Descubra as Mais Recentes 6 Integrações de IA 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 funcionalidades baseadas em IA, para compreender como a ferramenta pode ajudar as empresas a gerir os seus dados empresariais:

O que é o SAP Datasphere IA e porque é importante?

O SAP Datasphere é uma dessas ferramentas onde a SAP tem vindo a integrar funcionalidades e ferramentas orientadas por IA para satisfazer as necessidades dos consumidores e fornecedores de dados. O SAP Datasphere IA pode melhorar a experiência do utilizador e apoiar a partilha de dados em grande escala através de:

• Provisionamento automatizado de dados: A IA pode simplificar o processo de provisionamento de dados, estabelecendo automaticamente conexões relevantes e criando os artefactos necessários no SAP Datasphere. Isto reduz a necessidade de intervenção manual, facilitando a integração de produtos de dados pelos utilizadores.
• Gestão de metadados: A IA pode melhorar o tratamento de metadados, o que é crucial para facilitar o provisionamento de dados. Ao utilizar metadados descritos através do protocolo Open Resource Directory (ORD), a IA pode garantir que o processo de integração é suave e eficiente.

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

A SAP implementou IA em diferentes ferramentas, como aplicações de IA generativa do SAP BTP. Também integra outras plataformas SAP e não SAP para ampliar as capacidades das suas ferramentas, como:

• Agendadores de tarefas SAP
• Ferramentas de orquestração de processos SAP
• Soluções SAP para utilities
• Tecnologias SAP para o processo meter-to-cash.

2 funcionalidades de IA do SAP Datasphere

Aqui está uma lista completa das funcionalidades fornecidas pelo SAP Datasphere:

1. Knowledge graph

O Knowledge Graph fornece uma visão abrangente do panorama de dados de uma organização. Ao capturar relacionamentos complexos e metadados, permite uma melhor compreensão contextual para aplicações orientadas por IA.

Capacidades:

• Criação automatizada de ontologias: Gera ontologias à medida que os dados são integrados, incluindo contexto de negócio 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 todos os domínios de negócio.

Aplicação real do knowledge graph

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

Aqui está um vídeo que explica a funcionalidade Knowledge graph:

2. Semantic onboarding

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

Capacidades:

• Preservação de informação semântica: Ao importar vistas de cálculo do SAP HANA Cloud para o SAP Datasphere, detalhes semânticos como medidas, atributos, hierarquias, agregações e moedas/unidades são retidos. Isto garante que a integridade e o significado dos dados são preservados dentro de uma camada de dados semanticamente rica.
• Sincronização: Mantém os objetos no SAP HANA Cloud e no SAP Datasphere sincronizados, permitindo que os clientes aproveitem os seus investimentos existentes em modelação SAP HANA.
• Herança de contexto de negócio: Permite a herança do contexto de negócio de aplicações de linha de negócio SAP e soluções de indústria. Esta transferência de semântica para a business data fabric estabelece uma base sólida para fluxos de trabalho analíticos melhorados.
• Fluxo de trabalho analítico melhorado: A preservação e transferência de informação semântica para o SAP Datasphere simplificam o fluxo de trabalho analítico, acelerando e simplificando o processo de obtenção de insights baseados em dados. Integrações com outras ferramentas.

Aplicação real do Semantic Onboarding

As empresas podem utilizar o Semantic Onboarding para integrar datasets SAP e híbridos de forma eficiente, reduzindo erros de modelação e acelerando a geração de insights.

3. Geração de conteúdo assistida por IA

Esta capacidade gera automaticamente descrições de negócio, atribuições de termos de negócio e definições de KPI para ativos de dados no catálogo do SAP Datasphere, utilizando modelos SAP Business IA.

Capacidades:

• Gera texto descritivo sensível ao contexto para objetos do catálogo
• Aplica automaticamente tags e termos de negócio hierárquicos
• Define indicadores-chave de desempenho e associações sem intervenção manual
• Reduz a necessidade de conhecimentos técnicos profundos 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 a análise e os relatórios.

4. Pesquisa assistida por IA

A pesquisa assistida por IA permite que os utilizadores encontrem artefactos de dados usando consultas em linguagem natural dentro do SAP Datasphere, superando as restrições dos filtros e da navegação manual.

Capacidades:

• A compreensão de linguagem natural interpreta termos de negócio, perguntas e intenções
• Pesquisa em datasets do repositório, catálogo e marketplace
• Fornece resultados ricos em contexto que correspondem ao que os utilizadores procuram.

