SAP ha annunciato oggi SAP Business Data Cloud, una soluzione che unifica tutti i dati SAP e di terze parti all’interno di un’organizzazione, fornendo una base dati affidabile necessaria per prendere decisioni più incisive e promuovere un’AI affidabile. Questa soluzione armonizza i dati provenienti dalle applicazioni aziendali più critiche con funzionalità di ingegneria dei dati e analisi aziendale, aprendo la strada a un’innovazione e a insight di livello superiore.
Questa collaborazione storica tra SAP e Databricks segna una nuova era nella gestione dei dati aziendali, poiché due leader nei rispettivi settori si uniscono per ridefinire il modo in cui applicazioni e piattaforme dati lavorano insieme. La nuova soluzione integra nativamente la tecnologia Databricks per l’ingegneria dei dati, il machine learning e i carichi di lavoro AI.
“SAP Business Data Cloud sblocca il pieno valore dei dati aziendali per l’AI per il business”, ha dichiarato Christian Klein, CEO di SAP. “Combina l’esperienza unica di SAP nei processi aziendali critici e nei dati semanticamente ricchi con le straordinarie capacità di ingegneria dei dati di Databricks, creando una soluzione rivoluzionaria che aiuta le organizzazioni a sfruttare i propri dati come mai prima d’ora”.
“Ogni azienda al mondo vuole ottenere più valore dai propri dati e un maggiore ritorno sugli investimenti in AI”, ha affermato Ali Ghodsi, co-fondatore e CEO di Databricks. “Unendo le forze con SAP, aiutiamo le organizzazioni a riunire tutti i loro dati, indipendentemente dal formato o dalla loro ubicazione, per gestirli, analizzarli e creare applicazioni AI specifiche per il loro settore sulla piattaforma Databricks Data Intelligence”.
Introduzione all’economia dei data products
SAP Business Data Cloud aiuta inoltre SAP a favorire la crescita di un’economia dei data products. La soluzione fornisce data products SAP completamente gestiti per tutti i processi aziendali, dai dati finanziari, di spesa e della supply chain in SAP S/4HANA e SAP Ariba, fino ai dati relativi all’apprendimento e al talento in SAP SuccessFactors. Questi data products mantengono il loro contesto aziendale e la loro semantica originale, offrendo accesso immediato a dati di alta qualità senza necessità di costosi processi di estrazione.
Ad esempio, se un CFO vuole valutare l’impatto dell’aumento dell’inflazione sulla redditività, SAP Business Data Cloud integra dati esterni in tempo reale, come l’indice dei prezzi al consumo, con data products finanziari come i conti della contabilità generale o i centri di costo per creare un’istantanea finanziaria completa.
SAP Business Data Cloud offrirà anche nuove funzionalità chiamate insight apps, che utilizzano data products e modelli AI collegati ai dati in tempo reale per fornire analisi avanzate e pianificazione in tutte le aree aziendali, compresi i core analytics aziendali, la finanza e le risorse umane.
Da Datasphere a Business Data Cloud
SAP Business Data Cloud è l’evoluzione di SAP Datasphere, la soluzione avanzata per la gestione dei dati aziendali, progettata per offrire un accesso unificato, governato e intelligente a tutte le informazioni aziendali, indipendentemente da dove risiedano.
SAP Datasphere si connette nativamente con altri prodotti SAP, come SAP S/4HANA, SAP SuccessFactors e SAP Ariba, oltre che con soluzioni di terze parti come Google Cloud, Microsoft Azure e Amazon Web Services consentendo alle aziende di ottenere una visione completa dei propri dati senza dover ricorrere a processi di estrazione complessi e costosi. SAP Datasphere implementa un approccio Data Fabric, che permette di accedere e gestire i dati in tempo reale senza necessità di spostarli fisicamente. Questo consente alle aziende di evitare la duplicazione dei dati e di garantire che tutte le informazioni siano sempre aggiornate e affidabili. Datasphere include strumenti di governance dei dati, che aiutano le aziende a garantire che i dati siano utilizzati in modo conforme alle normative e agli standard aziendali. Inoltre offre avanzate funzionalità di sicurezza, come crittografia dei dati, gestione degli accessi e monitoraggio delle attività, per proteggere le informazioni aziendali sensibili.
