Entdecken Sie die neuesten 6 SAP Datasphere KI-Integrationen

SAP Datasphere ist ein KI-Tool, das Unternehmen dabei helfen kann, aussagekräftige Daten bereitzustellen.

Entdecken Sie die KI-Entwicklungen von SAP Datasphere, wie neue Integrationen und KI-basierte Funktionen, um zu verstehen, wie das Tool Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Unternehmensdaten unterstützen kann:

Was ist SAP Datasphere KI und warum ist sie wichtig?

SAP Datasphere ist eines dieser Tools, in das SAP KI-gesteuerte Tools und Funktionen integriert hat, um den Bedürfnissen von Datenkonsumenten und -anbietern gerecht zu werden. SAP Datasphere KI kann die Benutzererfahrung verbessern und die gemeinsame Nutzung von Daten im großen Maßstab unterstützen durch:

• Automatisierte Datenbereitstellung: KI kann den Prozess der Datenbereitstellung optimieren, indem sie automatisch relevante Verbindungen herstellt und notwendige Artefakte in SAP Datasphere erstellt. Dies reduziert den manuellen Eingriffsbedarf und erleichtert den Benutzern die Integration von Datenprodukten.
• Metadatenmanagement: KI kann die Handhabung von Metadaten verbessern, was entscheidend ist, um die Datenbereitstellung zu erleichtern. Durch die Nutzung von Metadaten, die über das Open Resource Directory (ORD)-Protokoll beschrieben werden, kann KI einen reibungslosen und effizienten Integrationsprozess gewährleisten.

Hier ist ein Video, das erklärt, wie SAP Datasphere generative KI-Funktionen mit seinem Datasphere kombiniert:

SAP hat KI in verschiedene Tools implementiert, wie z.B. SAP BTP generative KI-Anwendungen. Es integriert auch andere SAP- und Nicht-SAP-Plattformen, um seine Tool-Funktionen zu erweitern, wie:

• SAP-Job-Scheduler
• SAP-Prozess-Orchestrierungstools
• SAP-Utility-Lösungen
• SAP-Meter-to-Cash-Prozess-Technologien.

2 SAP Datasphere KI-Funktionen

Hier ist eine vollständige Liste der von SAP Datasphere bereitgestellten Funktionen:

1. Wissensgraph

Der Wissensgraph bietet einen umfassenden Überblick über die Datenlandschaft eines Unternehmens. Durch die Erfassung komplexer Beziehungen und Metadaten ermöglicht er ein besseres kontextuelles Verständnis für KI-gesteuerte Anwendungen.

Funktionen:

• Automatisierte Ontologieerstellung: Erzeugt Ontologien bei der Datenintegration, einschließlich Geschäftskontext aus SAP-Quellen wie S/4HANA.
• Kontextanreicherung für LLMs: Liefert strukturierten Kontext an große Sprachmodelle, um KI-generierte Ungenauigkeiten (z.B. Halluzinationen) zu reduzieren.
• Mustererkennung: Ermöglicht fortgeschrittene Schlussfolgerungen und die Generierung von Erkenntnissen in verschiedenen Geschäftsbereichen.

Praktische Anwendung des Wissensgraphs

Wissensgraphen können zur Marketingoptimierung oder im Supply Chain Management eingesetzt werden, um Unternehmen umsetzbare Erkenntnisse zu liefern und Innovationen voranzutreiben.

Hier ist ein Video, das die Fähigkeit des Wissensgraphs erklärt:

2. Semantisches Onboarding

Semantisches Onboarding ermöglicht es, semantisch angereicherte Datenobjekte aus SAP-Systemen (S/4HANA, BW/4HANA, HANA Cloud) in SAP Datasphere zu importieren, wobei ihre geschäftliche Bedeutung erhalten bleibt. SAP hat dies um die Unterstützung für SAP HANA Cloud und andere SAP-Datenprodukte erweitert und bietet so eine einheitliche Onboarding-Erfahrung.