Aplicação real da pesquisa assistida por IA

Os utilizadores podem fazer perguntas em linguagem simples. Por exemplo, "Mostra-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 deteta e classifica automaticamente tipos semânticos para dados recebidos, especialmente para fontes não SAP, enriquecendo a data fabric 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.
• Pré-processamento manual reduzido: Minimiza o esforço de preparação de dados, permitindo análises mais rápidas.

Aplicação real da geração semântica assistida por IA

As empresas que integram fontes de dados híbridas podem acelerar a modelação e a obtenção de insights ao dispor de informação semântica automaticamente enriquecida, reduzindo erros e melhorando a consistência.

Integrações com outras ferramentas

O SAP Datasphere integra ferramentas de IA no seu ecossistema de dados aberto para melhorar a sua arquitetura de gestão de dados.

1. IA governance com Collibra

A SAP estabelece uma parceria com a Collibra para fornecer funcionalidades de data governance, garantindo que dados fiáveis estão acessíveis a todos os utilizadores na business data fabric.

Ao integrar com o Collibra IA Governance, as soluções SAP permitirão que as empresas liguem os dados utilizados para IA aos próprios modelos numa única plataforma para rastrear e gerir eficazmente os seus esforços de desenvolvimento de IA. Ao registar os modelos de IA e machine learning criados com tecnologia SAP na plataforma Collibra IA Governance, os utilizadores podem:

• Obter maior visibilidade sobre a linhagem de dados e metadados dos dados SAP utilizados na modelação de IA
• Verificar a exatidão e fiabilidade dos dados
• Verificar os dados nos quais os seus modelos de IA foram treinados.

Como resultado, podem:

• Aumentar a transparência e a responsabilização
• Garantir a conformidade com políticas regulatórias, de privacidade e de governance
• Mitigar riscos como decisões enviesadas e recomendações imprecisas.

Aqui está um vídeo que explica como funciona o Collibra IA governance:

2. Data streaming com Confluent

Confluent é uma plataforma construída em torno do Apache Kafka que fornece um serviço de streaming e gestão de dados em tempo real. Permite que as organizações giram eficientemente pipelines de dados em grande escala e façam streaming de dados entre vários sistemas e aplicações.

Eis como o Confluent melhora o SAP Datasphere e potencia os ativos de dados SAP:

1. Streaming de dados em tempo real: A integração com o Confluent permite o streaming de dados em tempo real de e para o SAP Datasphere. Esta capacidade é crucial para organizações que precisam de processar e analisar dados em tempo real, permitindo uma tomada de decisão e capacidade de resposta operacional mais rápidas.
2. Capacidades de schema registry: A integração com o schema registry do Confluent amplia as capacidades de saída do SAP Datasphere. Permite o tratamento contínuo de esquemas de dados, garantindo que os dados são interpretados e processados com precisão em todos os sistemas.
3. Experiência de utilizador superior: A integração proporciona uma experiência de utilizador superior ao facilitar conexões ao nível da aplicação sem exigir desenvolvimento adicional de aplicações personalizadas. Esta facilidade de integração ajuda as organizações a implementar e utilizar rapidamente soluções de streaming de dados.
4. Processamento eficiente de dados: A integração do SAP Datasphere com o Confluent inclui fluxos de replicação pré-estabelecidos que suportam nativamente o processamento delta e em tempo real. Esta eficiência significa que os dados são carregados quando ocorrem alterações, reduzindo transferências de dados desnecessárias e a sobrecarga de processamento.
5. Ingestão e integração de dados melhoradas: A integração suporta a ingestão de dados no Kafka e no Confluent, com capacidades adicionais para integração de dados de saída e de entrada a tornarem-se disponíveis para todos. Esta funcionalidade expandida melhora ainda mais a capacidade do SAP Datasphere de lidar com uma vasta gama de fontes de dados e casos de uso.

