Descubra as 6 integrações de IA mais recentes do SAP Datasphere

O SAP Datasphere é uma ferramenta de IA que pode ajudar a fornecer dados significativos às empresas.

Explore os desenvolvimentos de IA do SAP Datasphere, como novas integrações e recursos baseados em IA, para entender como a ferramenta pode ajudar as empresas a gerenciar seus dados empresariais:

O que é a IA do SAP Datasphere e por que ela é importante?

O SAP Datasphere é uma dessas ferramentas nas quais a SAP vem integrando ferramentas e recursos orientados por IA para atender às necessidades de consumidores e provedores de dados. A IA do SAP Datasphere pode melhorar a experiência do usuário e apoiar o compartilhamento de dados em larga escala ao:

• Provisionamento automatizado de dados:A IA pode otimizar o processo de provisionamento de dados ao estabelecer automaticamente conexões relevantes e criar os artefatos necessários no SAP Datasphere. Isso reduz a necessidade de intervenção manual, facilitando a integração de produtos de dados pelos usuários.
• Gerenciamento de metadados:A IA pode aprimorar o tratamento de metadados, o que é crucial para facilitar o provisionamento de dados. Ao utilizar metadados descritos por meio do protocolo Open Resource Directory (ORD), a IA pode garantir que o processo de integração seja tranquilo e eficiente.

Aqui está um vídeo que explica como o SAP Datasphere combina recursos de IA generativa com seu Datasphere:

A SAP implementou IA em diferentes ferramentas, como aplicações de IA generativa do SAP BTP. Ela também integra outras plataformas SAP e não SAP para ampliar os recursos de suas ferramentas, como:

• agendadores de jobs da SAP
• ferramentas de orquestração de processos da SAP
• soluções de utilidades da SAP.

2 recursos de IA do SAP Datasphere

Aqui está uma lista completa dos recursos fornecidos pelo SAP Datasphere:

1. Grafo de conhecimento

O Grafo de Conhecimento oferece uma visão abrangente do cenário de dados de uma organização. Ao capturar relacionamentos complexos e metadados, ele permite um melhor entendimento contextual para aplicações orientadas por IA.

Capacidades:

• Criação automatizada de ontologias:Gera ontologias à medida que os dados são integrados, incluindo contexto de negócios de fontes SAP, como S/4HANA.
• Enriquecimento de contexto para LLMs:Fornece contexto estruturado a large language models para reduzir imprecisões geradas por IA (por exemplo, alucinações).
• Descoberta de padrões:Facilita o raciocínio avançado e a geração de insights em domínios de negócios.

Aplicação real do grafo de conhecimento

Os grafos de conhecimento podem ser aplicados à otimização de marketing ou à gestão da cadeia de suprimentos, permitindo que as organizações obtenham insights acionáveis e impulsionem a inovação.

Aqui está um vídeo que explica o recurso de grafo de conhecimento:

2. Onboarding Semântico

O Onboarding Semântico permite que objetos de dados semanticamente ricos de sistemas SAP (S/4HANA, BW/4HANA, HANA Cloud) sejam importados para o SAP Datasphere preservando seu significado de negócios. A SAP ampliou isso para incluir suporte ao SAP HANA Cloud e a outros produtos de dados SAP, oferecendo uma experiência de onboarding unificada.

Capacidades:

• Preservação das informações semânticas:Ao importar visualizações de cálculo do SAP HANA Cloud para o SAP Datasphere, detalhes semânticos como medidas, atributos, hierarquias, agregações e moedas/unidades são mantidos. Isso garante que a integridade e o significado dos dados sejam preservados em uma camada de dados semanticamente rica.
• Sincronização:Mantém objetos no SAP HANA Cloud e no SAP Datasphere sincronizados, permitindo que os clientes aproveitem seus investimentos existentes em modelagem SAP HANA.
• Herança de contexto de negócios:Permite a herança do contexto de negócios de aplicações de linha de negócios SAP e soluções do setor. Essa transferência de semântica para a malha de dados de negócios estabelece uma base sólida para fluxos de trabalho analíticos aprimorados.
• Fluxo de trabalho analítico aprimorado:A preservação e a transferência de informações semânticas para o SAP Datasphere otimizam o fluxo de trabalho analítico, acelerando e simplificando o processo de obtenção de insights baseados em dados. Integrações com outras ferramentas.

Aplicação real do Onboarding Semântico

As empresas podem usar o Onboarding Semântico para integrar datasets SAP e híbridos com eficiência, reduzindo erros de modelagem e acelerando a geração de insights.

3. Geração de conteúdo assistida por IA

Este recurso gera automaticamente descrições de negócios, atribuições de termos de negócios e definições de KPI para ativos de dados no catálogo do SAP Datasphere, usando models de IA de negócios da SAP.

Capacidades:

• Gera texto descritivo sensível ao contexto para objetos do catálogo
• Aplica automaticamente tags e termos de negócios hierárquicos
• Define indicadores-chave de desempenho e associações sem intervenção manual
• Reduz a necessidade de conhecimento técnico aprofundado para fazer a curadoria do conteúdo catálogo

Aplicação real da geração de conteúdo assistida por IA

As organizações podem integrar rapidamente milhares de ativos de dados, mantendo a conformidade e a qualidade dos dados, acelerando análises e relatórios.

