En Yeni 6 SAP Datasphere Yapay Zeka Entegrasyonunu Keşfedin

SAP Datasphere, işletmelere anlamlı veriler sunmaya yardımcı olabilecek bir yapay zeka aracıdır.

Yeni entegrasyonlar ve yapay zeka tabanlı özellikler gibi SAP Datasphere yapay zeka geliştirmelerini keşfederek aracın işletmelerin kurumsal verilerini yönetmelerine nasıl yardımcı olabileceğini anlayın:

SAP Datasphere yapay zeka nedir ve neden önemlidir?

SAP Datasphere, SAP'in veri tüketicisi ve sağlayıcısı ihtiyaçlarını karşılamak için yapay zeka odaklı araçları ve özellikleri entegre ettiği araçlardan biridir. SAP Datasphere yapay zekası, kullanıcı deneyimini iyileştirebilir ve büyük ölçekli veri paylaşımını şu yollarla destekleyebilir:

• Otomatik veri sağlama: Yapay zeka, SAP Datasphere'de ilgili bağlantıları otomatik olarak kurarak ve gerekli yapıtları oluşturarak veri sağlama sürecini kolaylaştırabilir. Bu, manuel müdahale ihtiyacını azaltarak kullanıcıların veri ürünlerini entegre etmesini kolaylaştırır.
• Meta veri yönetimi: Yapay zeka, veri sağlamayı kolaylaştırmak için hayati önem taşıyan meta verilerin işlenmesini geliştirebilir. Açık Kaynak Dizini (ORD) protokolü aracılığıyla tanımlanan meta verileri kullanarak yapay zeka, entegrasyon sürecinin sorunsuz ve verimli olmasını sağlayabilir.

İşte SAP Datasphere'in üretken yapay zeka yeteneklerini Datasphere ile nasıl birleştirdiğini açıklayan bir video:

SAP, SAP BTP üretken yapay zeka uygulamaları gibi farklı araçlarda yapay zekayı uygulamıştır. Ayrıca, araç yeteneklerini genişletmek için diğer SAP ve SAP dışı platformları da entegre eder, örneğin: 

• SAP iş zamanlayıcıları
• SAP süreç orkestrasyon araçları
• SAP kamu hizmeti çözümleri
• SAP sayaçtan-tahsile süreç teknolojileri.

2 SAP Datasphere yapay zeka özelliği 

İşte SAP Datasphere tarafından sağlanan özelliklerin tam listesi:

1. Bilgi grafiği

Bilgi Grafiği, bir kuruluşun veri ortamının kapsamlı bir görünümünü sunar. Karmaşık ilişkileri ve meta verileri yakalayarak, yapay zeka odaklı uygulamalar için daha iyi bağlamsal anlayış sağlar.

Yetenekler:

• Otomatik ontoloji oluşturma: Veriler entegre edilirken, S/4HANA gibi SAP kaynaklarından gelen iş bağlamı da dahil olmak üzere ontolojiler oluşturur.
• LLM'ler için bağlam zenginleştirme: Yapay zeka kaynaklı yanlışlıkları (ör. halüsinasyonlar) azaltmak için büyük dil modellerine yapılandırılmış bağlam sağlar.
• Örüntü keşfi: İş alanları genelinde gelişmiş akıl yürütme ve içgörü üretimini kolaylaştırır.

Bilgi grafiği gerçek dünya uygulaması

Bilgi grafikleri, pazarlama optimizasyonuna veya tedarik zinciri yönetimine uygulanarak kuruluşların eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmesine ve inovasyonu yönlendirmesine olanak tanır. 

İşte Bilgi grafiği yeteneğini açıklayan bir video:

2. Semantik katılım

Semantik Katılım, SAP sistemlerinden (S/4HANA, BW/4HANA, HANA Cloud) gelen anlamsal olarak zengin veri nesnelerinin, iş anlamlarını koruyarak SAP Datasphere'e aktarılmasını sağlar. SAP, bunu SAP HANA Cloud ve diğer SAP veri ürünleri için desteği de kapsayacak şekilde genişleterek birleşik bir katılım deneyimi sunmuştur.