Integração com SAP Analytics Cloud e SAP Hana Cloud Vector Engine

Os utilizadores podem combinar o SAP Datasphere, o SAP Analytics Cloud e o SAP HANA Cloud Vector Engine para alcançar um sistema único de gestão de dados e uma solução de análise. Eis o que um utilizador pode fazer com estas ferramentas combinadas:

3. SAP Analytics Cloud para data fabric

As soluções de data fabric unificam e gerem dados em tempo real em todos os sistemas, fornecendo uma fonte única e fiável. Automatizam o acesso, melhoram a qualidade dos dados e aumentam a segurança, facilitando a análise e a IA, mesmo em configurações complexas. Isto ajuda as empresas a escalar e a adaptar-se a mercados em mudança. A SAP melhora a data fabric através de:

1. Integração com SAP Analytics Cloud para planeamento: Os modelos de planeamento do SAP Analytics Cloud podem agora ser implementados no SAP Datasphere. O SAP Analytics Cloud utiliza IA para:
   1. Automatizar e otimizar processos de transformação e integração de dados
   2. Fornecer recomendações e insights inteligentes baseados nos dados reais e planeados integrados. Isto melhora a integração de dados planeados e reais na tomada de decisão em tempo real.
      permitindo que no SAP Datasphere.
2. Redução da pegada de dados e dos esforços de modelação: Os esforços de integração também se concentram na redução da pegada de dados e do esforço necessário para a modelação. Ao aproveitar as capacidades do SAP Datasphere, o SAP Analytics Cloud pode simplificar os processos de gestão de dados e melhorar a eficiência.

4. Co-Pilot de IA Generativa: Joule

O Co-Pilot de IA Generativa do SAP Analytics Cloud capacita os clientes a aproveitar a IA generativa para planeamento e simulação de negócios. O assistente de IA subjacente, Joule, melhora as capacidades em descoberta de dados, criação de dashboards, manutenção de modelos de planeamento e muito mais, proporcionando uma experiência de utilizador intuitiva.

Usando NLP, os utilizadores finais podem:

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

Exemplo de caso de uso do Joule

Um utilizador de negócio a investigar a taxa de atrito vs. contratação para uma função específica nos últimos 12 meses poderia consultar o Joule para analisar iterações anteriores do plano e descobrir razões subjacentes.

Novas extensões do Joule:

• Integração Joule + SAP‑RPT‑1 Foundation Model: O Joule pode agora aproveitar o SAP‑RPT‑1, um relational foundation model do SAP IA Hub, para realizar análises preditivas e modelação em datasets estruturados do Datasphere, melhorando previsões, recomendações e simulações avançadas de cenários.
• Integração Joule + Microsoft 365 Copilot: Amplia as capacidades de consulta em linguagem natural para além do SAP Analytics Cloud, permitindo que os utilizadores acedam e analisem dados do Datasphere diretamente a partir das ferramentas de produtividade da Microsoft.

5. SAP Analytics Cloud Compass

O SAP Analytics Cloud Compass oferece capacidades de simulação Monte Carlo com uma interface fácil de usar, permitindo que utilizadores não técnicos realizem análises multivariadas em tempo real sem competências estatísticas avançadas. 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 negócio para modelação rápida e eficiente de cenários, ajudando os utilizadores a comparar pressupostos e reportar sobre variações de impacto.
3. Análise de sensibilidade para descobrir insights em tempo real sobre fatores de sensibilidade, ajudando os utilizadores a compreender a dinâmica dos dados e como as mudanças nas variáveis afetam os resultados.
4. Simulações ágeis contínuas para se adaptar às condições de negócio em mudança e tomar decisões informadas.

6. SAP HANA Cloud Vector Engine

O SAP HANA Cloud introduz uma capacidade vetorial às suas capacidades multi-modelo existentes, permitindo que os clientes aproveitem todos os tipos de dados de negócio usando uma única base de dados. O vector engine melhora a capacidade de construir aplicações de dados inteligentes que combinam a intuição humana com machine learning e capacidades de processamento multi-modelo. As principais funcionalidades e benefícios do SAP HANA Cloud Vector Engine incluem:

• Armazenar e comparar vetores usando SQL, permitindo casos de uso como retrieval-augmented generation (RAG), recomendações, classificações e clustering.
• Simplificar a arquitetura de gestão de dados e melhorar com uma única base de dados multi-modelo com interação SQL.
• Obter novos insights combinando dados espaciais, de grafo, 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 com ferramentas de comunidade open-source como LangChain via plug-ins.

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

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Leitura adicional

Explore mais sobre notícias e aplicações relacionadas com a SAP consultando os nossos artigos abrangentes e baseados em dados:

• Descubra as Ferramentas de IA Generativa do SAP BTP, 4 Casos de Uso e Benefícios
• Principais Ferramentas e Casos de Uso de Automação de Carga de Trabalho SAP

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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 da Indústria

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Hazal é analista da indústria na AIMultiple, com foco em mineração de processos e automação de TI.

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