Struktura danych biznesowych

Zapewnij wszystkim aplikacjom korporacyjnym i agentom AI uniwersalny kontekst biznesowy.
bdc-business-data-fabric-450px-hero

Budowanie bazy danych dla agentowej AI

bdc-data-fabric-overview-graphic

Co to jest struktura danych biznesowych?

Struktura danych biznesowych to architektura, która łączy dane i kontekst w jednej, zarządzanej bazie wiedzy, przeznaczonej dla wszystkich aplikacji korporacyjnych i agentów AI.

Połączenie wszystkich danych z pełnym kontekstem biznesowym

Harmonizuj dane z systemów SAP i innych dostawców dzięki zaufanej bazie wiedzy, która zachowuje kontekst biznesowy i zapewnia wyjątkowy dostęp do informacji o działalności firmy.

Osadzenie wszystkich agentów AI w zaufanej semantyce

Upewnij się, że każdy agent, aplikacja i decyzja są oparte na uniwersalnym kontekście biznesowym, wzbogaconym o aktywne metadane, które stale uczą się na podstawie nowych i istniejących danych.

Dostosowywanie funkcji obliczeniowych do każdego obciążenia pracą

Korzystaj z danych i AI w środowiskach Spark, SQL oraz silnikach wielomodelowych, zarządzając obciążeniami za pomocą elastycznych funkcji obliczeniowych, które dopasowują silnik do aktualnych potrzeb.

Poznaj funkcje struktury danych biznesowych

Stosowanie dowolnego obciążenia w przypadku każdego typu danych

Analizy procesów, sztuczna inteligencja i obciążenia transakcyjne dotyczące relacyjnych, graficznych, wektorowych i przestrzennych danych w jednym, ujednoliconym silniku.

Zarządzanie obliczeniami z elastyczną skalowalnością 

Skaluj obliczenia i możliwości magazynowania niezależnie dzięki inteligentnym warstwom, aby optymalizować wydajność i koszty w odpowiedzi na zmiany zapotrzebowania na obciążenie pracą.

Zwiększanie przewidywalności kosztów AI

Przeprowadzaj obliczenia oparte na AI dzięki natywnemu zarządzaniu obciążeniem i szybkości przetwarzania in-memory, znacznie skracając czas wnioskowania i obniżając całkowity koszt posiadania.

placeholder

Przekonaj się, jak nasi klienci osiągają sukces dzięki rozwiązaniom SAP

placeholder

Zachowanie znaczenia biznesowego w globalnej sieci

Firma Ericsson ujednoliciła semantykę i kontekst biznesowy w petabajtach danych z ponad 180 krajów dzięki nadzorowanym produktom danych wielokrotnego użytku

placeholder

Uproszczenie nadzoru nad danymi ponad 350 mln klientów

Firma Vodafone zmniejszyła swój ślad BW o 80% dzięki konsolidacji wielu rynków w jednej warstwie semantycznej i dostarczaniu nadzorowanych, rzetelnych danych na potrzeby ponad 350 milionów klientów

placeholder

Traktowanie danych i AI jako wspólnej funkcji biznesowej

Firma Google ograniczyła ręczne uzgodnienia, dostosowując finanse i IT do wspólnej wiedzy organizacyjnej, co umożliwiło szybsze raportowanie rachunku zysków i strat klientów w całej strukturze danych biznesowych.

placeholder

Ujednolicenie 500 miliardów sygnałów biznesowych w czasie rzeczywistym na potrzeby AI

Firma Team Liquid ujednoliciła dane o zdarzeniach, treningach i zdrowiu w czasie rzeczywistym, zapewniając pełny kontekst dla sztucznej inteligencji i oszczędzając ponad 10 tys. godzin pracy ręcznej.

Zobacz, co analitycy mówią o firmie SAP

SAP liderem w dziedzinie Business Intelligence i analiz

Przekonaj się, dlaczego firma SAP została uznana za lidera w raporcie IDC MarketScape Worldwide Business Intelligence and Analytics Platforms 2025 Vendor Assessment.

Przeczytaj raport
placeholder
SAP liderem w dziedzinie zarządzania danymi podstawowymi

Dowiedz się, dlaczego firma SAP została uznana za lidera w raporcie The Forrester Wave™: Master Data Management Solutions Q2 2025.

Przeczytaj raport
SAP wizjonerem w dziedzinie analiz i business intelligence

Zobacz, dlaczego w raporcie Gartner® Magic Quadrant™ for Analytics and Business Intelligence Platforms 2025 firma SAP została uznana za wizjonera.