Yetenekler:

• Anlamsal bilgilerin korunması: SAP HANA Cloud'dan SAP Datasphere'e hesaplama görünümleri aktarılırken ölçüler, öznitelikler, hiyerarşiler, toplamalar ve para birimleri/birimler gibi anlamsal ayrıntılar korunur. Bu, anlamsal olarak zengin bir veri katmanı içinde verilerin bütünlüğünün ve anlamının korunmasını sağlar.
• Senkronizasyon: SAP HANA Cloud ve SAP Datasphere'deki nesneleri senkronize tutarak müşterilerin SAP HANA modellemedeki mevcut yatırımlarından yararlanmalarını sağlar.
• İş bağlamı mirası: SAP iş kolu uygulamalarından ve sektör çözümlerinden iş bağlamının miras alınmasına olanak tanır. Bu anlam aktarımının iş veri dokusuna yapılması, gelişmiş analitik iş akışları için güçlü bir temel oluşturur.
• Gelişmiş analitik iş akışı: Anlamsal bilgilerin SAP Datasphere'e korunması ve aktarılması, analitik iş akışını kolaylaştırarak veri odaklı içgörüler elde etme sürecini hızlandırır ve basitleştirir. Diğer araçlarla entegrasyonlar.

Semantik Katılım gerçek dünya uygulaması

İşletmeler, SAP ve hibrit veri kümelerini verimli bir şekilde entegre etmek, modelleme hatalarını azaltmak ve içgörü üretimini hızlandırmak için Semantik Katılım'ı kullanabilir.

3. Yapay zeka destekli içerik oluşturma

Bu yetenek, SAP Business AI modellerini kullanarak SAP Datasphere kataloğundaki veri varlıkları için iş açıklamaları, iş terimi atamaları ve KPI tanımlarını otomatik olarak oluşturur. 

Yetenekler:

• Katalog nesneleri için bağlama duyarlı açıklayıcı metin oluşturur
• Hiyerarşik iş etiketlerini ve terimlerini otomatik olarak uygular
• Manuel müdahale olmadan anahtar performans göstergelerini ve ilişkilendirmeleri tanımlar
• Katalog içeriğini düzenlemek için derin teknik uzmanlık ihtiyacını azaltır 

Yapay zeka destekli içerik oluşturma gerçek dünya uygulaması

Kuruluşlar, uyumluluğu ve veri kalitesini korurken binlerce veri varlığını hızla dahil edebilir, analitiği ve raporlamayı hızlandırabilir.

4. Yapay zeka destekli arama

Yapay zeka destekli arama, kullanıcıların SAP Datasphere içinde doğal dil sorguları kullanarak veri yapıtlarını bulmalarını sağlayarak filtrelerin ve manuel gezinmenin kısıtlamalarını aşar. 

Yetenekler:

• Doğal dil anlama, iş terimlerini, soruları ve amacı yorumlar
• Depo, katalog ve pazar yeri veri kümeleri genelinde arama yapar
• Kullanıcıların aradıklarıyla eşleşen bağlam açısından zengin sonuçlar sunar.

Yapay zeka destekli arama gerçek dünya uygulaması

Kullanıcılar sade bir dille soru sorabilir. Örneğin, "Bana müşteri segmentasyonu içeren satış verisi modellerini göster" diyerek doğru sonuçlar alabilirler.. 

5. Yapay zeka destekli anlamsal oluşturma

Yapay Zeka Destekli Anlamsal Oluşturma, özellikle SAP dışı kaynaklar için gelen verilerin anlamsal türlerini otomatik olarak algılar ve sınıflandırarak SAP Datasphere'in veri dokusunu zenginleştirir.

Yetenekler:

• Otomatik anlamsal sınıflandırma: Veri alımı sırasında veri kümelerine doğru türleri atar.
• Hibrit veri desteği: Birleşik bir anlamsal katman oluşturmak için SAP ve SAP dışı verilerle çalışır.
• Azaltılmış manuel ön işleme: Veri hazırlama çabasını en aza indirerek daha hızlı analitiğe olanak tanır.

