En Son 6 SAP Datasphere Yapay Zeka Entegrasyonunu Keşfedin

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

SAP Datasphere AI'nin yeni entegrasyonları ve yapay zeka tabanlı özellikleri gibi gelişmelerini inceleyerek, bu aracın işletmelerin kurumsal verilerini yönetmelerine nasıl yardımcı olabileceğini anlayın:

SAP Datasphere AI nedir ve neden önemlidir?

SAP Datasphere, SAP'nin veri tüketicilerinin ve sağlayıcılarının ihtiyaçlarını karşılamak için yapay zeka destekli araçları ve özellikleri entegre ettiği araçlardan biridir. SAP Datasphere AI, kullanıcı deneyimini iyileştirebilir ve büyük ölçekli veri paylaşımını şu şekilde destekleyebilir:

• Otomatik veri sağlama: Yapay zeka, SAP Datasphere'de ilgili bağlantıları otomatik olarak kurarak ve gerekli öğeleri oluşturarak veri sağlama sürecini kolaylaştırabilir. Bu, manuel müdahale ihtiyacını azaltarak kullanıcıların veri ürünlerini entegre etmesini kolaylaştırır.
• Metaveri yönetimi: Yapay zeka, veri sağlama sürecini kolaylaştırmak için çok önemli olan 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 uygulamaya koymuştur. Ayrıca, araç yeteneklerini genişletmek için diğer SAP ve SAP dışı platformlarla da entegre olmaktadır, örneğin:

• SAP iş zamanlayıcıları
• SAP süreç düzenleme araçları
• SAP yardımcı çözümleri
• SAP sayaçtan nakde dönüşüm süreç teknolojileri .

2 SAP Datasphere AI özelliği

İşte SAP DataSphere tarafından sağlanan özelliklerin tam listesi:

1. Bilgi grafiği

Bilgi Grafiği, bir kuruluşun veri ortamına kapsamlı bir bakış açısı sunar. Karmaşık ilişkileri ve meta verileri yakalayarak, yapay zeka destekli uygulamalar için daha iyi bağlamsal anlayış sağlar.

Yetenekler:

• Otomatik ontoloji oluşturma: SAP kaynaklarından (örneğin S/4HANA) gelen iş bağlamı da dahil olmak üzere veriler entegre edilirken ontolojiler oluşturur.
• Büyük dil modelleri için bağlam zenginleştirme: Yapay zeka tarafından üretilen yanlışlıkları (örneğin yanılgıları) azaltmak için büyük dil modellerine yapılandırılmış bağlam sağlar.
• Desen keşfi: İş alanlarında gelişmiş akıl yürütmeyi ve içgörü oluşturmayı kolaylaştırır.

Gerçek dünya uygulaması:

Bilgi grafikleri, pazarlama optimizasyonu veya tedarik zinciri yönetimine uygulanarak kuruluşların eyleme dönüştürülebilir içgörüler elde etmelerini ve inovasyonu yönlendirmelerini sağlar.

İşte bilgi grafiği özelliğini açıklayan bir video:

2. Semantik entegrasyon

Semantik Entegrasyon, SAP sistemlerinden (S/4HANA, BW/4HANA, HANA Cloud) semantik açıdan zengin veri nesnelerinin işlevsel anlamlarını koruyarak SAP Datasphere'e aktarılmasını sağlar. SAP, bu özelliği SAP HANA Cloud ve diğer SAP veri ürünlerini de kapsayacak şekilde genişleterek, birleşik bir entegrasyon deneyimi sunmaktadır.

Yetenekler:

• Anlamsal bilgilerin korunması: SAP HANA Cloud'dan SAP Datasphere'e hesaplama görünümleri içe aktarılırken, ölçüler, öznitelikler, hiyerarşiler, toplama işlemleri ve para birimleri/birimler gibi anlamsal ayrıntılar korunur. Bu, verilerin bütünlüğünün ve anlamının anlamsal açıdan zengin bir veri katmanı içinde korunmasını sağlar.
• Senkronizasyon: SAP HANA Cloud ve SAP Datasphere'deki nesneleri senkronize halde tutarak müşterilerin SAP HANA modellemesine yaptıkları mevcut yatırımlardan faydalanmalarını sağlar.
• İş bağlamı kalıtımı: SAP iş kolu uygulamalarından ve sektör çözümlerinden iş bağlamının kalıtımına olanak tanır. Anlamların iş veri yapısına bu şekilde aktarılması, gelişmiş analitik iş akışları için güçlü bir temel oluşturur.
• Geliştirilmiş analitik iş akışı: Semantik bilgilerin korunması ve SAP Datasphere'e aktarılması, analitik iş akışını kolaylaştırarak veri odaklı içgörüler elde etme sürecini hızlandırır ve basitleştirir. Diğer araçlarla entegrasyonlar.

