SAP, SAP Business Data Cloud içinde yeni lakehouse ve business data fabric yetenekleri duyurarak yapay zeka ajanlarının kurumsal veriye daha güvenli ve daha geniş erişmesini hedefledi.
Berlin’de yeni veri altyapısı duyuruldu
SAP, bu hafta Berlin’de düzenlenen SAP TechEd etkinliğinde kurumsal veri altyapısını genişleten yeni özellikleri açıkladı. Şirketin duyurduğu yenilikler, dağınık veriyi bir araya getirerek yapay zeka ajanlarının daha bağımsız hareket etmesine ve daha sağlam kararlar almasına yardımcı olmayı amaçlıyor.
Şirket, yapay zekanın iş süreçleri genelinde yaygınlaştığı bir dönemde doğru kararın, parçalı verinin ve iş bağlamının tek bir çatı altında toplanmasına bağlı olduğunu vurguladı. Buna göre, hızlı sonuç üretebilen yapay zeka ajanlarının iyi yargıya ulaşabilmesi için işletmenin nasıl çalıştığını gösteren ilişkilere, süreçlere ve kurallara da erişmesi gerekiyor.
Lakehouse yapısı ve açık veri paylaşımı
SAP Business Data Cloud (SAP BDC), SAP Business AI Platform için güvenilir veri temeli olarak konumlandırılıyor. Şirket, bu yapının veri, semantik, süreç ve politikaları birleştiren business data fabric yaklaşımını sağladığını ve iş bağlamını koruyarak veriye anlam kattığını belirtiyor.
Bu hafta açıklanan geliştirmeler, Dremio’nun tamamlanan satın alımının ardından açık lakehouse temelini güçlendiriyor. Böylece iş kullanıcıları ve yapay zeka ajanları, farklı kaynaklara dağılmış veriye erişebiliyor, bunu paylaşabiliyor ve veri kopyalamadan kullanabiliyor.
SAP BDC artık native Apache Iceberg ve Apache Polaris tarafından desteklenen evrensel bir katalogu destekliyor. Bu yapı, kullanıcıların ve Joule’un tüketebileceği açık ve yönetilen bir veri temeli sunuyor. SAP BDC Connect ile birlikte bu yaklaşım, Databricks, Snowflake, Google, AWS ve Microsoft dahil ortaklar arasında zero-copy veri paylaşımını genişletiyor.
Dremio’nun yüksek performanslı SQL sorgu motoru sayesinde kullanıcılar, veriyi taşımadan lakehouse’lar ve SQL Server, MongoDB, Oracle ve Postgres gibi ilişkisel veritabanları arasında federated erişim kurabiliyor. Joule Work ile iş kullanıcıları doğal dilde karmaşık sorular sorabiliyor ve verinin nerede tutulduğunu ya da nasıl sorgulanacağını bilmeden, güvenilir SAP ve özel veri ürünlerine dayalı yanıtlar alabiliyor.
Performans için otomatik optimizasyon
SAP, analitik ve yapay zeka iş yüklerinde hızın korunması için geliştiricilerin çoğu zaman özet tablolar oluşturmak, materialized views güncellemek ya da ayrı BI extracts üretmek zorunda kaldığını aktardı. Dremio’nun Reflection teknolojisi ise verinin nasıl kullanıldığını öğrenerek sonuçları otomatik önceden hesaplıyor ve optimize ediyor.
Bu yaklaşım, iş yükleri değiştikçe uyum sağlamaya devam ediyor ve manuel performans ayarına duyulan ihtiyacı azaltıyor. Şirket, bunun analist sorgularında ve yüksek eşzamanlılığa sahip agentic iş yüklerinde saniyenin altında performans sağlayabildiğini belirtti.
Mead Johnson Nutrition’da Global Chief Data Analytics & AI Officer olan Ganesh Sivakumar, SAP Business Data Cloud ile ölçeklenebilir bir kurumsal temel kurduklarını ve bunun analiz ile yapay zekanın kalite, uyum ve güveni zedelemeden büyümesine imkan verdiğini söyledi.
Databricks ortaklığı genişledi
SAP ayrıca Databricks ile ortaklığını genişlettiğini duyurdu. Bu kapsamda Lakeflow, Agent Bricks, Unity Gateway ve Lakebase gibi yeni nesil veri platformu yetenekleri SAP Business Data Cloud içindeki SAP Databricks ortamına ekleniyor.
