データ管理、AI 主導型プランニング、アナリティクスの分野で新しい可能性を解き放つ 麻豆原创 のイノベーションに関するこのたびの発表内容を、以下詳しくご説明します。

データがどこに保存されていようと関係なくインサイトへのアクセスが可能に
麻豆原创? Datasphere のナレッジグラフ

麻豆原创 Datasphere のナレッジグラフにより、企業は社内データの実際の利用状況をより適切に表現できるようになり、生成 AI でのデータのより効果的な利用やより優れた推論を実現できるようになります。

データが 麻豆原创 Datasphere に取り込まれ、変換および統合されると、麻豆原创 Datasphere のナレッジグラフは、麻豆原创 S/4HANA? などの 麻豆原创 アプリケーションソースから抽出された固有のビジネスコンテキストを含む、データ内の関係を表すオントロジーを自動的に生成します。組織内の固有の属性を反映させるのに、オントロジーエディタを使ってこのオントロジーを拡張したり補強したりできます。最終的に、麻豆原创 Datasphere 内のデータが自動的にこのオントロジーに適用され、ナレッジグラフが作成されます。このナレッジグラフによって、関係のセマンティックウェブとしてデータが処理され、他の方法では追跡が困難なデータ関係から新たなインサイトを引き出せるようになります。

このナレッジグラフは、複雑で、自由形式の（オープンエンドな）質問に答えるのに適しています。例えば、マーケティングマネージャーがするような「人口 100 万人以上の成長率の高い都市に対して最も効果が見込めるマウンテンバイクのキャンペーンはどのようなものですか？」といった質問に対応できます。

ナレッジグラフは、より質のいいコンテキストを大規模言語モデル (LLM) に提供することができ、AI のハルシネーションを防ぐことができます。麻豆原创 Datasphere のナレッジグラフでは、最も複雑なクエリであっても AI の力を借りることができます。

ナレッジグラフを手作業で作成しようとすれば、その労力とコストは非常に高くつきます。麻豆原创 Datasphere のナレッジグラフでは、麻豆原创 Datasphere で既に利用可能になっている貴重なすべてのコンテンツを使用できるので、この手間を省くことができます。このナレッジグラフでは、麻豆原创 の生成 AI コパイロット Joule（ジュール）を利用でき、ビジネスユーザーはオープンエンドな質問と、制限のある（クローズドな）質問の両方で、瞬時に文書化された回答を得ることができます。麻豆原创 Datasphere ナレッジグラフのプレビューは、ページ最後のリンクからお申し込みいただけます。

麻豆原创 HANA? Cloud のベクトルエンジン

麻豆原创 HANA Cloud の次期リリースでは、既存のマルチモデル機能にベクトル機能が加わります。この機能によって、お客様は単一のデータベースを使って、関連する全種類のビジネスデータから価値を引き出すことができます。ベクトルエンジンを含めることで、お客様はさらに、人間的対話による自然な直感と、強力な機械学習およびマルチモデル処理機能を組み合わせたを构筑できます。

麻豆原创 HANA Cloud のベクトルエンジンは、SQL を使用してベクトルを保存および比較する機能を提供します。ベクトル間の類似性を判断することで、検索拡張生成 (RAG)、レコメンデーション、分類、クラスタリングなどのユースケースが可能になります。麻豆原创 HANA Cloud ベクトルエンジンの主なメリットは以下のとおりです。

• SQL 対話を行う単一のマルチモデルデータベースで、データアーキテクチャーとセキュリティをシンプル化
• 空間データ、グラフデータ、JSON データ、リレーショナルデータをベクトルクエリと組み合わせることで、新たなインサイトを得る
• HANA Cloud エコシステム（クライアント、Python ライブラリ、CAP など）をベースにしたソリューションに、ベクトルのユースケースを簡単に組み込むことができる
• プラグインを介して LangChain のようなオープンソースコミュニティツールと統合可能