Funktionen:

• Erhaltung semantischer Informationen: Beim Import von Kalkulationssichten aus SAP HANA Cloud in SAP Datasphere bleiben semantische Details wie Kennzahlen, Attribute, Hierarchien, Aggregationen und Währungen/Einheiten erhalten. Dadurch wird sichergestellt, dass die Integrität und Bedeutung der Daten innerhalb einer semantisch reichen Datenschicht gewahrt bleibt.
• Synchronisation: Es hält Objekte in SAP HANA Cloud und SAP Datasphere synchron, sodass Kunden ihre bestehenden Investitionen in die SAP HANA-Modellierung nutzen können.
• Vererbung von Geschäftskontext: Es ermöglicht die Vererbung von Geschäftskontext aus SAP-Geschäftsanwendungen und Branchenlösungen. Diese Übertragung von Semantik in das Business Data Fabric schafft eine starke Grundlage für verbesserte Analyse-Workflows.
• Verbesserter Analyse-Workflow: Die Erhaltung und Übertragung semantischer Informationen in SAP Datasphere optimiert den Analyse-Workflow und beschleunigt und vereinfacht den Prozess der Gewinnung datengestützter Erkenntnisse.Integrationen mit anderen Tools.

Praktische Anwendung des semantischen Onboardings

Unternehmen können semantisches Onboarding nutzen, um SAP- und hybride Datensätze effizient zu integrieren, Modellierungsfehler zu reduzieren und die Erkenntnisgewinnung zu beschleunigen.

3. KI‑gestützte Inhaltsgenerierung

Diese Funktion generiert automatisch Geschäftsbeschreibungen, Geschäftsbegriffszuweisungen und KPI-Definitionen für Daten-Assets im SAP Datasphere-Katalog unter Verwendung von SAP Business KI-Modellen.

Funktionen:

• Erzeugt kontextbewusste beschreibende Texte für Katalogobjekte
• Wendet automatisch hierarchische Geschäfts-Tags und -Begriffe an
• Definiert Key Performance Indicators und Assoziationen ohne manuelles Eingreifen
• Reduziert den Bedarf an tiefgreifendem technischem Fachwissen für die Kuratierung von Kataloginhalten

Praktische Anwendung der KI-gestützten Inhaltsgenerierung

Unternehmen können schnell Tausende von Daten-Assets integrieren und gleichzeitig Compliance und Datenqualität aufrechterhalten, um Analysen und Reporting zu beschleunigen.

4. KI‑gestützte Suche

Die KI-gestützte Suche ermöglicht es Benutzern, Datenartefakte mithilfe natürlicher Sprachabfragen in SAP Datasphere zu finden und überwindet die Einschränkungen von Filtern und manueller Navigation.

Funktionen:

• Verständnis natürlicher Sprache interpretiert Geschäftsbegriffe, Fragen und Absichten
• Durchsucht Repository-, Katalog- und Marketplace-Datensätze
• Liefert kontextreiche Ergebnisse, die den Benutzeranfragen entsprechen.

Praktische Anwendung der KI-gestützten Suche

Benutzer können Fragen in natürlicher Sprache stellen. Zum Beispiel: „Zeig mir Vertriebsdatenmodelle mit Kundensegmentierung“ und erhalten genaue Ergebnisse..

5. KI‑gestützte semantische Generierung

Die KI-gestützte semantische Generierung erkennt und klassifiziert automatisch semantische Typen für eingehende Daten, insbesondere für Nicht-SAP-Quellen, und bereichert das Data Fabric von SAP Datasphere.

Funktionen:

• Automatische semantische Klassifizierung: Weist Datasets während der Aufnahme korrekte Typen zu.
• Unterstützung hybrider Daten: Funktioniert mit SAP- und Nicht-SAP-Daten, um eine einheitliche semantische Schicht zu schaffen.
• Reduzierte manuelle Vorverarbeitung: Minimiert den Datenvorbereitungsaufwand und ermöglicht schnellere Analysen.

