Scopri le ultime 6 integrazioni IA di SAP Datasphere

SAP Datasphere è uno strumento di IA che può aiutare a fornire dati significativi alle aziende.

Esplora gli sviluppi IA di SAP Datasphere, come nuove integrazioni e funzionalità basate sull'IA, per comprendere come lo strumento possa aiutare le aziende a gestire i propri dati aziendali:

Che cos'è SAP Datasphere IA e perché è importante?

SAP Datasphere è uno di questi strumenti in cui SAP ha integrato strumenti e funzionalità basati sull'IA per soddisfare le esigenze di consumatori e fornitori di dati. SAP Datasphere IA può migliorare l'esperienza utente e supportare la condivisione dei dati su larga scala:

• Provisioning automatizzato dei dati: L'IA può semplificare il processo di provisioning dei dati stabilendo automaticamente connessioni pertinenti e creando gli artefatti necessari in SAP Datasphere. Ciò riduce la necessità di intervento manuale, rendendo più semplice per gli utenti integrare i prodotti dati.
• Gestione dei metadati: L'IA può migliorare la gestione dei metadati, fondamentale per semplificare il provisioning dei dati. Utilizzando i metadati descritti tramite il protocollo Open Resource Directory (ORD), l'IA può garantire un processo di integrazione fluido ed efficiente.

Ecco un video che spiega come SAP Datasphere combina le funzionalità di IA generativa con Datasphere:

SAP ha implementato l'IA in diversi strumenti, come le applicazioni di SAP BTP generative IA. Integra inoltre altre piattaforme SAP e non SAP per estendere le capacità dello strumento, come:

• Pianificatori di job SAP
• Strumenti di orchestrazione dei processi SAP
• Soluzioni SAP per utility.

2 funzionalità IA di SAP Datasphere

Ecco un elenco completo delle funzionalità fornite da SAP Datasphere:

1. Knowledge graph

Il Knowledge Graph fornisce una visione completa del panorama dati di un'organizzazione. Catturando relazioni complesse e metadati, consente una migliore comprensione contestuale per le applicazioni basate sull'IA.

Funzionalità:

• Creazione automatizzata di ontologie: Genera ontologie durante l'integrazione dei dati, incluso il contesto aziendale da fonti SAP come S/4HANA.
• Arricchimento del contesto per gli LLM: Fornisce contesto strutturato ai modelli linguistici di grandi dimensioni per ridurre le imprecisioni generate dall'IA (ad es. allucinazioni).
• Scoperta di pattern: Facilita ragionamenti avanzati e la generazione di approfondimenti nei domini aziendali.

Applicazione reale del Knowledge graph

I knowledge graph possono essere applicati all'ottimizzazione del marketing o alla gestione della supply chain, consentendo alle organizzazioni di ricavare approfondimenti concreti e promuovere l'innovazione.

Ecco un video che spiega la funzionalità Knowledge graph:

2. Onboarding semantico

L'onboarding semantico consente di importare in SAP Datasphere oggetti dati semanticamente ricchi da sistemi SAP (S/4HANA, BW/4HANA, HANA Cloud) preservandone il significato aziendale. SAP ha esteso questa funzionalità per includere il supporto per SAP HANA Cloud e altri prodotti dati SAP, offrendo un'esperienza di onboarding unificata.

Funzionalità:

• Conservazione delle informazioni semantiche: Quando si importano viste di calcolo da SAP HANA Cloud in SAP Datasphere, vengono mantenuti dettagli semantici come misure, attributi, gerarchie, aggregazioni e valute/unità. Ciò garantisce che l'integrità e il significato dei dati siano preservati in un livello dati semanticamente ricco.
• Sincronizzazione: Mantiene sincronizzati gli oggetti in SAP HANA Cloud e SAP Datasphere, consentendo ai clienti di sfruttare gli investimenti esistenti nella modellazione SAP HANA.
• Ereditarietà del contesto aziendale: Consente di ereditare il contesto aziendale dalle applicazioni line-of-business SAP e dalle soluzioni di settore. Questo trasferimento di semantica nel business data fabric getta solide basi per flussi di lavoro analitici migliori.
• Flusso di lavoro analitico migliorato: La conservazione e il trasferimento delle informazioni semantiche in SAP Datasphere semplificano il flusso di lavoro analitico, accelerando e semplificando il processo di ricavare approfondimenti basati sui dati. Integrazioni con altri strumenti.