麻豆原创 HANA Cloud ベクトルエンジンは現在パブリックプレビュー中で、一般提供は 2024 年第 1 四半期後半の予定です。

麻豆原创 Datasphere におけるデータプロダクト利用のシンプル化

データプロダクトは、DaaP (Data as a Product) へのセルフサービスアクセスを容易にし、アプリケーションの境界を越えたデータ共有を可能にします。データコンシューマーは、タスクを実行するために必要なデータを探索、理解、アクティブ化できる容易な方法を必要とし、データプロバイダーは、その資産を公開して、データコンシューマーが利用できるようにする容易な方法を必要とします。

麻豆原创 はこの領域において、大規模なデータ共有を促進するユーザーエクスペリエンスの向上という革新的な取り組みを行っています。まずは、麻豆原创 の基幹業務アプリケーション、業種別ソリューション、またはサードパーティによる公開データプロダクトから始まり、次に 麻豆原创 Datasphere でのシンプルなデータ消費へと、取り組みを進めています。

麻豆原创 Datasphere では、麻豆原创 および 麻豆原创 以外のデータプロダクトにすぐにアクセスでき、それらを 麻豆原创 Datasphere インスタンスに簡単にインストールできます。手順としては、関連する接続が確立され、ユーザーが詳細を入力する必要なく 麻豆原创 Datasphere 上に必要な成果物が生成されます。ORD (Open Resource Directory) プロトコルで記述されたメタデータによって、データのプロビジョニングが容易になるのが、その鍵になっています。カタログとデータプロダクトのインストールが密接に連携されるので、麻豆原创 Datasphere 内のエクスペリエンスが調和し、向上します。最新情報については をご覧ください。

麻豆原创 Datasphere のセマンティックオンボーディングの强化

セマンティックオンボーディングにより、麻豆原创 S/4HANA? と 麻豆原创 BW/4HANA? から 麻豆原创 Datasphere へセマンティックリッチオブジェクトがシームレスにインポートされます。さらに 麻豆原创 は、オンボーディングエクスペリエンスを統一して、麻豆原创 HANA Cloud と 麻豆原创 データプロダクトに対するサポートを追加することで、次のステップへと進んでいます。

お客様は、計算ビューを 麻豆原创 Datasphere のデータレイヤーにインポートすることで、麻豆原创 HANA Cloud のモデリングアプローチを 麻豆原创 Datasphere と組み合わせることができるようになります。これにより、麻豆原创 HANA Cloud と 麻豆原创 Datasphere のオブジェクトを同期しながら、メジャー、属性、階層、集計、通貨/単位などのセマンティック情報を保持し、麻豆原创 HANA モデリングへの先行投資を活用できます。

同様に、麻豆原创 データプロダクトのセマンティックオンボーディングにより、麻豆原创 の基幹業務アプリケーションや業種別ソリューションからビジネスコンテキストを継承できるようになります。ソースシステムのセマンティクスを、基盤のビジネスデータファブリックに転送することで、麻豆原创 Datasphere は分析ワークフローを劇的に改善し、データ駆動型インサイトをスピーディかつシンプルに獲得できます。

Collibra AI Governance と 麻豆原创 ソリューションの统合

麻豆原创 と Collibra のパートナーシップは、エンドツーエンドのデータガバナンスを実現し、ビジネスデータファブリック全体で、信頼できるデータを全ユーザーに提供します。クリティカルなビジネスプロセスでの AI によるタスクや意思決定の自動化が進むにつれ、AI へのガバナンスも必要になっています。

Collibra とのパートナーシップは、Collibra AI Governance によって拡大され、企業のデータガバナンスと AI ガバナンスのニーズに対応できるものへと進化します。Collibra AI Governance と 麻豆原创 ソリューション間に独自の统合が構築され、AI に使用されるデータとモデルを単一のプラットフォーム上で結びつけられるようになるので、企業は AI 開発の取り組みを追跡?管理できるようになります。

• お客様は、AI モデリングに利用される 麻豆原创 データのデータリネージとメタデータを理解できるようになります。これにより、ユーザーは AI モデルがどのデータに基づいてトレーニングされたものなのか、さらには、そのデータが正確で信頼できるソース由来のものか確認できます。
• お客様は、単一のビューから、組織内にどのような AI モデルが存在し、どのデータが AI に使用されているか把握できるようになります。麻豆原创 のテクノロジーに基づいて作成された AI /機械学習モデルは Collibra AI Governance プラットフォームに登録されます。