Przeczytaj raport

Zasoby

placeholder

Pomiar TCO struktury danych

Sprawdź, w jaki sposób rozwiązanie SAP Business Data Cloud pozwala obniżyć TCO struktury danych o nawet 67% w porównaniu do samodzielnie opracowywanych rozwiązań.

placeholder

Struktura danych i AI

Dowiedz się, jak rozwiązanie SAP Business Data Cloud łączy kontekst, nadzór i koordynację w celu przyspieszania analiz.

placeholder

Seria dla początkujących: poznaj SAP Business Data Cloud

Dowiedz się, jak korzystać z rozwiązania SAP Business Data Cloud, aby przekształcić niesformatowane dane w analizy w czasie rzeczywistym dzięki wbudowanym aplikacjom, narzędziom do modelowania danych i rozwiązaniu SAP Databricks.

placeholder

Katalog BDC w rozwiązaniu SAP Discovery Center

Poznaj usługi SAP Business Data Cloud dotyczące zdolności produkcyjnych, przeglądając misje, mapy rozwoju i wskazówki ułatwiające łączenie i analizowanie danych z systemów z oferty SAP i innych dostawców oraz zarządzanie nimi.

Najczęstsze pytania

Struktura danych biznesowych to architektura, która łączy dane i kontekst w jednej, zarządzanej bazie wiedzy dla każdej aplikacji korporacyjnej i każdego agenta AI. W przeciwieństwie do tradycyjnych podejść do zarządzania danymi struktura danych biznesowych już na etapie projektowania zachowuje znaczenie danych, tworząc fundament dla skalowalnej i wiarygodnej AI. Łączy na ujednoliconej platformie kluczowe funkcje, takie jak integracja danych, architektura Lakehouse, produkty danych, rynek danych, semantyka, grafy wiedzy i modelowanie, bez ograniczania elastyczności architektury.

Baza wiedzy to centralna warstwa struktury danych biznesowych, która łączy dane, procesy, zasady, symulacje i semantykę w pojedynczym, spójnym systemie. Wykracza poza tradycyjny graf wiedzy i pozwala agentom AI zrozumieć, jak naprawdę działa firma — a nie tylko to, co wynika z danych. Bez tych informacji agenty AI mogą działać sprzecznie lub optymalizować działania pod kątem niewłaściwych wyników.

Jezioro danych lub hurtownia danych przechowuje i organizuje dane, ale nie zachowuje otaczającego ich kontekstu biznesowego. Struktura danych biznesowych idzie dalej, łącząc ten kontekst w ramach całego środowiska, co zapewnia nie tylko dostęp do danych, ale także możliwość ich interpretacji. To rozróżnienie ma kluczowe znaczenie, jeśli systemy AI mają podejmować autonomiczne decyzje, uwzględniające rzeczywiste wyniki biznesowe.

 

Zastrzeżenie

Firma Gartner nie promuje żadnych dostawców, produktów ani usług przedstawionych w swoich publikacjach badawczych i nie doradza użytkownikom technologii wybierania tylko dostawców o najwyższych ocenach lub z innymi oznaczeniami. Publikacje badawcze firmy Gartner zawierają opinie organizacji badawczej i doradczej działającej w ramach firmy Gartner i nie należy ich interpretować jako przedstawienia faktów. Firma Gartner nie udziela żadnych gwarancji, wyrażonych ani dorozumianych, w odniesieniu do tych badań, w tym jakichkolwiek gwarancji przydatności handlowej lub przydatności do określonego celu.

Materiały Gartner Peer Insights przedstawiają opinie poszczególnych użytkowników końcowych wynikające z ich własnych doświadczeń z dostawcami wymienionymi na platformie. Nie należy ich interpretować jako stwierdzeń stanu faktycznego i nie odzwierciedlają one poglądów firmy Gartner ani jej podmiotów powiązanych. Firma Gartner nie promuje żadnych dostawców, produktów ani usług przedstawionych w tych treściach i nie udziela żadnych wyraźnych ani dorozumianych gwarancji w odniesieniu do tych treści, w zakresie ich dokładności lub kompletności, w tym gwarancji przydatności handlowej lub przydatności do określonego celu.

GARTNER jest zastrzeżonym znakiem towarowym oraz znakiem usługowym, a symbole GARTNER PEER INSIGHTS CUSTOMERS’ CHOICE oraz PEER INSIGHTS są znakami towarowymi i znakami usługowymi firmy Gartner, Inc. i/lub jej podmiotów powiązanych w Stanach Zjednoczonych oraz w innych krajach i są tutaj używane za zgodą właściciela. Wszelkie prawa zastrzeżone.

twitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixeltwitter pixel