Irfan Khan, Autor bei 麻豆原创 News Center Unternehmensberichte & 麻豆原创eportal Fri, 18 Sep 2026 15:07:59 +0000 de hourly 1 https://wordpress.org/?v=7.1.4 麻豆原创 und AWS erm枚glichen KI der n盲chsten Generation durch wechselseitigen Datenaustausch ohne Kopien mit 麻豆原创听Business Data Cloud /germany/2026/05/sap-und-aws-ermoeglichen-ki-der-naechsten-generation-durch-wechselseitigen-datenaustausch-ohne-kopien-mit-sap-business-data-cloud/ Wed, 13 May 2026 15:34:22 +0000 /germany/?p=187423 Auf der diesj盲hrigen 麻豆原创听Sapphire in Orlando, Florida, haben 麻豆原创 und Amazon Web Services (AWS) heute Pl盲ne f眉r die Entwicklung der L枚sung 麻豆原创听Business Data Cloud Connect...

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Auf der diesj盲hrigen 麻豆原创听Sapphire in Orlando, Florida, haben 麻豆原创 und Amazon Web Services (AWS) heute Pl盲ne f眉r die Entwicklung der L枚sung 麻豆原创听Business Data Cloud Connect f眉r Amazon Athena angek眉ndigt 鈥� ein neues Angebot, das die wechselseitige Integration ohne Kopien zwischen Amazon 听Athena und 麻豆原创听Business Data Cloud (麻豆原创 BDC) erm枚glichen wird.

Auf Grundlage ihrer langj盲hrigen Partnerschaft erleichtern AWS und 麻豆原创 Kunden den Zugriff auf gesch盲ftskritische 麻豆原创-Datenprodukte in AWS-Services, darunter Amazon Bedrock, Amazon Quick und Amazon SageMaker. Teams sind damit in der Lage, Self-Service-Analysen bereitzustellen und KI-Agenten in allen Gesch盲ftsbereichen zu entwickeln, ohne darauf warten zu m眉ssen, dass IT-Teams Daten replizieren, vorbereiten und bereitstellen.

鈥濱n der Gesch盲ftswelt von morgen wird es darauf ankommen, wie gut Unternehmen wertvolle Erkenntnisse auf breiter Basis in konkrete Ma脽nahmen und Entscheidungen umsetzen鈥�, sagte Muhammad Alam, Mitglied des Vorstands der 麻豆原创听SE und verantwortlich f眉r den Vorstandsbereich 麻豆原创听Product &听Engineering. 鈥濪urch die Zusammenf眉hrung von 麻豆原创听Business Data Cloud und den weitverbreiteten KI- und Analysefunktionen von AWS k枚nnen Kunden das wahre Potenzial von Daten und KI aussch枚pfen.鈥�

Durch 麻豆原创听BDC Connect gew盲hrleistet die Integration nahezu in Echtzeit ohne Kopien Zugriff auf 麻豆原创-Datenprodukte mit umfangreicher Semantik direkt 眉ber Amazon Athena. So verbleiben Daten dort, wo sie hinterlegt sind, der urspr眉ngliche Gesch盲ftskontext bleibt erhalten und Verz枚gerungen durch Replikationen werden vermieden. Kunden k枚nnen diese Daten sofort abfragen und analysieren oder sie zur Nutzung in der breiteren AWS-Umgebung speichern und umwandeln. Dadurch erhalten Teams eine kontrollierte, sichere Umgebung in AWS, um leicht Berichte, Dashboards und KI-Agenten zu erstellen.

鈥灺槎乖� und AWS haben beide das Ziel, Kunden dabei zu helfen, ihre wertvollsten Daten zu nutzen鈥�, sagte Ruba Borno, VP of Global Specialists and Partners bei AWS. 鈥濪urch die Kombination von 麻豆原创听Business Data Cloud mit der sicheren, globalen Infrastruktur und den leistungsf盲higen KI-Services von AWS k枚nnen Unternehmen auf gesch盲ftskritische 麻豆原创-Daten zugreifen und so schnell und umfassend entsprechende Entscheidungen treffen, wie es in ihrem Gesch盲ftsfeld erforderlich ist.鈥�

麻豆原创听BDC Connect f眉r Amazon Athena erm枚glicht Kunden:

  • die Schaffung einer durchg盲ngigen, zuverl盲ssigen Basis f眉r alle ihre Gesch盲ftsdaten 鈥� in 麻豆原创- und Drittsystemen
  • die schnellere Nutzung von KI mit sofort einsatzbereiten Gesch盲ftsdaten
  • die Entwicklung intelligenter Anwendungen und Agenten, die hochwertige Gesch盲ftsdaten nutzen
  • schnelle Einblicke und Innovationen mit Self-Service-Analysen, durch die innerhalb von Stunden statt Wochen wichtige Erkenntnisse gewonnen werden

Allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟  

麻豆原创 Business Data Cloud ist bereits auf AWS verf眉gbar in den Regionen USA Ost (Northern Virginia), Europa (Frankfurt), Asien-Pazifik (Tokio), Kanada (Zentral), Asien-Pazifik (Sydney), S眉damerika (S茫o Paulo), Asien-Pazifik (Seoul), Asien-Pazifik (Singapur) und in der AWS European Sovereign Cloud.

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麻豆原创-Daten und KI: Einf眉hrung von 麻豆原创 Snowflake, neue Data-Fabric-Innovationen f眉r Business Data Cloud und HANA Cloud /germany/2025/11/sap-daten-und-ki-einfuehrung-von-sap-snowflake-neue-data-fabric-innovationen-fuer-business-data-cloud-und-hana-cloud/ Fri, 07 Nov 2025 07:00:00 +0000 /germany/?p=185659 Seit Jahrzehnten bilden Daten das R眉ckgrat von Innovationen. Und in der heutigen KI-gest眉tzten Wirtschaft ist ihre Rolle wichtiger denn je. Daten m眉ssen heute so bereitgestellt...

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Seit Jahrzehnten bilden Daten das R眉ckgrat von Innovationen. Und in der heutigen KI-gest眉tzten Wirtschaft ist ihre Rolle wichtiger denn je. Daten m眉ssen heute so bereitgestellt werden, dass sowohl Menschen als auch KI-Agenten sie verstehen und bedenkenlos entsprechend Ma脽nahmen ergreifen k枚nnen.

Fortschritte bei KI-Agenten, Daten und Plattformfunktionen, helfen Entwicklern die Gesch盲ftstransformation voranzutreiben

Wir bei 麻豆原创 sind davon 眉berzeugt, dass wir ein 脰kosystem bieten, das Ihre Datenlandschaft vereinfacht und den gesch盲ftskritischen Kontext all Ihrer Daten bewahrt. M枚glich wird dies durch eine Business Data Fabric.

Dieser architektonische Ansatz ist das Ergebnis einer jahrzehntelangen Entwicklung 鈥� von Cubes 眉ber Warehouses bis hin zu Lakehouses 鈥� die nun in einer Data-Fabric-Architektur m眉ndet, in der die wahre Bedeutung von Daten zusammengef眉hrt wird, damit KI-Projekte in gro脽em Ma脽stab erfolgreich sein k枚nnen.

Datenlandschaften vereinfachen 鈥� mit einer Data-Fabric-Architektur

Anfang des Jahres haben wir 麻豆原创 Business Data Cloud angek眉ndigt, die durchg盲ngige Funktionen f眉r Business Data Fabrics f眉r alle verf眉gbar macht, die auf gesch盲ftskritische 麻豆原创-Daten angewiesen sind, einschlie脽lich vollst盲ndig verwalteter 麻豆原创 Databricks.

Diese Woche haben wir auf der 麻豆原创 TechEd die L枚sungserweiterung 麻豆原创 Snowflake f眉r 麻豆原创 Business Data Cloud vorgestellt. Damit stehen 麻豆原创-Kunden die Daten- und KI-Funktionen von Snowflake direkt zur Verf眉gung.

Zusammen mit 麻豆原创 Business Data Cloud bietet dies Unternehmen die Flexibilit盲t, f眉r alle Daten- und KI-Workloads die richtigen Rechenleistungen und Speicheroptionen zu w盲hlen. Dadurch wird ihre Business Data Fabric erweitert und gleichzeitig Governance, Interoperabilit盲t und Semantik sichergestellt. 麻豆原创 Snowflake wird als eine L枚sungserweiterung direkt 眉ber 麻豆原创 verf眉gbar sein und Kunden ein vereinfachtes operatives Erlebnis bieten.

F眉r viele Kunden bedeutet die Integration von Daten in Multi-Cloud- und Hybridumgebungen mehr Komplexit盲t, insbesondere wenn Transaktions- und Analyse-Workloads zusammengef眉hrt werden. Dieser Prozess geht allzu oft mit einer versteckten Belastung f眉r Daten einher, da der gesch盲ftliche Kontext und die Semantik dabei verloren gehen, die Daten ihre Bedeutung verleihen.

Wir haben k眉rzlich 麻豆原创 BDC Connect angek眉ndigt, eine Funktion, mit der Kunden Daten und Metadaten in 麻豆原创 Business Data Cloud mit ihren bestehenden Databricks- und Google-Cloud-Umgebungen bidirektional und ohne Kopieren austauschen k枚nnen. Heute freuen wir uns, 麻豆原创 BDC Connect f眉r Snowflake vorstellen zu k枚nnen. Damit k枚nnen Kunden gesch盲ftskritische Daten unabh盲ngig von ihrem Speicherort sehr viel einfacher harmonisieren und verwalten.


Verkn眉pfung s盲mtlicher Daten

Wenn Unternehmen ihre Datenlandschaften vereinfachen, kommt dem Aufbau einer vertrauensw眉rdigen, im gesch盲ftlichen Kontext verankerten Datengrundlage oberste Priorit盲t zu. , ergab, dass fast die H盲lfte st盲rker in die Harmonisierung von Gesch盲ftsdaten investiert, was die wachsende Bedeutung der Nutzung von Daten, die auf Branchenstandards basieren, unterstreicht.