Gerçek dünya uygulaması:
İşletmeler, Semantik Entegrasyon (Semantic Onboarding) özelliğini kullanarak SAP ve hibrit veri kümelerini verimli bir şekilde entegre edebilir, modelleme hatalarını azaltabilir ve içgörü oluşturmayı hızlandırabilir.

3. Yapay Zeka Destekli İçerik Üretimi

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

Yetenekler:

• Katalog nesneleri için bağlamı dikkate alan açıklayıcı metin oluşturur.
• Hiyerarşik iş etiketlerini ve terimlerini otomatik olarak uygular.
• Manuel müdahale gerektirmeden temel performans göstergelerini ve ilişkilerini tanımlar.
• Katalog içeriğinin düzenlenmesi için gereken derin teknik uzmanlığı azaltır.

Gerçek dünya uygulaması:
Kuruluşlar, uyumluluğu ve veri kalitesini korurken binlerce veri varlığını hızla sisteme entegre edebilir, analiz ve raporlama süreçlerini hızlandırabilir.

4. Yapay Zeka Destekli Arama

Yapay zeka destekli arama, kullanıcıların SAP Datasphere içinde doğal dil sorguları kullanarak veri öğelerini bulmalarını sağlayarak filtrelerin ve manuel gezinmenin kısıtlamalarının üstesinden gelir.

Yetenekler:

• Doğal dil anlama, iş terimlerini, soruları ve niyetleri yorumlar.
• Depo, katalog ve pazar yeri veri kümelerinde aramalar
• Kullanıcıların istekleriyle eşleşen, bağlam açısından zengin sonuçlar sunar.

Gerçek dünya uygulaması:
Kullanıcılar sorularını sade bir dille sorabilirler. Örneğin, "Bana müşteri segmentasyonu içeren satış veri modellerini göster" diyerek doğru sonuçlar alabilirler.

5. Yapay Zeka Destekli Semantik Üretim

Yapay Zeka Destekli Semantik Üretim, özellikle SAP dışı kaynaklardan gelen veriler için semantik türleri otomatik olarak algılar ve sınıflandırır, böylece SAP Datasphere'in veri yapısını zenginleştirir.

Yetenekler:

• Otomatik anlamsal sınıflandırma: Veri kümelerine işleme sırasında doğru türleri atar.
• Hibrit veri desteği: Birleşik bir anlamsal katman oluşturmak için SAP ve SAP dışı verilerle çalışır.
• Manuel ön işlemenin azaltılması: Veri hazırlama çabasını en aza indirerek daha hızlı analiz imkanı sağlar.

Gerçek dünya uygulaması:
Hibrit veri kaynaklarını entegre eden şirketler, otomatik olarak zenginleştirilmiş anlamsal bilgilere sahip olarak modelleme ve analiz süreçlerini hızlandırabilir, hataları azaltabilir ve tutarlılığı artırabilir.

Diğer araçlarla entegrasyonlar

SAP Datasphere, veri yönetim mimarisini iyileştirmek için yapay zeka araçlarını açık veri ekosistemine entegre ediyor.

1. Collibra ile yapay zeka yönetimi

SAP, veri yönetimi özelliklerini sunmak için Collibra ile ortaklık kurarak, güvenilir verilere işletme veri altyapısı genelindeki tüm kullanıcıların erişebilmesini sağlıyor.

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

• Yapay zeka modellemesinde kullanılan SAP verilerinin veri soy ağacı ve meta verilerine ilişkin daha gelişmiş görünürlük elde edin.
• Verilerin doğruluğunu ve güvenilirliğini kontrol edin.
• Yapay zekâ modellerinin eğitildiği verileri doğrulayın.

Sonuç olarak, şunları yapabilirler:

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

İşte Collier AI yönetiminin nasıl çalıştığını açıklayan bir video:

2. Confluent ile veri akışı

Confluent, Apache Kafka etrafında geliştirilmiş, gerçek zamanlı veri akışı ve yönetim hizmeti sağlayan bir platformdur. Kuruluşların büyük ölçekli veri işlem hatlarını verimli bir şekilde yönetmelerini ve verileri çeşitli sistemler ve uygulamalar arasında aktarmalarını sağlar.

