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2025-04-23 20:06:00
人工知能は本当にどこでもどこにでもありますよね?突然、ビジネスの世界全体が人工知能について話し始めたと感じます。 SAPの大手テクノロジー企業の1つとして、彼は私がそうだと言わなければなりませんでした。彼がファッショナブルだったという理由だけで、彼が人工知能に目を向けていたことを示さないために、彼はこの戦略の背後に明確なビジョンと目的があると説明することで舞台にいました。彼らは、企業の注意を非常に重要な問題に引き付けることによってこれを実現したいと考えています。あなたは、人工知能に深く潜る前にあなたのデータを準備する必要があります。企業が構造化されたデータと非構成データを扱っていると想像してください。 (SAPはこれをSAPおよび非SAPデータとして説明し、「ビジネスライン)に基づいて例で説明します。)これはすべて、統一されており、このステップが完了すると、人工知能に照らして機械の可能性を学習する方法を特に強調しています。
「SAP Business Technology Platform(SAP BTP)」に基づいて、「SAP Dataphere焼性体が基本テクノロジーとして提案されています。このテクノロジーは、バスビジネスデータファブリックとして定義するアプローチの基礎です。
「SAPDatasphereıは重要なステップでしたが、SAPが夢見ていたユナイテッドセマンティックデータプラットフォームを完全に実現することはできませんでした。このギャップを埋めるために、「SAP Business Data Cloud」が登場しました。包括的な「SOFware As a Sufware(SaaS)ソリューションとして最新のデータと分析ニーズを満たすために開発されました。 「SAPビジネスデータクラウドçok複雑なSAPソースを含む複数のシステムからのデータの組み合わせを自動的に自動的に自動的に自動的に自動的に自動的に自動的に提供します。このソリューションは、Insightアプリと呼ばれる最小限のインストールで使用できる最小限のインストールで使用できる分析ソリューションを簡単にする準備ができたデータ製品を提供します。
それでは、人工知能はこの絵画にどのように関与していますか?データが信頼できるソースに変わると、機械学習および人工知能ツールが非常に強くなります。分析やシミュレーションのためにシステムからシステムにジャンプする必要はなくなりました。 「SAP Business Data Cloud」は、データ環境に機械学習アルゴリズムを直接適用できる「SAP Databricks en」と統合されています。これにより、データのトラブル(およびコスト)が別のプラットフォームに削除されます。 Joule Studioで独自の特別なAIエージェントを作成します。
DatabricksとSAP企業が機械と人工知能の概念に技術的にどのようにアプローチするかを簡単に調べてみましょう。
(以下の画像 https://www.databricks.com サイトから取られます。))
GenieはSpaceと呼ばれる定義を作成します。この認識は、ChatGPTでカスタムGPTを定義するロジックに似ています。カスタムGPTを作成し、コアセクションでトレーニングを行った後、彼は自分自身を開発し、あなたが尋ねる質問に答える準備をしています。
また、質問に対する彼の答えにどのように到達したかを示しています。ここでは、この答えを調べることで、それが正しい道にあることを示すことができます。または、コアトレーニングに介入することができます。
DataSphereの技術仕様を簡単に見てみましょう。
(次の画像は、SAP DataSphere DemoおよびSAP Learningサイトから取得されます。))
SAP DataSphereには2つのモデリングレイヤーがあります。「データビルダー」は技術専門家向けで、「ビジネスビルダー」はビジネスユニット向けです。技術チームはデータを準備し、ビジネスユニットはこのデータを意味のあるものにします。したがって、誰もが専門知識の分野で働いていますが、一緒に効率的な結果を生み出します。
この例では、関連するオブジェクト/テーブルがデータビルダーセクションで転送されます。
次に、ペアリングプロセスが実行され、共通のデータモデルが作成されます。
グラフィックイメージは、作成されたデータ構造の出力を表示するために準備されています。
出力が取得されると、分析モデルは分析クラウドによってアクティブ化および表示することもできます。
要約すると、SAPは、これらすべての機能(DataBricks ML/AI分析と操作能力、DataSphere、Joule AI)を組み合わせて、「SAP Business Data Cloud VE)に組み合わせて、「最良の方法で人工知能テクノロジーを使用すること」を目指しています。スムーズに、人工知能指向の未来を準備しますが、もちろん、これらの技術的なアプローチを段階的に適用した後、企業が最も効果的な方法で人工知能を委託する準備ができています。原則。
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