Um diesen Fortschritt zu beschleunigen, stellt 麻豆原创 vollst盲ndig verwaltete Datenprodukte als Kernkomponente von 麻豆原创 Business Data Cloud bereit, jetzt mit Innovationen f眉r eine umfassendere Abdeckung und erweiterte Konnektivit盲t:

  • Data Product Studio: Eine neue Funktion in 麻豆原创 Business Data Cloud zum Erstellen, Modellieren und Verwalten wiederverwendbarer Datenprodukte mit visuellen Tools und SQL-basierten Transformationen aus einem einzigen Arbeitsbereich. Benutzer k枚nnen Schema, Herkunft und Logik definieren, um 麻豆原创- und andere Daten in verwalteten Ressourcen mit vollst盲ndiger Versionskontrolle und Lebenszyklusmanagement zusammenzuf眉hren. Dies ist eine einfachere M枚glichkeit, Datenprodukte 眉ber alle Gesch盲ftsbereiche hinweg auszutauschen und eine konsistente Definition der Daten in der ganzen Data-Fabric-Architektur sicherzustellen.
  • Zus盲tzliche 麻豆原创-Datenprodukte: 脺ber 麻豆原创 Business Data Cloud sind nun verf眉gbar, darunter 麻豆原创 Cloud ERP und 麻豆原创 SuccessFactors oder etwa Nachhaltigkeits- und Customer-Experience-Produkte. Damit ist eine noch breitere Abdeckung 眉ber alle Gesch盲ftsbereiche hinweg m枚glich.
  • Bidirektionaler Datenaustausch: Es ist nun m枚glich, Daten zwischen 麻豆原创 Business Data Cloud und 麻豆原创 HANA Cloud auszutauschen, wodurch sich der Nutzen von Daten sowohl f眉r Transaktions- als auch f眉r Analyse-Workloads erschlie脽en l盲sst. Kunden k枚nnen vorhandene Objekte wie 麻豆原创-HANA-Berechnungssichten direkt in 麻豆原创 Business Data Cloud wiederverwenden und dabei die Gesch盲ftslogik und KPIs beibehalten sowie Governance sicherstellen, wenn sie Modelle in ihrer gesamten Data-Fabric-Architektur erweitern.
GIF: Loop of data products studio demo

Erweiterung von Agenten und Anwendungen mit einer KI-Datenbank

Wir erweitern 麻豆原创 HANA Cloud um neue Funktionen, die sie als KI-Datenbank zur Erstellung von Agenten und intelligenten Anwendungen auf eine neue Stufe heben. Entwickler k枚nnen damit alle Arten von Daten miteinander verkn眉pfen und nachvollziehen, seien dies strukturierte oder r盲umliche Daten, Diagramme oder Vektoreinbettungen 鈥� und all das in einer einzigen In-Memory-Engine.

Heute erweitern wir diese Multi-Modell-Funktionen um drei wichtige Innovationen, die den Aufbau von agentenbasierten KI-Erlebnissen erleichtern.

  • Erweiterte Wissensgraphen-Funktionen, die pr盲zise Agenten erm枚glichen: Mit der Knowledge-Graph-Engine von 麻豆原创 HANA Cloud k枚nnen Kunden nun automatisch Wissensgraphen aus 麻豆原创-HANA-Cloud-Metadaten generieren. Der automatisch erstellte Graph enth盲lt Tabellen und Spalten und kann Datenbeziehungen aufzeigen. Diese Wissensgraphen sind anpassbar und kombinierbar, sodass Entwickler Datenzuordnungen 眉berpr眉fen, die Graphstruktur 盲ndern, semantische Suchvorg盲nge ausf眉hren und sie verwenden k枚nnen, um Agenten mit dem Gesch盲ftskontext zu versorgen, den sie f眉r genaue Schlussfolgerungen ben枚tigen.
  • Unterst眉tzung des Model Context Protocol (MCP) f眉r HANA Cloud: Wir erweitern 麻豆原创 HANA Cloud und unterst眉tzen nun das Model Context Protocol (MCP). Damit k枚nnen Joule Agents auf die umfassenden Multi-Model-Engines von 麻豆原创 HANA Cloud zugreifen. W盲hrend SQL auch weiterhin Standard f眉r Datenbanken bleibt, erm枚glicht die Unterst眉tzung des MCP es Joule Agents, 眉ber Zeilen und Spalten hinauszugehen, um Ber眉hrungspunkte mit unstrukturierten Daten zu finden und Beziehungen, Speicherorte und Bedeutungen 眉ber alle Datentypen hinweg zu verstehen. In der Praxis bedeutet dies, dass Joule Agents in Beziehungen zwischen Kunden und Lieferanten navigieren, geografische Abh盲ngigkeiten anhand r盲umlicher Daten analysieren und semantische Suchvorg盲nge 眉ber Vektoreinbettungen durchf眉hren k枚nnen.
  • Tabellarische KI-Funktionen: Mit dieser Integration mit 麻豆原创 AI Core k枚nnen Sie KI-Workloads wie Prognosen, Anomalie-Erkennung und Prognosemodelle direkt auf Basis strukturierter Gesch盲ftsdaten aus 麻豆原创 HANA Cloud ausf眉hren. Neben sofort einsatzbereiten tabellarischen KI-Modellen erhalten Kunden auch Zugriff auf 麻豆原创-RPT-1, ein neues transformatorbasiertes Basismodell. Dieses Modell ist nativ in 麻豆原创 HANA Cloud eingebettet und liefert Prognosen ohne vorheriges aufgabenspezifisches Training. Entwickler k枚nnen so einfache SQL-Prozeduren verwenden, um KI n盲her an ihre 麻豆原创-Daten zu bringen und semantisch umfassende Ergebnisse zu generieren.

Schon heute starten

Eine Data-Fabric-Architektur bietet ein tief integriertes 脰kosystem f眉r alle Unternehmensdaten. Mit 麻豆原创 Business Data Cloud und 麻豆原创 HANA Cloud ist zudem eine vollst盲ndig verwaltete L枚sung f眉r alle Daten- und KI-Workloads verf眉gbar, die sicherstellt, dass der gesch盲ftliche Kontext in der gesamten Datenlandschaft erhalten bleibt.

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麻豆原创 und Google Cloud definieren KI f眉r Unternehmen mit Zero-Copy-Daten f眉r Google BigQuery neu /germany/2025/10/sap-und-google-cloud-definieren-ki-fuer-unternehmen-mit-zero-copy-daten-fuer-google-bigquery-neu/ Thu, 09 Oct 2025 06:00:00 +0000 /germany/?p=185428 麻豆原创 und Google Cloud haben heute den Ausbau ihrer langj盲hrigen Partnerschaft in den Bereichen Daten und Analysen und die Einf眉hrung von 麻豆原创 Business Data Cloud...

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麻豆原创 und Google Cloud haben heute den Ausbau ihrer langj盲hrigen Partnerschaft in den Bereichen Daten und Analysen und die Einf眉hrung von 麻豆原创 Business Data Cloud Connect f眉r Google BigQuery bekannt gegeben. Die neue L枚sung, die bei der Veranstaltung 麻豆原创 Connect in Las Vegas erstmals vorgestellt wurde, vereinfacht den Zugriff auf gesch盲ftskritische 麻豆原创-Datenprodukte von 麻豆原创 Business Data Cloud durch bidirektionales Zero-Copy-Sharing.

Durch die Anbindung von Google BigQuery, der autonomen Daten- und KI-Plattform mit agentenbasierten Funktionen, an m枚chten 麻豆原创 und Google Unternehmen jeder Gr枚脽e umgehenden Zugriff auf vertrauensw眉rdige, sofort einsetzbare Daten f眉r Unternehmensanalysen und KI auf ihren Plattformen erm枚glichen.

KI f眉r tiefgehende Recherche und rollenbasierte Assistenten hebt die Effizienz auf ein neues Niveau.

脺ber Jahrzehnte hinweg gab es eine klare Trennung zwischen Unternehmensdaten und Analysen. Gesch盲ftskritische Daten mit umfassendem semantischem Kontext waren in Transaktionssystemen isoliert. Herk枚mmliche ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden) erzeugen Datenreplikate, die schwierig zu verwalten sind, schnell veralten und Unternehmen daran hindern, auf der Grundlage von Echtzeiteinblicken zu agieren. Dadurch wird die digitale Transformation ausgebremst.

Die Partnerschaft von 麻豆原创 und Google l枚st dieses Dilemma. Durch die Beseitigung von Datenreplikationen und die Vereinheitlichung der Datenlandschaft erm枚glichen 麻豆原创 und Google Cloud Unternehmen die Entwicklung von intelligenten Agenten, automatisierten Workflows und Prognosen, die direkt auf vertrauensw眉rdigen Echtzeitdaten basieren.

Google f眉hrt nun als erster Hyperscaler 麻豆原创 BDC Connect ein. Mit 麻豆原创 BDC Connect f眉r Google BigQuery k枚nnen Unternehmen das volle Potenzial ihrer Daten und Anwendungen in gro脽em Ma脽stab erschlie脽en. M枚glich wird dies durch den sicheren und schnellen Zugriff auf die verwalteten Datenprodukte von 麻豆原创 mit vielf盲ltiger Semantik 鈥� ohne Verz枚gerungen, ohne komplexe Datenreplikation und ohne ETL-Pipelines. Kunden k枚nnen 麻豆原创-Daten flexibel mit anderen Unternehmensdaten in BigQuery kombinieren und umgekehrt, um mit f眉hrenden Analyse- und agentenbasierten KI-Funktionen Innovationen voranzutreiben.

