数据孤岛的终结？SAP 如何利用 Joule 和 Databricks 重新定义企业 AI
快速阅读: 据《ZDNet》称，SAP今日宣布推出新的SaaS产品SAP商务数据云，该产品通过与Databricks合作，实现更全面的人工智能工作负载和数据分析。此外，SAP还推出了现成的Joule AI助手，用于服务、销售和财务行业。SAP商务数据云不仅管理SAP数据，还结合了AI和深度分析功能。尽管SAP数据圈已有类似功能，但新平台提供更高级的治理能力和广泛的互操作性。
SAP今日宣布对其企业级数据管理产品和策略进行了重大升级。这项名为SAP商务数据云的新服务是一款托管的软件即服务（SaaS）产品，该公司声称其“统一并管理”所有SAP数据，与第三方数据“无缝”连接，并在整个过程中提供人工智能功能。该公司还宣布与Databricks建立战略合作关系，后者创建统一的数据湖和数据仓库（他们称之为湖仓）。Databricks的数据统一使得更全面的人工智能工作负载和分析成为可能。此外：专家建议，在使用人工智能代理时，要先慢慢走，再快跑。在同一时间发布的另一项公告中，SAP推出了现成的Joule代理，用于服务、销售和财务行业。Joule是SAP的对话式人工智能助手。不要误会：这些是重大公告，特别是对现有的SAP客户而言。让我们来分解一下这在SAP生态系统中的意义。超越SAP数据圈明确地说，SAP长期以来一直提供数据统一和管理解决方案，即其SAP数据圈产品。SAP数据圈被宣传为一种业务数据网，允许系统和应用程序之间的实时连接。超越SAP数据圈根据SAP的数据圈产品页面，“SAP数据圈的功能原生地在SAP商务数据云中可用。”超越SAP数据圈SAP数据圈提供了跨越SAP和外部系统的数据管理和集成，而新的SAP商务数据云则是一个更广泛、完全托管的SaaS平台，不仅管理SAP数据，还结合了AI和深度分析整合，利用Databricks的数据湖和数据仓库功能。超越SAP数据圈在战略方向上，SAP数据圈侧重于连接性，而新的SAP商务数据云平台则提供高级的治理能力、广泛的互操作性和由AI驱动的洞察和监管。关键在于SAP商务数据云的Databricks合作伙伴关系，它使SAP客户能够运营一个更加无缝、以AI为主导的数据环境。超越SAP数据圈Databricks合作伙伴关系问答题：说到企业洞察和治理，AI的克星是什么？简短回答：数据孤岛。说到企业洞察和治理，AI的克星是数据孤岛。ChatGPT之所以如此出色，是因为它能够迅速筛选看似整个网络的信息，并基于一个广泛且不断增长的知识库合成答案。当你管理一个庞大的企业时，你希望获得尽可能广泛和全面的答案和见解。但如果大部分数据存储在各个独立的孤岛中——由不同的业务部门、部门甚至第三方使用不相关的解决方案操作——那么所有这些数据对于全面的AI分析来说就变得不可见了。此外：人工智能数据中心正在变得“令人难以置信的大”。这就是Databricks合作伙伴关系的作用所在。Databricks的核心竞争力在于打破数据孤岛，提供对SAP和非SAP数据的更普遍视角。专有的湖仓架构建立在Apache Spark的分布式数据处理引擎、Delta Lake的可靠和高性能存储层以及MLflow机器学习生命周期管理工具等技术之上。通过结合Databricks灵活的数据共享与SAP的强大治理能力，数据治理——尤其是合规性和安全性——得以简化和加强。Databricks还提供了更深入的业务洞察，一方面是因为AI不再受制于数据孤岛，另一方面是因为Databricks拥有自己的AI和大规模分析能力，旨在处理海量数据的深入洞察和预测性决策制定。从根本上说，Databricks合作伙伴关系让SAP的AI有了更大的施展空间。这是至关重要的。Joule助手SAP正在推出预先构建的AI助手，它们积极执行任务而不是仅仅提供推荐。它们的设计目的是自动化和执行复杂的业务流程。在我们继续之前，我想分享我对AI助手的一些担忧。