SAP Data Intelligence – Mit Datenintelligenz mehr aus Ihren Daten holen.
- Advanced Analytics, Data Science, Reporting
- data intelligence, data management, data modelling, sap
- 9. Februar 2023
- 3 Min Lesezeit
Christopher Maier
Wie können die Daten(-ströme) aus verschiedenen Standorten effizient und intelligent genutzt werden?
SAP Data Intelligence erleichtert es Unternehmen, ihre Daten zu verstehen und zu nutzen, um ihre Geschäftsprozesse zu verbessern und Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Inhaltsverzeichnis
1. Was ist SAP Data Intelligence?
SAP Data Intelligence ist Teil der SAP Business Technology Platform, einer leistungsstarken Datenmanagementlösung für den Bereich Datenbank- und Datenmanagement. Diese Lösung ermöglicht es Unternehmen, Daten aus unterschiedlichen Quellen und Systemen für eine intelligente Integration und Verwendung in Geschäftsprozessen zu verbinden, zu erkennen, zu klassifizieren und zu verwalten. Die Lösung besteht aus Data-Governance-, Integrations- und Orchestrierungskomponenten sowie Inhalten für maschinelles Lernen, um Unternehmen dabei zu unterstützen, Daten besser zu verstehen und zu nutzen. Dadurch können Geschäftsprozesse optimiert und Wettbewerbsvorteile erzielt werden.
2. Was sind die Vorteile dieser Lösung?
3. Features der SAP Data Intelligence
3.1. Connection Management
In diesem Feature können die unterschiedlichen Verbindungen zu Datenquellen hergestellt und verwaltet werden. Diese Funktionalität umfasst die Unterstützung einer breiten Palette von Datenquellen wie Datenbanken, Dateien und Cloud-Diensten sowie die Unterstützung für Datenverschlüsselung und -sicherheit.
3.2. Metadata Explorer
Dieses Tool bietet eine Funktion, mit der Benutzer ihre Datenbestände einfach finden, verstehen und verwalten können. Diese Funktionalität umfasst Tools zum Durchsuchen und Suchen von Metadaten, zum Anzeigen der Datenherkunft und zum Verstehen von Datenbeziehungen.
Catalog:
Ansicht der Daten und Metadaten, Profilieren, Publizieren, Anpassen der Daten. Verbinden und Monitoren der Daten.
Rules/Rulebook:
Qualitätskriterien können festgelegt werden, können gemonitort werden, ob die Daten den Kriterien entsprechen etc.
Business Glossary:
Anlegen von Tags, um Daten für verschiedene Abteilungen und Personen zugänglich zu machen.
3.3. Pipeline Modeler
Dies ist eine Art Workflow-Builder mit der Benutzer Datenpipelines einfach entwerfen, testen und bereitstellen können. Zu den Funktionen gehören eine Drag-and-Drop-Oberfläche, eine Bibliothek mit vorgefertigten Pipeline-Komponenten und Unterstützung für die Echtzeit-Datenverarbeitung.
Hier können mittels verschiedener Operatoren Daten aus den unterschiedlichen Datenbanken abgerufen werden, bereinigt, transformiert und weiterverarbeitet werden und am Ende wieder abgespeichert werden. Es besteht die Möglichkeit beispielsweise Python-Operatoren einzubinden, Machine Learning Operatoren und Anwendungen zu integrieren.
3.4. ML-Scenario Manager
Dieser ermöglicht es Benutzer, Modelle für maschinelles Lernen einfach zu erstellen, zu testen und bereitzustellen. Zu den Funktionen gehören eine Bibliothek mit vorgefertigten Modellen, eine Drag-and-Drop-Oberfläche und Unterstützung für unterschiedliche Programmiersprachen.
4. Anwenungsfälle
Mögliche Anwendungsfälle in der Praxis können unter anderem sein:
Überwachen Sie die Leistung von Anlagen oder Maschinen mithilfe von IoT-Sensoren und nutzen Sie Machine Learning-Modelle, um Ausfälle vorherzusagen und Wartungsarbeiten zu planen.
Integrieren Sie Daten aus verschiedenen Quellen, wie z.B. CRM-Systemen, Social Media-Plattformen und Transaktionsdaten, und nutzen Sie Machine Learning-Modelle, um Muster und Trends in den Kundeninteraktionen zu erkennen und die Kundenbindung zu verbessern.
Überwachen Sie Prozesse in Echtzeit mithilfe von IoT-Sensoren und nutzen Sie KI-Algorithmen, um Prozesse automatisch zu optimieren und Ressourcen effizienter zu nutzen.
Integrieren Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen, wie z.B. Transaktionsdaten, Kundendaten und externe Datenquellen, und nutzen Sie Machine Learning-Modelle, um verdächtige Aktivitäten zu erkennen und Betrug zu verhindern.
Integrieren Sie Daten aus unterschiedlichen Quellen, wie z.B. ERP-Systemen, IoT-Geräten und externen Datenquellen, und nutzen Sie Machine Learning-Modelle, um Lagerbestände, Produktionspläne und Lieferketten zu optimieren.
SAP Data Intelligence bietet eine flexible Plattform, die es ermöglicht, diese und viele weitere Anwendungsfälle umzusetzen, indem es die Datenintegration, Datenvorverarbeitung, Machine Learning und KI-Fähigkeiten bereitstellt.
5. Welche Möglichkeiten verpassen Sie ohne die SAP Data Intelligence?
Ohne SAP Data Intelligence werden Sie Schwierigkeiten haben, Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammenzuführen, was die Möglichkeiten der Analyse und Entscheidungsfindung einschränkt.
Ohne SAP Data Intelligence fehlen Ihnen die Werkzeuge zur Überprüfung und Verbesserung der Datenqualität, was zu ungenauen Erkenntnissen und Entscheidungen führen kann.
Ohne SAP Data Intelligence fehlen Ihnen die Werkzeuge zur Entwicklung und Ausführung von Machine Learning-Modellen und KI-Anwendungen, was die Möglichkeiten der Automatisierung und Optimierung von Prozessen einschränkt.
Ohne SAP Data Intelligence fehlen Ihnen die Werkzeuge zur Vorbereitung von Daten für die Analyse, was die Möglichkeiten der Analyse und Entscheidungsfindung einschränkt.
Ohne SAP Data Intelligence fehlen Ihnen die Werkzeuge zur Erstellung von ansprechenden und intuitiven Datenvisualisierungen, was die Möglichkeiten der Analyse und Entscheidungsfindung einschränkt.
Sie haben noch offene Fragen oder Interesse daran, SAP Data Intelligence in Ihrem Unternehmen einzuführen? Dann freuen wir uns auf den persönlichen Austausch. Nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf!
