En Yeni 6 SAP Datasphere Yapay Zeka Entegrasyonunu Keşfedin

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

İşletmelerin kurumsal verilerini yönetmelerine nasıl yardımcı olabileceğini anlamak için yeni entegrasyonlar ve yapay zeka tabanlı özellikler gibi SAP Datasphere yapay zeka gelişmelerini keşfedin:

SAP Datasphere yapay zeka nedir ve neden önemlidir?

SAP Datasphere, SAP'ın veri tüketicisi ve sağlayıcı ihtiyaçlarını karşılamak için yapay zeka destekli araçlar ve özellikler entegre ettiği araçlardan biridir. SAP Datasphere yapay zeka, kullanıcı deneyimini iyileştirebilir ve aşağıdaki yollarla büyük ölçekli veri paylaşımını destekleyebilir:

• Otomatik veri sağlama: Yapay zeka, ilgili bağlantıları otomatik olarak kurarak ve SAP Datasphere'de gerekli yapıları oluşturarak veri sağlama sürecini kolaylaştırabilir. Bu, manuel müdahale ihtiyacını azaltır ve kullanıcıların veri ürünlerini entegre etmesini kolaylaştırır.
• Üst veri yönetimi: Yapay zeka, veri sağlamayı kolaylaştırmak için kritik olan üst verilerin işlenmesini geliştirebilir. Açık Kaynak Dizini (ORD) protokolü aracılığıyla tanımlanan üst 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 araçlara yapay zeka uygulamıştır. Ayrıca araç yeteneklerini genişletmek için diğer SAP ve SAP dışı platformları da entegre eder; örneğin:

• SAP iş zamanlayıcıları
• SAP süreç orkestrasyon araçları
• SAP yardımcı program çözümleri.

2 SAP Datasphere Yapay Zeka Özelliği

İşte SAP Datasphere tarafından sağlanan özelliklerin tam listesi:

1. Bilgi grafiği

Knowledge Graph, bir kuruluşun veri ortamına kapsamlı bir bakış sağlar. Karmaşık ilişkileri ve üst verileri yakalayarak yapay zeka destekli uygulamalar için daha iyi bağlamsal anlayış sağlar.

Yetenekler:

• Otomatik ontoloji oluşturma: S/4HANA gibi SAP kaynaklarından iş bağlamı dahil olmak üzere, veriler entegre edildikçe ontolojiler oluşturur.
• LLM'ler için bağlam zenginleştirme: Yapay zeka kaynaklı hataları (ör. halüsinasyonları) 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 uygulanabilir; böylece kuruluşlar uygulanabilir içgörüler elde edebilir ve inovasyonu teşvik edebilir.

İşte Knowledge Graph yeteneğini açıklayan bir video:

2. Semantik onboarding

Semantic Onboarding, SAP sistemlerinden (S/4HANA, BW/4HANA, HANA Cloud) gelen anlam açısından zengin veri nesnelerinin iş anlamları korunarak SAP Datasphere'e aktarılmasını sağlar. SAP, bunu SAP HANA Cloud ve diğer SAP veri ürünleri desteğini de içerecek şekilde genişleterek birleşik bir onboarding deneyimi sunar.

Yetenekler:

• Semantik bilgilerin korunması: SAP HANA Cloud'dan SAP Datasphere'e hesaplama görünümleri aktarılırken ölçüler, öznitelikler, hiyerarşiler, toplamalar ve para birimleri/birimler gibi semantik ayrıntılar korunur. Bu, verinin bütünlüğünün ve anlamının semantik açıdan zengin bir veri katmanında korunmasını sağlar.
• Senkronizasyon: SAP HANA Cloud ve SAP Datasphere'deki nesneleri senkronize tutar; böylece müşteriler SAP HANA modellemedeki mevcut yatırımlarından yararlanabilir.
• İş bağlamı mirası: SAP iş kolu uygulamalarından ve sektör çözümlerinden iş bağlamının miras alınmasını sağlar. Semantiğin iş veri dokusuna aktarılması, gelişmiş analitik iş akışları için güçlü bir temel oluşturur.
• Gelişmiş analitik iş akışı: Semantik bilgilerin SAP Datasphere'e korunması ve aktarılması analitik iş akışını kolaylaştırır; veri odaklı içgörüler elde etme sürecini hızlandırır ve basitleştirir. Diğer araçlarla entegrasyonlar.