Praktische Anwendung der KI-gestützten semantischen Generierung

Unternehmen, die hybride Datenquellen integrieren, können die Modellierung und die Gewinnung von Erkenntnissen beschleunigen, indem sie automatisch angereicherte semantische Informationen erhalten, Fehler reduzieren und die Konsistenz verbessern.

Integrationen mit anderen Tools

SAP Datasphere integriert KI-Tools in sein offenes Daten-Ökosystem, um seine Datenmanagement-Architektur zu verbessern.

1. KI-Governance mit Collibra

SAP arbeitet mit Collibra zusammen, um Data-Governance-Funktionen bereitzustellen, die sicherstellen, dass vertrauenswürdige Daten für alle Benutzer im gesamten Business Data Fabric zugänglich sind.

Durch die Integration mit Collibra KI Governance ermöglichen SAP-Lösungen Unternehmen, die für KI verwendeten Daten mit den Modellen selbst auf einer einzigen Plattform zu verbinden, um ihre KI-Entwicklungsbemühungen effektiv zu verfolgen und zu verwalten. Durch die Registrierung der mit SAP-Technologie erstellten KI- und maschinellen Lernmodelle auf der Collibra KI Governance-Plattform können Benutzer:

• Erhalten verbesserte Einblicke in die Datenherkunft und Metadaten der in der KI-Modellierung verwendeten SAP-Daten
• Überprüfen die Datengenauigkeit und Vertrauenswürdigkeit
• Verifizieren die Daten, mit denen ihre KI-Modelle trainiert wurden.

Dadurch können sie:

• Transparenz und Verantwortlichkeit verbessern
• Einhaltung von Regulierungs-, Datenschutz- und Governance-Richtlinien sicherstellen
• Risiken wie voreingenommene Entscheidungsfindung und ungenaue Empfehlungen mindern.

Hier ist ein Video, das erklärt, wie Collier KI Governance funktioniert:

2. Daten-Streaming mit Confluent

Confluent ist eine Plattform, die auf Apache Kafka basiert und einen Echtzeit-Daten-Streaming- und -Managementdienst bietet. Sie ermöglicht es Unternehmen, große Datenpipelines effizient zu verwalten und Daten über verschiedene Systeme und Anwendungen hinweg zu streamen.

So verbessert Confluent SAP Datasphere und wertet SAP-Daten-Assets auf:

1. Echtzeit-Daten-Streaming: Die Integration mit Confluent ermöglicht Echtzeit-Daten-Streaming zu und von SAP Datasphere. Diese Fähigkeit ist entscheidend für Unternehmen, die Daten in Echtzeit verarbeiten und analysieren müssen, um schnellere Entscheidungen und operative Reaktionsfähigkeit zu ermöglichen.
2. Schema Registry-Funktionen: Die Integration mit der Schema Registry von Confluent erweitert die ausgehenden Funktionen von SAP Datasphere. Sie ermöglicht die nahtlose Handhabung von Datenschemata und stellt sicher, dass Daten systemübergreifend korrekt interpretiert und verarbeitet werden.
3. Überlegene Benutzererfahrung: Die Integration bietet eine überlegene Benutzererfahrung, indem sie Verbindungen auf Anwendungsebene ermöglicht, ohne dass zusätzliche benutzerdefinierte Anwendungsentwicklung erforderlich ist. Diese einfache Integration hilft Unternehmen, Streaming-Datenlösungen schnell bereitzustellen und zu nutzen.
4. Effiziente Datenverarbeitung: Die Integration von SAP Datasphere mit Confluent umfasst vordefinierte Replikationsflüsse, die Delta- und Echtzeitverarbeitung nativ unterstützen. Diese Effizienz bedeutet, dass Daten nur bei Änderungen geladen werden, wodurch unnötige Datenübertragungen und Verarbeitungsaufwände reduziert werden.
5. Verbesserte Datenaufnahme und -integration: Die Integration unterstützt die Datenaufnahme in Kafka und Confluent, wobei zusätzliche Funktionen für die ausgehende und eingehende Datenintegration für alle verfügbar werden. Diese erweiterte Funktionalität verbessert die Fähigkeit von SAP Datasphere, eine breite Palette von Datenquellen und Anwendungsfällen zu handhaben.