Confluent, SAP Datasphere'i şu şekilde geliştiriyor ve SAP veri varlıklarını iyileştiriyor:

1. Gerçek Zamanlı Veri Akışı : Confluent entegrasyonu, SAP Datasphere'e ve SAP Datasphere'den gerçek zamanlı veri akışı sağlar. Bu özellik, verileri gerçek zamanlı olarak işleme ve analiz etme ihtiyacı duyan kuruluşlar için çok önemlidir ve daha hızlı karar alma ve operasyonel yanıt verme olanağı sunar.
2. Şema kayıt defteri özellikleri : Confluent'in şema kayıt defteriyle entegrasyon, SAP Datasphere'in dışa dönük yeteneklerini genişletir. Veri şemalarının sorunsuz bir şekilde yönetilmesini sağlayarak, verilerin sistemler genelinde doğru bir şekilde yorumlanmasını ve işlenmesini garanti eder.
3. Üstün kullanıcı deneyimi : Bu entegrasyon, ek özel uygulama geliştirmeye gerek kalmadan uygulama düzeyinde bağlantıları kolaylaştırarak üstün bir kullanıcı deneyimi sağlar. Bu entegrasyon kolaylığı, kuruluşların akış verisi çözümlerini hızlı bir şekilde dağıtmasına ve kullanmasına 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, verilerin değişiklikler meydana geldiğinde yüklenmesi anlamına gelir ve gereksiz veri aktarımını ve işlem yükünü azaltır.
5. Geliştirilmiş veri alımı ve entegrasyonu : Entegrasyon, Kafka ve Confluent'e veri alımını destekler ve tüm sistemler için hem giden hem de gelen veri entegrasyonuna yönelik ek yetenekler sunar. 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 araya getirebilirler. İşte bu araçların birleşimiyle kullanıcıların yapabilecekleri:

3. Veri altyapısı için SAP Analytics Cloud

Veri altyapısı çözümleri, sistemler genelinde verileri gerçek zamanlı olarak birleştirir ve yönetir, tek ve güvenilir bir kaynak sağlar. Erişimi otomatikleştirir, veri kalitesini iyileştirir ve güvenliği artırır; bu da karmaşık kurulumlarda bile analitik ve yapay zekayı kolaylaştırır. Bu, işletmelerin ölçeklenmesine ve değişen pazarlara uyum sağlamasına yardımcı olur. SAP, veri altyapısını şu yollarla geliştirir:

1. Planlama için SAP Analytics Cloud ile entegrasyon : SAP Analytics Cloud'daki planlama modelleri artık SAP Datasphere'e dağıtılabiliyor. SAP Analytics Cloud, yapay zekayı şu amaçlarla kullanıyor:
   1. Veri dönüştürme ve entegrasyon süreçlerini otomatikleştirin ve optimize edin.
   2. Gerçekleşen ve planlanan verilerin bütünleştirilmesine dayalı olarak akıllı öneriler ve içgörüler sunun. Bu, gerçek zamanlı karar verme süreçlerinde planlanan ve gerçekleşen verilerin entegrasyonunu iyileştirir.
      SAP Datasphere içerisinde buna olanak sağlamak.
2. Veri ayak izinde ve modelleme çabalarında azalma : Entegrasyon çalışmaları ayrıca veri ayak izini ve modelleme için gereken çabayı azaltmaya odaklanmaktadır. 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 Generative AI Co-Pilot, müşterilerin iş planlaması ve simülasyonu için üretken yapay zekadan yararlanmalarını sağlar. Temel yapay zeka asistanı Joule, veri keşfi, gösterge paneli oluşturma, planlama modeli bakımı ve daha fazlası alanlarında yetenekleri geliştirerek sezgisel bir kullanıcı deneyimi sunar.

Doğal dil işleme (NLP) kullanarak, son kullanıcılar şunları yapabilir:

• Analitik sorguları çalıştırın
• Çeşitli etkenlerin etkilerini simüle edin.
• Kaynakları tahsis edin
• Gösterge panellerini ve hesaplamaları otomatikleştirin.

Örnek kullanım senaryosu:
Son 12 ayda belirli bir pozisyon için işten ayrılma ve işe alım oranlarını araştıran bir işletme kullanıcısı, önceki plan yinelemelerini analiz etmek ve altta yatan nedenleri ortaya çıkarmak için Joule'a sorgu gönderebilir.