Semantic Onboarding gerçek dünya uygulaması

İşletmeler, SAP ve hibrit dataset'leri verimli bir şekilde entegre etmek için Semantic Onboarding'i kullanabilir; böylece modelleme hatalarını azaltır ve içgörü üretimini hızlandırır.

3. Yapay zeka destekli içerik üretimi

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

Yetenekler:

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

Yapay zeka destekli içerik üretimi gerçek dünya uygulaması

Kuruluşlar, uyumluluk ve veri kalitesini korurken binlerce veri varlığını hızla dahil edebilir; böylece analitik ve raporlamayı hızlandırır.

4. Yapay zeka destekli arama

Yapay zeka destekli arama, filtrelerin ve manuel gezinmenin kısıtlamalarını aşarak kullanıcıların SAP Datasphere içinde doğal dil sorgularıyla veri yapılarını bulmasını sağlar.

Yetenekler:

• Doğal dil anlama, iş terimlerini, soruları ve amacı yorumlar
• Depo, katalog ve pazar yeri dataset'lerinde arama yapar
• Kullanıcıların sorduklarıyla eşleşen bağlam açısından zengin sonuçlar sunar.

Yapay zeka destekli arama gerçek dünya uygulaması

Kullanıcılar düz bir dille soru sorabilir. Örneğin, “Müşteri segmentasyonu içeren satış verisi modellerini göster” diyebilir ve doğru sonuçlar alabilir.

5. Yapay zeka destekli semantik üretim

Yapay zeka destekli semantik üretim, gelen veriler için özellikle SAP dışı kaynaklarda semantik türleri otomatik olarak algılar ve sınıflandırır; böylece SAP Datasphere'in veri dokusunu zenginleştirir.

Yetenekler:

• Otomatik semantik sınıflandırma: Alım sırasında dataset'lere doğru türleri atar.
• Hibrit veri desteği: Birleşik bir semantik katman oluşturmak için SAP ve SAP dışı verilerle çalışır.
• Azaltılmış manuel ön işleme: Veri hazırlama çabasını en aza indirerek daha hızlı analitik sağlar.

Yapay zeka destekli semantik üretim gerçek dünya uygulaması

Hibrit veri kaynaklarını entegre eden şirketler, otomatik olarak zenginleştirilmiş semantik bilgilere sahip olarak modelleme ve içgörüleri hızlandırabilir; böylece hataları azaltır ve tutarlılığı artırır.

Diğer araçlarla entegrasyonlar

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

1. Collibra ile yapay zeka yönetişimi

SAP, iş veri dokusu genelinde tüm kullanıcıların güvenilir verilere erişebilmesini sağlayan veri yönetişimi özellikleri sunmak için Collibra ile iş birliği yapar.

Collibra AI Governance ile entegrasyon sayesinde SAP çözümleri, işletmelerin yapay zeka için kullanılan verileri model'lerin kendileriyle tek bir platformda birleştirmesine olanak tanıyarak yapay zeka geliştirme çalışmalarını etkin şekilde izlemeyi ve yönetmeyi sağlayacak. SAP teknolojisiyle oluşturulan yapay zeka ve makine öğrenmesi model'lerini Collibra AI Governance platformuna kaydederek kullanıcılar şunları yapabilir:

• Yapay zeka modellemesinde kullanılan SAP verilerinin veri kökeni ve üst verileri üzerinde gelişmiş görünürlük elde etme
• Veri doğruluğunu ve güvenilirliğini kontrol etme
• Yapay zeka model'lerinin eğitildiği verileri doğrulama.