4. Busca assistida por IA

A busca assistida por IA permite que os usuários encontrem artefatos de dados usando consultas em linguagem natural no SAP Datasphere, superando as limitações de filtros e navegação manual.

Capacidades:

• A compreensão de linguagem natural interpreta termos de negócios, perguntas e intenção
• Pesquisa em datasets de repositório, catálogo e marketplace
• Entrega resultados ricos em contexto que correspondem ao que os usuários estão perguntando.

Aplicação real da busca assistida por IA

Os usuários podem fazer perguntas em linguagem simples. Por exemplo, “Mostre-me models de dados de vendas com segmentação de clientes” e obter resultados precisos..

5. Geração semântica assistida por IA

A Geração Semântica Assistida por IA detecta e classifica automaticamente tipos semânticos para dados recebidos, especialmente para fontes não SAP, enriquecendo a malha de dados do SAP Datasphere.

Capacidades:

• Classificação semântica automática:Atribui tipos corretos aos datasets durante a ingestão.
• Suporte a dados híbridos:Funciona com dados SAP e não SAP para criar uma camada semântica unificada.
• Redução do pré-processamento manual:Minimiza o esforço de preparação de dados, permitindo análises mais rápidas.

Aplicação real da geração semântica assistida por IA

Empresas que integram fontes de dados híbridas podem acelerar a modelagem e a geração de insights ao ter informações semânticas enriquecidas automaticamente, reduzindo erros e melhorando a consistência.

Integrações com outras ferramentas

O SAP Datasphere integra ferramentas de IA em seu ecossistema de dados aberto para melhorar sua arquitetura de gerenciamento de dados.

1. Governança de IA com Collibra

A SAP faz parceria com a Collibra para fornecer recursos de governança de dados, garantindo que dados confiáveis estejam acessíveis a todos os usuários em toda a malha de dados de negócios.

Ao integrar-se ao Collibra IA Governance, as soluções SAP permitirão que as empresas conectem os dados usados para IA com os próprios models em uma única plataforma para rastrear e gerenciar seus esforços de desenvolvimento de IA de forma eficaz. Ao registrar os models de IA e machine learning criados com a tecnologia SAP na plataforma Collibra IA Governance, os usuários podem:

• Obter visibilidade aprimorada da linhagem de dados e dos metadados dos dados SAP utilizados na modelagem de IA
• Verificar a precisão e a confiabilidade dos dados
• Verificar os dados com os quais seus models de IA foram treinados.

Como resultado, eles podem:

• Aumentar a transparência e a responsabilização
• Garantir conformidade com políticas regulatórias, de privacidade e de governança
• Mitigar riscos como tomada de decisão tendenciosa e recomendações imprecisas.

Aqui está um vídeo que explica como funciona a governança de IA da Collier:

2. Streaming de dados com Confluent

Confluent é uma plataforma construída em torno do Apache Kafka que oferece um serviço de streaming e gerenciamento de dados em tempo real. Ela permite que as organizações gerenciem com eficiência pipelines de dados em grande escala e transmitam dados entre vários sistemas e aplicações.

Veja como a Confluent melhora o SAP Datasphere e aprimora os ativos de dados SAP:

1. Streaming de dados em tempo real:a integração com a Confluent permite streaming de dados em tempo real de e para o SAP Datasphere. Esse recurso é crucial para organizações que precisam processar e analisar dados em tempo real, permitindo tomadas de decisão mais rápidas e capacidade de resposta operacional.
2. Capacidades de registro de esquema:A integração com o registro de esquema da Confluent amplia os recursos de saída do SAP Datasphere. Ela permite o tratamento contínuo de esquemas de dados, garantindo que os dados sejam interpretados e processados com precisão entre sistemas.
3. Experiência de usuário superior:A integração oferece uma experiência de usuário superior ao facilitar conexões no nível da aplicação sem exigir desenvolvimento adicional de aplicações personalizadas. Essa facilidade de integração ajuda as organizações a implantar e utilizar rapidamente soluções de streaming de dados.
4. Processamento eficiente de dados:A integração do SAP Datasphere com a Confluent inclui fluxos de replicação pré-estabelecidos que suportam processamento delta e em tempo real de forma nativa. Essa eficiência significa que os dados são carregados quando ocorrem mudanças, reduzindo a transferência desnecessária de dados e a sobrecarga de processamento.
5. Ingestão e integração de dados aprimoradas:A integração suporta a ingestão de dados no Kafka e na Confluent, com recursos adicionais para integração de dados de saída e entrada disponíveis para todos. Essa funcionalidade expandida aprimora ainda mais a capacidade do SAP Datasphere de lidar com uma ampla variedade de fontes de dados e casos de uso.

