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:

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

SAP Datasphere è uno di questi strumenti che SAP sta integrando con 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 di dati su larga scala mediante:

• 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, rendendo più facile 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 che il processo di integrazione sia fluido ed efficiente.

Ecco un video che spiega come SAP Datasphere combina le capacità di 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:

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

2 funzionalità IA di SAP Datasphere

Ecco un elenco completo delle funzionalità fornite da SAP Datasphere:

1. Knowledge graph

Il Knowledge Graph offre 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.

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 LLM: Fornisce contesto strutturato ai modelli linguistici di grandi dimensioni 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 trarre insight concreti e guidare l'innovazione.

Ecco un video che spiega la funzionalità del Knowledge graph:

2. Semantic onboarding

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 gli 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 dei dati aziendali 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 set di dati SAP e ibridi, riducendo gli errori di modellazione e accelerando la generazione di insight.

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.

Capacità:

• Genera testo descrittivo sensibile al 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 la conformità e la qualità dei dati, accelerando l'analisi e il 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 del repository, del catalogo e del 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 per i dati in ingresso, in particolare per le fonti non SAP, arricchendo il tessuto dati di SAP Datasphere.

Capacità:

• 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: Minimizza 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'informazione semantica arricchita automaticamente, riducendo gli errori e migliorando la coerenza.

Integrazioni con altri strumenti

SAP Datasphere integra strumenti di 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 lineage 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 di IA.

Di conseguenza, possono:

• Migliorare la trasparenza e la responsabilità
• Garantire la conformità alle normative, alla privacy e alle politiche di governance
• Mitigare i 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 dati in tempo reale. Consente alle organizzazioni di gestire in modo efficiente pipeline di dati su larga scala e di trasmettere dati tra vari sistemi e applicazioni.

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

1. Data streaming 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. Funzionalità di schema registry: L'integrazione con il registro degli schemi di Confluent estende le capacità in uscita di SAP Datasphere. Consente una gestione senza soluzione di continuità 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 di applicazione senza richiedere sviluppo di applicazioni personalizzate aggiuntive. Questa facilità di integrazione aiuta le organizzazioni a implementare e utilizzare rapidamente soluzioni di streaming 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 di dati non necessario e il sovraccarico 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 di dati in uscita e in ingresso che diventano disponibili per tutti. Questa funzionalità estesa 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 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. Questo aiuta le aziende a scalare e adattarsi ai mercati in evoluzione. SAP migliora il data fabric mediante:

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 sui dati effettivi e pianificati integrati. 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-Pilot IA generativa: Joule

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

Utilizzando la NLP, gli utenti finali possono:

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

Esempio di caso d'uso di Joule

Un utente aziendale che indaga sul tasso di abbandono rispetto a quello di assunzione per una specifica mansione 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 + SAP‑RPT‑1 Foundation Model: Joule può ora sfruttare SAP‑RPT‑1, un modello relazionale di base da SAP IA Hub, per eseguire analisi predittive e modellazione su dataset strutturati di Datasphere, migliorando previsioni, raccomandazioni e simulazioni di scenari avanzate.
• 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 di 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 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 più variabili simultaneamente in tempo reale, fornendo una visione completa dei possibili risultati.
2. Simulazioni aziendali per una modellazione di scenari rapida ed efficiente, aiutando gli utenti a confrontare le ipotesi e a segnalare 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 delle 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 motore vettoriale migliora la capacità di creare applicazioni dati intelligenti che combinano l'intuizione umana con il machine learning e le capacità di elaborazione multi-modello. Le principali caratteristiche e vantaggi di SAP HANA Cloud Vector Engine includono:

• Archivia e confronta vettori utilizzando SQL, consentendo casi d'uso come la generazione aumentata da recupero (RAG), raccomandazioni, classificazioni e clustering.
• Semplifica l'architettura di gestione dei dati e potenziala con un unico database multi-modello con interazione SQL.
• Ottieni nuovi insight combinando dati spaziali, a grafo, JSON e relazionali con query vettoriali.
• Incorpora facilmente casi d'uso vettoriali nelle soluzioni all'interno dell'ecosistema HANA Cloud, inclusi client, librerie Python e CAP (Cloud Application Programming Model).
• Integrati con strumenti della comunità open-source come LangChain tramite plug-in.

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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.

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

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Hazal è un'analista di settore presso AIMultiple, con focus su process mining e automazione IT.

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