Applicazione reale dell'onboarding semantico

Le aziende possono utilizzare l'onboarding semantico per integrare in modo efficiente dataset SAP e ibridi, riducendo gli errori di modellazione e accelerando la generazione di approfondimenti.

3. Generazione di contenuti assistita dall'IA

Questa funzionalità genera automaticamente descrizioni aziendali, assegnazioni di termini aziendali e definizioni di KPI per gli asset di dati nel catalogo SAP Datasphere, utilizzando i modelli SAP Business IA.

Funzionalità:

• Genera testi descrittivi consapevoli del contesto per gli oggetti del catalogo
• Applica automaticamente tag e termini aziendali gerarchici
• Definisce indicatori chiave di prestazione e associazioni senza intervento manuale
• Riduce la necessità di competenze tecniche approfondite per curare i contenuti del catalogo

Applicazione reale della generazione di contenuti assistita dall'IA

Le organizzazioni possono integrare rapidamente migliaia di asset di dati mantenendo conformità e qualità dei dati, accelerando analisi e reporting.

4. Ricerca assistita dall'IA

La ricerca assistita dall'IA consente agli utenti di trovare artefatti dati utilizzando query in linguaggio naturale all'interno di SAP Datasphere, superando i limiti di filtri e navigazione manuale.

Funzionalità:

• La comprensione del linguaggio naturale interpreta termini aziendali, domande e intenti
• Cerca in dataset di repository, catalogo e marketplace
• Fornisce risultati ricchi di contesto che corrispondono a ciò che gli utenti cercano.

Applicazione reale della ricerca assistita dall'IA

Gli utenti possono porre domande in linguaggio semplice. Ad esempio, “Mostrami i modelli di dati di vendita con la segmentazione dei clienti” e ottenere risultati accurati.

5. Generazione semantica assistita dall'IA

La generazione semantica assistita dall'IA rileva e classifica automaticamente i tipi semantici dei dati in ingresso, in particolare per fonti non SAP, arricchendo il data fabric di SAP Datasphere.

Funzionalità:

• Classificazione semantica automatica: Assegna i tipi corretti ai dataset durante l'ingestione.
• Supporto per dati ibridi: Funziona con dati SAP e non SAP per creare un livello semantico unificato.
• Riduzione della pre-elaborazione manuale: Riduce al minimo lo sforzo di preparazione dei dati, consentendo analisi più rapide.

Applicazione reale della generazione semantica assistita dall'IA

Le aziende che integrano fonti di dati ibride possono accelerare modellazione e approfondimenti grazie a informazioni semantiche arricchite automaticamente, riducendo gli errori e migliorando la coerenza.

Integrazioni con altri strumenti

SAP Datasphere integra strumenti di IA nel suo ecosistema di dati aperto per migliorare la propria architettura di gestione dei dati.

1. Governance dell'IA con Collibra

SAP collabora con Collibra per fornire funzionalità di governance dei dati, garantendo che dati affidabili siano accessibili a tutti gli utenti nel business data fabric.

Integrandosi con Collibra IA Governance, le soluzioni SAP consentiranno alle aziende di collegare i dati utilizzati per l'IA con i modelli stessi su un'unica piattaforma per tracciare e gestire efficacemente i propri sforzi di sviluppo IA. Registrando i modelli di IA e machine learning creati con la tecnologia SAP sulla piattaforma Collibra IA Governance, gli utenti possono:

• Ottenere una maggiore visibilità sulla data lineage e sui metadati dei dati SAP utilizzati nella modellazione IA
• Verificare l'accuratezza e l'affidabilità dei dati
• Verificare i dati su cui sono stati addestrati i loro modelli IA.

Di conseguenza, possono:

• Migliorare trasparenza e responsabilità
• Garantire la conformità alle politiche normative, sulla privacy e di governance
• Mitigare rischi come decisioni distorte e raccomandazioni imprecise.

Ecco un video che spiega come funziona la governance IA di Collier:

2. Data streaming con Confluent

Confluent è una piattaforma basata su Apache Kafka che fornisce un servizio di streaming e gestione dei dati in tempo reale. Consente alle organizzazioni di gestire in modo efficiente pipeline di dati su larga scala e trasmettere dati tra vari sistemi e applicazioni.