鈥灺槎乖� und Google Cloud unterst眉tzen globale Unternehmen seit vielen Jahren dabei, das Potenzial von Daten und KI zu nutzen鈥�, erkl盲rte Christian Klein, CEO der 麻豆原创 SE. 鈥濪urch die Zusammenf眉hrung von Google BigQuery und 麻豆原创 Business Data Cloud bieten wir unseren Kunden Auswahlm枚glichkeiten ohne Kompromisse, sodass sie ihre Analyse- und KI-Initiativen beschleunigen k枚nnen.鈥�

鈥濽nternehmen unterst眉tzen s盲mtliche Aspekte ihrer Gesch盲ftsabl盲ufe mit einer Kombination aus intelligenten Funktionen und Automatisierung鈥�, bekr盲ftigte Thomas Kurian, CEO von Google Cloud. 鈥濪ank der Integration von BigQuery und Gemini-Modellen in 麻豆原创 Business Data Cloud k枚nnen Unternehmen ganz einfach eine einheitliche Datengrundlage schaffen, die Silos beseitigt und die Entwicklung einer neuen Kategorie von KI-Agenten und -Anwendungen erm枚glicht.鈥�

Innovation mit 麻豆原创-Datenprodukten und Google BigQuery

Im Mittelpunkt der Partnerschaft steht die neue L枚sung 麻豆原创 Business Data Cloud Connect f眉r Google BigQuery. Hierbei handelt es sich um eine Zero-Copy-Data-Fabric, die einen nahtlosen Zugriff auf die semantisch reichhaltigen Gesch盲ftsdaten von 麻豆原创 BDC mit den leistungsf盲higen Daten- und KI-L枚sungen von Google erm枚glicht, einschlie脽lich Gemini-Modellen und der Plattform Vertex AI. Dadurch entsteht eine moderne Plattform f眉r Daten, Analysen und KI, die automatisierte, funktions眉bergreifende Gesch盲ftsprozesse unterst眉tzt.

Diese bidirektionale Integration bildet die Grundlage f眉r eine L枚sung, mit der Unternehmen KI-Funktionen entwickeln und skalieren k枚nnen. Mit 麻豆原创 Business Data Cloud Connect f眉r Google BigQuery profitieren Kunden von diesen M枚glichkeiten:

  • Entwicklung fundierter, vertrauensw眉rdiger KI: Stellen Sie sicher, dass den KI-Modellen und -Agenten von Google BigQuery eine aktuelle und vollst盲ndige Sicht auf das Unternehmen zugrunde liegt, indem sie ohne Kopieren und in Echtzeit auf vertrauensw眉rdige 麻豆原创-Daten mit vielf盲ltiger Semantik zugreifen k枚nnen.
  • Einsatz autonomer Agenten: Entwickeln und implementieren Sie intelligente Agenten mithilfe von Vertex AI und Gemini von Google Cloud, mit denen sich komplexe funktions眉bergreifende Prozesse automatisieren lassen 鈥� von der Optimierung der Lieferkette bis hin zu Finanzprognosen.
  • Gewinnen Sie tiefere Einblicke: Verkn眉pfen Sie 麻豆原创-Daten 眉ber 麻豆原创 BDC mit speziellen globalen Datensets, die ausschlie脽lich in Google Cloud verf眉gbar sind, z. B. Geodaten aus Google Maps, Google Trends und 枚ffentlichen Datens盲tzen. Auf diese Weise k枚nnen Sie umfassende Informationen zum Gesch盲ftskontext bereitstellen.
  • Definieren Sie Analysen neu: Nutzen Sie Funktionen, die weit 眉ber Dashboards und Berichte hinausgehen. Erm枚glichen Sie es allen Mitarbeitenden, in Google Cloud in nat眉rlicher Sprache komplexe Fragen zu ihren Gesch盲ftsdaten zu stellen und umgehend intelligente Antworten zu erhalten.

痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟

Google Cloud bietet Kunden und Partnern Anreize f眉r eine schnelle Einf眉hrung dieser gemeinsamen L枚sungen, mit denen sie die Transformation ihrer Datennutzung mit Unterst眉tzung durch KI beschleunigen k枚nnen.

麻豆原创 Business Data Cloud ist ab sofort in Google-Cloud-Regionen in Asien/Pazifik, Europa und den USA verf眉gbar. Weitere Regionen sind geplant. 麻豆原创 Business Data Cloud Connect f眉r Google BigQuery soll im ersten Halbjahr 2026 allgemein verf眉gbar sein.

Dar眉ber hinaus wird das Portfolio 麻豆原创 Business Warehouse, Private Cloud Edition, das 眉ber 麻豆原创 BDC angeboten wird, in 眉ber 40 Google-Cloud-Regionen unterst眉tzt. Dadurch sind unsere Kunden in der Lage, wichtige Anforderungen an Datenresidenz und Compliance zu erf眉llen.

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麻豆原创听Business Data Cloud findet mit Updates f眉r Kunden und Partner wachsendes Interesse /germany/2025/07/sap-business-data-cloud-updates-kunden-partner-wachsendes-interesse/ Wed, 02 Jul 2025 06:00:00 +0000 /germany/?p=183906 Auch nach Jahren technologischer Investitionen haben Unternehmen weiterhin Schwierigkeiten, maximalen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen. In einer globalen Umfrage unter 1.200 Fachverantwortlichen und IT-Entscheidern...

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Auch nach Jahren technologischer Investitionen haben Unternehmen weiterhin Schwierigkeiten, maximalen Nutzen aus ihren Daten zu ziehen. In einer nannten 55听Prozent der Befragten schlechte Datenqualit盲t als ihre gr枚脽te Herausforderung. Fast der H盲lfte von ihnen f盲llt es schwer, Daten 眉ber mehrere Umgebungen hinweg zu harmonisieren.

Da immer st盲rker in KI investiert wird, ist es f眉r Kunden wichtiger denn je, 眉ber eine solide Datenbasis zu verf眉gen.

Aus diesem Grund hat die 麻豆原创 im Februar dieses Jahres听麻豆原创听Business Data Cloud auf den Markt gebracht. Diese vollst盲ndig verwaltete SaaS-L枚sung f眉hrt 麻豆原创- und Drittdaten zusammen, steuert diese und verbessert so die Entscheidungsfindung und den Nutzen von KI. Databricks ist von Anfang an in 麻豆原创听Business Data Cloud verf眉gbar. Daten- und KI-Experten haben damit Zugriff auf branchenf眉hrende Funktionen f眉r Data Engineering, KI und maschinelles Lernen in einer durchg盲ngigen L枚sung.

Steigern Sie den Wert von KI mit Ihren leistungsst盲rksten Daten auf der weltweit f眉hrenden Datenplattform

Steigende Nachfrage nach 麻豆原创 Business Data Cloud

Seit der Markteinf眉hrung haben wir Fortschritte gemacht, Kunden zu unterst眉tzen und ihren Umstieg auf eine Data Fabric f眉r das Management von Gesch盲ftsdaten voranzutreiben.

Mehrere Unternehmen haben 麻豆原创 Business Data Cloud bereits eingef眉hrt und erwarten betr盲chtliche Vorteile. Der schwedische Stahldistributor Tibnor ist beispielsweise der erste Kunde, der 麻豆原创 Business Data Cloud produktiv einsetzt, und plant, 麻豆原创-Daten in Drittsysteme zu integrieren, um schneller auf sich 盲ndernde Marktbedingungen reagieren zu k枚nnen.

Dag 脜selius, Senior IT Advisor und langj盲hriger ehemaliger CIO bei Tibnor, sagte: 鈥濿ir haben immer versucht, in unserer Branche an der Spitze zu bleiben. 麻豆原创 Business Data Cloud er枚ffnet uns neue M枚glichkeiten, externe Daten schnell zu integrieren 鈥� was f眉r uns vor ein paar Jahren noch unvorstellbar war.鈥�

Diese Kundenresonanz baut auf einem erfolgreichen Beta-Programm auf. Die 麻豆原创 erhielt positives Feedback von Kunden, die durchweg Vorteile erzielten, darunter eine Verbesserung der Datenmodelle um 20 bis 50 Prozent. Dar眉ber hinaus waren sich s盲mtliche Beta-Kunden einig, dass sie mit 麻豆原创 Business Data Cloud einen gr枚脽eren Nutzen aus ihren bestehenden Investitionen in 麻豆原创 Datasphere und Databricks ziehen k枚nnen.

麻豆原创 Business Data Cloud und Databricks auf Erfolgskurs

Kunden sind nun in der Lage, mit 麻豆原创 Databricks in 麻豆原创 Business Data Cloud von Databricks zu profitieren. Die L枚sung ist jetzt allgemein auf Amazon Web Services verf眉gbar. Dies erm枚glicht es uns, die Anforderungen eines breiteren Kreises von Daten- und KI-Experten zu erf眉llen, und Kunden mehr Vorteile zu bieten:

  • Einfacherer Zugriff auf alle Daten: Einfache Verbindung zu kontextbezogenen 麻豆原创-Daten durch Delta-Sharing ohne Kopieren von Daten sowie Zusammenf眉hrung mit Drittdaten
  • Durchg盲ngige KI und maschinelles Lernen: Entwicklung von KI- und Machine-Learning-Modellen mit durchg盲ngigem Lebenszyklusmanagement von der Datenaufbereitung 眉ber Experimente bis zur Implementierung
  • Pro-Code-Umgebung: Schreiben von Spark-Skripten, Ausf眉hrung von SQL-Analysen oder Erstellung von Machine-Learning-Modellen in jedem Notebook
  • Vertrauensw眉rdige Datenbasis: Gewinnung intelligenter Erkenntnisse auf einer einheitlichen und zuverl盲ssigen Datenbasis, die Daten und KI-Ressourcen steuert und sch眉tzt
Wie Unternehmens-KI helfen kann, neue Produkte auf den Markt zu bringen

Zusammen bieten 麻豆原创 Business AI und 麻豆原创 Databricks leistungsstarke, sich erg盲nzende KI- und Machine-Learning-Funktionen.

Mit 麻豆原创 Business AI k枚nnen Kunden zum Beispiel KI direkt in ihre Gesch盲ftsprozesse integrieren. Au脽erdem k枚nnen Kunden damit KI-Modelle, die mit ihren 麻豆原创-Daten trainiert werden, entwickeln und erweitern und diese f眉r eine l眉ckenlose Entscheidungsfindung direkt in die Gesch盲ftsprozesse implementieren.