Yapay zeka destekli anlamsal oluşturma gerçek dünya uygulaması

Hibrit veri kaynaklarını entegre eden şirketler, otomatik olarak zenginleştirilmiş anlamsal bilgilere sahip olarak modellemeyi ve içgörüleri hızlandırabilir, hataları azaltabilir ve tutarlılığı artırabilir.

Diğer araçlarla entegrasyonlar 

SAP Datasphere, veri yönetimi mimarisini geliştirmek için açık veri ekosistemine yapay zeka araçlarını entegre eder.

1. Collibra ile yapay zeka yönetişimi

SAP, iş veri dokusu genelinde tüm kullanıcılar için güvenilir verilerin erişilebilir olmasını sağlayan veri yönetişimi özellikleri sunmak için Collibra ile ortaklık kurar. 

Collibra AI Governance ile entegre olarak SAP çözümleri, işletmelerin yapay zeka için kullanılan verileri tek bir platformda modellerin kendileriyle birleştirmelerine ve yapay zeka geliştirme çabalarını etkili bir şekilde izleyip yönetmelerine olanak tanıyacaktır. SAP teknolojisiyle oluşturulan yapay zeka ve makine öğrenimi modellerini Collibra AI Governance platformuna kaydederek kullanıcılar şunları yapabilir: 

• Yapay zeka modellemede kullanılan SAP verilerinin veri kökeni ve meta verileri hakkında gelişmiş görünürlük elde edin
• Veri doğruluğunu ve güvenilirliğini kontrol edin
• Yapay zeka modellerinin eğitildiği verileri doğrulayın.

Sonuç olarak şunları yapabilirler: 

• Şeffaflığı ve hesap verebilirliği artırın
• Düzenleyici, gizlilik ve yönetişim politikalarına uyumu sağlayın
• Önyargılı karar verme ve hatalı öneriler gibi riskleri azaltın.

İşte Collier AI yönetişiminin nasıl çalıştığını açıklayan bir video:

2. Confluent ile veri akışı

Confluent, Apache Kafka etrafında inşa edilmiş, gerçek zamanlı veri akışı ve yönetim hizmeti sağlayan bir platformdur. Kuruluşların büyük ölçekli veri boru hatlarını verimli bir şekilde yönetmelerini ve çeşitli sistemler ve uygulamalar arasında veri akışı yapmalarını sağlar.

Confluent'in SAP Datasphere'i nasıl iyileştirdiği ve SAP veri varlıklarını nasıl geliştirdiği aşağıda açıklanmıştır:

1. Gerçek zamanlı veri akışı: Confluent entegrasyonu, SAP Datasphere'e ve SAP Datasphere'den gerçek zamanlı veri akışı sağlar. Bu yetenek, verileri gerçek zamanlı olarak işlemesi ve analiz etmesi gereken, daha hızlı karar verme ve operasyonel yanıt verme olanağı sağlayan kuruluşlar için hayati önem taşır.
2. Şema kayıt defteri yetenekleri: Confluent'in şema kayıt defteri ile entegrasyon, SAP Datasphere'in giden yeteneklerini genişletir. Veri şemalarının sorunsuz bir şekilde işlenmesini sağlayarak verilerin sistemler arasında doğru şekilde yorumlanmasını ve işlenmesini garanti eder.
3. Üstün kullanıcı deneyimi: Entegrasyon, ek özel uygulama geliştirme gerektirmeden uygulama düzeyinde bağlantıları kolaylaştırarak üstün bir kullanıcı deneyimi sunar. Bu entegrasyon kolaylığı, kuruluşların akış veri çözümlerini hızla devreye alıp kullanmalarına yardımcı olur.
4. Verimli veri işleme: SAP Datasphere'in Confluent ile entegrasyonu, delta ve gerçek zamanlı işlemeyi doğal olarak destekleyen önceden oluşturulmuş çoğaltma akışlarını içerir. Bu verimlilik, değişiklikler olduğunda verilerin yüklenmesi anlamına gelir ve gereksiz veri aktarımını ve işleme yükünü azaltır.
5. Gelişmiş veri alımı ve entegrasyonu: Entegrasyon, Kafka ve Confluent'e veri alımını destekler ve tüm kullanıcılar için hem giden hem de gelen veri entegrasyonu için ek yetenekler kullanıma sunulur. Bu genişletilmiş işlevsellik, SAP Datasphere'in çok çeşitli veri kaynaklarını ve kullanım durumlarını ele alma yeteneğini daha da artırır.