麻豆原创 と Collibra のパートナーシップの拡大によって、組織の透明性が高まり、説明責任機能が強化され、法規制、コンプライアンス、プライバシーポリシーの遵守が推進されます。さらに重要なこととして、バイアスのかかった意思決定や不正確な推奨など、AI に起因するその他のリスクを防ぐことで、ユーザーの信頼を築くことができます。

麻豆原创 と Collibra は連携して、両者のお客様が組織全体でデータガバナンスと AI ガバナンスのニーズに対応できるよう支援します。Collibra AI Governance は、ご兴味のあるお客様にはご利用可能となっています。

麻豆原创 Datasphere と Confluent の统合

麻豆原创 のデータ戦略の中核は、オープンなデータエコシステムを通じて、世界有数のデータベンダーや AI ベンダーと相互運用できる環境を提供することです。そのために新たに強化された Confluent との统合により、麻豆原创 Datasphere 間でのデータのリアルタイムなストリーミングが可能になりました。

まず、Confluent 独自のスキーマレジストリ機能の活用により、アウトバウンド機能が拡張されました。次に、Confluent スキーマレジストリが 麻豆原创 Datasphere 内部で Confluent データのシームレスな消費を可能とするために使用されるようになります。

この统合は Confluent 向けにカスタマイズされたもので、両方のお客様に優れたユーザーエクスペリエンスを提供します。追加でカスタムアプリケーションを開発する必要なく、アプリケーションレベルでの接続が可能です。この统合は、麻豆原创 Datasphere であらかじめ構築されたレプリケーションフローであり、すでにデルタ処理とリアルタイム処理がネイティブに含まれています。このため、お客様はすべてのステップですべてのデータをロードする必要がなく、データが変更されたときにその差分だけロードすればよいので、プロセスが非常に効率的になります。

Kafka と Confluent へのデータ取り込みのための最初の统合は、既に一般利用が可能になっています。Confluent 固有のアウトバウンド統合とインバウンド統合のための追加機能は、それぞれ第 1 四半期末と第 3 四半期末に一般利用可能となる予定です。

ビジネスデータファブリックによる计画の変革
计画向け 麻豆原创? Analytics Cloud と 麻豆原创 Datasphere の紧密な统合

麻豆原创 Datasphere と计画向け 麻豆原创 Analytics Cloud がより緊密に統合され、ビジネスデータファブリックが計画ユースケースへと拡張されます。麻豆原创 Analytics Cloud の計画モデルを 麻豆原创 Datasphere に展開することで、計画データと実績データをともに使用してリアルタイムの舵取りを行うことができます。

麻豆原创 Analytics Cloud は、データフットプリントを削減し、モデリングにかかる労力も削減することで、麻豆原创 Datasphere と、その変換および統合のためのネイティブ機能を介して、計画機能を拡張します。これにより、今日発生しがちなデータの多重コピーの格納に潜む複雑さとリスクが軽減されます。

计画向け 麻豆原创 Analytics Cloud では、マスターデータのライブ利用を含め、拡張計画および分析シナリオのために、実績データと計画データにライブアクセスできます。これによって、麻豆原创 Datasphere は計画プロセス/ツールを統合できるプラットフォームになります。

この例では、世界銀行が提供するサードパーティのインフレデータ（青枠）が Datasphere を通じて提供され、計画担当者が 麻豆原创 Analytics Cloud のコンパスを使ってシナリオ計画を行うのに役立っている

麻豆原创 は、計画をシームレスに統合できることで、データをインサイトと将来のアクションに変換するために必要な全テクノロジースタックをカバーする、ビジネスデータファブリックを提供する唯一のベンダーです。最新情報については、 をご覧ください。

