Mit der Business Data Cloud unternimmt SAP einen neuen Anlauf, Daten aus den betrieblichen Anwendungen von SAP, aber auch von Drittanbietern zusammenzuführen und zu vereinheitlichen. In Kooperation mit dem Data-Lake-Spezialisten Databricks schließt das die Analyse großer Mengen an unstrukturierten Daten ein. Unternehmen sollen so das volle Potenzial von Daten ausschöpfen können und eine belastbare Basis zum Aufbau und Betrieb zuverlässiger agentenbasierten KI-Anwendungen erhalten.
Die Business Data Cloud erinnert an SAPs Datenmanagementplattform Datasphere, wird allerdings als SaaS-Produkt vermarktet. Die Funktionen einschließlich der Databricks-Bausteine werden über SAPs PaaS-Umgebung BTP (Business Technology Platform) provisioniert. Es müssen also nicht mehr aufwändig Services zusammengestöpselt und Tenants verwaltet werden. Neu ist außerdem der Knowledge Graph, der die Beziehungen zwischen Daten und Prozessen im geschäftlichen Kontext abbildet.
Verständnis der Daten inklusive
Mit der Business Data Cloud möchte SAP in der Datenproduktwirtschaft mitmischen. Es werden vollständig verwaltete SAP-Datenprodukte für alle Arten von Geschäftsprozessen bereitgestellt. Diese bieten ohne kostspielige Datenextraktionsprozesse Zugriff auf wertstiftende Informationen. Der ursprüngliche Geschäftskontext und die Semantik bleiben erhalten. Wenn etwa ein Finanzvorstand die Auswirkungen der steigenden Inflation auf die Rentabilität bewerten möchte, integriert die Daten-Cloud für eine umfassende finanzielle Momentaufnahme externe Echtzeitdaten wie den Verbraucherpreisindex mit internen Finanzdaten wie Hauptbuchkonten, Kostenstellen oder Umsatzsteuerarten.
SAP will mit der Business Data Cloud auch neue Funktionen anbieten. Die sogenannten Insight Apps verknüpfen die Datenprodukte mit KI-Modellen, um weiter reichende Analysen und Planungen für den Unternehmensalltag zu ermöglichen. Von den Angeboten auf der neuen Daten-Cloud profitiert auch SAPs GenAI-Copilot-Umgebung Joule, wenn es darum geht, KI-Agenten über verschiedene Geschäftsfunktionen hinweg zu orchestrieren.
Ein ausführlicher Blogbeitrag von SAP und Databricks erläutert die Details.
(odi)