Yeni Joule eklentileri:

• Joule + SAP-RPT-1 Temel Model entegrasyonu: Joule artık SAP AI Hub'dan gelen ilişkisel bir temel model olan SAP-RPT-1'i kullanarak yapılandırılmış Datasphere veri kümeleri üzerinde tahmine dayalı analiz ve modelleme gerçekleştirebiliyor, böylece tahminleri, önerileri ve gelişmiş senaryo simülasyonlarını geliştiriyor.
• Joule + Microsoft 365 Copilot entegrasyonu: Doğal dil sorgulama yeteneklerini SAP Analytics Cloud'un ötesine genişleterek kullanıcıların Datasphere verilerine doğrudan Microsoft üretkenlik araçlarından erişmesine ve analiz etmesine olanak tanır.

5. SAP Analytics Cloud Compass

SAP Analytics Cloud Compass, kullanıcı dostu bir arayüzle Monte Carlo simülasyon yetenekleri sunarak, teknik bilgiye sahip olmayan kullanıcıların gelişmiş istatistiksel becerilere ihtiyaç duymadan gerçek zamanlı çok değişkenli analizler yapmalarını sağlar. İşte SAP Analytics Cloud Compass'ın başlıca avantajları:

1. Gerçek zamanlı çok değişkenli analiz, birden fazla değişkeni eş zamanlı olarak gerçek zamanlı olarak analiz ederek potansiyel sonuçlara kapsamlı bir bakış açısı sunar.
2. İşletme simülasyonları, hızlı ve verimli senaryo modellemesi sağlayarak kullanıcıların varsayımları karşılaştırmasına ve etki farklılıklarını raporlamasına yardımcı olur.
3. Hassasiyet analizi , hassasiyet faktörlerine ilişkin gerçek zamanlı bilgiler ortaya çıkararak kullanıcıların veri dinamiklerini ve değişkenlerdeki değişikliklerin sonuçları nasıl etkilediğini anlamalarına yardımcı olur.
4. Değişen iş koşullarına uyum sağlamak ve bilinçli kararlar almak için sürekli çevik simülasyonlar .

6. SAP HANA Cloud Vektör Motoru

SAP HANA Cloud, mevcut çok modelli yeteneklerine vektör özelliği ekleyerek müşterilerin tek bir veritabanı kullanarak her tür iş verisinden yararlanmalarını sağlar. Vektör motoru, insan sezgisini makine öğrenimi ve çok modelli işleme yetenekleriyle birleştiren akıllı veri uygulamaları oluşturma yeteneğini geliştirir. SAP HANA Cloud Vektör Motorunun temel özellikleri ve faydaları şunlardır:

• SQL kullanarak vektörleri depolayın ve karşılaştırın ; bu sayede geri alma destekli üretim (RAG), öneriler, sınıflandırmalar ve kümeleme gibi kullanım durumları mümkün olur.
• SQL etkileşimi olan tek bir çok modelli veritabanı ile veri yönetimi mimarisini basitleştirin ve geliştirin.
• Uzamsal, grafik, JSON ve ilişkisel verileri vektör sorgularıyla birleştirerek yeni bilgiler edinin .
• Vektör tabanlı kullanım örneklerini, istemciler, Python kütüphaneleri ve CAP (Bulut Uygulama Programlama Modeli) dahil olmak üzere HANA Cloud ekosistemindeki çözümlere kolayca entegre edin .
• Eklentiler aracılığıyla LangChain gibi açık kaynaklı topluluk araçlarıyla entegre olun .

Daha fazla okuma

SAP ile ilgili haberler ve uygulamalar hakkında daha fazla bilgi edinmek için kapsamlı ve veriye dayalı makalelerimize göz atın:

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

Referans Linkleri

1.

Business data fabric: Demo video from SAP Data Unleashed in 2024

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.

Business data fabric: Demo video from SAP Data Unleashed in 2024

5.

Business data fabric: Demo video from SAP Data Unleashed in 2024

6.

Generative AI with SAP – Part 3: Joule, SAP’s Gene... - SAP Community

7.

SAP Analytics Cloud compass - SAP Danmark Nyheder

8.

Vectorize your Data : SAP HANA Cloud's Vector Engi... - SAP Community

Hazal Şimşek

Sektör Analisti

Takip Et

Hazal, AIMultiple'da süreç madenciliği ve BT otomasyonu konularına odaklanan bir sektör analisti.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder