Das Ende der Datensilos? Wie SAP mit Joule und Databricks Unternehmens-KI neu definiert

Die neue KI-gesteuerte Datenplattform von SAP integriert SAP- und Nicht-SAP-Daten, bricht Silos auf und ermöglicht die Automatisierung der nächsten Generation mit Joule KI-Agenten. Ist Ihr Unternehmen bereit?

SAP kündigte heute eine umfassende Modernisierung ihres unternehmensweiten Datenmanagement-Angebots und ihrer Strategie an. Das neue Angebot mit dem Namen SAP Business Data Cloud ist eine verwaltete Software-as-a-Service (SaaS), die nach Angaben des Unternehmens alle SAP-Daten "vereinheitlicht und verwaltet", sie "nahtlos" mit Daten von Drittanbietern verbindet und durchgängig KI-Funktionen bereitstellt.

Das Unternehmen kündigte außerdem eine strategische Partnerschaft mit Databricks an, die einheitliche Data Lakes und Data Warehouses (sie nennen sie Lakehouses) erstellt. Die Datenvereinheitlichung von Databricks ermöglicht umfassendere KI-Workloads und -Analysen.

In einer separaten, aber gleichzeitigen Ankündigung stellte SAP gebrauchsfertige Joule-Agenten für Service, Vertrieb und Finanzen vor. Joule ist der Conversational AI Assistant von SAP.

Täuschen Sie sich nicht: Das sind große Ankündigungen, vor allem für bestehende SAP-Kunden. Schauen wir uns an, was das alles im Kontext des SAP-Ökosystems bedeutet.

Mehr als SAP Datasphere

Um es klar zu sagen: SAP bietet mit seinem SAP Datasphere-Angebot seit langem eine Lösung zur Datenvereinheitlichung und -verwaltung an. SAP Datasphere wird als Business Data Fabric vermarktet, die Echtzeit-Konnektivität zwischen Systemen und Anwendungen ermöglicht.

Auf der Datasphere-Produktseite von SAP heißt es: "Die Funktionen von SAP Datasphere sind nativ in der SAP Business Data Cloud verfügbar."

SAP Datasphere bietet Datenmanagement und -integration sowohl über SAP- als auch über externe Systeme hinweg, während die neue SAP Business Data Cloud eine viel umfassendere, vollständig verwaltete SaaS-Plattform ist, die nicht nur SAP-Daten verwaltet, sondern auch KI und eine tiefere Integration von Analysen mithilfe der Data Lake- und Data-Warehousing-Funktionen von Databricks umfasst.

Was die strategische Ausrichtung betrifft, so konzentriert sich SAP Datasphere auf die Konnektivität, während die neue SAP Business Data Cloud-Plattform fortschrittliche Funktionen für Governance, umfassende Interoperabilität sowie KI-gestützte Einblicke und Aufsicht bietet. Der Schlüssel zur SAP Business Data Cloud ist die Databricks-Partnerschaft, die es SAP-Kunden ermöglicht, eine viel nahtlosere, KI-gesteuerte Datenumgebung zu betreiben.

Die Databricks-Partnerschaft

Pop-Quiz: Wenn es um Unternehmenseinblicke und Governance geht, was ist das Kryptonit der KI? Kurze Antwort: Datensilos.

Was ChatGPT so erstaunlich gemacht hat, ist seine Fähigkeit, schnell das scheinbar gesamte Web zu durchforsten und Antworten auf der Grundlage einer breiten und ständig wachsenden Wissensbasis zu synthetisieren.

Wenn Sie ein weitläufiges Unternehmen leiten, möchten Sie in der Lage sein, Antworten und Erkenntnisse zu erhalten, die ebenso umfassend und umfassend sind. Wenn jedoch viele Ihrer Daten in einzelnen Silos gespeichert sind, die von verschiedenen Geschäftsbereichen, Abteilungen und sogar von Dritten mit nicht verwandten Lösungen betrieben werden, werden all diese Daten für eine umfassende KI-Analyse unsichtbar.

Hier kommt die Databricks-Partnerschaft ins Spiel. Die Kernkompetenz von Databricks besteht darin, Silos zu überwinden, um eine universellere Sicht auf SAP- und Nicht-SAP-Daten zu ermöglichen. Die proprietäre Lakehouse-Architektur basiert unter anderem auf der verteilten Datenverarbeitungs-Engine von Apache Spark, der zuverlässigen und leistungsstarken Speicherschicht von Delta Lake und MLflow, dem Lifecycle-Management-Tool für maschinelles Lernen.

Durch die Kombination des flexiblen Datenaustauschs von Databrick mit den starken Governance-Funktionen von SAP wird die Data Governance - insbesondere Compliance und Sicherheit - vereinfacht und gestärkt.

Databricks bietet auch weitaus tiefere geschäftliche Einblicke, sowohl weil KI nicht mehr durch Datensilos behindert wird, als auch weil Databricks über eine eigene KI und groß angelegte Analysefunktionen verfügt, die für tiefere Einblicke und vorausschauende Entscheidungsfindung über riesige Datenmeere hinweg entwickelt wurden.

Im Wesentlichen gibt die Databricks-Partnerschaft der KI von SAP Spielraum. Es ist von entscheidender Bedeutung, dies zu ermöglichen.

Joule-Wirkstoffe

SAP führt vorgefertigte KI-Agenten ein, die aktiv Aufgaben ausführen, anstatt nur Empfehlungen zu geben. Sie sind darauf ausgelegt, komplexe Geschäftsprozesse zu automatisieren und auszuführen.

Bevor wir fortfahren, möchte ich Ihnen meine Besorgnis über KI-Agenten mitteilen. Wir wissen, dass KIs Fehler machen und konfabulieren. Wenn Sie mit einem Chatbot arbeiten, müssen Sie sicherstellen, dass Sie alle sogenannten Fakten, die die KI liefert, doppelt überprüfen.

Was passiert nun, wenn Sie das skalieren und eine KI in Ihrem Unternehmen loslassen? Es besteht immer die Möglichkeit, dass die KI einen schwerwiegenden Fehler macht und diesen Fehler dann mit Lichtgeschwindigkeit in Ihrem gesamten Netzwerk verbreitet.

Um fair zu sein, sind Menschen gleichermaßen anfällig für Fehler. Hier bei ZDNET haben wir regelmäßig darüber geschrieben, wie menschliches Versagen dazu führte, dass Dienste und Netzwerke ausfielen, bis sie repariert wurden. Beginnen Sie nur nicht mit der Bereitstellung von Agenten in dem Denken, dass sie perfekt sind. Stellen Sie sicher, dass alles überprüft wird, Mensch und KI.

OK, nachdem wir meine Warnung "Vertrauen, aber überprüfen" für KIs bestanden haben, lassen Sie uns über Joule-Agenten sprechen.

SAP führt vorgefertigte Agenten für die Finanz-, Vertriebs- und Servicebranche ein.

Der Finanzagent kann bei der Bewältigung sich wiederholender finanzieller Aufgaben helfen und bei der Entscheidungsfindung helfen. SAP nannte speziell einen Inkassoagenten, der Streitigkeiten analysieren und "in den Bereichen Finanzen, Kundenservice und Betrieb zusammenarbeiten kann, um Details zu validieren und Lösungen zu empfehlen".

In Zukunft könnten Finanzagenten in der Lage sein, eine automatische Rechnungsverarbeitung durchzuführen, Rechnungen mit Bestellungen abzugleichen, Anomalien zu identifizieren und auf Unstimmigkeiten hinzuweisen. Sie könnten auch ein vorausschauenderes Cashflow-Management bieten, bei der Betrugserkennung helfen, das Ausgabenmanagement automatisieren und Konten abgleichen, um die monatlichen, vierteljährlichen und jährlichen Abschlussprozesse zu unterstützen.

Der Joule-Servicemitarbeiter arbeitet mit Kundendienstorganisationen zusammen, um Kundendienstprobleme zu lösen. Mithilfe des Contextual Awareness aus dem SAP Knowledge Graph kann die KI frühere Serviceinteraktionen analysieren, um relevante Lösungen vorzuschlagen.

In Zukunft könnte agentische KI bei der automatisierten Falllösung helfen, Geräteausfälle proaktiv verhindern, indem sie vorausschauende Wartungsverfahren vorschlägt, Kunden dabei helfen, Self-Service-Lösungen anzubieten, Zeitpläne für Servicetechniker und Ersatzteile zu optimieren und die zunehmende Unzufriedenheit der Kunden zu erkennen, indem sie die Grundprobleme identifiziert, die diese Unzufriedenheit verursachen, und Mediationen vorschlägt.

SAP führt einen funktionsübergreifenden Q&A-Agenten ein, der Verkaufschancen und Kundenfälle überwachen, proaktiv Fragen identifizieren und Antworten aus geeigneten Wissensquellen bereitstellen kann. Dieser Agent kann sowohl das Vertriebs- als auch das Serviceteam unterstützen.

Ein weiterer Agent ist ein Agent zur Erstellung von Anfragen, der Kundendienstanfragen aktiv überwacht. Wenn eine neue Methode zur Lösung eines Problems identifiziert wird, wird ein Wissensartikel erstellt, auf den die Kundendienstmitarbeiter später zurückgreifen können.