SAP Analytics Cloud ve SAP Hana Cloud Vector Engine ile entegrasyon

Kullanıcılar, tek bir veri yönetim sistemi ve analitik çözümü elde etmek için SAP Datasphere, SAP Analytics Cloud ve SAP HANA Cloud Vector Engine'i bir arada kullanabilirler. Bu araçların birleşimiyle bir kullanıcının yapabilecekleri şunlardır:

3. Veri dokusu için SAP Analytics Cloud

Veri dokusu çözümleri, sistemler arasında verileri gerçek zamanlı olarak birleştirir ve yöneterek tek ve güvenilir bir kaynak sağlar. Erişimi otomatikleştirir, veri kalitesini artırır ve güvenliği yükselterek karmaşık kurulumlarda bile analitiği ve yapay zekayı kolaylaştırır. Bu, işletmelerin ölçeklenmesine ve değişen pazarlara uyum sağlamasına yardımcı olur. SAP, veri dokusunu şu yollarla geliştirir:

1. Planlama için SAP Analytics Cloud ile entegrasyon: SAP Analytics Cloud'dan planlama modelleri artık SAP Datasphere'e dağıtılabilir. SAP Analytics Cloud, yapay zekayı şu amaçlarla kullanır:
   1. Veri dönüşümü ve entegrasyon süreçlerini otomatikleştirir ve optimize eder 
   2. Entegre edilmiş gerçek ve planlanan verilere dayalı olarak akıllı öneriler ve içgörüler sunar. Bu, gerçek zamanlı karar vermede planlanan ve gerçek verilerin entegrasyonunu iyileştirir. 
      SAP Datasphere içinde buna olanak tanır. 
2. Veri ayak izinde ve modelleme çabalarında azalma: Entegrasyon çabaları ayrıca veri ayak izini ve modelleme için gereken çabayı azaltmaya odaklanır. SAP Datasphere'in yeteneklerinden yararlanarak SAP Analytics Cloud, veri yönetimi süreçlerini kolaylaştırabilir ve verimliliği artırabilir.

4. Üretken Yapay Zeka Yardımcı Pilotu: Joule

SAP Analytics Cloud Üretken Yapay Zeka Yardımcı Pilotu, müşterilerin iş planlaması ve simülasyonu için üretken yapay zekadan yararlanmalarını sağlar. Temelindeki yapay zeka asistanı Joule, veri keşfi, pano oluşturma, planlama modeli bakımı ve daha fazlası genelinde yetenekleri geliştirerek sezgisel bir kullanıcı deneyimi sunar.

Doğal dil işlemeyi kullanarak son kullanıcılar şunları yapabilir:

• Analitik sorgular çalıştırabilir
• Çeşitli etkenlerin etkilerini simüle edebilir
• Kaynakları tahsis edebilir
• Panoları ve hesaplamaları otomatikleştirebilir

Joule örnek kullanım durumu

Belirli bir iş için son 12 aydaki işten ayrılma oranına karşı işe alım oranını araştıran bir iş kullanıcısı, önceki plan yinelemelerini analiz etmesi ve altta yatan nedenleri ortaya çıkarması için Joule'e sorgu gönderebilir.

