Infraestrutura de dados empresariais

Proporcione contexto empresarial universal a cada aplicação empresarial e agente de IA.
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Crie a sua base sólida de dados para IA agêntica

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O que é uma infraestrutura de dados empresariais?

Uma infraestrutura de dados empresariais é uma arquitetura que transforma todos os seus dados e contexto numa base sólida regulamentada, funcionando como núcleo de conhecimentos fiável para todas as aplicações empresariais e agentes de IA.

Ligar todos os seus dados com contexto empresarial completo

Harmonize dados da SAP e de terceiros com um núcleo de conhecimentos fiável que preserva o contexto empresarial e fornece uma compreensão incomparável da sua empresa.

Basear todos os agentes de IA em semântica fiável

Garanta que todos os agentes, aplicações e decisões assentam num contexto empresarial universal, enriquecido por metadados ativos que aprendem continuamente a partir de dados novos e existentes.

Adaptar a computação a cada carga de trabalho

Potencie dados e cargas de trabalho de IA em Spark, SQL e motores multimodelo, com computação flexível que faz corresponder o motor certo às necessidades de cada carga de trabalho.

Descubra capacidades de infraestrutura de dados empresariais

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Executar qualquer carga de trabalho em qualquer tipo de dados

Processe funções analíticas, IA e cargas de trabalho de transação em dados relacionais, gráficos, vetoriais e espaciais, num único motor unificado.

Gerir computação com escalabilidade elástica

Adapte a escala da computação e do armazenamento de forma independente, com criação de camadas inteligente, para otimizar o desempenho e o custo, à medida que evoluem as exigências da carga de trabalho.

Maior previsibilidade dos custos de IA

Execute computação de IA com gestão de carga de trabalho nativa e velocidade in-memory, reduzindo drasticamente o tempo de inferência e baixando o custo total de propriedade (TCO).

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Série de Introdução
Arquitetar a sua infraestrutura de dados

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Preservar o significado empresarial numa rede global

A Ericsson unificou a semântica e o contexto empresarial em petabytes de dados, abrangendo mais de 180 países, com base em produtos de dados regulamentados e reutilizáveis.

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Simplificar o governance de dados para mais de 350 milhões de clientes

A Vodafone reduziu a pegada do seu BW em 80%, através da consolidação de vários mercados numa única camada semântica – fornecendo dados regulamentados e fiáveis que servem mais de 350 milhões de clientes

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Tratar os dados e a IA como uma capacidade empresarial partilhada

A Google reduziu a reconciliação manual, através do alinhamento das áreas de finanças e TI no conhecimento organizacional partilhado – acelerando os relatórios de lucros e perdas dos clientes em todas as respetivas infraestruturas de dados empresariais.

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Unificar 500 mil milhões de sinais em tempo real para a IA

A Team Liquid unificou dados em tempo real sobre eventos, formação e saúde, com contexto completo para IA, poupando mais de 10.000 horas de trabalho manual.

Veja o que os analistas dizem sobre a SAP

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A SAP é Líder no MarketScape da IDC sobre avaliação de fornecedores de Business Intelligence and Analytics Platforms 2025

Descubra porque é que a SAP é reconhecida como Líder no MarketScape da IDC sobre avaliação de fornecedores de Worldwide Business Intelligence and Analytics Platforms 2025.

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A SAP é Líder na gestão de dados mestre

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A SAP é Visionária em funções analíticas e Business Intelligence

Descubra porque é que a SAP é reconhecida como visionária no Magic Quadrant™ de 2026 da Gartner® para plataformas de funções analíticas e Business Intelligence.

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Crie a base sólida de dados para IA agêntica com uma infraestrutura de dados empresariais

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Perguntas Frequentes

Uma infraestrutura de dados empresariais é uma arquitetura que liga dados e contexto numa base sólida regulamentada, funcionando como núcleo de conhecimentos fiável para todas as aplicações empresariais e agentes de IA. Ao contrário das abordagens tradicionais à gestão de dados, uma infraestrutura de dados empresariais preserva o significado subjacente aos seus dados, tonando-os fundamentais para uma IA de escala adaptável e fidedigna. Reúne capacidades cruciais como integração de dados, lakehouse de dados, produtos de dados, mercado de dados, semântica, gráficos de conhecimento e modelação, numa plataforma unificada, sem comprometer a flexibilidade arquitetural.

Um núcleo de conhecimentos é a camada central de uma infraestrutura de dados empresariais que liga os seus dados, processos, políticas, simulações e semântica num sistema unificado. Vai além do gráfico de conhecimentos tradicional, na medida em que permite que os agentes de IA compreendam a forma como a sua empresa funciona realmente, não apenas o que os dados mostram. Sem ele, os agentes de IA podem entrar em conflito entre si ou otimizarem para os resultados errados.

Um data lake ou data warehouse armazena e organiza dados, mas não preserva o contexto empresarial associado. Uma infraestrutura de dados empresariais vai mais além, ligando esse contexto em toda a sua estrutura, tornando os dados não apenas acessíveis, mas passíveis de interpretação. Esta distinção torna-se crucial quando os sistemas de IA precisam de tomar decisões autónomas alinhadas com resultados empresariais reais.

Gartner, Magic Quadrant sobre Analytics and Business Intelligence Platforms, de Anirudh Ganeshan, Christopher Long, Edgar Macari, 29 de junho de 2026.

 

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