Descubra as Últimas 6 Integrações de IA do SAP Datasphere

SAP Datasphere é uma ferramenta de IA que pode ajudar a fornecer dados significativos para as 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 corporativos:

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

SAP Datasphere é uma dessas ferramentas que a SAP vem integrando ferramentas e recursos baseados em IA para atender às necessidades dos consumidores e provedores de dados. A IA do SAP Datasphere pode melhorar a experiência do usuário e oferecer 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 para os usuários a integração de produtos de dados.
• Gerenciamento de metadados: A IA pode aprimorar o tratamento de metadados, o que é crucial para facilitar o provisionamento de dados. Utilizando metadados descritos por meio do protocolo Open Resource Directory (ORD), a IA pode garantir que o processo de integração seja suave 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 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 tarefas SAP
• Ferramentas de orquestração de processos SAP
• Soluções SAP para concessionárias
• Tecnologias do processo meter-to-cash da SAP.

2 recursos de IA do SAP Datasphere

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

1. Grafo de conhecimento

O Grafo de Conhecimento fornece uma visão abrangente do panorama de dados de uma organização. Capturando relacionamentos complexos e metadados, ele possibilita um melhor entendimento contextual para aplicações baseadas em IA.

Capacidades:

• Criação automatizada de ontologia: Gera ontologias à medida que os dados são integrados, incluindo o contexto de negócios de fontes SAP como S/4HANA.
• Enriquecimento de contexto para LLMs: Fornece contexto estruturado para modelos de linguagem de grande porte 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 negócios.

Aplicação no mundo real do Grafo de conhecimento

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

Aqui está um vídeo explicando o recurso 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 estendeu isso para incluir suporte para SAP HANA Cloud e outros produtos de dados SAP, oferecendo uma experiência de onboarding 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 objetos no SAP HANA Cloud e no SAP Datasphere sincronizados, permitindo que os clientes aproveitem seus investimentos existentes em modelagem no SAP HANA.
• Herança de contexto de negócios: Permite a herança de contexto de negócios de aplicações de linha de negócios SAP e soluções do setor. Essa transferência de semântica para o tecido de dados de negócios estabelece uma base sólida para fluxos de trabalho analíticos aprimorados.
• Fluxo de trabalho analítico aprimorado: A preservação e transferência de informações semânticas 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 no mundo real do Onboarding semântico

As empresas podem usar o Onboarding Semântico 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

Esse 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 modelos 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 profundo para fazer a curadoria do conteúdo catálogo

Aplicação no mundo 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 as análises e os relatórios.

4. Pesquisa assistida por IA

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

Capacidades:

• Compreensão de linguagem natural interpreta termos de negócios, perguntas e intenções
• Pesquisa em conjuntos de dados de repositório, catálogo e marketplace
• Fornece resultados ricos em contexto que correspondem ao que os usuários estão perguntando.

Aplicação no mundo real da pesquisa assistida por IA

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 para os dados recebidos, especialmente para fontes não SAP, enriquecendo o tecido de dados do SAP Datasphere.

Capacidades:

• Classificação semântica automática: Atribui 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 no mundo real da geração semântica assistida por IA

Empresas que integram fontes de dados híbridas podem acelerar a modelagem e os 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 abertos para aprimorar sua arquitetura de gerenciamento de dados.

1. Governança de IA com Collibra

A SAP faz parceria com a Collibra para oferecer recursos de governança de dados, garantindo que dados confiáveis estejam acessíveis a todos os usuários em todo o tecido 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 modelos em uma única plataforma para rastrear e gerenciar seus esforços de desenvolvimento de IA de forma eficaz. Ao registrar os modelos de IA e machine learning criados com tecnologia SAP na plataforma Collibra IA Governance, os usuários podem:

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

Como resultado, eles podem:

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

Aqui está um vídeo explicando como funciona a governança de IA do Collibra:

2. Streaming de dados com Confluent

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

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

1. Streaming de dados em tempo real: A integração do Confluent permite o 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 do 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 os sistemas.
3. Experiência do usuário superior: A integração proporciona uma experiência do 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 dados em streaming.
4. Processamento eficiente de dados: A integração do SAP Datasphere com o Confluent inclui fluxos de replicação pré-estabelecidos que oferecem suporte nativo ao processamento delta e em tempo real. 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 oferece suporte à ingestão de dados no Kafka e no Confluent, com recursos adicionais para integração de dados de saída e entrada que estarão 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 análise. Veja o que um usuário pode fazer com essas ferramentas combinadas:

3. SAP Analytics Cloud para tecido de dados

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

1. Integrar-se ao SAP Analytics Cloud para planejamento: Os modelos de planejamento do SAP Analytics Cloud agora podem ser implantados no SAP Datasphere. O SAP Analytics Cloud utiliza IA para:
   1. Automatizar e otimizar os processos de transformação e integração de dados
   2. Fornecer recomendações e insights inteligentes com base nos dados planejados e reais integrados. Isso melhora a integração de dados planejados e reais na tomada de decisão em tempo real.
      permitindo dentro do SAP Datasphere.
2. Redução da pegada de dados e dos esforços de modelagem: Os esforços de integração também se concentram em reduzir a pegada de dados e o esforço necessário para a modelagem. Aproveitando os recursos do SAP Datasphere, o SAP Analytics Cloud pode simplificar 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 permite que os clientes aproveitem a IA generativa para planejamento e simulação de negócios. O assistente de IA subjacente, Joule, aprimora os recursos de descoberta de dados, criação de dashboards, manutenção de modelos de planejamento e muito mais, proporcionando uma experiência de usuário intuitiva.

Usando NLP, os usuários finais podem:

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

Caso de uso de exemplo do Joule

Um usuário de negócios investigando a taxa de desligamento versus contratação para um cargo específico nos últimos 12 meses poderia consultar o Joule para analisar iterações de planos anteriores e descobrir as razões subjacentes.

Novas extensões do Joule:

• Integração do Joule + modelo de fundação SAP‑RPT‑1: O Joule agora pode aproveitar o SAP‑RPT‑1, um modelo de fundação relacional do SAP IA Hub, para realizar análises preditivas e modelagem em conjuntos de dados estruturados do Datasphere, aprimorando previsões, recomendações e simulações avançadas de cenários.
• Integração do 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 da 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 não técnicos realizem análises multivariadas em tempo real sem habilidades estatísticas avançadas. Aqui estão os principais benefícios do SAP Analytics Cloud Compass:

1. Análise multivariada em tempo real para analisar várias variáveis simultaneamente em tempo real, fornecendo uma visão abrangente dos resultados potenciais.
2. Simulações de negócios para modelagem de cenários rápida e eficiente, ajudando os usuários a comparar premissas e relatar variações de impacto.
3. Análise de sensibilidade para descobrir insights em tempo real sobre os 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 apresenta uma capacidade vetorial para seus recursos 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 a intuição humana com recursos de machine learning e 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 via 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-se com ferramentas da comunidade de código aberto como LangChain por meio de plug-ins.

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Leitura adicional

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  note   = {AIMultiple. Acessado em 23 Julho 2026}
}

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 mineração de processos e automação de TI.

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