Scopri le Ultime 6 Integrazioni IA di SAP Datasphere

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

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

Cos'è SAP Datasphere IA e perché è importante?

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

• 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 interventi manuali, facilitando l'integrazione dei prodotti dati per gli utenti.
• 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 che il processo di integrazione sia fluido ed efficiente.

Ecco un video che spiega come SAP Datasphere combina le capacità dell'IA generativa con il suo Datasphere:

SAP ha implementato l'IA in diversi strumenti, come le applicazioni di IA generativa di SAP BTP. Integra anche altre piattaforme SAP e non SAP per estendere le capacità dei suoi strumenti, come: 

• SAP job scheduler
• Strumenti di orchestrazione dei processi SAP
• Soluzioni SAP per le utility
• Tecnologie per il processo meter-to-cash di SAP.

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 dei dati di un'organizzazione. Catturando relazioni complesse e metadati, consente una migliore comprensione contestuale per le applicazioni basate sull'IA.

Capacità:

• Creazione automatizzata di ontologie: Genera ontologie man mano che i dati vengono integrati, includendo il contesto aziendale da fonti SAP come S/4HANA.
• Arricchimento del contesto per gli LLM: Fornisce contesto strutturato ai large language model per ridurre le imprecisioni generate dall'IA (ad es. allucinazioni).
• Scoperta di pattern: Facilita il ragionamento avanzato e la generazione di insight tra i 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 insight utilizzabili e promuovere l'innovazione. 

Ecco un video che spiega la capacità del Knowledge graph:

2. Semantic onboarding

Il Semantic Onboarding consente di importare in SAP Datasphere oggetti dati semanticamente ricchi dai 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.

Capacità:

• Conservazione delle informazioni semantiche: Quando si importano viste di calcolo da SAP HANA Cloud in SAP Datasphere, i dettagli semantici come misure, attributi, gerarchie, aggregazioni e valute/unità vengono mantenuti. Ciò garantisce che l'integrità e il significato dei dati siano preservati all'interno di un livello dati semanticamente ricco.
• Sincronizzazione: Mantiene sincronizzati gli oggetti in SAP HANA Cloud e SAP Datasphere, consentendo ai clienti di sfruttare i loro investimenti esistenti nella modellazione SAP HANA.
• Ereditarietà del contesto aziendale: Consente l'ereditarietà del contesto aziendale dalle applicazioni line-of-business SAP e dalle soluzioni di settore. Questo trasferimento della semantica nel tessuto dati aziendale pone solide basi per flussi di lavoro analitici migliorati.
• 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 derivazione di insight basati sui dati. Integrazioni con altri strumenti.

Applicazione reale del Semantic Onboarding

Le aziende possono utilizzare il Semantic Onboarding per integrare in modo efficiente dataset SAP e ibridi, riducendo gli errori di modellazione e accelerando la generazione di insight.

3. Generazione di contenuti assistita dall'IA

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

Capacità:

• Genera testo descrittivo sensibile al contesto per gli oggetti del catalogo
• Applica automaticamente tag e termini aziendali gerarchici
• Definisce indicatori chiave di performance 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 di dati utilizzando query in linguaggio naturale all'interno di SAP Datasphere, superando i limiti dei filtri e della navigazione manuale. 

Capacità:

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

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 segmentazione della clientela" e ottenere risultati accurati.. 

5. Generazione semantica assistita dall'IA

La Generazione Semantica Assistita dall'IA rileva e classifica automaticamente i tipi semantici per i dati in ingresso, specialmente per fonti non SAP, arricchendo il tessuto dati di SAP Datasphere.

Capacità:

• Classificazione semantica automatica: Assegna tipi corretti ai dataset durante l'ingestione.
• Supporto dati ibridi: Funziona con dati SAP e non SAP per creare un livello semantico unificato.
• Pre-elaborazione manuale ridotta: 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 la modellazione e gli insight grazie all'arricchimento automatico delle informazioni semantiche, riducendo gli errori e migliorando la coerenza.

Integrazioni con altri strumenti 

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

1. Governance dell'IA con Collibra

SAP collabora con Collibra per fornire funzionalità di governance dei dati, garantendo che i dati affidabili siano accessibili a tutti gli utenti attraverso il tessuto dati aziendale. 