SAP Application Data Foundation, SAP uygulamalarındaki veriyi SAP BDC içinde seçilen motor üzerinden kullanılabilir hale getiriyor; buna SAP Databricks de dahil. Şirket, bunun SAP Business AI Platform içindeki verilere cloud-native bir erişim sunduğunu, toplam sahip olma maliyetini düşürmeye ve değer elde etme süresini kısaltmaya yardımcı olduğunu belirtiyor.
Ardından SAP veri ürünleri, SAP BDC Connect üzerinden iş veri dokusu boyunca paylaşılabiliyor. Böylece ek pipeline’lar, veri kopyaları ve silolar oluşturulmadan zero-copy erişim sağlanıyor.
SAP, örnek olarak bir üreticinin geçmiş satış, stok ve tedarik zinciri verilerini kullanarak talep tahmini için yapay zeka modelleri geliştirebileceğini anlattı. Bu veriler SAP BDC’den erişilebilirken, veri uzmanları üçüncü taraf verileriyle bu veriyi zenginleştirebiliyor ve SAP Databricks içinde özel veri ürünleri oluşturabiliyor.
Reltio ile ana veri yönetimi genişledi
Şirket, birleşik ana verinin ancak uygun yönetişimle değer kazandığını vurguladı. Kurumlar içinde aynı müşteri, tedarikçi ya da ürün; farklı sistemlerde farklı kimlikler, öznitelikler ve ilişkilerle görünebiliyor. Yapay zeka ajanları için bu kayıtların aynı iş varlığını temsil ettiğini anlamak, güvenilir kararlar açısından kritik kabul ediliyor.
SAP, yılın başında Reltio satın alımını duyurmuş ve sistemler arasında veriyi temizleme, uyumlaştırma ve birleştirme yetenekleri eklemişti. Satın alımın tamamlanmasıyla SAP Reltio, artık SAP BDC içinde genel kullanıma açıldı ve çok alanlı ana veri yönetimini business data fabric içine yerel olarak taşıdı.
SAP Reltio’nun yapay zeka tabanlı entity resolution özelliği, SAP ve üçüncü taraf sistemlerdeki kayıtları eşleştirip uzlaştırarak müşteriler, tedarikçiler, ürünler ve diğer kritik varlıklar için birleşik ve 360 derecelik görünümler oluşturuyor. Güvenilir öznitelikleri, ilişkileri ve iş etkileşimlerini bir araya getiren bu yapı, kullanıcıların ve ajanların farklı kaynaklar üzerindeki varlıkları daha eksiksiz görmesini sağlıyor.
Bu güvenilir profiller SAP BDC içinde yönetilen veri ürünleri olarak sunulabiliyor. Böylece Joule ve Joule agents, kararları ve eylemleri destekleyecek tutarlı ve bağlantılı iş bağlamına erişebiliyor.
İş bağlamı, kural ve ilişkiler tek modelde toplanıyor
SAP Knowledge Graph, veriler arasındaki iş bağlamını genişleterek binlerce varlığı, ilişkiyi ve kuralı birbirine bağlıyor. Ancak şirket, belirli görevlerde çalışan ajanların tüm kurumsal modeli değil, çözmeye çalıştıkları iş sorunuyla ilgili bağlama ihtiyaç duyduğunu belirtiyor.
Berlin’de tanıtılan SAP Business Data Cloud Ontology Manager, ekiplerin SAP Knowledge Graph içinden uygulamalara, ajanlara veya belirli iş senaryolarına yönelik alan odaklı görünümler oluşturmasına olanak tanıyor. Bu seçilmiş görünümler, ilgili kullanım alanı için önemli olan varlıkları ve ilişkileri bir araya getirerek ajanları doğru iş bağlamına yerleştiriyor.
Örnek olarak bir tahsilat ajanının müşterileri, faturaları, ödeme koşullarını ve kredi riskini anlaması gerekiyor. SAP Business Data Cloud Ontology Manager, ekiplerin tahsilat için bir alan görünümü oluşturup yayınlamasına imkan veriyor. Bu bağlam, Joule Agents’ın iş varlıkları arasındaki bilgileri ilişkilendirmesine ve senaryonun kurallarıyla uyumlu yanıtlar ve öneriler üretmesine yardımcı oluyor.
Bu görünümler, SAP Knowledge Graph’tan gelen tanım ve yönetişimi devraldığı için ekipler aynı iş semantiğini nakit akışı ya da sipariş yönetimi gibi ilgili kullanım alanlarında yeniden tanımlamadan kullanabiliyor.
Irfan Khan, SAP Data & Analytics başkanı ve chief product officer olarak görev yapıyor.
