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 relevantes para as empresas.
Explore os desenvolvimentos do SAP Datasphere AI, como novas integrações e recursos baseados em IA, para entender como a ferramenta pode ajudar as empresas a gerenciar seus dados corporativos:
O que é o SAP Datasphere AI e por que ele é importante?
O SAP Datasphere é uma dessas ferramentas que a SAP vem integrando com recursos e funcionalidades baseados em IA para atender às necessidades de consumidores e provedores de dados. O SAP Datasphere AI pode aprimorar a experiência do usuário e dar suporte ao compartilhamento de dados em larga escala por meio de:
- Provisionamento automatizado de dados: a IA pode agilizar o processo de provisionamento de dados, estabelecendo automaticamente conexões relevantes e criando os artefatos necessários no SAP Datasphere. Isso reduz a necessidade de intervenção manual, facilitando a integração de produtos de dados pelos usuários.
- Gerenciamento de dados: A IA pode aprimorar o tratamento de metadados, o que é crucial para facilitar o provisionamento de dados. Ao utilizar metadados descritos pelo protocolo Open Resource Directory (ORD), a IA pode garantir que o processo de integração seja fluido e eficiente.
Aqui está um vídeo explicando como o SAP Datasphere combina recursos de IA generativa com seu Datasphere:
A SAP implementou IA em diferentes ferramentas, como os aplicativos de IA generativa do SAP BTP . Ela também integra outras plataformas SAP e não SAP para ampliar as funcionalidades de suas ferramentas, como:
- Agendadores de tarefas SAP
- Ferramentas de orquestração de processos SAP
- Soluções de utilidade SAP
- Tecnologias do processo SAP meter-to-cash .
2 recursos de IA do SAP Datasphere
Segue abaixo a lista completa de funcionalidades oferecidas pelo SAP DataSphere:
1. Grafo de conhecimento
O Knowledge Graph oferece uma visão abrangente do panorama de dados de uma organização. Ao capturar relacionamentos complexos e metadados, ele possibilita uma melhor compreensão contextual para aplicações baseadas em IA.
Capacidades:
- Criação automatizada de ontologias: Gera ontologias à medida que os dados são integrados, incluindo o contexto de negócios de fontes SAP, como o S/4HANA.
- Enriquecimento de contexto para modelos de linguagem de grande porte: fornece contexto estruturado a esses modelos para reduzir imprecisões geradas por IA (como alucinações).
- Descoberta de padrões: Facilita o raciocínio avançado e a geração de insights em diversas áreas de negócios.
Aplicação prática:
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 explicando a funcionalidade do gráfico de conhecimento:
2. Integração semântica
O Semantic Onboarding permite a importação de objetos de dados semanticamente ricos de sistemas SAP (S/4HANA, BW/4HANA, HANA Cloud) para o SAP Datasphere, preservando seu significado comercial. A SAP ampliou essa funcionalidade para incluir suporte ao SAP HANA Cloud e outros produtos de dados SAP, oferecendo uma experiência de integração unificada.
Capacidades:
- Preservação de 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 os 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 aplicativos de linha de negócios e soluções setoriais da SAP. Essa transferência de semântica para a estrutura 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 prática:
As empresas podem usar o Semantic Onboarding para integrar conjuntos de dados SAP e híbridos de forma eficiente, reduzindo erros de modelagem e acelerando a geração de insights.
3. Geração de conteúdo assistida por IA
Essa funcionalidade gera automaticamente descrições de negócios, atribuições de termos comerciais e definições de KPIs para ativos de dados no catálogo SAP Datasphere, usando modelos de IA de negócios da SAP.
Capacidades:
- Gera texto descritivo contextualizado para objetos do catálogo.
- Aplica automaticamente tags e termos comerciais hierárquicos.
- Define indicadores-chave de desempenho e associações sem intervenção manual.
- Reduz a necessidade de conhecimento técnico aprofundado para a curadoria de conteúdo de catálogo.
Aplicação prática:
As organizações podem integrar rapidamente milhares de ativos de dados, mantendo a conformidade e a qualidade dos dados, acelerando as análises e a geração de 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 da linguagem natural interpreta termos comerciais, perguntas e intenções.
- Pesquisas em conjuntos de dados de repositórios, catálogos e mercados.
- Fornece resultados ricos em contexto que correspondem ao que os usuários estão solicitando.
Aplicação prática:
Os usuários podem fazer perguntas em linguagem simples. Por exemplo: "Mostre-me modelos 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 os tipos semânticos dos dados recebidos, especialmente de fontes não SAP, enriquecendo a estrutura de dados do SAP Datasphere.
Capacidades:
- Classificação semântica automática: Atribui os tipos corretos aos conjuntos de dados durante a ingestão.
- Suporte a dados híbridos: Funciona com dados SAP e não SAP para criar uma camada semântica unificada.