Dar眉ber hinaus bietet 麻豆原创 Databricks eine umfassende Umgebung f眉r die Datenaufbereitung und Experimente mit maschinellem Lernen sowie f眉r die Erstellung von Vorhersage-, KI- und Machine-Learning-Modellen. Kunden sind in der Lage, mit 麻豆原创 Databricks individuelle KI- und Machine-Learning-Modelle auf der Grundlage harmonisierter 麻豆原创- und Drittdaten zu entwickeln, die auf ihre speziellen Anforderungen zugeschnitten sind.

Erste Schritte mit 麻豆原创 Business Data Cloud

Heute f眉hrt die 麻豆原创 ein Aktionsangebot ein, um Kunden den Einstieg zu erleichtern. Bis zum 30. April 2026 bieten wir f眉r einen begrenzten Zeitraum 麻豆原创-Databricks-Services zu einem erm盲脽igten Preis an. Dies wir die Workloads von 麻豆原创 Databricks beschleunigen, da Kunden ohne zus盲tzliche Kosten mehr Kapazit盲t nutzen k枚nnen.

Verpassen Sie nicht die 麻豆原创 Sapphire vom 19. bis 21. Mai 2025 in Orlando, Florida. Registrieren Sie sich hier f眉r .

Weitere aktuelle Informationen zu 麻豆原创 Databricks .


Irfan Khan ist President und Chief Product Officer f眉r den Bereich Data and Analytics bei 麻豆原创.

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Mit 麻豆原创听Business Data Cloud die Zukunft intelligenter Anwendungen gestalten /germany/2025/06/sap-business-data-cloud-zukunft-intelligenter-anwendungen-gestalten/ Tue, 10 Jun 2025 06:00:00 +0000 /germany/?p=184213 In der Gesch盲ftswelt von morgen wird es darauf ankommen, wie gut Unternehmen wertvolle Erkenntnisse auf breiter Basis in konkrete Ma脽nahmen und Entscheidungen umsetzen.  Derzeit entstehen...

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In der Gesch盲ftswelt von morgen wird es darauf ankommen, wie gut Unternehmen wertvolle Erkenntnisse auf breiter Basis in konkrete Ma脽nahmen und Entscheidungen umsetzen. 

Neu vorgestellte Innovationen und Partnerschaften revolutionieren die Arbeitsweise

Derzeit entstehen ganz neue intelligente Anwendungen, die die Gesch盲ftsprozesse von Unternehmen ver盲ndern. Sie integrieren Echtzeitdaten und wichtigen Gesch盲ftskontext in KI-Modelle, um schnelle und fundierte Entscheidungen zu erm枚glichen. Im Gegensatz zu herk枚mmlicher Software, die von strengen Gesch盲ftsregeln gesteuert wird, k枚nnen diese modernen Anwendungen lernen und sich an schnell ver盲nderte Kunden- und Marktanforderungen anpassen. Sie erkennen 脛nderungen, um Prozesse zu optimieren, sehen Anforderungen voraus und arbeiten mit Nutzern und KI-Systemen zusammen, um Wettbewerbsvorteile f眉r das Unternehmen zu sichern. 

Aber wir stehen vor dem Wendepunkt noch bedeutenderer Innovationen, die leider nur wenige Unternehmen voll nutzen k枚nnen. Trotz des enormen Potenzials von KI und Cloudtechnologien zeigt sich der wahre Mehrwert erst, wenn diese Innovationen zusammen mit den sicheren und semantisch vielf盲ltigen Daten genutzt werden, die in einem Unternehmen in gro脽em Umfang vorhanden sind. 

Ergebnisse mit intelligenten Anwendungen optimieren 

Auf der 麻豆原创 Sapphire 2025 haben wir eine bedeutende Weiterentwicklung von 麻豆原创 Business Data Cloud angek眉ndigt, um das Potenzial intelligenter Anwendungen auszusch枚pfen 鈥� vorkonfigurierter, modularer Anwendungen, die vertrauensw眉rdige Datenprodukte, KI-Funktionen und Gesch盲ftssimulationen nahtlos integrieren und die Anforderungen jedes Fachverantwortlichen erf眉llen. Bei diesen intelligenten Anwendungen handelt es sich jedoch nicht einfach um Analysewerkzeuge. Diese Anwendungen gehen 眉ber herk枚mmliche Analysen hinaus, indem sie Aufgaben sowohl in analytischen als auch in transaktionalen Workflows automatisieren und verkn眉pfen, sodass Kunden in 麻豆原创 Business Data Cloud Entscheidungen treffen und Ma脽nahmen durchf眉hren k枚nnen. 

Heute stellen wir neue intelligente Anwendungen in 麻豆原创 Business Data Cloud vor, angefangen mit People Intelligence 鈥� einer L枚sung, die auf Datenprodukten zur Zusammensetzung der Belegschaft, zu Qualifikationen und Verg眉tung basiert. Auf Grundlage von Daten aus 麻豆原创 SuccessFactors bietet People Intelligence Personalleitern und Fachverantwortlichen KI-gest眉tzte Empfehlungen, die ihnen helfen, Personalentscheidungen zu optimieren, die Motivation und Integration der Mitarbeitenden zu f枚rdern und die Compliance sicherzustellen. Die L枚sung beinhaltet Funktionen f眉r Einblicke in die Zusammensetzung der Belegschaft, die Verg眉tung und die Qualifikationen. Sie sind alle im zweiten Halbjahr 2025 verf眉gbar. 

Die folgenden intelligenten Anwendungen in 麻豆原创 Business Data Cloud stehen als technische Vorabversion zur Verf眉gung: 

  • Cloud ERP Intelligence: Erm枚glicht F眉hrungskr盲ften mit wertvollen Erkenntnissen, Gesch盲ftssimulationen und KI-Funktionen, Unsicherheiten zu bew盲ltigen, die Rentabilit盲t zu steigern und Nachhaltigkeitsziele zu erreichen. Zu diesen Funktionen geh枚ren neue Datenprodukte aus zentralen Gesch盲ftsprozessen wie Fertigung (Produktionsausf眉hrung, Ressourcenoptimierung etc.), Logistikkette (Bestand, Lieferungen etc.) und Vertragskontokorrent (Zahlungen, Fakturierung etc.). 
  • Customer Intelligence: Bietet Vertriebs-, Service-, Marketing- und Handelsteams einen umfassenden 脺berblick 眉ber Kunden, um Anforderungen im Voraus zu erkennen, die Zielgruppenansprache zu verbessern und ein umfassendes Kundenprofil zu erstellen.  
  • Finance Intelligence: Erm枚glicht CFOs und Finanzteams Prognosen und Planung in Echtzeit und bietet vernetzte Daten 眉ber verschiedene Systeme hinweg sowie KI-gest眉tzte Erkennung von Unstimmigkeiten. 
  • Spend Intelligence: Bietet Entscheidern in den Bereichen Beschaffung und operativer Betrieb einen 脺berblick 眉ber Ausgaben in Echtzeit, damit sie Lieferantenrisiken minimieren, Ausrei脽er bei den Ausgaben kennzeichnen und Kosten senken k枚nnen. 

Grundlage jeder intelligenten Anwendung in 麻豆原创 Business Data Cloud bilden sorgf盲ltig zusammengestellte, verwaltete Datenprodukte 鈥� S盲tze strukturierter Gesch盲ftsdaten und Metadaten, die Anwendungsf盲lle beschleunigen und den Aufwand f眉r die Datenintegration reduzieren sollen. Da 麻豆原创 Databricks nun von Anfang an in 麻豆原创 Business Data Cloud verf眉gbar ist, k枚nnen 麻豆原创-Datenprodukte mit bestehenden Lakehouses ohne Kopieren genutzt werden. 

Im Rahmen dieser technischen Vorabversionen k眉ndigen wir au脽erdem die Bereitstellung von Hunderten neuer Datenprodukte w盲hrend des Jahres 2025 f眉r alle Bereiche der 麻豆原创 Business Suite an 鈥� von Datenprodukten f眉r Bestandsoptimierung und Lieferanalysen bis hin zu Nachhaltigkeit und Compliance. Die erste Welle umfasst neue Datens盲tze zu EHS und Produktkonformit盲t. Daten zum Fu脽abdruck werden im Laufe des Jahres folgen. 

麻豆原创 versichert Unternehmen, ihnen angesichts gro脽er Herausforderungen zur Seite zu stehen

Den Nutzen von KI mit hochwertigen Daten steigern

Dar眉ber hinaus erweitert 麻豆原创 Business Data Cloud seine Knowledge-Graph-Funktionen. Der Knowledge Graph wurde urspr眉nglich in 麻豆原创 Datasphere eingef眉hrt und kann nun Metadaten aus 麻豆原创- und externen Quellen erfassen und zuordnen und Modelle, die in 麻豆原创 Knowledge Graph auf der 麻豆原创 BTP ver枚ffentlicht wurden, nahtlos nutzen. Dadurch entsteht ein lebendiges Modell f眉r die Strukturierung und Verkn眉pfung von Gesch盲ftsdaten und bildet einen semantischen Kern, durch den die KI pr盲ziser agieren kann. 

In Kombination mit dem KI-Assistenten Joule, der nun allgemein verf眉gbar ist, k枚nnen Nutzer in 麻豆原创 Business Data Cloud auf nat眉rliche Weise mit komplexen Gesch盲ftsdaten arbeiten 鈥� und zwar ohne die Einschr盲nkungen herk枚mmlicher Technologie. Joule erm枚glicht es, die gesamte Vielfalt von Unternehmensinformationen zu nutzen, sodass Mitarbeitende im gesamten Unternehmen aufgrund wichtiger Einblicke, die auf realem Gesch盲ftskontext basieren, Schl眉sse ziehen und handeln k枚nnen. 

Das offene Daten枚kosystem: Intelligente Anwendungen mit Partnern 

Wir erweitern auch den Zugriff auf 麻豆原创 Business Data Cloud, um die n盲chste Generation intelligenter Multi-Cloud-Anwendungen zu unterst眉tzen. 

Ab dem zweiten Quartal ist 麻豆原创 Business Data Cloud auf AWS verf眉gbar. Google Cloud und Microsoft Azure sollen im zweiten Halbjahr 2025 folgen. Dies verbessert den Zugriff auf die 麻豆原创-Datenbasis und deren Einsatz in Multi-Cloud-Strategien. So erhalten Kunden mehr Flexibilit盲t und k枚nnen intelligente Workloads 眉berall dort ausf眉hren, wo sie t盲tig sind. 