Integration mit SAP Analytics Cloud & SAP HANA Cloud Vector Engine

Benutzer können SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud und SAP HANA Cloud Vector Engine kombinieren, um ein einheitliches Datenmanagementsystem und eine Analyse-Lösung zu erreichen. Folgendes kann ein Benutzer mit diesen kombinierten Tools tun:

3. SAP Analytics Cloud für Data Fabric

Data-Fabric-Lösungen vereinheitlichen und verwalten Daten in Echtzeit über Systeme hinweg und bieten eine einzige, zuverlässige Quelle. Sie automatisieren den Zugriff, verbessern die Datenqualität und erhöhen die Sicherheit, was Analysen und KI selbst in komplexen Konfigurationen erleichtert. Dies hilft Unternehmen, zu skalieren und sich an veränderte Märkte anzupassen. SAP verbessert Data Fabric durch:

1. Integration mit SAP Analytics Cloud für Planung: Planungsmodelle aus SAP Analytics Cloud können jetzt in SAP Datasphere bereitgestellt werden. SAP Analytics Cloud nutzt KI, um:
   1. Datenumwandlungs- und -integrationsprozesse zu automatisieren und zu optimieren
   2. Intelligente Empfehlungen und Erkenntnisse auf Basis der integrierten Ist- und Plandaten bereitzustellen. Dies verbessert die Integration von Plan- und Ist-Daten in Echtzeit-Entscheidungsfindung.
      ermöglicht für zu innerhalb von SAP Datasphere.
2. Reduzierung des Daten-Fußabdrucks und des Modellierungsaufwands: Die Integrationsbemühungen konzentrieren sich auch darauf, den Daten-Fußabdruck und den für die Modellierung erforderlichen Aufwand zu reduzieren. Durch die Nutzung der Fähigkeiten von SAP Datasphere kann SAP Analytics Cloud Datenmanagementprozesse optimieren und die Effizienz verbessern.

4. Generativer KI-Co-Pilot: Joule

Der SAP Analytics Cloud Generative KI Co-Pilot befähigt Kunden, generative KI für Geschäftsplanung und Simulation zu nutzen. Der zugrunde liegende KI-Assistent Joule verbessert die Funktionen in den Bereichen Datenentdeckung, Dashboard-Erstellung, Pflege von Planungsmodellen und mehr und bietet eine intuitive Benutzererfahrung.

Mithilfe von NLP können Endbenutzer:

• Analytische Abfragen ausführen
• Die Auswirkungen verschiedener Einflussfaktoren simulieren
• Ressourcen zuweisen
• Dashboards und Berechnungen automatisieren

Joule Anwendungsbeispiel

Ein Geschäftsbenutzer, der die Fluktuationsrate im Vergleich zur Einstellungsrate für eine bestimmte Stelle in den letzten 12 Monaten untersucht, könnte Joule abfragen, um frühere Planiterationen zu analysieren und zugrunde liegende Gründe aufzudecken.

Neue Joule-Erweiterungen:

• Joule + SAP‑RPT‑1 Foundation Model-Integration: Joule kann jetzt SAP‑RPT‑1, ein relationales Foundation Model aus dem SAP KI Hub, nutzen, um prädiktive Analysen und Modellierungen auf strukturierten Datasphere-Datasets durchzuführen und damit Prognosen, Empfehlungen und erweiterte Szenariosimulationen zu verbessern.
• Joule + Microsoft 365 Copilot-Integration: Erweitert die Funktionen für natürliche Sprachabfragen über SAP Analytics Cloud hinaus und ermöglicht Benutzern den Zugriff und die Analyse von Datasphere-Daten direkt aus den Microsoft-Produktivitätstools.