我们知道AI会犯错并编造事实。当与聊天机器人一起工作时，你必须确保对AI提供的每一个所谓的事实进行双重检查。现在，当你将这一点扩大并在整个企业范围内释放AI时会发生什么？总是有可能AI会犯下严重的错误，然后以光速在整个网络中传播这个错误。此外：虽然AI助手可能是新的劳动力，但它们仍然需要管理者。公平地说，人类同样容易犯错。在这里，ZDNET我们经常报道人为错误导致服务和网络中断，直到修复为止。只是不要以为部署助手后他们会完美无缺。确保对人和AI进行全面的质量保证。好的，现在我们已经通过了我的“信任但验证”的AI警告，让我们讨论Joule助手。SAP正在为金融、销售和服务行业推出预构建的助手。金融助手可以帮助处理重复性的财务任务，并帮助做出决策。SAP特别提到了一个现金收集助手，它可以分析争议并“在财务、客户服务和运营之间工作，验证细节并推荐解决方案”。未来，金融助手可能会自动处理发票处理，匹配发票与采购订单，识别异常情况，并指出差异。它们还可以提供更准确的现金流管理，帮助检测欺诈，自动化费用管理，并与月度、季度和年度结算过程相关联，以帮助账户核对。金融助手可以帮助处理重复性的财务任务，并帮助做出决策。SAP特别提到了一个现金收集助手，它可以分析争议并“在财务、客户服务和运营之间工作，验证细节并推荐解决方案”。此外：马克·扎克伯格表示，AI助手将在今年达到“优秀的中级工程师”水平。Joule服务助手与客服组织合作解决客服问题。利用来自SAP知识图谱的上下文感知，AI可以分析以前的服务交互，提出相关解决方案。未来，代理AI可以通过预测性地建议维护程序主动防止设备故障，帮助客户自助解决问题，优化服务技术人员和更换零件的时间表，并通过识别导致不满的根本原因并提出调解方案来检测不断上升的客户不满情绪。SAP正在推出一个跨职能的问答助手，它可以监控销售机会和客户案例，主动识别问题并从适当的知识来源提供答案。这个助手可以支持销售和客服团队。另一个助手是案例创建助手，它积极关注客户服务案例；当发现解决新问题的方法时，它会创建一篇知识文章，供客户服务人员日后参考。此外：7款帮助我逃离云环境——保护我的数据隐私的应用一个案例分类助手能够理解案例的背景（SAP使用了一个税务相关查询的例子，即使没有使用“税务”这个词），然后将案例分配给最合适的团队或个人。假设适当的安全措施到位，尤其是那些与深度且经过验证的解决方案紧密结合的AI助手，如SAP提供的解决方案，它们有巨大的潜力在降低成本和时间的同时提高输出质量。四个关键的企业数据要点SAP的现代化数据策略似乎有四大战略支柱。它们是：业务语义学：这一策略基本上让所有数据可访问，但保持原位和上下文。换句话说，新的系统能够在不提取数据的情况下建模、共享和再次建模数据。这被称为“零拷贝”方法。人工智能驱动的数据工程：通过使用一种名为Delta共享的技术，SAP集成了Databricks的托管湖仓，从而优化人工智能模型。根据SAP的说法，这种方法“双向协调SAP数据产品与现有的湖仓”。这解决了长期存在的问题，即数据从一个系统迁移到另一个系统进行处理后，却无法保持原始系统的更新或相关性。仓库现代化：对于本地SAP业务仓库的客户，SAP商务数据云解决方案可以创建一种混合方法，其中数据仍可以存储在本地仓库中，但作为对象存储中的数据产品通过Delta Share访问。这使客户能够继续从原有的本地数据仓库投资中获益，同时获得数据湖的优势。分析和规划：新解决方案整合了分析、报告和人工智能驱动的预测功能，支持实时财务、供应链和运营计划，所有这些都来自一个平台。与合作伙伴应用的集成SAP将商务数据云描述为“优先考虑开放性和客户选择”的开放数据生态系统。在发布时，该环境与Collibra、Confluent和DataRobot的解决方案实现了本机集成，以及麦肯锡、普华永道、安永、德勤和凯捷提供的解决方案。
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