Entdecken Sie die 6 neuesten SAP Datasphere KI-Integrationen

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

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

Was ist SAP Datasphere KI und warum ist sie wichtig?

SAP Datasphere ist eines dieser Tools, in die SAP KI-gesteuerte Tools und Funktionen integriert, um den Bedürfnissen von Datenkonsumenten und -anbietern gerecht zu werden. SAP Datasphere KI kann die Benutzererfahrung verbessern und den großflächigen Datenaustausch 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 Bedarf an manuellen Eingriffen und erleichtert Benutzern die Integration von Datenprodukten.
• Metadatenverwaltung: KI kann die Handhabung von Metadaten verbessern, die entscheidend ist, um die Datenbereitstellung zu vereinfachen. Durch die Nutzung von Metadaten, die über das Open Resource Directory (ORD)-Protokoll beschrieben werden, kann KI sicherstellen, dass der Integrationsprozess reibungslos und effizient abläuft.

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

SAP hat KI in verschiedene Tools implementiert, wie 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 Process-Orchestration-Tools
• 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. Knowledge Graph

Der Knowledge Graph 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 Large Language Models, um KI-generierte Ungenauigkeiten (z.B. Halluzinationen) zu reduzieren.
• Mustererkennung: Ermöglicht erweiterte Schlussfolgerungen und die Gewinnung von Erkenntnissen über Geschäftsbereiche hinweg.

Knowledge Graph – Praxisbeispiel

Knowledge Graphs können für Marketingoptimierung oder Lieferkettenmanagement eingesetzt werden, sodass Unternehmen handlungsrelevante Erkenntnisse gewinnen und Innovationen vorantreiben können. 

Hier ist ein Video, das die Knowledge Graph-Funktion erklärt:

2. Semantic Onboarding

Semantic Onboarding ermöglicht den Import semantisch angereicherter Datenobjekte aus SAP-Systemen (S/4HANA, BW/4HANA, HANA Cloud) in SAP Datasphere unter Beibehaltung ihrer geschäftlichen Bedeutung. SAP hat dies erweitert, um SAP HANA Cloud und andere SAP-Datenprodukte zu unterstützen und eine einheitliche Onboarding-Erfahrung zu bieten.

Funktionen:

• Erhaltung semantischer Informationen: Beim Import von Calculation Views 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 in einer semantisch reichen Datenschicht erhalten bleiben.
• 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 des Geschäftskontexts: Es ermöglicht die Vererbung von Geschäftskontext aus SAP-Branchenanwendungen und Branchenlösungen. Diese Übertragung von Semantik in das Business Data Fabric legt 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.

Semantic Onboarding – Praxisbeispiel

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

3. KI‑gestützte Inhaltserstellung

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

Funktionen:

• Generiert kontextbezogene beschreibende Texte für Katalogobjekte
• Wendet automatisch hierarchische Geschäftstags und -begriffe an
• Definiert Key Performance Indicators und Verknüpfungen ohne manuelles Eingreifen
• Reduziert den Bedarf an tiefgreifendem technischem Fachwissen zur Pflege von Kataloginhalten 

KI-gestützte Inhaltserstellung – Praxisbeispiel

Unternehmen können Tausende von Daten-Assets schnell integrieren und gleichzeitig Compliance und Datenqualität wahren, was Analyse und Berichterstattung beschleunigt.

4. KI‑gestützte Suche

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

Funktionen:

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

KI-gestützte Suche – Praxisbeispiel

Benutzer können Fragen in Alltagssprache stellen. Zum Beispiel: „Zeige mir Vertriebsdatenmodelle mit Kundensegmentierung“ und erhalten akkurate Ergebnisse.. 

5. KI‑gestützte semantische Generierung

KI-gestützte semantische Generierung erkennt und klassifiziert automatisch semantische Typen für eingehende Daten, insbesondere für Nicht-SAP-Quellen, und reichert die Datenstruktur von SAP Datasphere an.

Funktionen:

• Automatische semantische Klassifizierung: Weist Datensätzen während der Aufnahme korrekte Typen zu.
• Hybride Datenunterstützung: Funktioniert mit SAP- und Nicht-SAP-Daten, um eine einheitliche semantische Schicht zu erstellen.
• Reduzierte manuelle Vorverarbeitung: Minimiert den Aufwand für die Datenvorbereitung und ermöglicht schnellere Analysen.