Il passaggio da Datasphere a Business Data Cloud sarà trasparente e indolore, consentendo di trasportare senza difficoltà in BDC tutto ciò che è stato implementato in Datasphere.
Databricks, data lake+data warehouse = data lakehouse
Databricks è una piattaforma open-source basata su Apache Spark, progettata per semplificare l’elaborazione e l’analisi dei dati su larga scala. Fondata nel 2013 da alcuni dei creatori originali di Spark, Databricks fornisce un ambiente collaborativo e scalabile che integra funzionalità di data engineering, data science e machine learning (ML).
Databricks ha introdotto il concetto di Lakehouse, un’architettura che combina i vantaggi di data lakes e data warehouses.
Questa soluzione permette alle aziende di: archiviare e gestire dati strutturati e non strutturati in un unico ambiente; migliorare le prestazioni delle query grazie a Delta Lake, un livello di storage che offre transazionalità ACID e ottimizzazione automatica delle prestazioni; ridurre la complessità delle architetture di dati tradizionali eliminando la necessità di duplicare i dati tra un data lake e un data warehouse; offrire una governance avanzata con strumenti di gestione e controllo degli accessi per garantire sicurezza e conformità; abilitare la gestione dei dati in tempo reale, consentendo l’analisi e l’integrazione immediata con pipeline di machine learning.
L’architettura Lakehouse unisce i punti di forza di due sistemi tradizionali: Data Lake, che consente di archiviare enormi volumi di dati grezzi in vari formati, con costi di storage ridotti e scalabilità elevata e Data Warehouse, che fornisce strutture ottimizzate per query analitiche veloci e coerenti.
I principali componenti dell’architettura Lakehouse sono: Delta Lake, un livello di storage basato su file system cloud che aggiunge capacità transazionali ACID, garantendo l’integrità dei dati. Metadati unificati: un singolo catalogo di metadati che permette di organizzare e accedere ai dati in modo strutturato. Motore di elaborazione unificato: basato su Apache Spark, consente l’elaborazione scalabile di dati strutturati e non strutturati con performance elevate. Controllo degli accessi e governance: Integrazione di policy di sicurezza per la gestione degli utenti e la protezione dei dati. Supporto per machine learning: strumenti avanzati per la creazione e l’orchestrazione di modelli AI direttamente all’interno della piattaforma. L’adozione del Lakehouse permette di eliminare i silos di dati e ridurre i costi operativi rispetto a un approccio tradizionale basato su più sistemi separati.
Realizzare appieno il potenziale degli agenti AI
SAP Business Data Cloud migliorerà le capacità di Joule, il copilota AI generativo di SAP, nell’accelerare i flussi di lavoro cross-funzionali e migliorare il processo decisionale aziendale con agenti AI. Alimentati dal dataset aziendale di più alta qualità del settore – e dalla soluzione SAP Knowledge Graph, che fornisce un modello dati user-friendly per il business – gli agenti Joule comprendono profondamente i processi end-to-end e possono collaborare tra funzioni diverse per risolvere sfide aziendali complesse, qualcosa che nessun’altra tecnologia per la creazione di agenti può fare in modo immediato.
A conferma dell’annuncio odierno e della sua rilevanza per l’innovazione in ambito AI, SAP ha anche presentato una serie di agenti Joule pronti all’uso per finanza, servizio clienti, vendite e altre funzioni in arrivo nella suite SAP Business Suite. Ad esempio, in finanza, gli agenti collaboreranno per elaborare le richieste più rapidamente e migliorare il flusso di cassa. Gli agenti Joule per le vendite, invece, accelereranno i processi aziendali multi-step per risolvere controversie e gestire più rapidamente le richieste dei clienti.
SAP ha inoltre annunciato una potente nuova funzionalità di agent builder, che consentirà ai clienti di creare e distribuire i propri agenti AI insieme alla libreria di agenti Joule già pronti all’uso. L’esperienza decennale di SAP nei processi aziendali è incorporata nel workflow guidato, in modo che gli utenti possano ancorare i propri agenti personalizzati ai dati e al contesto aziendale più rilevante.