Gleichzeitig arbeitet die 麻豆原创 aktiv mit f眉hrenden Partnern zusammen, um weitere intelligente Anwendungen zu entwickeln.  

  • Accenture wird sechs intelligente Anwendungen f眉r wesentliche Herausforderungen in den Bereichen Logistikkette, Personalwesen, Finanzwesen und Beschaffung auf den Markt bringen (Zeitplan f眉r allgemeine 痴别谤蹿眉驳产补谤办别颈迟 steht noch nicht fest). 
  • Adobe und die 麻豆原创  entwickeln gemeinsam eine Anwendung, die Marketingdaten von Adobe und Finanz- und Lieferkettendaten von 麻豆原创 zusammenf眉hrt und so eine Abstimmung zwischen Bedarfsdaten und operativer Planung in Echtzeit erm枚glicht. Die Anwendung soll Ende 2025 verf眉gbar sein. 
  • Palantir und die 麻豆原创 gehen eine Partnerschaft ein, um gemeinsame Kunden beim Umstieg in die Cloud und bei Modernisierungsprogrammen zu unterst眉tzen. Durch die nahtlose Verbindung zwischen Palantir und 麻豆原创 Business Data Cloud werden Kunden eine harmonisierte Datenbasis in ihrer gesamten Unternehmenslandschaft aufbauen k枚nnen. 麻豆原创 Business Data Cloud, Palantir Foundry und AIP werden Datensilos in eine vertrauensw眉rdige Datenbasis umwandeln, die eine interaktive Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI-Systemen erm枚glicht. Gemeinsam werden die Unternehmen auf verantwortungsvolle Weise Kunden wie zum Beispiel US-Beh枚rden dabei unterst眉tzen, sich schnell an Ver盲nderungen und St枚rungen anzupassen.
  • Thomson Reuters wird eine intelligente Anwendung entwickeln, die Kunden dabei helfen soll, die sich schnell ver盲ndernden Herausforderungen im aktuellen globalen Handels- und Zollumfeld zu meistern. Die Anwendung ist f眉r Ende 2025 geplant.  
  • Gemeinsame Kunden von Collibra  und 麻豆原创 Business Data Cloud k枚nnen nun ohne zus盲tzliche Kosten bis zu 10-mal mehr aktive Datenqualit盲tsjobs in Collibra Data Quality & Observability ausf眉hren, wenn sie 麻豆原创-BDC-Daten nutzen. Dieses zeitlich begrenzte Angebot hilft, die Entscheidungsfindung zu beschleunigen und die Compliance zu st盲rken, und verbessert die F盲higkeit, KI im Unternehmen einzusetzen. Es ist bis zum 30. Mai 2026 verf眉gbar.  

Unsere Zusammenarbeit mit Partnern erstreckt sich auch auf Anwendungsf盲lle f眉r Datenanreicherung. Durch eine neue Partnerschaft mit 惭辞辞诲测鈥檚  k枚nnen unsere gemeinsamen Kunden Daten aus der 麻豆原创-Debitorenbuchhaltung mit den Risikodaten von 惭辞辞诲测鈥檚 kombinieren, um Cashflow-Prognosen zu verbessern, das Inkasso zu priorisieren und das Risiko uneinbringlicher Forderungen zu reduzieren. Diese L枚sung soll im vierten Quartal 2025 allgemein verf眉gbar sein. 

Wir freuen uns, mit unseren Kunden und unseren Partnern zusammenzuarbeiten, um eine neue Generation intelligenter Anwendungen in 麻豆原创 Business Data Cloud bereitzustellen. Hier werden vertrauensw眉rdige Daten, KI und Gesch盲ftskontext zusammengef眉hrt, um wichtige Ver盲nderungen voranzutreiben. Die Zukunft geh枚rt Unternehmen, die gewonnene Erkenntnisse in konkrete Ma脽nahmen umsetzen.

Erste Schritte 

  • Registrieren Sie sich f眉r unser mit den neuesten Informationen zu Datenprodukten und intelligenten Anwendungen in 麻豆原创 Business Data Cloud. 

Irfan Khan ist President und Chief Product Officer, Data and Analytics bei 麻豆原创.

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Das Potenzial von Daten nutzen – mit 麻豆原创 Business Data Cloud und Google BigQuery /germany/2025/06/partnerschaft-google-cloud/ Wed, 04 Jun 2025 06:00:00 +0000 /germany/?p=184163 麻豆原创 und Google Cloud blicken auf eine lange Geschichte erfolgreicher Zusammenarbeit zur眉ck. Gemeinsam erm枚glichen sie es Unternehmen rund um die Welt, ihre Gesch盲ftsdaten in wertvolle...

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麻豆原创 und Google Cloud blicken auf eine lange Geschichte erfolgreicher Zusammenarbeit zur眉ck. Gemeinsam erm枚glichen sie es Unternehmen rund um die Welt, ihre Gesch盲ftsdaten in wertvolle Erkenntnisse zu verwandeln und so Abl盲ufe in Finanzwesen, Lieferketten und anderen Bereichen zu optimieren.

Im Jahr 2023 haben die beiden Tech-Giganten eine strategische Partnerschaft aufgebaut, um Unternehmen noch umfassender dabei zu unterst眉tzen, das volle Potenzial ihrer Daten auszusch枚pfen. Der Fokus der Partnerschaft liegt nun auf der . Dabei handelt es sich um eine vollst盲ndig verwaltete SaaS-L枚sung, die alle 麻豆原创-Daten vereinheitlicht und verwaltet und eine nahtlose Verbindung zu Daten von Drittanbietern herstellt. Mit der Anbindung von BigQuery, Googles autonomer Daten-zu-KI-Plattform mit agentenbasierten Funktionen, unterst眉tzt von Gemini听 und 麻豆原创 Business Data Cloud, wollen Google Cloud und 麻豆原创 Unternehmen jeder Gr枚脽e dabei unterst眉tzen, Einblicke in ihre Unternehmensdatenlandschaft zu gewinnen und neue Funktionen f眉r generative KI zu nutzen.

Neu vorgestellte Innovationen und Partnerschaften revolutionieren die Arbeitsweise

Starke Grundlage f眉r Partnerschaft im Bereich Analytik听听

麻豆原创 und Google Cloud haben die Integration zwischen 麻豆原创 Datasphere und BigQuery erm枚glicht. Diese Integration ist ein wesentlicher Eckpfeiler beim Ausbau der Partnerschaft zwischen 麻豆原创 und Google Cloud, insbesondere im Hinblick auf die 麻豆原创 Business Data Cloud. Ziel der Zusammenarbeit ist es, Kunden den Zugriff auf BigQuery-Daten in 麻豆原创 Business Data Cloud zu erm枚glichen und den Datenaustausch in beiden Richtungen sicherzustellen. Durch den Ausbau der Funktionen f眉r die wechselseitige Datenf枚deration, die mit 麻豆原创 Datasphere eingef眉hrt wurden, k枚nnen Kunden unterschiedliche Datens盲tze verkn眉pfen und umfassende Einblicke gewinnen, ohne komplexe ETL-Pipelines (Extract, Transform, Load) erstellen und verwalten zu m眉ssen.

Unser Ziel ist es, alle Unternehmen in die Lage zu versetzen, Datenintegration und Datenwissenschaft zu optimieren, ihre analytischen Arbeitsabl盲ufe zu verbessern und ihre Transformation zu einem KI-gesteuerten Unternehmen zu beschleunigen. Durch die B眉ndelung der St盲rken von Google Cloud und 麻豆原创 erhalten Kunden schneller pr盲zisere und aussagekr盲ftigere Einblicke 鈭� sichergestellt durch intelligente Automatisierung und das Generieren v枚llig neuer Inhalte. 

Innovationen vorantreiben mit einheitlichen Daten in 麻豆原创 Business Data Cloud und BigQuery

Ein Eckpfeiler dieser Zusammenarbeit ist die nahtlose Konnektivit盲t zwischen den 麻豆原创-Datenl枚sungen und der leistungsstarken Datenplattform von Google Cloud. Durch die Integration von 麻豆原创 Business Data Cloud und BigQuery wird es f眉r Kunden einfacher, gesch盲ftliche Analysen 眉ber ihre gesamten Datenbest盲nde hinweg durchzuf眉hren. Sie erhalten die M枚glichkeit, 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Daten zu vereinheitlichen und somit erkenntnisreiche Einblicke zu gewinnen. Und dank generativer KI k枚nnen sie Innovationen schneller umsetzen. Die wichtigsten Funktionen umfassen:  

  • Nahtlose Datenf枚deration: Direkte Integration von Daten aus Enterprise Data Warehouses mit 麻豆原创-Daten in 麻豆原创 Datasphere 眉ber Abfragen in BigQuery. Mit BigQuery lassen sich Daten in 麻豆原创 Datasphere abfragen und in der Vorschau anzeigen. Diese Integrationsfunktion erm枚glicht es, 眉bergreifende Datenstrategien zu nutzen.听
  • Effiziente bidirektionale Replikation: Reibungslose Replikation von Daten zwischen 麻豆原创-Systemen und BigQuery mithilfe von Replikationsfl眉ssen von 麻豆原创,听 die die Leistung verbessern und Abfrage-Engp盲sse verringern.听

麻豆原创 Business Data Cloud soll ab dem zweiten Quartal 2025 in drei Google-Cloud-Regionen verf眉gbar sein, darunter Indien, Frankfurt und Iowa. Im kommenden Jahr sollen weitere folgen.听

Erfolgsberichte: Heute Mehrwert erzielen   

Gemeinsame Kunden von Google Cloud und 麻豆原创 profitieren bereits von der nahtlosen Integration zwischen 麻豆原创 Datasphere und BigQuery. Ein Beispiel hierf眉r ist Power International. Der nordeurop盲ische Elektronikh盲ndler hat die integrierten L枚sungen eingesetzt, um seine Reporting-Prozesse im Vertrieb zu modernisieren. Mit 麻豆原创 Datasphere, BigQuery und Dataform f眉r die Automatisierung der Vertriebspipeline hat Power International eine L枚sung f眉r die Echtzeitanalyse von Vertriebsberichten entwickelt und damit die Berichte in Form statischer PDF-Dateien ersetzt. Power International profitiert nun von fundierteren und aussagekr盲ftigeren betriebswirtschaftlichen Einblicken, die auf Abruf zur Verf眉gung stehen und dem Unternehmen helfen, die Vertriebsleistung zu steigern. 