KI-gestützte semantische Generierung – Praxisbeispiel

Unternehmen, die hybride Datenquellen integrieren, können Modellierung und Erkenntnisgewinnung beschleunigen, indem sie automatisch angereicherte semantische Informationen nutzen, 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 können Unternehmen mit SAP-Lösungen die für KI verwendeten Daten mit den Modellen selbst auf einer einzigen Plattform verbinden, um ihre KI-Entwicklungsaktivitäten effektiv zu verfolgen und zu verwalten. Durch die Registrierung der mit SAP-Technologie erstellten KI- und Machine-Learning-Modelle auf der Collibra KI Governance-Plattform können Benutzer: 

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

Dadurch können sie: 

• Transparenz und Rechenschaftspflicht verbessern
• Einhaltung von regulatorischen, 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 auf Apache Kafka aufgebaute Plattform, die einen Echtzeit-Daten-Streaming- und Verwaltungsdienst bereitstellt. 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 erweitert SAP-Daten-Assets:

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, was schnellere Entscheidungsfindung und betriebliche Reaktionsfähigkeit ermöglicht.
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 geladen werden, wenn Änderungen auftreten, was unnötigen Datentransfer und Verarbeitungsaufwand reduziert.
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 verarbeiten.

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 einziges Datenmanagementsystem und eine Analyselösung zu erhalten. Das können 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 auch in komplexen Umgebungen erleichtert. Dies hilft Unternehmen, zu skalieren und sich an veränderte Märkte anzupassen. SAP verbessert Data Fabric durch:

1. Integration mit SAP Analytics Cloud für die Planung: Planungsmodelle aus SAP Analytics Cloud können jetzt in SAP Datasphere bereitgestellt werden. SAP Analytics Cloud nutzt KI, um:
   1. Automatisierung und Optimierung von Datentransformations- und -integrationsprozessen 
   2. Bereitstellung intelligenter Empfehlungen und Erkenntnisse auf Basis der integrierten Ist- und Plandaten. Dies verbessert die Integration von Plan- und Ist-Daten in die Echtzeit-Entscheidungsfindung. 
      ermöglicht es, innerhalb von SAP Datasphere. 
2. Reduzierung von Daten-Footprint und Modellierungsaufwand: Die Integrationsbemühungen zielen auch darauf ab, den Daten-Footprint und den für die Modellierung erforderlichen Aufwand zu reduzieren. Durch die Nutzung der Funktionen von SAP Datasphere kann SAP Analytics Cloud die Datenmanagementprozesse optimieren und die Effizienz verbessern.

4. Generativer KI-Co-Pilot: Joule

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

Mit NLP können Endbenutzer:

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

Joule – Beispielanwendungsfall

Ein Geschäftsanwender, der die Fluktuationsrate im Vergleich zur Einstellungsrate für eine bestimmte Stelle über die letzten 12 Monate 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-Datensätzen durchzuführen und so Prognosen, Empfehlungen und erweiterte Szenariosimulationen zu verbessern.
• Joule + Microsoft 365 Copilot-Integration: Erweitert die Funktionen für Abfragen in natürlicher Sprache über SAP Analytics Cloud hinaus und ermöglicht Benutzern den direkten Zugriff auf und die Analyse von Datasphere-Daten aus den Produktivitätstools von Microsoft.

5. SAP Analytics Cloud Compass

SAP Analytics Cloud Compass bietet Monte-Carlo-Simulationsfunktionen mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche, die es technisch nicht versierten Benutzern ermöglicht, multivariate Echtzeitanalysen ohne fortgeschrittene statistische Kenntnisse durchzuführen. Hier sind die wichtigsten Vorteile von SAP Analytics Cloud Compass:

1. Multivariate Echtzeitanalyse, um mehrere Variablen gleichzeitig in Echtzeit zu analysieren und einen umfassenden Überblick über mögliche Ergebnisse zu bieten.
2. Geschäftssimulationen für eine schnelle und effiziente Szenariomodellierung, die Benutzern helfen, Annahmen zu vergleichen und über Auswirkungsabweichungen zu berichten.
3. Sensitivitätsanalyse, um Echtzeiteinblicke in Sensitivitätstreiber zu gewinnen, die Benutzern helfen, die Datendynamik zu verstehen und zu erkennen, 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 Vektor-Fähigkeit in seine bestehenden Multi-Model-Fähigkeiten ein und ermöglicht es Kunden, alle Arten von Geschäftsdaten mit einer einzigen Datenbank zu nutzen. Die Vector Engine verbessert die Möglichkeit, intelligente Datenanwendungen zu erstellen, die menschliche Intuition mit Machine Learning und Multi-Model-Verarbeitungsfähigkeiten kombinieren. Zu den wichtigsten Funktionen und Vorteilen der 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, Graphen-, 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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  author = {Şimşek, Hazal},
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  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/sap-datasphere-ai}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 24. Juni 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.

Business data fabric: Demo video from SAP Data Unleashed in 2024

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

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Hazal ist Branchenanalystin bei AIMultiple und konzentriert sich auf Process Mining und IT-Automatisierung.

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