Sonuç olarak şunları yapabilirler:

• Şeffaflığı ve hesap verebilirliği artırma
• Yasal, gizlilik ve yönetişim politikalarıyla uyum sağlama
• Önyargılı karar alma ve hatalı öneriler gibi riskleri azaltma.

İşte Collier AI yönetişiminin nasıl çalıştığını açıklayan bir video:

2. Confluent ile veri akışı

Confluent, gerçek zamanlı veri akışı ve yönetim hizmeti sağlayan Apache Kafka üzerine kurulu bir platformdur. Kuruluşların büyük ölçekli veri pipeline'larını verimli bir şekilde yönetmesine ve çeşitli sistemler ile uygulamalar arasında veri akışı yapmasına olanak tanır.

İşte Confluent'ın SAP Datasphere'i nasıl iyileştirdiği ve SAP veri varlıklarını nasıl geliştirdiği:

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 kuruluşlar için kritik önem taşır; daha hızlı karar alma ve operasyonel yanıt verme sağlar.
2. Şema kayıt defteri yetenekleri: Confluent'in şema kayıt defteriyle entegrasyon, SAP Datasphere'in dışa dönük yeteneklerini genişletir. Veri şemalarının sorunsuz şekilde işlenmesini sağlayarak verilerin sistemler arasında doğru yorumlanmasını ve işlenmesini sağlar.
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 almasına ve kullanmasına yardımcı olur.
4. Verimli veri işleme: SAP Datasphere'in Confluent ile entegrasyonu, delta ve gerçek zamanlı işlemeyi yerel olarak destekleyen önceden kurulmuş replikasyon akışlarını içerir. Bu verimlilik, değişiklikler olduğunda verilerin yüklenmesi anlamına gelir; böylece gereksiz veri aktarımı ve işleme yükü azalır.
5. Gelişmiş veri alımı ve entegrasyonu: Entegrasyon, Kafka ve Confluent'e veri alımını destekler; ayrıca dışa ve içe dönük veri entegrasyonu için ek yetenekler herkes için kullanılabilir hale gelir. Bu genişletilmiş işlevsellik, SAP Datasphere'in çok çeşitli veri kaynaklarını ve kullanım senaryolarını ele alma yeteneğini daha da geliştirir.

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 birlikte kullanabilir. Bu araçların birlikte kullanılmasıyla kullanıcıların yapabilecekleri şunlardır:

3. Veri dokusu için SAP Analytics Cloud

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

1. Planlama için SAP Analytics Cloud ile entegrasyon: SAP Analytics Cloud'daki planlama model'leri artık SAP Datasphere'e dağıtılabilir. SAP Analytics Cloud şunları yapmak için yapay zekayı kullanır:
   1. Veri dönüştürme ve entegrasyon süreçlerini otomatikleştirir ve optimize eder
   2. Entegre edilen fiili ve planlanan verilere dayalı akıllı öneriler ve içgörüler sağlar. Bu, planlanan ve fiili verilerin gerçek zamanlı karar alma sürecine entegrasyonunu iyileştirir.
      SAP Datasphere içinde buna olanak tanır.
2. Veri ayak izinin ve modelleme çabalarının azaltılması: Entegrasyon çalışmaları 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 yararlanmasını sağlar. Temel yapay zeka asistanı Joule; veri keşfi, gösterge paneli oluşturma, planlama modeli bakımı ve daha fazlasında yetenekleri geliştirerek sezgisel bir kullanıcı deneyimi sunar.