Zuk眉nftige Integration und Innovation vorantreiben听

麻豆原创 und Google Cloud bauen ihre bestehende Partnerschaft und ihre Zusammenarbeit im Kontext von 麻豆原创 Business Data Cloud weiter aus, um ihren gemeinsamen Kunden vielf盲ltigere Analyse- und KI-Funktionen bieten zu k枚nnen. Dieser Ansatz erm枚glicht es Kunden, die umfassende Suite von 麻豆原创-Datenl枚sungen zu nutzen und mit den umfangreichen Datens盲tzen in BigQuery zu integrieren, unabh盲ngig davon, ob ob es sich um private, gemeinsame genutzte oder 枚ffentlich zug盲ngliche Daten handelt. 

Kunden haben zudem die M枚glichkeit, die KI-Funktionen, die in 麻豆原创 Business Data Cloud zur Verf眉gung stehen, mit KI-Anwendungen zu erweitern, die auf der Google Cloud basieren. Zum Einsatz kommen dabei: Gemini 鈥� Googles branchenf眉hrendes KI-Modell 鈥� sowie KI-Modelle von Drittanbietern, die 眉ber Vertex AI verf眉gbar sind. Ziel dieser Initiative ist es, vorkonfigurierte, intelligente Datenprodukte bereitzustellen, die bei g盲ngigen Gesch盲ftsszenarien die Zeit bis zur Wertsch枚pfung verk眉rzen und die St盲rken beider Plattformen nutzen. 

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Irfan Khan, President und Chief Product Officer f眉r den Bereich Data and Analytics bei 麻豆原创

Andi Gutmans, Vice President und General Manager f眉r den Bereich Data Cloud bei Google Cloud

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麻豆原创 und Databricks l盲uten innovatives neues Zeitalter von Daten und KI ein /germany/2025/02/sap-und-databricks-laeuten-innovatives-neues-zeitalter-von-daten-und-ki-ein/ Fri, 14 Feb 2025 07:00:00 +0000 /germany/?p=182874 Daten bilden das Fundament aller modernen Unternehmen. Sie sind ein unverr眉ckbarer Grundstein f眉r jegliche digitale Transformation und die treibende Kraft hinter KI. In den f眉nf...

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Daten bilden das Fundament aller modernen Unternehmen. Sie sind ein unverr眉ckbarer Grundstein f眉r jegliche digitale Transformation und die treibende Kraft hinter KI. In den f眉nf Jahrzehnten unserer Erfahrung mit gesch盲ftskritischen Prozessen in allen Branchen haben wir die transformative Kraft erlebt, die Gesch盲ftsdaten bergen. 

Heute k眉ndigte die 麻豆原创 mit 麻豆原创 Business Data Cloud eine vollst盲ndig verwaltete Software-as-a-Service-L枚sung (SaaS) an, die alle 麻豆原创-Daten vereint und steuert und sich nahtlos mit Drittdaten verbinden l盲sst. Als eine Weiterentwicklung unserer branchenf眉hrenden Daten-, Planungs- und Analysel枚sungen vereint 麻豆原创 Business Data Cloud unsere L枚sungen 麻豆原创 Datasphere, 麻豆原创 Analytics Cloud und 麻豆原创 Business Warehouse in einem einheitlichen Erlebnis und liefert so Informationen mit transformativer Kraft 眉ber alle Gesch盲ftsbereiche hinweg.  

麻豆原创 Business Data Cloud: Eine neue 脛ra im Unternehmens-datenmanagement

Au脽erdem k眉ndigte die 麻豆原创 eine wegweisende Partnerschaft mit Databricks an: Mit 麻豆原创 Databricks flie脽t die Leistungsst盲rke von Databricks nun direkt in 麻豆原创 Business Data Cloud ein. Damit beginnt eine neue 脛ra im Management von Unternehmensdaten, in der zwei Marktf眉hrer gemeinsam die Zusammenarbeit zwischen Anwendungen und Datenplattformen neu definieren.  

Informationen mit transformativer Kraft听

Viele Unternehmen k盲mpfen immer noch mit Daten, denen sie nicht vertrauen k枚nnen. Diese bestehende Vertrauensl眉cke stellt nach wie vor ein Hindernis f眉r echte Innovationen im Bereich Daten und KI dar.  

ergab, dass 55听% der Befragten schlechte Datenqualit盲t als ihre gr枚脽te Herausforderung betrachten. Als einen der Hauptgr眉nde f眉r r眉ckl盲ufige Innovationen wies nahezu die H盲lfte dieser F眉hrungskr盲fte auf die Schwierigkeiten hin, Daten 眉ber IT-Landschaften hinweg zu harmonisieren.听听

麻豆原创 Business Data Cloud 眉berbr眉ckt diese L眉cke mit einer zuverl盲ssigen und harmonisierten Datenbasis und bietet IT-Fachleuten und Unternehmenschefs einen umfassenden betriebswirtschaftlichen Zusammenhang, um fundiertere Entscheidungen zu treffen. 

麻豆原创 Business Data Cloud bietet vollst盲ndig verwaltete 麻豆原创-Datenprodukte f眉r alle Gesch盲ftsprozesse. Diese ausgew盲hlten Datenprodukte sind auf ein hochoptimiertes, einheitliches 鈥濫in-Dom盲nen-Modell鈥� ausgerichtet. Der urspr眉ngliche Gesch盲ftskontext und die Semantik der Daten werden dabei beibehalten, sodass ein sofortiger Zugriff auf qualitativ hochwertige, vertrauensw眉rdige Daten m枚glich ist.  

Da diese Datenprodukte vollst盲ndig von der 麻豆原创 verwaltet werden, entfallen versteckte Kosten, die anderenfalls f眉r die Neuerstellung und Pflege von Datenextrakten anfallen. Die SaaS-Erfahrung vereinfacht das Lebenszyklusmanagement, sorgt f眉r konsistente Daten und erm枚glicht die gemeinsame Nutzung 眉ber gesamte Daten- und Analysesysteme hinweg, ohne dass daf眉r Kopien erforderlich sind. 

Mit diesen Datenprodukten bietet 麻豆原创 Business Data Cloud eine Reihe von vorgefertigten Analyseanwendungen, mit denen Erkenntnisse leichter gewonnen und Entscheidungen schneller getroffen werden k枚nnen. Diese sogenannten Insight Apps werden vollst盲ndig verwaltet. Sie enthalten vordefinierte Metriken, KI-Modelle und Planungsfunktionen, die eine Verbindung und Integration aller Unternehmensbereiche erleichtern.  

Dies beschleunigt Anwendungsf盲lle, die auf die wichtigsten Gesch盲ftsfunktionen ausgerichtet sind, darunter ERP, Ausgaben- und Lieferkettenmanagement, Personalwesen, Customer Experience und Finanzen.  

Jedes Unternehmen ist auf Einblicke in seine wichtigsten Ressourcen angewiesen. Mit Insight Apps lassen sich vorkonfigurierte Pakete nutzen, die bereits mit Gesch盲ftsdaten, beispielsweise den Betriebsmitteln, verbunden sind. Sie erm枚glichen einen 360-Grad-脺berblick 眉ber den finanziellen Zustand eines Unternehmens und Echtzeiteinblick in Cashflow und Rentabilit盲t.   

Verkn眉pfung s盲mtlicher Daten听

麻豆原创 Business Data Cloud verkn眉pft alle Unternehmensdaten, indem es Dateninfrastrukturprinzipien nutzt. Dadurch k枚nnen leichter Erkenntnisse aus Daten gezogen werden. Au脽erdem erleichtert dies das Teilen, Steuern und Modellieren von Daten. Die L枚sung umfasst 麻豆原创 Databricks als Erstanbieter-Datenservice, der die Leistungsf盲higkeit von Databricks direkt in die 麻豆原创 Business Data Cloud einbringt.  

  • 骋别蝉肠丑盲蹿迟蝉蝉别尘补苍迟颈办: Mit 麻豆原创 Datasphere lassen sich ohne kostspielige Datenextraktionen dieselben zuverl盲ssigen Daten 眉ber alle vorhandenen Plattformen hinweg ermitteln, modellieren und mit anderen teilen. Durch den Aufbau eines leistungsstarken Wissensgraphen aus allen verf眉gbaren Daten, wobei gesch盲ftliche Metadaten und Semantik erhalten bleiben, ist es m枚glich, Daten leichter zu durchsuchen und damit zu verwerten. Die Investitionen bestehender Kunden von 麻豆原创 Datasphere sind weiterhin vollst盲ndig gesch眉tzt. Daf眉r sorgen ein unterbrechungsfreier Betrieb und die native Integration aller 麻豆原创-Datasphere-Funktionen in 麻豆原创 Business Data Cloud. 
  • Data Engineering und ML/KI: 麻豆原创 Databricks erm枚glicht es allen Datenexperten, KI-Modelle und Anwendungen, die generative KI nutzen, mit ihren Gesch盲ftsdaten zu beschleunigen. Native Funktionen wie das Delta Sharing harmonisieren 麻豆原创-Datenprodukte und bestehende Lakehouses bidirektional. Durch das Integrieren aller Daten ohne jeglichen Kopieraufwand ist es m枚glich, fortschrittliche KI- und Machine-Learning-Modelle auf Anwendungsf盲lle im Finanzwesen anzuwenden, beispielsweise zur Vorhersage des Zahlungsdatums offener Forderungen. 
  • Modernisierung des 麻豆原创 Business Warehouse: 麻豆原创 Business Data Cloud bietet f眉r On-Premise-Kunden von 麻豆原创 BW flexible Optionen zur Umstellung auf die Cloud-L枚sung. Durch die native Integration in 麻豆原创 BW k枚nnen Kunden mit dem Objektspeicher 眉ber Delta-Share-Funktionen ganz einfach auf ihre 麻豆原创-BW-Daten als ein Datenprodukt zugreifen. Dies erleichtert die Modernisierung und sorgt f眉r eine maximale Ausnutzung der Investitionen in 麻豆原创 BW.  
     