- Pré-processamento manual reduzido: Minimiza o esforço de preparação de dados, permitindo análises mais rápidas.
Aplicação prática:
Empresas que integram fontes de dados híbridas podem acelerar a modelagem e a obtenção de insights, graças ao enriquecimento automático de informações semânticas, reduzindo erros e melhorando a consistência.
Integrações com outras ferramentas
O SAP Datasphere integra ferramentas de IA em seu ecossistema de dados abertos para aprimorar sua arquitetura de gerenciamento de dados.
1. Governança de IA com Collibra
A SAP firmou parceria com a Collibra para fornecer recursos de governança de dados, garantindo que os dados confiáveis estejam acessíveis a todos os usuários em toda a infraestrutura de dados da empresa.
Ao integrar-se com o Collibra AI Governance, as soluções SAP permitirão que as empresas conectem os dados usados para IA com os próprios modelos em uma única plataforma, para rastrear e gerenciar seus esforços de desenvolvimento de IA com eficácia. Ao registrar os modelos de IA e aprendizado de máquina criados com a tecnologia SAP na plataforma Collibra AI Governance, os usuários poderão:
- Obtenha maior visibilidade da linhagem de dados e dos metadados dos dados SAP utilizados na modelagem de IA.
- Verificar a exatidão e a confiabilidade dos dados
- Verifique os dados com os quais seus modelos de IA foram treinados.
Como resultado, eles podem:
- Aprimorar a transparência e a responsabilização
- Garantir a conformidade com as políticas regulatórias, de privacidade e de governança.
- Mitigar riscos como tomadas de decisão tendenciosas e recomendações imprecisas.
Aqui está um vídeo explicando como funciona a governança da Collier AI:
2. Streaming de dados com Confluent
A Confluent é uma plataforma construída em torno do Apache Kafka que fornece um serviço de gerenciamento e streaming de dados em tempo real. Ela permite que as organizações gerenciem com eficiência pipelines de dados em larga escala e transmitam dados entre diversos sistemas e aplicativos.
Veja como a Confluent aprimora o SAP Datasphere e otimiza os ativos de dados da SAP:
- Transmissão de dados em tempo real : A integração com o Confluent permite a transmissão de dados em tempo real de e para o SAP DataSphere. Essa funcionalidade é crucial para organizações que precisam processar e analisar dados em tempo real, possibilitando uma tomada de decisão mais rápida e maior capacidade de resposta operacional.
- Funcionalidades do registro de esquemas : A integração com o registro de esquemas da Confluent amplia as capacidades de saída do SAP DataSphere. Ela permite o gerenciamento contínuo de esquemas de dados, garantindo que os dados sejam interpretados e processados com precisão em todos os sistemas.
- Experiência do usuário superior : A integração proporciona uma experiência do usuário superior, facilitando as conexões no nível do aplicativo sem a necessidade de desenvolvimento personalizado adicional. Essa facilidade de integração ajuda as organizações a implantar e utilizar soluções de streaming de dados rapidamente.
- Processamento de dados eficiente : a integração do SAP DataSphere com o Confluent inclui fluxos de replicação preestabelecidos que suportam processamento delta e em tempo real nativamente. Essa eficiência significa que os dados são carregados quando ocorrem alterações, reduzindo a transferência desnecessária de dados e a sobrecarga de processamento.
- Ingestão e integração de dados aprimoradas : A integração suporta a ingestão de dados no Kafka e no Confluent, com recursos adicionais para integração de dados de entrada e saída disponíveis para todos. Essa funcionalidade expandida aprimora ainda mais a capacidade do SAP DataSphere de lidar com uma ampla gama de fontes de dados e casos de uso.
Integração com o SAP Analytics Cloud e o SAP Hana Cloud Vector Engine
Os usuários podem combinar o SAP Datasphere, o SAP Analytics Cloud e o SAP HANA Cloud Vector Engine para obter um sistema único de gerenciamento de dados e uma solução analítica. Veja o que um usuário pode fazer com essas ferramentas combinadas:
3. SAP Analytics Cloud para malha de dados
As soluções de Data Fabric unificam e gerenciam dados em tempo real em todos os sistemas, fornecendo uma fonte única e confiável. Elas automatizam o acesso, melhoram a qualidade dos dados e aprimoram a segurança, facilitando a análise e a IA, mesmo em configurações complexas. Isso ajuda as empresas a escalar e se adaptar às mudanças do mercado. A SAP aprimora o Data Fabric por meio de:
- Integração com o SAP Analytics Cloud para planejamento : Os modelos de planejamento do SAP Analytics Cloud agora podem ser implementados no SAP DataSphere. O SAP Analytics Cloud utiliza IA para:
- Automatize e otimize os processos de transformação e integração de dados.