Ecco come Confluent migliora SAP Datasphere e potenzia gli asset di dati SAP:

1. Streaming dei dati in tempo reale: l'integrazione con Confluent consente lo streaming dei dati in tempo reale da e verso SAP Datasphere. Questa capacità è cruciale per le organizzazioni che devono elaborare e analizzare i dati in tempo reale, consentendo un processo decisionale più rapido e una migliore reattività operativa.
2. Funzionalità di Schema Registry: l'integrazione con lo Schema Registry di Confluent estende le capacità in uscita di SAP Datasphere. Consente una gestione fluida degli schemi di dati, garantendo che i dati vengano interpretati ed elaborati correttamente tra i sistemi.
3. Esperienza utente superiore: l'integrazione offre un'esperienza utente superiore facilitando le connessioni a livello applicativo senza richiedere ulteriore sviluppo di applicazioni personalizzate. Questa facilità di integrazione aiuta le organizzazioni a implementare e utilizzare rapidamente soluzioni di streaming dei dati.
4. Elaborazione efficiente dei dati: l'integrazione di SAP Datasphere con Confluent include flussi di replica predefiniti che supportano nativamente l'elaborazione delta e in tempo reale. Questa efficienza significa che i dati vengono caricati quando si verificano modifiche, riducendo il trasferimento dati non necessario e l'overhead di elaborazione.
5. Ingestione e integrazione dei dati migliorate: l'integrazione supporta l'ingestione di dati in Kafka e Confluent, con funzionalità aggiuntive per l'integrazione dei dati in uscita e in ingresso disponibili per tutti. Questa funzionalità ampliata migliora ulteriormente la capacità di SAP Datasphere di gestire un'ampia gamma di fonti di dati e casi d'uso.

Integrazione con SAP Analytics Cloud e SAP Hana Cloud Vector Engine

Gli utenti possono combinare SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud e SAP HANA Cloud Vector Engine per ottenere un unico sistema di gestione dei dati e una soluzione di analytics. Ecco cosa può fare un utente con questi strumenti combinati:

3. SAP Analytics Cloud per il data fabric

Le soluzioni di data fabric unificano e gestiscono i dati in tempo reale tra i sistemi, fornendo un'unica fonte affidabile. Automatizzano l'accesso, migliorano la qualità dei dati e potenziano la sicurezza, rendendo analisi e IA più semplici, anche in configurazioni complesse. Ciò aiuta le aziende a scalare e adattarsi ai mercati in evoluzione. SAP migliora il data fabric tramite:

1. Integrazione con SAP Analytics Cloud per la pianificazione: i modelli di pianificazione di SAP Analytics Cloud possono ora essere distribuiti in SAP Datasphere. SAP Analytics Cloud utilizza l'IA per:
   1. Automatizzare e ottimizzare i processi di trasformazione e integrazione dei dati
   2. Fornire raccomandazioni e approfondimenti intelligenti basati sui dati integrati effettivi e pianificati. Ciò migliora l'integrazione dei dati pianificati ed effettivi nel processo decisionale in tempo reale.
      consentendo di farlo all'interno di SAP Datasphere.
2. Riduzione dell'impronta dati e degli sforzi di modellazione: gli sforzi di integrazione si concentrano anche sulla riduzione dell'impronta dati e dello sforzo richiesto per la modellazione. Sfruttando le funzionalità di SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud può semplificare i processi di gestione dei dati e migliorare l'efficienza.

4. Co-Pilot di IA generativa: Joule

SAP Analytics Cloud Generative IA Co-Pilot consente ai clienti di sfruttare l'IA generativa per la pianificazione e la simulazione aziendale. L'assistente IA sottostante, Joule, migliora le capacità di scoperta dei dati, creazione di dashboard, manutenzione dei modelli di pianificazione e altro ancora, offrendo un'esperienza utente intuitiva.

Utilizzando l'NLP, gli utenti finali possono:

• Eseguire query analitiche
• Simulare gli impatti di vari fattori
• Allocare risorse
• Automatizzare dashboard e calcoli

Esempio di caso d'uso di Joule

Un utente aziendale che analizza il tasso di abbandono rispetto a quello di assunzione per una specifica posizione lavorativa negli ultimi 12 mesi potrebbe interrogare Joule per analizzare le iterazioni precedenti del piano e scoprire le ragioni sottostanti.

