德国软件巨头SAP正在推动数据方面的发展，以支持下一代 AI 用例。该公司今天推出了Business Data Cloud (BDC)，这是一款采用 Lakehouse 架构的新型 SaaS 产品，可帮助团队利用来自不同源系统的外部数据资产丰富其 SAP 生态系统数据并实现长期价值。
该产品是与数据生态系统巨头Databricks的里程碑式合作的成果。从本质上讲，SAP BDC 原生集成了 Databricks 数据智能平台的功能和数据。这消除了创建和维护复杂管道的需要，并为高级 AI 代理和分析工作负载创建了统一的数据基础。
包括汉高在内的多家企业正在使用 BDC 来支持其 AI 项目。SAP 本身正在使用增强的 BDC 来支持专注于金融、服务和销售等特定领域的Joule 代理的新时代。这一发展使 SAP 成为另一个值得关注的参与者，就像微软和Salesforce一样，加强其数据平台以奠定 AI 的基础。
SAP 改进的数据基础
多年来，SAP 凭借 S4/HANA 云和多款财务、供应链和人力资本管理关键任务应用程序，已成为企业资源规划 (ERP) 领域的领先企业之一。这些应用程序生成具有业务背景的 PB 级数据，并通过公司的业务技术平台 (BTP) 为团队提供 AI 和分析价值。
到目前为止，SAP BTP 已经拥有一个“数据圈”，允许企业将 SAP 数据与非 SAP 系统信息连接起来，并最终将其与 SAP 分析云和其他下游应用程序的内部工具相链接。现在，该公司正在将这种体验发展为由 Databricks 原生支持的统一 BDC。
SAP 业务数据云提供什么
这意味着 SAP 正在采用 Lakehouse 架构，创建一个统一的基础，将所有 SAP 数据产品（从 SAP S/4HANA 和 SAP Ariba 中的财务、支出和供应链数据，到 SAP SuccessFactors 中的学习和人才数据）与存储在 Databricks 中的来自其他多样化但对业务至关重要的系统的结构化和非结构化数据结合起来。
一旦数据统一（通过零拷贝、双向共享），SAP BDC 就可以利用 Databricks 特定功能来处理数据仓库、数据工程和 AI 等工作负载，所有这些都由 Databricks 统一目录管理。
SAP 数据和分析总裁兼首席产品官 Irfan Khan 说：“我们将采用 SAP 提供和管理的所有这些不同的数据产品……并将它们以统一的数据模型保存到 SAP 业务数据云的 Lakehouse 中。这个 Lakehouse 将具有 Databricks 功能，供用户在此基础上进行构建。”
Khan 表示，以前，如果用户将大量数据放在 Databricks 中，而将 SAP 数据放在 S4 或 BW 中，他们必须构建和管理复杂的管道，将所有数据资产复制到 SAP 平台，同时重建整个语义和核心数据模型。这种方法需要时间，并且需要他们根据不断变化的数据不断更新管道。但是，借助 Databricks 的原生集成，用户可以在一个地方访问所有内容，并可以直接在 BDC 上进行数据工程、数据科学和其他任务。
“在 Datasphere，你可以做类似的事情，但它们都是客户管理的数据产品，”Khan 解释道。“因此，你必须进入数据平台，选择数据源并构建数据管道。然后，你必须弄清楚要复制什么。在这里，一切都由 SAP 管理。”
这对企业意味着什么
从本质上讲，这款由 Databricks 提供支持的产品为团队提供了一种更快、更简单的方式来统一和调动 SAP 和 Databricks 环境中锁定的业务数据资产。
经过语义增强的综合数据将为构建针对不同用例的下一代 AI 应用程序铺平道路。例如，团队可以使用 Databricks 的 Mosaic AI 功能开发特定领域的 AI 代理，这些代理可以使用 SAP 业务数据中的上下文以及外部 Databricks 特定数据来自动化某些人力资本管理或供应链功能。
值得注意的是，SAP 本身正在利用这一增强的数据基础来支持随时可用的 Joule 代理，旨在实现任务自动化并加速销售、服务和财务职能的工作流程。这些代理深刻理解端到端流程，并协作解决复杂的业务问题。
除此之外，BDC 还将拥有“洞察应用”功能，允许用户将其数据产品和 AI 模型与外部实时数据连接起来，以跨业务功能提供高级分析和规划。
未来将有更多数据合作伙伴
虽然此次合作凸显了 Databricks 和 SAP 的重大举措，但值得注意的是，由 Ali Ghodsi 领导的数据巨头并不是唯一一家支持 BDC 的公司。
Khan 表示，数据共享和生态系统开放是该公司的首要设计原则——他们将通过合作伙伴连接功能扩展到其他数据平台。这意味着企业用户将能够选择他们喜欢的平台（或他们锁定的平台），并针对目标用例双向共享数据。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/sap-ji-cheng-databricks-tong-guo-xin-de-ye-wu-shu-ju-yun