NLP kullanarak son kullanıcılar şunları yapabilir:

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

Joule örnek kullanım senaryosu

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

Yeni Joule uzantıları:

• Joule + SAP‑RPT‑1 Foundation Model entegrasyonu: Joule, yapılandırılmış Datasphere dataset'leri üzerinde tahmine dayalı analitik ve modelleme gerçekleştirmek için SAP AI Hub'dan ilişkisel bir foundation model olan SAP‑RPT‑1'i artık kullanabilir; böylece tahminleri, önerileri ve gelişmiş senaryo simülasyonlarını iyileştirir.
• Joule + Microsoft 365 Copilot entegrasyonu: Doğal dil sorgulama yeteneklerini SAP Analytics Cloud'un ötesine taşır; kullanıcıların Datasphere verilerine doğrudan Microsoft üretkenlik araçlarından erişmesini ve bunları analiz etmesini sağlar.

5. SAP Analytics Cloud Compass

SAP Analytics Cloud Compass, kullanıcı dostu bir arayüzle Monte Carlo simülasyon yetenekleri sunar; teknik olmayan kullanıcıların ileri istatistik becerileri olmadan gerçek zamanlı çok değişkenli analiz yapmasını sağlar. SAP Analytics Cloud Compass'ın temel faydaları şunlardır:

1. Gerçek zamanlı çok değişkenli analiz; birden çok değişkeni aynı anda gerçek zamanlı olarak analiz ederek olası sonuçların kapsamlı bir görünümünü sağlar.
2. İş simülasyonları; hızlı ve verimli senaryo modellemesi sağlar, kullanıcıların varsayımları karşılaştırmasına ve etki farklarını raporlamasına yardımcı olur.
3. Duyarlılık analizi; duyarlılık etkenlerine ilişkin gerçek zamanlı içgörüler keşfederek kullanıcıların veri dinamiklerini ve değişkenlerdeki değişikliklerin sonuçları nasıl etkilediğini anlamasına yardımcı olur.
4. Sürekli çevik simülasyonlar; değişen iş koşullarına uyum sağlamaya ve bilinçli kararlar almaya yardımcı olur.

6. SAP HANA Cloud Vector Engine

SAP HANA Cloud, mevcut çok modelli yeteneklerine vektör yeteneği ekler; böylece müşteriler tek bir veritabanı kullanarak her türlü iş verisinden yararlanabilir. Vektör motoru, insan sezgisini makine öğrenmesi ve çok modelli işleme yetenekleriyle birleştiren akıllı veri uygulamaları geliştirme olanağını artırır. SAP HANA Cloud Vector Engine'in temel özellikleri ve faydaları şunlardır:

• SQL kullanarak vektörleri saklayın ve karşılaştırın; böylece getiri destekli üretim (RAG), öneriler, sınıflandırmalar ve kümeleme gibi kullanım senaryolarını mümkün kılar.
• Veri yönetimi mimarisini basitleştirin ve SQL etkileşimiyle tek bir çok modelli veritabanıyla geliştirin.
• Yeni içgörüler edinin; mekânsal, graf, JSON ve ilişkisel verileri vektör sorgularıyla birleştirin.
• Vektör kullanım senaryolarını kolayca istemciler, Python kütüphaneleri ve CAP (Cloud Application Programming Model) dahil olmak üzere HANA Cloud ekosistemindeki çözümlere dahil edin.
• Açık kaynaklı topluluk araçlarıyla eklentiler aracılığıyla LangChain gibi 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

SAP ile ilgili haberler ve uygulamalar hakkında daha fazlasını keşfetmek için kapsamlı ve veri odaklı makalelerimize göz atın:

• SAP BTP Üretken Yapay Zeka Araçlarını, 4 Kullanım Senaryosunu ve Faydalarını Keşfedin
• En İyi SAP İş Yükü Otomasyonu Araçları ve Kullanım Senaryoları

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}
}

Değişiklik günlüğü

2 güncelleme

1. 202624 Haz

   Joule'e SAP-RPT-1 Foundation Model ve Microsoft 365 Copilot entegrasyonları eklendi

2. 19 Mar

   Giriş bölümünden istatistikler kaldırıldı.

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'da süreç zekası (süreç madenciliği dahil) ve kurumsal otomasyon (BT otomasyonu ve düşük kodlu/kodsuz otomasyon dahil) konularına odaklanan bir endüstri analistidir.

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