Ein Fallklassifizierungsagent kann den Kontext eines Falls verstehen (SAP verwendet das Beispiel für die Identifizierung einer steuerbezogenen Abfrage, auch wenn das Wort "Steuer" nicht verwendet wird) und die Fälle dann an die qualifiziertesten Teams oder Einzelpersonen weiterleiten.

Unter der Annahme, dass geeignete Leitplanken vorhanden sind, haben KI-Agenten, insbesondere solche, die vertikal in tiefgreifende und validierte Lösungen integriert sind, wie sie SAP anbietet, ein enormes Potenzial, Kosten und Zeit zu reduzieren und gleichzeitig die Ausgabequalität zu erhöhen.

Vier wichtige Erkenntnisse aus Geschäftsdaten

Die modernisierte Datenstrategie von SAP scheint vier wichtige strategische Säulen zu haben. Sie sind:

• Geschäftliche Semantik: Diese Strategie geht im Wesentlichen von der Idee aus, dass alle Daten zugänglich sind, aber an Ort und Stelle und im Kontext bleiben. Mit anderen Worten: Anstatt Tonnen von Daten abzusaugen und zu normalisieren, ohne ihre Ursprungsdatensätze finden zu können, können die neuen Systeme Daten ohne Extraktion modellieren, freigeben und modellieren. Dies wird als "Zero-Copy"-Ansatz bezeichnet.
• Data Engineering mit KI: KI-Modelle können durch SAP-Integration mit den verwalteten Lakehouses von Databricks unter Verwendung einer Technologie namens Delta Sharing optimiert werden. Laut SAP harmonisiert der Ansatz "SAP-Datenprodukte bidirektional mit bestehenden Lakehouses". Dadurch wird das uralte Problem überwunden, Daten aus einem System zu migrieren, um daran zu arbeiten, aber dann nicht in der Lage zu sein, das ursprüngliche System aktuell oder relevant zu halten.
• Warehouse-Modernisierung: Für On-Premise-Kunden von SAP Business Warehouses kann die SAP Business Data Cloud-Lösung einen hybriden Ansatz schaffen, bei dem Daten weiterhin im On-Prem-Warehouse gespeichert werden können, aber als Datenprodukt innerhalb eines Objektspeichers mit Delta Share abgerufen werden können. Auf diese Weise können Kunden weiterhin Wert aus der ursprünglichen Investition in ein lokales Data Warehouse ziehen und gleichzeitig die Vorteile des Data Lake nutzen.
• Analytik und Planung: Die neue Lösung vereint Analysen, Berichte und KI-gesteuerte Prognosen und unterstützt die Finanz-, Lieferketten- und Betriebsplanung in Echtzeit - alles von einer Plattform aus.

Integration mit Partner-Apps

SAP beschreibt die Business Data Cloud als "entwickelt, um Offenheit und Kundenauswahl in den Vordergrund zu stellen", als ein offenes Datenökosystem. Zum Zeitpunkt der Ankündigung lässt sich die Umgebung nativ in Lösungen von Collibra, Confluent und DataRobot sowie in Lösungen von McKinsey, PwC, EY, Deloitte und Capgemini integrieren.

Was bedeutet das für Ihr Unternehmen?

SAP Business Cloud und Joule AI Agents sind Angebote, die Ihnen helfen, einen strategischeren Wandel hin zu einem intelligenten, vernetzten Unternehmen vorzunehmen, das auf KI-gesteuerten Datenanalysen basiert und einen ganzheitlichen Entscheidungsprozess im gesamten Unternehmen vorantreibt. SAP unternimmt große Anstrengungen, um strukturierte und unstrukturierte Daten mit fortschrittlichen KI-Agenten und Analyseoperationen über Systeme und sogar Anbieter hinweg zu vereinheitlichen.

SAP steigert nicht nur die Effizienz seines Unternehmens, sondern definiert auch neu, wie seine Kunden Wert aus Daten ziehen und KI-gesteuerte Abläufe in unserer immer komplexer werdenden digitalen Landschaft skalieren.

Was halten Sie von den jüngsten Schritten von SAP? Sehen Sie die SAP Business Data Cloud und die Databricks-Partnerschaft als bahnbrechenden Faktor für KI und Datenmanagement in Unternehmen? Sind Sie begeistert oder skeptisch, ob Joule AI-Agenten kritische Geschäftsaufgaben erledigen? Wie wird sich KI-gesteuerte Automatisierung Ihrer Meinung nach in den kommenden Jahren auf Finanzen, Vertrieb und Kundenservice auswirken? Lassen Sie es uns in den Kommentaren unten wissen.