos e planejar uma atualização sem traumas 

O problema que o Datasphere resolve 

Antes de falar da solução, vale nomear a dor com precisão. 

No modelo tradicional, as empresas extraíam dados do SAP de três formas principais: 

• Acesso direto ao banco (HANA ou banco legado) 

• Extratores do BW 

• Exportações manuais via transações como SE16 e relatórios ABAP customizados  

Cada uma dessas abordagens carrega problemas sérios. 

O acesso direto ao banco é o mais crítico: além de comprometer a performance do ERP, ele cria dependências técnicas frágeis que travam upgrades e migrações.  

No RISE with SAP, esse acesso simplesmente não existe mais e muitas empresas só descobrem isso quando o projeto de migração já está em andamento. 

O BW tradicional, por sua vez, acumulou décadas de complexidade. Modelos de dados obsoletos, transformações que ninguém mais entende, cargas que falham silenciosamente. 

Desligar o BW é uma necessidade reconhecida por quase todo gestor SAP, mas poucos sabem por onde começar. 

As exportações manuais, por fim, são o sintoma mais visível do problema: quando o time de negócio não confia nos dados do ERP ou não consegue acessá-los de forma ágil, ele cria seus próprios processos paralelos (e aí a governança vai por água abaixo). 

O que é o SAP Datasphere (de verdade) 

O SAP Datasphere é a plataforma de data fabric da SAP. Isso significa que ele não é apenas um repositório de dados, ele é uma camada que conecta, organiza e expõe dados de múltiplas fontes mantendo o contexto semântico de negócio. 

Na prática, isso quer dizer que quando um dado sai do Datasphere, ele não chega como “MARA” ou “EKKO”, chega como “Produto” ou “Pedido de Compra”, com as regras de negócio aplicadas, os relacionamentos preservados e a lógica que faz aquele dado fazer sentido para quem vai consumi-lo. 

As principais capacidades do Datasphere incluem: 

• Virtualização de dados: acesso a dados de múltiplas fontes sem necessidade de replicação física 

• Camada semântica: modelagem de dados com contexto de negócio, não apenas estrutura técnica 

• Federação e replicação: flexibilidade para escolher quando mover dados e quando apenas consultá-los na fonte 

• Integração nativa com o ecossistema SAP: conexão direta com S/4HANA, BW, SAP Analytics Cloud e Business Data Cloud 

• Abertura para ferramentas externas: APIs e conectores para Databricks, Power BI, Tableau e outros 

É essa combinação que torna o Datasphere diferente de qualquer ferramenta de ETL ou data warehouse tradicional: ele entende SAP de dentro para fora. 

SAP Datasphere e Business Data Cloud: qual a relação? 

Com o avanço do SAP Business Data Cloud (BDC), o Datasphere passou a ocupar um papel ainda mais central na estratégia de dados da SAP.  

O BDC é o guarda-chuva que reúne o Datasphere, o SAP Analytics Cloud e a integração com plataformas externas como o Databricks, formando o que a SAP chama de camada oficial de dados de negócio para o ecossistema RISE. 

Em termos práticos: se você está indo para o RISE e quer fazer analytics, planejamento ou IA com dados SAP, o caminho passa pelo Datasphere dentro do BDC.  

Não existe atalho sustentável fora dessa arquitetura. 

Leia também: Customizações em SAP: quando valem a pena e quando viram armadilhas operacionais 

Como a Coperty implementou o Datasphere na SLC Agrícola 

A SLC Agrícola é uma das maiores produtoras agrícolas do Brasil, uma operação de escala real, com volumes de dados que não perdoam arquiteturas frágeis. 

O desafio era claro: alimentar o ecossistema analítico da empresa, incluindo o Databricks, com dados SAP confiáveis, atualizados e governados sem comprometer a performance do ERP e sem depender de extrações manuais ou acessos diretos ao banco. 

A Coperty estruturou a solução com o SAP Datasphere (Business Data Cloud) como camada central: 

• CDS Views com CDC (Change Data Capture): em vez de extrações completas e periódicas, o sistema captura apenas o que mudou desde a última carga — reduzindo volume, latência e impacto no ERP 

• Extratores nativos SAP: para objetos onde o CDC não se aplica, foram utilizados extratores nativos que garantem consistência e rastreabilidade 

• Camada semântica no Datasphere: os dados chegam ao Databricks já organizados com contexto de negócio, prontos para consumo analítico e para modelos de machine learning 

O resultado é uma arquitetura que a SLC consegue operar, evoluir e auditar sem depender de um único especialista e sem o risco de uma extração manual comprometer uma decisão crítica no campo. 

Datasphere vs. BW tradicional: quando migrar? 

Essa é uma das perguntas mais frequentes em projetos de dados SAP hoje. A resposta honesta é: depende do que você tem e do que precisa entregar. 

O BW tradicional ainda faz sentido em cenários onde há modelos de dados muito consolidados e equipes especializadas que dominam o ambiente.  

Mas para a maioria das empresas, o BW acumulou complexidade suficiente para se tornar um obstáculo e o Datasphere oferece um caminho de transição gradual, não uma substituição abrupta. 

A abordagem mais comum é começar pelo Datasphere para novos casos de uso analíticos, enquanto o BW existente é mantido em operação.  

Com o tempo, os modelos BW são migrados ou aposentados conforme o Datasphere assume o papel de fonte de dados principal. 

O importante é não deixar essa decisão para depois da migração para o RISE, porque, quando o acesso direto ao banco desaparecer, a urgência vai ser muito maior e o espaço para planejamento, muito menor. 

O que isso tem a ver com Clean Core e customizações 

Existe uma conexão direta entre a estratégia de dados e o estado do core do ERP. Empresas com muitas customizações no S/4HANA tendem a ter também extrações de dados altamente dependentes dessas customizações, o que torna a migração para o Datasphere mais complexa do que deveria ser. 

Por isso, falar de Datasphere sem falar de Clean Core é incompleto. Os dois temas fazem parte do mesmo movimento de modernização. 

Da mesma forma, empresas que estão avaliando uma atualização do ambiente SAP precisam incluir a estratégia de dados nessa conversa desde o início, não como um projeto paralelo, mas como parte do mesmo roadmap. 

Como a Coperty trabalha com SAP Datasphere 

Na Coperty, a implementação do Datasphere começa pelo diagnóstico: como os dados SAP são extraídos hoje, quais ferramentas consomem esses dados, onde estão os maiores riscos e qual é o caso de uso com retorno mais rápido. 

A partir daí, construímos a arquitetura de dados de forma incremental, priorizando o que gera valor imediato sem comprometer a estabilidade do ambiente existente. 

Nossa experiência cobre desde a modelagem semântica no Datasphere até a integração com plataformas externas como Databricks e Power BI, passando pela configuração de CDC, extratores nativos e governança de dados. 

Saiba mais sobre a Coperty e nosso modelo de trabalho: O que a nova marca da Coperty significa para o seu negócio 

Se os seus dados SAP ainda dependem de extrações manuais, acessos diretos ao banco ou de um BW que ninguém mais quer tocar, o Datasphere é o próximo passo e a Coperty tem o modelo e a experiência para fazer essa transição de forma segura e orientada a resultado. 

Quer entender como estruturar a sua arquitetura de dados SAP com o Datasphere? Fale com a Coperty!