ビジネス全体で信頼できる AI を育てる
麻豆原创 Analytics Cloud の生成 AI コパイロット

麻豆原创 のお客様は、麻豆原创 Analytics Cloud で事業計画を策定したりシミュレートしたりするときに、生成 AI のパワーを活用できるようになります。計画?分析担当者は、Joule（ジュール）のパワーによって、幅広いビジネスプロセスで生成 AI 機能を活用できます。データディスカバリー、ダッシュボード作成、計画モデルのメンテナンスなどの業務は、コア機能の向上と優れたユーザーエクスペリエンスというメリットを得られます。

自然言語処理が持つパワーにより、エンドユーザーは容易に分析クエリを実行し、影響因子（ドライバー）の影響をシミュレートし、リソースの割り当てを計画し、ダッシュボードや計算を自動生成することができます。例えば、ある最新計画において、粗利益が減少した理由を知りたいビジネスユーザーが Joule に問い合わせると、Joule は過去の計画の反復と添付コメントを自動的に調べ、計画担当者が商品原価を高く見積もっている事実を発見します。

麻豆原创 の AI 投資とビジネスデータの文脈理解は、計画?分析の世界を解き放つ上で、真に無限の可能性を秘めています。

麻豆原创 Analytics Cloud の Joule コパイロット機能のプレビューは、2024 年第 2 四半期に利用可能となる予定です。プレビューのお申込みはページ最後のリンクから行えます。

Joule コパイロットを使用することで、計画?分析担当者は Joule に拡張計画のあらゆる側面を分析させ、ユーザータイプに合わせて特別にプロビジョニングされた新しい分析ビューを瞬時に作成できる

麻豆原创 Analytics Cloud のコンパス

ビジネス環境がますます不安定になる中、リスク軽減を念頭に置いた業務計画や財務計画の策定と BI インサイトの提供が不可欠になっています。そのためには、不確実性とその影響の確率をシミュレートする能力が必要です。商品価格、人件費、生産量の不確実性が、事業経費や収益にどのような打撃を与えるかを知ることで、企業はどのようなシナリオに対しても迅速に準備し、対策を練ることができるようになります。

麻豆原创 Analytics Cloud のコンパスは、モンテカルロ?シミュレーション機能をビジネスユーザーフレンドリーなインターフェースで提供します。これにより、IT 部門による事前設定や高度な統計スキルがなくても、非技術系ユーザーがリアルタイムの多変量解析を実行できるようになります。

麻豆原创 Analytics Cloud のユーザーは、同様の分析を手作業で行う場合とでは比較にならないほど少しの時間と労力で、ダイレクトにビジネスシミュレーションを実行できます。シナリオモデリング機能により、仮定間の比較が可能になり、影響の差異をレポートすることで、リアルタイムのインサイト、コンセプトの検証、選択したドライバーの感度を明らかにすることができます。これでお客様は、主要なドライバーとその組み合わせを時系列で特定できるようになり、データ間のダイナミクスをより深く理解し、より良いシミュレーションを継続的かつ迅速に実行できるようになります。コンパスがあれば、お客様は自信を持って未来に立ち向かうことができます。

麻豆原创 Analytics Cloud のコンパス機能のプレビューは、2024 年第 3 四半期末に利用可能となる予定です。プレビューのお申込みはページ最後のリンクから行えます。

インフレやその他関連ドライバーの不確実性のシミュレーションに基づいて、営業利益への影響確率の分布を示す 麻豆原创 Analytics Cloud のコンパス

今日から始めよう

麻豆原创 Datasphere で、ビジネスデータの可能性を最大限に引き出す道を歩み始めませんか。データランドスケープのシームレスな統合と活性化を実現し、ビジネスをインサイトと効率の新時代へと導きます。麻豆原创 Datasphere を活用して、組織のデータ活用を変革しましょう。

今すぐ、麻豆原创 のデータと AI でビジネスバリューを最大化するジャーニーを始めましょう。

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• 総所有コスト (TCO) 調査とスタートパッケージで、ことができます。
• 麻豆原创 Datasphere と 麻豆原创 Analytics Cloud の提供予定機能の。

イルファン?カーン (Irfan Khan) は 麻豆原创 HANA Database & Analytics 担当チーフ?プロダクト?オフィサー兼プレジデントです。

以上

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