Integração com SAP Analytics Cloud e SAP Hana Cloud Vector Engine

Os usuários podem combinar SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud e SAP HANA Cloud Vector Engine para obter um único sistema de gerenciamento de dados e solução de análises. Veja o que um usuário pode fazer com essas ferramentas combinadas:

3. SAP Analytics Cloud para malha de dados

As soluções de malha de dados unificam e gerenciam dados em tempo real entre sistemas, fornecendo uma fonte única e confiável. Elas automatizam o acesso, melhoram a qualidade dos dados e aumentam a segurança, facilitando análises e IA, mesmo em configurações complexas. Isso ajuda as empresas a escalar e se adaptar às mudanças do mercado. A SAP aprimora a malha de dados por meio de:

1. Integração com o SAP Analytics Cloud para planejamento:Os planning models do SAP Analytics Cloud agora podem ser implantados no SAP Datasphere. O SAP Analytics Cloud usa IA para:
   1. Automatizar e otimizar processos de transformação e integração de dados
   2. Fornecer recomendações e insights inteligentes com base nos dados integrados reais e planejados. Isso melhora a integração de dados planejados e reais na tomada de decisões em tempo real.
      permitindo para dentro do SAP Datasphere.
2. Redução da pegada de dados e dos esforços de modelagem:Os esforços de integração também se concentram na redução da pegada de dados e do esforço necessário para modelagem. Ao aproveitar os recursos do SAP Datasphere, o SAP Analytics Cloud pode otimizar os processos de gerenciamento de dados e melhorar a eficiência.

4. Copiloto de IA generativa: Joule

O Copiloto de IA generativa do SAP Analytics Cloud capacita os clientes a aproveitar a IA generativa para planejamento e simulação de negócios. O assistente de IA subjacente, Joule, aprimora recursos em descoberta de dados, criação de dashboards, manutenção de planning models e muito mais, proporcionando uma experiência de usuário intuitiva.

Usando PLN, os usuários finais podem:

• Executar consultas analíticas
• Simular impactos de vários fatores
• Alocar recursos
• Automatizar dashboards e cálculos

Exemplo de caso de uso do Joule

Um usuário de negócios que investiga a taxa de rotatividade versus contratação para um cargo específico nos últimos 12 meses pode consultar o Joule para analisar iterações anteriores do plano e descobrir razões subjacentes.

Novas extensões do Joule:

• Integração do Joule + SAP‑RPT‑1 Foundation Model:O Joule agora pode aproveitar o SAP‑RPT‑1, um foundation model relacional do SAP IA Hub, para realizar análises preditivas e modelagem em datasets estruturados do Datasphere, aprimorando previsões, recomendações e simulações avançadas de cenários.
• Integração do Joule + Copilot do Microsoft 365:Estende os recursos de consulta em linguagem natural para além do SAP Analytics Cloud, permitindo que os usuários acessem e analisem dados do Datasphere diretamente das ferramentas de produtividade da Microsoft.

5. SAP Analytics Cloud Compass

O SAP Analytics Cloud Compass oferece recursos de simulação de Monte Carlo com uma interface fácil de usar, permitindo que usuários não técnicos realizem análises multivariadas em tempo real sem conhecimentos estatísticos avançados. Aqui estão os principais benefícios do SAP Analytics Cloud Compass:

1. Análise multivariada em tempo real para analisar múltiplas variáveis simultaneamente em tempo real, fornecendo uma visão abrangente dos resultados potenciais.
2. Simulações de negócios para modelagem rápida e eficiente de cenários, ajudando os usuários a comparar premissas e relatar variações de impacto.
3. Análise de sensibilidade para descobrir insights em tempo real sobre fatores de sensibilidade, ajudando os usuários a entender a dinâmica dos dados e como as mudanças nas variáveis afetam os resultados.
4. Simulações ágeis contínuas para se adaptar às mudanças nas condições de negócios e tomar decisões informadas.

6. SAP HANA Cloud Vector Engine

O SAP HANA Cloud introduz uma capacidade vetorial às suas capacidades multimodelo existentes, permitindo que os clientes aproveitem todos os tipos de dados de negócios usando um único banco de dados. O mecanismo vetorial aprimora a capacidade de criar aplicações de dados inteligentes que combinam intuição humana com machine learning e capacidades de processamento multimodelo. Os principais recursos e benefícios do SAP HANA Cloud Vector Engine incluem:

• Armazenar e comparar vetores usando SQL, permitindo casos de uso como geração aumentada por recuperação (RAG), recomendações, classificações e clustering.
• Simplificar a arquitetura de gerenciamento de dados e aprimorar com um único banco de dados multimodelo com interação SQL.
• Obter novos insights combinando dados espaciais, de grafos, JSON e relacionais com consultas vetoriais.
• Incorporar facilmente casos de uso vetoriais em soluções dentro do ecossistema HANA Cloud, incluindo clientes, bibliotecas Python e CAP (Cloud Application Programming Model).
• Integrar-se a ferramentas comunitárias de código aberto como LangChain por meio de plug-ins.

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Leitura adicional

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Links de referência

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 do Setor

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Hazal é analista do setor na AIMultiple, com foco em inteligência de processos (incluindo mineração de processos) e automação empresarial (incluindo automação de TI e automação low-code/no-code).

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