Az SAP Datasphere új képességei – többek közt az új generatív mesterséges intelligencia (MI) funkciók – átalakítják a vállalati tervezést az egyszerűsített adatkörnyezet és az intuitív adatkezelés révén. Ezek az innovációk segítenek az adatvagyon maximális hasznosításában, hogy mélyebb összefüggéseket lehessen felfedezni egy szervezet működésében, valamint gyorsabb növekedést és nagyobb hatékonyságot lehessen elérni az MI-korszakában.
„Az adatok könnyű elérése és rögzítése elengedhetetlen a vállalkozások számára a jobb döntéshozatalhoz. A mesterséges intelligencia bevethetőségének előfeltétele a jó minőségű adat. Ha ez rendelkezésre áll, akkor az MI képes lesz forradalmasítani az üzleti élet minden területét”
– mondta Juergen Mueller, az SAP technológiai igazgatója és igazgatóság tagja.
A cég újításainak célja, hogy létrejöjjön egy üzleti adatszövet, egy olyan architektúra, amely biztosítja, hogy az adat minden stratégiai kezdeményezés alapja lehessen.
„Csak úgy érhető el, hogy az adatok igazi értelmet nyerjenek egy szervezet életében, és kinyerhetőek legyenek az összefüggések, ha az adatokat azok üzleti környezetében vizsgáljuk. Az adatok kinyerésével és mozgatásával ugyanis elveszik a jelentésük nagy része azáltal, hogy már nem kapcsolódnak üzleti folyamatokhoz. Ez az, amit a most bejelentett üzleti adatszövet architekturális megközelítése másként kíván megvalósítani – egyszerűsíti a hozzáférést a kritikus fontosságú üzleti adatokhoz, legyenek akár különböző alkalmazásokban, felhőben és helyszíni adattárban elszórva, miközben az üzleti környezetet sértetlenül hagyja. Így a szervezetek azonnal cselekedhetnek, és releváns adatokat juttathatnak el minden üzleti fogyasztóhoz. Ez az adat- és összefüggés-alapú döntéshozatal biztosítéka”
– tette hozzá Alex-Luis Militaru, az SAP Business Technology Platform közép- és kelet-európai vezetője.
Generatív MI copilot és irányítás
Az SAP generatív MI másodpilótája, a Joule megérkezik az SAP Analytics Cloudba, hogy automatizálja például a jelentések, irányítópultok, és tervek létrehozását és fejlesztését. Ezt az automatizálást a már általánosan elérhető SAP HANA Cloud vektor képességek teszik lehetővé, amelyek a nagy nyelvi modellek (LLM) erejét egyesítik a szervezet összes releváns adatával – így biztosítva, hogy üzleti környezetben értelmezhető outputot teremtsen a generatív MI.
A generatív MI beépítése az egész vállalkozásba nem lehetséges megbízható és szabályozott adatok nélkül.
Annak érdekében, hogy az SAP a szervezetek számára megoldást kínálhasson az MI irányelveinek, folyamatainak és gyakorlatainak irányítására, bejelentette a Collibra-val fennálló partnerség kiterjesztését: ennek keretében integrálja a Collibra AI Governance platformját az SAP adatvagyonával. Ez elősegíti az átláthatóságot és az elszámoltathatóságot a szervezetek számára, valamint biztosítja a szabályozási, megfelelőségi és adatvédelmi irányelvek betartását.
Insightok és minták feltárása a tudásgráf segítségével
Az új SAP Datasphere tudásgráf segítségével a szervezetek rejtett összefüggéseket és mintákat fedezhetnek fel alkalmazásaik és rendszereik között. Ez lehetővé teszi a műszaki és az üzleti felhasználók számára, hogy mélyen megértsék az adatok, a metaadatok és az üzleti folyamatok közötti kapcsolatokat, valamint fokozzák a gépi tanulás és a nagy nyelvi modellek hatékonyságát.
Egységes adatkezelés és -elemzés
Az új SAP Datasphere és az SAP Analytics Cloud integráció egyetlen adatkezelő rendszert és fejlett elemzési megoldásokat kínál a szervezetek közötti tervezéshez. A tervezők egyetlen rugalmas modell segítségével lebonthatják a silókat, egyetlen eszközzel dolgozhatnak az adat-előkészítéshez, a modellezéshez és a tervezéshez.
Ezenkívül az üzleti felhasználók bevethetik az SAP Analytics Cloud új iránytűjét, hogy jobb eredményeket érjenek el a tervezésben és az elemzésben az adatvezérelt szimuláció révén. Az új megoldás lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy
összetett szimulációkat futtassanak egy chat-felületen keresztül, hogy kiértékeljék a prediktív eredményeket, és folyamatosan módosítsák a szabályozható változókat az optimális terv megtalálása érdekében.
Ez támogatja az ügyfeleket abban, hogy átalakítsák tervezésüket a pénzügyi, működési, ellátási lánc és munkaerő-tervezés egységesítésével, az SAP-alkalmazásokhoz és harmadik féltől származó adatokhoz való natív kapcsolatra támaszkodva.
(Kiemelt kép: Unsplash)