  • Analysen und Planung: 麻豆原创 Business Data Cloud vereint Analysen und Planung in einer L枚sung und erm枚glicht so umgehend verwertbare Erkenntnisse. 脺ber eine vernetzte Sicht lassen sich mit 麻豆原创 BDC die Berichterstellung automatisieren, m枚gliche Gesch盲ftsergebnisse mithilfe von KI simulieren und die Finanz-, Lieferketten- und operative Planung vereinheitlichen. 

鈥灺槎乖� Business Data Cloud wird uns dabei helfen, maximalen Nutzen aus unseren Daten zu ziehen und Innovationen im ganzen Unternehmen voranzutreiben. Die Datenprodukte von 麻豆原创 mit vielf盲ltiger Semantik und die enge Integration von Databricks werden unsere eigenen Datenprodukte optimieren und eine langfristige Anpassungsf盲higkeit sichern. Zuverl盲ssige, sofort einsetzbare Daten werden Anwender in die Lage versetzen, Szenarien zu modellieren und KI-gest眉tzte Erkenntnisse zu gewinnen, und somit die Zukunftsf盲higkeit und Flexibilit盲t unserer Daten枚kosysteme st盲rken.鈥� 

Markus Hartmann, Corporate Vice President und Head of Business Technology bei Henkel 

F枚rderung zuverl盲ssiger KI听

Das schnelle Wachstum agentenbasierter KI macht es erforderlich, dass Unternehmen zun盲chst einmal 眉ber die passende Datengrundlage verf眉gen. 麻豆原创 Business Data Cloud f眉hrt s盲mtliche Unternehmensdaten zusammen und stellt so sicher, dass agentenbasierte KI auf pr盲zisen, zuverl盲ssigen Daten mit betriebswirtschaftlichem Kontext aufbaut. 听

Joule, der auf generativer KI basierende 麻豆原创-Assistent, ist eng in 麻豆原创 Business Data Cloud integriert. Der Wissensgraph in 麻豆原创 Business Data Cloud verbindet Daten, Metadaten und Gesch盲ftsprozesse und erm枚glicht es KI-Agenten, Joule und gro脽en Sprachmodellen (LLMs), Daten im Kontext ihrer Beziehungen zu verstehen. Durch diese Verbindung werden klare Datenverkn眉pfungen gebildet, die die Zuverl盲ssigkeit von Einblicken f眉r Benutzer und Anwendungen erh枚hen.听

Das Trainieren von KI-Agenten und Joule in Bezug auf Gesch盲ftswissen und Kontextinformationen f眉hrt zu einer h枚heren Produktivit盲t. So k枚nnen Benutzer beispielsweise KI nutzen, um funktions眉bergreifende Aufgaben zu erledigen, Erkenntnisse zu gewinnen und unternehmensweit kritische Informationen zusammenzufassen 鈥� ohne dabei zu sehr auf die Unterst眉tzung durch die IT angewiesen zu sein. Dadurch wird die Nutzung von KI zur Automatisierung komplexer Analyse- und Planungsaufgaben wie etwa Risikobewertungen, Prognosen und anderer fortschrittlicher Szenariosimulationen m枚glich. 

Das Umfeld von 麻豆原创 Business Data Cloud听

麻豆原创 Business Data Cloud ist im Wesentlichen darauf ausgelegt, Offenheit und Kundenpr盲ferenzen zu priorisieren. Um Datenlandschaften zu vereinfachen, unterst眉tzt 麻豆原创 Business Data Cloud eine offene Dateninfrastruktur. Sie l盲sst sich nativ in f眉hrende Daten- und KI-Partner wie Collibra, Confluent und DataRobot integrieren. Und das ist noch nicht alles 鈥� in den kommenden Wochen und Monaten werden wir neue strategische Partnerschaften bekannt geben, in deren Rahmen wir die offene Dateninfrastruktur weiter ausbauen m枚chten. 

Unterst眉tzt durch unser gro脽es Partnernetzwerk haben wir es einfacher gemacht, Erkenntnisse mit transformativer Kraft auf Basis von Daten zu gewinnen. Wir haben Partner mit tiefgreifendem Fachwissen 眉ber Gesch盲ftsprozesse und Branchenspezifika, die Insight Apps in 麻豆原创 Business Data Cloud erstellen.  
 
Diese Insight Apps unserer Partner bauen 鈥� von der Datenanreicherung bis zur Datenaktivierung 鈥� auf den Datenprodukten und den zentralen Services von 麻豆原创 Business Data Cloud auf. Wir freuen uns, unsere ersten Partner-Apps mit Accenture, DataRobot, Spendscape von McKinsey, PwC, EY, Deloitte und Capgemini vorstellen zu k枚nnen. 

Schon heute starten鈥�&苍产蝉辫;

Lernen Sie 麻豆原创 Business Data Cloud kennen und erschlie脽en Sie sich die Leistungsf盲higkeit von KI mit zuverl盲ssigen Gesch盲ftsdaten.鈥��&苍产蝉辫;

  • Erleben Sie 麻豆原创 Business Data Cloud鈥痓ei einer . 
  • f眉r unser bevorstehendes Webinar 鈥�Die Grundlagen zu 麻豆原创 Business Data Cloud in 30 Minuten鈥�.鈥�&苍产蝉辫;
  • zu 麻豆原创 Business Data Cloud. 

Irfan Khan ist President und Chief Product Officer f眉r 麻豆原创 Data and Analytics bei 麻豆原创.

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麻豆原创 Daten und Analysen: Das Potenzial aktueller Innovationen nutzen /germany/2024/03/sap-data-analytics-potenzial-innovationen/ Tue, 26 Mar 2024 07:00:00 +0000 /germany/?p=178636 Die j眉ngsten Neuerungen im Bereich Daten und Analysen helfen Unternehmen, ihre tats盲chliche Datennutzung besser darzustellen. So k枚nnen sie ihre Daten effektiver f眉r generative KI nutzen...

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Die j眉ngsten Neuerungen im Bereich Daten und Analysen helfen Unternehmen, ihre tats盲chliche Datennutzung besser darzustellen. So k枚nnen sie ihre Daten effektiver f眉r generative KI nutzen und mehr Erkenntnisse daraus ableiten.

Zugriff auf Informationen 鈭� wo auch immer sich Ihre Daten befinden

麻豆原创 Datasphere Knowledge Graph

Mit 麻豆原创 Datasphere lassen sich Daten aus verschiedenen Quellen sammeln, verarbeiten und integrieren. Der 麻豆原创听Datasphere Knowledge Graph erstellt automatisch eine Ontologie, die die Beziehungen zwischen den Daten visualisiert, wobei der Gesch盲ftskontext aus der 麻豆原创-Anwendungsquelle, zum Beispiel 麻豆原创听S/4HANA, erhalten bleibt. Dieses Datenmodell kann mit dem Ontologie-Editor erweitert werden, um bestimmte Attribute innerhalb einer Organisation widerzuspiegeln. Die Daten in werden automatisch auf diese Ontologie angewendet, und es wird ein Knowledge Graph erstellt, um Daten und Wissen semantisch zu verkn眉pfen und neue Erkenntnisse aus sonst schwer nachvollziehbaren Verbindungen zu ziehen.

Der Aufwand und die Kosten f眉r das manuelle Anlegen solcher Wissensgraphen sind in der Regel sehr hoch. In 麻豆原创 Datasphere wird der Knowledge Graph bereits vorab gef眉llt 鈥� mit allen wichtigen Inhalten, die in der Anwendung zur Verf眉gung stehen. Er kann dann mit Joule, dem generativen KI-Assistenten, verwendet werden, sodass Gesch盲ftsanwender sowohl offene als auch spezifische Fragen stellen k枚nnen und sofort gut dokumentierte Antworten erhalten.

Automatisch generierte Knowledge Graphs erm枚glichen der KI, komplexe Fragen zu beantworten.

麻豆原创 HANA Cloud Vector Engine

Mit dem n盲chsten Release von wird eine Vektorfunktion zu vorhandenen multimodalen Funktionen hinzugef眉gt, sodass Kunden mithilfe einer einzigen Datenbank von allen relevanten Arten von Gesch盲ftsdaten profitieren k枚nnen. Durch die Einbindung einer Vektor-Engine k枚nnen Kunden au脽erdem erstellen, die die nat眉rliche und damit intuitive Interaktion mit leistungsf盲higem maschinellem Lernen und multimodalen Verarbeitungsfunktionen kombinieren.

Mit der Vector Engine in 麻豆原创 HANA Cloud lassen sich Vektoren mithilfe von SQL speichern und vergleichen. Die Bestimmung der 脛hnlichkeit zwischen Vektoren erm枚glicht Anwendungsf盲lle wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), Empfehlungen, Klassifikationen, Clustering und mehr. Die zentralen Vorteile der Vector Engine in 麻豆原创 HANA Cloud sind:

  • Vereinfachen der Datenarchitektur und -sicherheit mit einer einzigen Datenbank mit mehreren Modellen und SQL-Interaktion
  • Gewinnen neuer Erkenntnisse durch Verbinden r盲umlicher, grafischer, JSON- und relationaler Daten mit Vektorabfragen
  • einfache Integration von Vektoranwendungsf盲llen in L枚sungen, die auf dem HANA-Cloud-脰kosystem basieren (Clients, Python-Bibliotheken, …)
  • Integration mit Open-Source-Community-Tools

Die Vektor-Engine in 麻豆原创 HANA Cloud gibt es derzeit als Vorab-Version. Die allgemeine Version soll Ende des ersten Quartals 2024 verf眉gbar sein.