5. SAP Analytics Cloud Compass

SAP Analytics Cloud Compass bietet Monte-Carlo-Simulationsfunktionen mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche, die es auch technisch nicht versierten Benutzern ermöglicht, Echtzeit-Multivariatanalysen ohne fortgeschrittene Statistikkenntnisse durchzuführen. Hier sind die wichtigsten Vorteile von SAP Analytics Cloud Compass:

1. Echtzeit-Multivariatanalyse, um mehrere Variablen gleichzeitig in Echtzeit zu analysieren und einen umfassenden Überblick über mögliche Ergebnisse zu bieten.
2. Geschäftssimulationen für schnelle und effiziente Szenariomodellierung, die Benutzern helfen, Annahmen zu vergleichen und über Auswirkungsabweichungen zu berichten.
3. Sensitivitätsanalyse, um Echtzeit-Einblicke in Sensitivitätstreiber zu gewinnen, die Benutzern helfen, die Datendynamik zu verstehen und wie sich Änderungen von Variablen auf die Ergebnisse auswirken.
4. Kontinuierliche agile Simulationen, um sich an veränderte Geschäftsbedingungen anzupassen und fundierte Entscheidungen zu treffen.

6. SAP HANA Cloud Vector Engine

SAP HANA Cloud führt eine Vektorfunktion in seine bestehenden Multi-Model-Funktionen ein, die es Kunden ermöglicht, alle Arten von Geschäftsdaten mit einer einzigen Datenbank zu nutzen. Die Vector Engine verbessert die Fähigkeit, intelligente Datenanwendungen zu erstellen, die menschliche Intuition mit maschinellem Lernen und Multi-Model-Verarbeitungsfunktionen kombinieren. Zu den wichtigsten Funktionen und Vorteilen von SAP HANA Cloud Vector Engine gehören:

• Vektoren speichern und vergleichen mit SQL, was Anwendungsfälle wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Empfehlungen, Klassifizierungen und Clustering ermöglicht.
• Datenmanagement-Architektur vereinfachen und mit einer einzigen Multi-Model-Datenbank mit SQL-Interaktion verbessern.
• Neue Erkenntnisse gewinnen durch die Kombination von räumlichen, Graph-, JSON- und relationalen Daten mit Vektorabfragen.
• Vektoranwendungsfälle einfach integrieren in Lösungen innerhalb des HANA Cloud-Ökosystems, einschließlich Clients, Python-Bibliotheken und CAP (Cloud Application Programming Model).
• Integration mit Open-Source-Community-Tools wie LangChain über Plug-ins.

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Weiterführende Literatur

Entdecken Sie mehr Neuigkeiten und Anwendungen rund um SAP in unseren umfassenden und datengestützten Artikeln:

• Entdecken Sie SAP BTP Generative KI-Tools, 4 Anwendungsfälle und Vorteile
• Top SAP Workload-Automationstools & Anwendungsfälle

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  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 23. Juli 2026}
}

Referenzlinks

1.

Unleashing the Latest SAP Data and Analytics Innovations | SAP News Center

SAP

2.

SAP Datasphere on Teched 2023: What has been achieved and where are we going? • Interdobs

3.

Set SAP Data in Motion with Confluent Cloud, an SA... - SAP Community

4.

Intelligent Applications in SAP Business Data Cloud | SAP Sapphire | SAP News Center

SAP

5.

SAP Datasphere | Unified Data Experience

6.

SAP Analytics Cloud compass - SAP Danmark Nyheder

7.

Vectorize your Data : SAP HANA Cloud's Vector Engi... - SAP Community

Hazal Şimşek

Branchenanalystin

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Hazal ist eine Branchenanalystin bei AIMultiple, mit Schwerpunkt auf Process Mining und IT-Automatisierung.

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