- Fornece recomendações e insights inteligentes com base na integração de dados reais e planejados. Isso aprimora a integração de dados planejados e reais na tomada de decisões em tempo real.
permitindo a integração com o SAP Datasphere.
- Redução do volume de dados e do esforço de modelagem : Os esforços de integração também se concentram na redução do volume de dados e do esforço necessário para a modelagem. Ao aproveitar os recursos do SAP DataSphere, o SAP Analytics Cloud pode simplificar os processos de gerenciamento de dados e aumentar a eficiência.
4. Copiloto de IA Generativa: Joule
O SAP Analytics Cloud Generative AI Co-Pilot permite que os clientes aproveitem a IA generativa para planejamento e simulação de negócios. O assistente de IA subjacente, Joule, aprimora os recursos em descoberta de dados, criação de painéis, manutenção de modelos de planejamento e muito mais, proporcionando uma experiência de usuário intuitiva.
Utilizando PNL (Processamento de Linguagem Natural), os usuários finais podem:
- Executar consultas analíticas
- Simule os impactos de vários fatores.
- Alocar recursos
- Automatize painéis de controle e cálculos
Exemplo de caso de uso:
Um usuário corporativo que investiga a taxa de rotatividade versus a taxa de contratação para um cargo específico nos últimos 12 meses pode consultar o Joule para analisar iterações anteriores do plano e descobrir as razões subjacentes.
Novas extensões do Joule:
- Integração do Joule com o modelo SAP‑RPT‑1 Foundation: O Joule agora pode aproveitar o SAP‑RPT‑1, um modelo relacional fundamental do SAP AI Hub, para realizar análises preditivas e modelagem em conjuntos de dados estruturados do Datasphere, aprimorando previsões, recomendações e simulações de cenários avançados.
- Integração com Joule + Microsoft 365 Copilot: Amplia os recursos de consulta em linguagem natural além do SAP Analytics Cloud, permitindo que os usuários acessem e analisem dados do Datasphere diretamente das ferramentas de produtividade Microsoft.
5. SAP Analytics Cloud Compass
O SAP Analytics Cloud Compass oferece recursos de simulação de Monte Carlo com uma interface amigável, permitindo que usuários sem conhecimento técnico realizem análises multivariadas em tempo real sem a necessidade de habilidades estatísticas avançadas. A seguir, os principais benefícios do SAP Analytics Cloud Compass:
- Análise multivariada em tempo real para analisar múltiplas variáveis simultaneamente, proporcionando uma visão abrangente dos resultados potenciais.
- Simulações de negócios para modelagem de cenários rápida e eficiente, ajudando os usuários a comparar premissas e gerar relatórios sobre variações de impacto.
- A análise de sensibilidade permite descobrir informações em tempo real sobre os fatores que influenciam a sensibilidade dos dados, ajudando os usuários a compreender a dinâmica dos dados e como as mudanças nas variáveis afetam os resultados.
- Simulações ágeis contínuas para adaptação às mudanças nas condições de mercado e tomada de decisões informadas.
6. Mecanismo de vetores SAP HANA Cloud
O SAP HANA Cloud introduz um recurso vetorial às suas funcionalidades multimodelo existentes, permitindo que os clientes aproveitem todos os tipos de dados empresariais usando um único banco de dados. O mecanismo vetorial aprimora a capacidade de criar aplicativos de dados inteligentes que combinam intuição humana com aprendizado de máquina e recursos de processamento multimodelo. Os principais recursos e benefícios do mecanismo vetorial do SAP HANA Cloud incluem:
- Armazene e compare vetores usando SQL, possibilitando casos de uso como geração aumentada por recuperação (RAG), recomendações, classificações e agrupamento.
- Simplifique e aprimore a arquitetura de gerenciamento de dados com um único banco de dados multimodelos com interação SQL.
- Obtenha novas perspectivas combinando dados espaciais, gráficos, JSON e relacionais com consultas vetoriais.
- Incorpore facilmente casos de uso vetoriais em soluções dentro do ecossistema HANA Cloud, incluindo clientes, bibliotecas Python e CAP (Cloud Application Programming Model).
- Integre-se com ferramentas de código aberto da comunidade, como o LangChain, por meio de plug-ins.
Perguntas frequentes
O SAP Datasphere é um serviço de dados abrangente construído sobre a plataforma SAP Business Technology Platform (SAP BTP). Ele fornece aos profissionais de dados acesso contínuo e escalável a dados críticos de negócios. A plataforma oferece uma experiência unificada para diversas atividades relacionadas a dados, incluindo:
Integração de dados
Catalogação de dados
Modelagem semântica
Armazenamento de dados
Federação de dados
Virtualização de dados
O SAP Datasphere garante que os profissionais de dados possam distribuir facilmente dados essenciais para os negócios, preservando o contexto e a lógica de negócios em diferentes ambientes de dados.
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