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 derivazione dei dati 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 la trasparenza e la responsabilità
• Garantire la conformità con le 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 Collibra:

2. Streaming dei dati con Confluent

Confluent è una piattaforma costruita attorno ad 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 in streaming 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 di dati in tempo reale da e verso SAP Datasphere. Questa capacità è cruciale per le organizzazioni che necessitano di elaborare e analizzare i dati in tempo reale, consentendo un processo decisionale più rapido e una maggiore reattività operativa.
2. Capacità di schema registry: L'integrazione con lo schema registry di Confluent estende le capacità in uscita di SAP Datasphere. Consente la gestione fluida degli schemi di dati, garantendo che i dati siano interpretati ed elaborati accuratamente tra i sistemi.
3. Esperienza utente superiore: L'integrazione fornisce un'esperienza utente superiore facilitando le connessioni a livello applicativo senza richiedere ulteriore sviluppo personalizzato di applicazioni. 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 non necessario di dati e il sovraccarico di elaborazione.
5. Ingestione e integrazione dei dati migliorate: L'integrazione supporta l'ingestione di dati in Kafka e Confluent, con capacità aggiuntive per l'integrazione di dati in uscita e in ingresso rese 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 analisi. 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 l'analisi e l'IA più semplici, anche in configurazioni complesse. Ciò aiuta le aziende a scalare e adattarsi ai mercati in evoluzione. SAP migliora il data fabric attraverso:

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 insight intelligenti basati sull'integrazione dei dati effettivi e pianificati. Ciò migliora l'integrazione dei dati pianificati ed effettivi nel processo decisionale in tempo reale. 
      consentendo di 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 capacità di SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud può semplificare i processi di gestione dei dati e migliorare l'efficienza.

4. Co-Pilota IA Generativa: Joule

Il Co-Pilota IA Generativa di SAP Analytics Cloud 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, fornendo 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 esamina il tasso di abbandono rispetto al tasso 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 di Joule + SAP‑RPT‑1 Foundation Model: Joule può ora sfruttare SAP‑RPT‑1, un modello fondazionale 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 di 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 di Datasphere direttamente dagli strumenti di produttività Microsoft.

5. SAP Analytics Cloud Compass

SAP Analytics Cloud Compass offre capacità di simulazione Monte Carlo con un'interfaccia user-friendly, consentendo agli utenti non tecnici di condurre 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 simultaneamente più variabili in tempo reale, fornendo una visione completa dei potenziali risultati.
2. Simulazioni aziendali per una modellazione degli scenari rapida ed efficiente, aiutando gli utenti a confrontare le ipotesi e a rendicontare le varianze di impatto.
3. Analisi di sensibilità per scoprire insight in tempo reale sui fattori di sensibilità, aiutando gli utenti a comprendere le dinamiche dei dati e come i cambiamenti nelle variabili influenzano i 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 esistenti capacità multi-modello, consentendo ai clienti di sfruttare tutti i tipi di dati aziendali utilizzando un unico database. Il vector engine migliora la capacità di costruire applicazioni dati intelligenti che combinano l'intuizione umana con il machine learning e le capacità di elaborazione multi-modello. Le caratteristiche e i vantaggi principali di SAP HANA Cloud Vector Engine includono:

• Archiviare e confrontare vettori utilizzando SQL, abilitando casi d'uso come la retrieval-augmented generation (RAG), raccomandazioni, classificazioni e clustering.
• Semplificare l'architettura di gestione dei dati e potenziarla con un unico database multi-modello con interazione SQL.
• Ottenere nuovi insight combinando dati spaziali, a grafo, JSON e relazionali con query vettoriali.
• Incorporare facilmente casi d'uso vettoriali nelle soluzioni all'interno 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.

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Ulteriori letture

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• Scopri gli Strumenti di IA Generativa di SAP BTP, 4 Casi d'Uso e Vantaggi
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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.

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

Analista di settore

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Hazal è un analista di settore presso AIMultiple, specializzato in process mining e automazione IT.

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