Yeni Joule eklentileri:

• Joule + SAP‑RPT‑1 Temel Model entegrasyonu: Joule artık, yapılandırılmış Datasphere veri kümeleri üzerinde öngörücü analitik ve modelleme gerçekleştirmek için SAP AI Hub'dan bir ilişkisel temel model olan SAP‑RPT‑1'i kullanarak tahminleri, önerileri ve gelişmiş senaryo simülasyonlarını geliştirebilir.
• Joule + Microsoft 365 Copilot entegrasyonu: Doğal dil sorgulama yeteneklerini SAP Analytics Cloud'un ötesine genişleterek kullanıcıların Datasphere verilerine doğrudan Microsoft üretkenlik araçlarından erişip analiz etmelerini sağlar.

5. SAP Analytics Cloud Compass

SAP Analytics Cloud Compass, kullanıcı dostu bir arayüzle Monte Carlo simülasyon yetenekleri sunarak teknik olmayan kullanıcıların gelişmiş istatistik becerilerine ihtiyaç duymadan gerçek zamanlı çok değişkenli analiz yapmalarını sağlar. SAP Analytics Cloud Compass'ın temel faydaları şunlardır:

1. Gerçek zamanlı çok değişkenli analiz ile birden fazla değişkeni aynı anda gerçek zamanlı olarak analiz ederek olası sonuçların kapsamlı bir görünümünü sunar.
2. İş simülasyonları ile hızlı ve verimli senaryo modellemesi yaparak kullanıcıların varsayımları karşılaştırmasına ve etki farklılıkları hakkında raporlama yapmasına yardımcı olur.
3. Duyarlılık analizi ile duyarlılık etkenleri hakkında gerçek zamanlı içgörüler keşfederek kullanıcıların veri dinamiklerini ve değişkenlerdeki değişikliklerin sonuçları nasıl etkilediğini anlamalarına yardımcı olur.
4. Sürekli çevik simülasyonlar ile değişen iş koşullarına uyum sağlamaya ve bilinçli kararlar almaya olanak tanır.

6. SAP HANA Cloud Vector Engine

SAP HANA Cloud, mevcut çoklu model yeteneklerine bir vektör özelliği ekleyerek müşterilerin tek bir veritabanı kullanarak her türlü iş verisinden yararlanmalarını sağlar. Vektör motoru, insan sezgisini makine öğrenimi ve çoklu model işleme yetenekleriyle birleştiren akıllı veri uygulamaları oluşturma becerisini geliştirir. SAP HANA Cloud Vector Engine'in temel özellikleri ve faydaları şunlardır:

• Geri getirme artırımlı üretim (RAG), öneriler, sınıflandırmalar ve kümeleme gibi kullanım durumlarını mümkün kılmak için SQL kullanarak vektörleri depolayın ve karşılaştırın.
• SQL etkileşimine sahip tek bir çoklu model veritabanı ile veri yönetimi mimarisini basitleştirin ve geliştirin.
• Mekansal, grafik, JSON ve ilişkisel verileri vektör sorgularıyla birleştirerek yeni içgörüler elde edin.
• İstemciler, Python kütüphaneleri ve CAP (Cloud Application Programming Model) dahil olmak üzere HANA Cloud ekosistemindeki çözümlere vektör kullanım durumlarını kolayca dahil edin.
• Eklentiler aracılığıyla LangChain gibi açık kaynaklı topluluk araçlarıyla entegre olun.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Daha fazla bilgi

Kapsamlı ve veri odaklı makalelerimizi inceleyerek SAP ile ilgili haberler ve uygulamalar hakkında daha fazlasını keşfedin:

• SAP BTP Üretken Yapay Zeka Araçlarını, 4 Kullanım Durumunu ve Faydalarını Keşfedin
• En İyi SAP İş Yükü Otomasyon Araçları ve Kullanım Durumları

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{simsek2026,
  author = {Şimşek, Hazal},
  title  = {{En Yeni 6 SAP Datasphere Yapay Zeka Entegrasyonunu Keşfedin}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/sap-datasphere-ai}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 23 Temmuz 2026}
}

Referans Linkleri

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

Endüstri Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple bünyesinde endüstri analisti olarak süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (IT otomasyonu ve low-code/no-code otomasyon dahil) konularına odaklanmaktadır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder