SAP colabora com a Databricks para aprimorar a prontidão em IA com o novo Business Data Cloud

A gigante de software alemã SAP está elevando o patamar no quesito dados para impulsionar os próximos casos de uso de IA. A empresa hoje introduziu o Business Data Cloud (BDC), um novo produto SaaS que adota a arquitetura lakehouse para ajudar equipes a enriquecer os dados do ecossistema SAP com ativos de dados externos de diferentes sistemas de origem e gerar valor a longo prazo.

O produto é o resultado de uma colaboração histórica com o grande ecossistema de dados Databricks. Essencialmente, o SAP BDC integra nativamente capacidades e dados da plataforma de inteligência de dados da Databricks. Isso elimina a necessidade de criar e manter pipelines complexos e cria uma fundação de dados harmonizada para agentes de IA avançados e cargas de trabalho analíticas.

Várias empresas, incluindo a Henkel, estão utilizando o BDC para impulsionar seus projetos de IA. A própria SAP está usando o BDC enriquecido para estimular uma nova era de agentes Joule focados em domínios específicos como finanças, serviços e vendas. Esse desenvolvimento faz da SAP outro jogador notável, assim como Microsoft e Salesforce, fortalecendo sua plataforma de dados para estabelecer a fundação para a IA.

A nova fundação de dados da SAP

Ao longo dos anos, a SAP se estabeleceu como uma das principais empresas em planejamento de recursos empresariais (ERP) com o S4/HANA cloud e vários aplicativos críticos para finanças, cadeia de suprimentos e gestão de capital humano. Esses aplicativos produzem dados em escala de petabytes com contexto empresarial e têm alimentado o valor de IA e analíticos para equipes, através da plataforma de tecnologia empresarial (BTP) da empresa.

Até agora, o BTP da SAP tinha uma ‘datasphere’ que permitia às empresas conectar dados da SAP com informações de sistemas não SAP e, finalmente, vinculá-los à nuvem de análises da SAP e outras ferramentas internas para aplicações a jusante. Agora, a empresa está evoluindo essa experiência para o BDC unificado, impulsionado nativamente pela Databricks.

O que o SAP Business Data Cloud tem a oferecer

Isso significa que a SAP está adotando a arquitetura lakehouse, criando uma fundação unificada que combina todos os produtos de dados da SAP — desde dados financeiros, de gastos e cadeia de suprimentos no SAP S/4HANA e SAP Ariba, até dados de aprendizado e talento no SAP SuccessFactors — com dados estruturados e não estruturados de outros sistemas variados, mas críticos para o negócio, armazenados na Databricks.

Uma vez que os dados estejam unificados (por meio de compartilhamento bidirecional sem cópia), o SAP BDC poderá aproveitar as capacidades específicas da Databricks para cargas de trabalho como armazenamento de dados, engenharia de dados e IA, todos governados pelo catálogo de unidade da Databricks.

“Pegamos todos esses diferentes produtos de dados, que são provisionados e gerenciados pela SAP… e os persistimos no lakehouse do SAP Business Data Cloud, em um modelo de dados harmonizado,” disse Irfan Khan, presidente e CPO de dados e análises da SAP, ao VentureBeat. “Esse lakehouse terá capacidades da Databricks para que os usuários possam construir sobre ele.”

Anteriormente, disse Khan, os usuários que tinham uma grande porcentagem de seus dados na Databricks e dados SAP no S4 ou BW precisavam construir e gerenciar pipelines complexos e replicar todos os ativos de dados para a plataforma SAP, enquanto reconstruíam toda a semântica e o modelo de dados central ao mesmo tempo. Essa abordagem levava tempo e requeriam que mantivessem seus pipelines atualizados com dados em mudança. No entanto, com a integração nativa da Databricks, os usuários têm acesso a tudo em um só lugar e podem realizar diretamente engenharia de dados, ciência de dados e outras tarefas em cima do BDC.

“Na Datasphere, você tinha um meio de fazer algo parecido, mas todos eram produtos de dados gerenciados pelo cliente,” explicou Khan. “Portanto, você tinha que entrar na plataforma de dados, selecionar as fontes de dados e construir os pipelines de dados. Então, você tinha que descobrir o que replicar. Aqui, tudo é gerenciado pela SAP.”

O que isso significa para as empresas

Essencialmente, esse produto alimentado pela Databricks oferece às equipes uma maneira mais rápida e simples de unificar e mobilizar seus ativos de dados empresariais bloqueados dentro dos ambientes SAP e Databricks.

Os dados combinados, enriquecidos semanticamente, abrirão caminho para a construção de aplicativos de IA de próxima geração voltados para diferentes casos de uso. Por exemplo, uma equipe poderia usar as capacidades de IA Mosaic da Databricks para desenvolver agentes de IA específicos de domínio que pudessem usar contexto dos dados empresariais da SAP, bem como dados externos específicos da Databricks, para automatizar certas funções de gestão de capital humano ou cadeia de suprimentos.

Notavelmente, a própria SAP está utilizando essa fundação de dados aprimorada para alimentar agentes Joule prontos para uso, voltados para automatizar tarefas e acelerar fluxos de trabalho nas funções de vendas, serviços e finanças. Esses agentes compreendem profundamente os processos de ponta a ponta e colaboram para resolver problemas empresariais complexos.

Além disso, o BDC terá uma capacidade de “aplicativos de insight”, que permitirá aos usuários conectar seus produtos de dados e modelos de IA com dados externos em tempo real para fornecer análises avançadas e planejamento em toda as funções empresariais.

Mais parceiros de dados a caminho

Embora a parceria sublinhe um grande movimento tanto para a Databricks quanto para a SAP, é importante notar que a gigante dos dados liderada por Ali Ghodsi não será a única a fortalecer o BDC.

De acordo com Khan, o compartilhamento de dados e a abertura do ecossistema são os primeiros princípios de design da empresa — e eles se expandirão para outras plataformas de dados por meio de suas capacidades de conexão com parceiros. Isso significa que um usuário empresarial poderá escolher a plataforma que preferir (ou a que está preso) e compartilhar dados bidirecionalmente para casos de uso específicos.