Vereinfachte Nutzung von Datenprodukten in 麻豆原创听Datasphere

麻豆原创 entwickelt in diesem Bereich Innovationen mit verbesserter Bedienung und treibt so den Datenaustausch in gro脽em Ma脽stab voran. Dies beginnt bei ver枚ffentlichten Datenprodukten 鈥� unabh盲ngig davon, ob sie von 麻豆原创鈥慓esch盲ftsanwendungen, Branchenl枚sungen oder Dritten erstellt wurden 鈥� bis hin zu einfacher Nutzung in 麻豆原创 Datasphere.

Die L枚sung bietet Kunden einen einfachen Zugang zu 麻豆原创- und Nicht-麻豆原创-Datenprodukten, die sie dann problemlos in ihre 麻豆原创 Datasphere-Instanz installieren k枚nnen. Das Verfahren stellt relevante Verbindungen her und erstellt die notwendigen Artefakte in 麻豆原创听Datasphere, ohne dass die Nutzer diese Details eingeben m眉ssen. Der Schl眉ssel dazu liegt darin, die Datenbereitstellung 眉ber Metadaten zu vereinfachen, die im Open Resource Directory (ORD) beschrieben sind. 麻豆原创 Datasphere bietet ein einheitliches Erlebnis, indem Katalog und Datenproduktinstallation eng miteinander verbunden werden. Die jeweils aktuellen Informationen finden Sie im .

Im Katalog verf眉gbare Datenprodukte verbessern die User Experience und sorgen f眉r eine h枚here Produktivit盲t der Datenanwender.

Erweiterungen f眉r Semantic Onboarding

Semantic Onboarding erm枚glicht einen nahtlosen Import semantisch umfangreicher Objekte aus 麻豆原创 S/4HANA und 麻豆原创 BW/4HANA in 麻豆原创 Datasphere.

Kunden k枚nnen ihren Modellierungsansatz von 麻豆原创 HANA Cloud mit 麻豆原创 Datasphere kombinieren, indem sie Calculation Views in die Datenschicht von 麻豆原创 Datasphere importieren. Dadurch bleiben die semantischen Informationen erhalten, w盲hrend die Objekte von 麻豆原创 HANA Cloud und 麻豆原创 Datasphere synchron bleiben, sodass Kunden ihre bisherigen Investitionen in die 麻豆原创-HANA-Modellierung nutzen k枚nnen.

Integration der Collibra-Plattform f眉r KI鈥慓overnance in 麻豆原创-L枚sungen

Da in kritischen Gesch盲ftsprozessen immer mehr Aufgaben und Entscheidungen durch KI automatisiert werden, ist auch die Notwendigkeit deutlich geworden, die Governance auf KI auszudehnen.

Die 麻豆原创 erweitert ihre Partnerschaft mit Collibra, um die Anforderungen gemeinsamer Kunden in den Bereichen Daten- und KI-Governance mit der Collibra-Plattform f眉r KI-Governance zu erf眉llen. Entwickelt werden ma脽geschneiderte Integrationen zwischen Collibra AI Governance und 麻豆原创-L枚sungen, um die f眉r die KI verwendeten Daten mit den Modellen selbst auf einer einzigen Plattform zu verbinden, sodass Unternehmen ihre KI-Entwicklungsaktivit盲ten nachverfolgen und steuern k枚nnen.

  • F眉r die Kunden bedeutet dies, dass sie Datenherkunft und Metadaten von 麻豆原创-Daten, die in der KI-Modellierung verwendet werden, besser nachvollziehen k枚nnen. So k枚nnen Benutzer sehen, auf welchen Daten ihre KI-Modelle trainiert wurden und sicherzustellen, dass die Daten korrekt sind und aus einer vertrauensw眉rdigen Quelle stammen.
  • Kunden profitieren von einer zentralen Sicht, die ihnen einen 脺berblick dar眉ber gibt, welche KI-Modelle in ihrem Unternehmen vorhanden sind und welche Daten daf眉r verwendet werden. KI-/Machine-Learning-Modelle, die mit 麻豆原创-Technologie erstellt wurden, werden auf der Collibra-Plattform f眉r KI-Governance registriert.

Die Erweiterung der 麻豆原创-Partnerschaft mit Collibra tr盲gt dazu bei, die Transparenz und Verantwortung von Unternehmen zu st盲rken und sicherzustellen, dass gesetzliche Auflagen sowie Compliance- und Datenschutzrichtlinien eingehalten werden.

Ende Februar wurde Collibra AI Governance und steht interessierten Kunden zur Verf眉gung.

Integration von 麻豆原创 Datasphere mit Confluent

Mit der verbesserten Confluent-Integration flie脽en Echtzeit-Datenstr枚me in und aus 麻豆原创 Datasphere.

So sind Verbindungen auf Anwendungsebene m枚glich, ohne dass kundenspezifische Anwendungsentwicklung durchgef眉hrt werden muss. Die Integration ist ein vorab eingerichteter Replikationsfluss in 麻豆原创 Datasphere, der bereits Delta- und Echtzeitverarbeitung nativ beinhaltet. Dies macht den Prozess sehr effizient, da er Kunden nicht zwingt, bei jedem Schritt alle Daten zu laden, sondern erst, wenn sich Daten ge盲ndert haben.

Die erste Integration f眉r die Datenaufnahme in Kafka und Confluent ist allgemein verf眉gbar. Zus盲tzliche Funktionen f眉r die Confluent-spezifische Outbound- und Inbound-Integration werden Ende des ersten und dritten Quartals allgemein verf眉gbar sein.

Die Planung optimieren mit einer Business Data Fabric

麻豆原创 Analytics Cloud f眉r Planung: umfassende Integration in 麻豆原创听Datasphere

Die Planungsmodelle von 麻豆原创 Analytics Cloud k枚nnen direkt in 麻豆原创-Datasphere gespeichert werden. Auf diese Weise werden alle Plan- und Ist-Daten zusammengef眉hrt, was eine Steuerung in Echtzeit erm枚glicht.

麻豆原创 Analytics Cloud erweitert die Planungsfunktionen durch eine Reduzierung des Datenspeicherbedarfs und des Modellierungsaufwands. Dies wird 眉ber 麻豆原创 Datasphere und seine nativen Funktionen f眉r Transformation und Integration erreicht. Die Risiken und die Komplexit盲t, die mit der heute 眉blichen Speicherung mehrerer Datenkopien einhergehen, werden dadurch vermindert.

In diesem Beispiel werden Drittanbieterdaten (Inflationsdaten der Weltbank, blauer Kasten) 眉ber Datasphere bereitgestellt. Diese Daten unterst眉tzen Planer bei der Szenarioplanung mit dem Kompass von 麻豆原创 Analytics Cloud.

麻豆原创 ist der einzige Anbieter, der eine Business Data Fabric anbietet, die die Planung nahtlos integriert und somit den gesamten Technologie-Stack abdeckt, der erforderlich ist, aus Daten schnell Erkenntnisse zu gewinnen und daraus Ma脽nahmen abzuleiten. Die jeweils aktuellen Informationen finden Sie im .

Verl盲ssliche KI im gesamten Unternehmen

麻豆原创 Analytics Cloud Generative AI Co-Pilot

Mit der Leistungsf盲higkeit von Joule k枚nnen Planungs- und Analyseexperten generative KI-Funktionen in einer Vielzahl von Gesch盲ftsprozessen nutzen. F眉r Aufgaben wie Datenermittlung, Dashboard-Erstellung oder Wartung von Planungsmodellen stehen mehr zentrale Funktionen zur Verf眉gung, die sich besonders einfach bedienen lassen.

Mithilfe der Verarbeitung nat眉rlicher Sprache k枚nnen Endanwender auf einfache Weise analytische Abfragen ausf眉hren, Auswirkungen von Einflussfaktoren simulieren, Ressourcenzuordnungen planen sowie Dashboards und Berechnungen automatisch generieren.

Der auf generativer KI basierende Assistent Joule wird im zweiten Quartal 2024 in der L枚sung 麻豆原创 Analytics Cloud verf眉gbar sein.

Planungs- und Analyseexperten k枚nnen den KI-Assistenten Joule auffordern, alle Aspekte der erweiterten Planung zu analysieren und dynamisch neue Analysesichten speziell f眉r einzelne Benutzertypen zu erstellen.

麻豆原创 Analytics Cloud Compass

Wenn Unternehmen wissen, wie sich Unw盲gbarkeiten bei Rohstoffpreisen, Arbeitskosten oder Produktionsmengen auf ihre Betriebskosten oder Einnahmen auswirken, k枚nnen sie sich schnell vorbereiten und Gegenma脽nahmen f眉r jedes Szenario planen.

Mit der neuen Funktion 麻豆原创 Analytics Cloud Compass k枚nnen Gesch盲ftsanwender 眉ber eine einfach zu bedienende Oberfl盲che Monte-Carlo-Simulationen durchf眉hren. Damit sind Nutzer ohne technischen Hintergrund in der Lage, Analysen von mehreren Variablen durchf眉hren, ohne vorher Einstellungen vornehmen zu m眉ssen. Statistikkenntnisse sind dazu nicht erforderlich.

Benutzer k枚nnen Gesch盲ftssimulationen direkt in 麻豆原创 Analytics Cloud durchf眉hren 鈥� mit einem Bruchteil des Zeitaufwands, der sonst f眉r 盲hnliche Analysen erforderlich ist. Die Szenariomodellierung erm枚glicht es ihnen, m枚gliche Ergebnisse unter verschiedenen Bedingungen zu vergleichen. Die Berichterstattung 眉ber Auswirkungsabweichungen bietet Echtzeit-Einblicke, erm枚glicht die Validierung von Konzepten und zeigt die Sensibilit盲t der ausgew盲hlten Treiber auf.

Die Funktion 麻豆原创听Analytics Cloud Compass wird Ende des dritten Quartals 2024 verf眉gbar sein.

麻豆原创听Analytics Cloud Compass zeigt die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Auswirkungen auf das Betriebsergebnis. Die Simulation ber眉cksichtigt Unsicherheiten wie Inflation oder andere relevante Einflussfaktoren.
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