Nuove estensioni di Joule:

• Integrazione Joule + modello SAP‑RPT‑1 Foundation: Joule può ora sfruttare SAP‑RPT‑1, un modello di fondazione relazionale di SAP IA Hub, per eseguire analisi predittive e modellazione su dataset strutturati di Datasphere, migliorando previsioni, raccomandazioni e simulazioni avanzate di scenari.
• Integrazione Joule + Microsoft 365 Copilot: estende le capacità di query in linguaggio naturale oltre SAP Analytics Cloud, consentendo agli utenti di accedere e analizzare i dati Datasphere direttamente dagli strumenti di produttività Microsoft.

5. SAP Analytics Cloud Compass

SAP Analytics Cloud Compass offre funzionalità di simulazione Monte Carlo con un'interfaccia intuitiva, consentendo agli utenti non tecnici di eseguire analisi multivariate in tempo reale senza competenze statistiche avanzate. Ecco i principali vantaggi di SAP Analytics Cloud Compass:

1. Analisi multivariata in tempo reale per analizzare più variabili simultaneamente in tempo reale, fornendo una visione completa dei possibili risultati.
2. Simulazioni aziendali per una modellazione degli scenari rapida ed efficiente, aiutando gli utenti a confrontare le ipotesi e a riferire sugli scostamenti di impatto.
3. Analisi di sensibilità per scoprire approfondimenti in tempo reale sui fattori di sensibilità, aiutando gli utenti a comprendere le dinamiche dei dati e come le variazioni delle variabili incidono sui risultati.
4. Simulazioni agili continue per adattarsi alle mutevoli condizioni aziendali e prendere decisioni informate.

6. SAP HANA Cloud Vector Engine

SAP HANA Cloud introduce una capacità vettoriale alle sue funzionalità multi-modello esistenti, consentendo ai clienti di sfruttare tutti i tipi di dati aziendali utilizzando un unico database. Il motore vettoriale migliora la capacità di creare applicazioni dati intelligenti che combinano l'intuizione umana con l'apprendimento automatico e le capacità di elaborazione multi-modello. Le principali caratteristiche e i vantaggi di SAP HANA Cloud Vector Engine includono:

• Archiviare e confrontare vettori utilizzando SQL, abilitando casi d'uso come la generazione aumentata da recupero (RAG), raccomandazioni, classificazioni e clustering.
• Semplificare l'architettura di gestione dei dati e potenziarla con un unico database multi-modello con interazione SQL.
• Ottenere nuove informazioni combinando dati spaziali, a grafo, JSON e relazionali con query vettoriali.
• Incorporare facilmente casi d'uso vettoriali nelle soluzioni dell'ecosistema HANA Cloud, inclusi client, librerie Python e CAP (Cloud Application Programming Model).
• Integrarsi con strumenti della community open source come LangChain tramite plug-in.

Non perderti i nostri benchmark e approfondimenti basati sui dati. Il pulsante apre Google; selezionare AIMultiple conferma che desideri vedere AIMultiple più spesso nei risultati di ricerca di Google.

Aggiungi come fonte preferita

Ulteriori letture

Esplora altre notizie e applicazioni relative a SAP consultando i nostri articoli completi e basati sui dati:

• Scopri gli strumenti di IA generativa di SAP BTP, 4 casi d'uso e vantaggi
• I migliori strumenti di automazione del carico di lavoro SAP e casi d'uso

Cita questa ricerca

Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{Scopri le ultime 6 integrazioni IA di SAP Datasphere}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/sap-datasphere-ai}},
  note   = {AIMultiple. Consultato il 23 Luglio 2026}
}

Registro delle modifiche

1 aggiornamenti

1. 202619 Mar

   Rimosse le statistiche dalla sezione introduttiva.

Collegamenti di riferimento

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

Analista di settore

Segui

Hazal è analista di settore presso AIMultiple e si occupa di process intelligence (incluso il process mining) e automazione aziendale (inclusa l'automazione IT e l'automazione low-code/no-code).

Visualizza il profilo completo

Sii il primo a commentare

Il tuo indirizzo email non verrà pubblicato. Tutti i campi sono obbligatori. I commenti vengono lasciati nella loro lingua originale.

Nome

Indirizzo e-mail

Commento

0/450

Pubblica un commento