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Nach der SAP Analytics Cloud (SAC) haben wir uns nun die KI-Premium-Funktionen in SAP Datasphere genauer angesehen. Hier setzt SAP vor allem bei lästigen Pflichtaufgaben an, die im Arbeitsalltag viel Zeit kosten. So sollen die Suche nach den richtigen Objekten, die Pflege von Metadaten sowie die Modellierung der Semantik beschleunigt werden. Wir haben die Funktionen im Praxistest unter die Lupe genommen und erläutern in diesem Artikel, welche Funktionen schon heute überzeugen und wo SAP nachbessern sollte.
Voraussetzungen für die Aktivierung der SAP Datasphere Premium KI-Funktionen
Die KI-Premium-Funktionen sind nicht im Standardumfang von SAP Datasphere enthalten, sondern müssen über das SAP Support Portal aktiviert werden. Voraussetzung dafür ist, dass ihr Konto über AI Units verfügt und der Tenant sich in einer Landschaft befindet, die von SAP AI Core unterstützt wird. Der vollständige Prozess ist in der SAP Note 3522010 beschrieben. Nachdem die Funktionen freigeschaltet wurden, können Sie die einzelnen Funktionen über den Menüpfad System → Configuration → AI Services ein- und ausschalten. Darüber hinaus muss den Benutzern die Rolle Data Warehouse AI Consumer zugewiesen werden.
Wie funktioniert die KI-gestützte Suche in SAP Datasphere?
Self-Service und Data Mesh Konzepte sind wieder in aller Munde, in der Praxis stoßen die Benutzer allerdings auf ein Problem. Die schiere Menge von Objekten kann überwältigend sein. Die Suche nach dem richtigen Objekt erfordert die Selektion von mehreren Filtern, was einiges an Zeit in Anspruch nimmt.
Genau hier setzt die KI-gestützte Suche an. Die Anwender können ihre Suchanfrage in natürlicher Sprache formulieren und KI interpretiert die Anfrage. Dabei sind auch mehrere Bedingungen möglich. Statt Filter zu setzen, beschreiben die Nutzer einfach, was sie suchen, etwa „alle Views mit Umsatzdaten auf Kundenebene, die auf der S/4HANA-Verbindung basieren“.
Neben der englischen Sprache ist die Suche auch auf Deutsch möglich.
Die Funktion steht im Repository Explorer, Data Builder, Katalog und im Data Marketplace zur Verfügung. Mit dieser Funktion verspricht SAP eine erhebliche Zeitersparnis von 90% bei der Suche nach Datenartefakten. Die Suche soll nicht nur schneller, sondern auch präziser werden. Anwender können sich so stärker auf die eigentliche Datenmodellierung konzentrieren, statt Zeit mit der Suche nach bestehenden Objekten zu verbringen.
Bei unseren Tests wurde die Suchanfrage stets zuverlässig in Filterbedingungen umgesetzt. Auch bei Anfragen mit mehreren Bedingungen. Wir können uns den Einsatz in der Praxis und die daraus resultierende Zeitersparnis sehr gut vorstellen.
Sehen Sie sich die Aufzeichnung unseres Webinars an:
"SAP Datasphere and the Databricks Lakehouse Approach"
Automatische Metadaten-Generierung im SAP Datasphere Katalog
Während die KI-gestützte Suche dabei hilft, Objekte zu finden, sorgen Metadaten dafür, dass man sie auch versteht. Aussagekräftige Beschreibungen, Tags und eine saubere Dokumentierung sind die Grundlage für Self-Service im Katalog. Nur so können die Anwender erkennen, ob das jeweilige Objekt für ihre Fragestellung geeignet ist. Gleichzeitig verbessern gut gepflegte Metadaten auch die Suchergebnisse. In der Praxis wird die Pflege dieser Metadaten jedoch oft vernachlässigt, da sie zeitaufwendig ist und genaue Kenntnisse der zugrundeliegenden Datenstrukturen erfordert.
Die nächste Premium-Funktion richtet sich an Data Stewards und automatisiert die Erstellung von Business-Metadaten im Katalog. Auf Knopfdruck generiert die KI Beschreibungen für ein Asset und berücksichtigt dabei den geschäftlichen Kontext.
Auch die Klassifizierung lässt sich automatisieren. Die KI ordnet den Assets passende Tags zu, die sie aus den im Katalog hinterlegten, hierarchischen Tag-Listen auswählt.
Mit dieser Funktion verspricht SAP eine deutliche Entlastung bei der Katalogpflege. Es wird eine Zeitersparnis von 87 Prozent veranschlagt. Die Dokumentation und Klassifizierung von Assets soll auch ohne tiefes Wissen über komplexe SAP-Datenstrukturen und deren Semantik möglich werden.
Bei unseren Tests lieferte die Generierung der Beschreibung und Dokumentation gute Ergebnisse. Bei der Zuordnung von Tags hatten wir gemischte Ergebnisse. Mal hat die KI einfach alle verfügbaren Tags zugeordnet. Beim anderen Mal wurden gar keine Tags zugeordnet. Und auch wenn die Funktionalität Beschreibung das andeutet, steht die AI Zuordnung von KPIs und Terms noch nicht zur Verfügung. Wir sehen die Nützlichkeit dieser Funktion und wünschen uns eine Nachbesserung in dieser Hinsicht.
Erstellung von Business-Semantik für Nicht-SAP-Daten in SAP Datasphere
Die nächste Premium KI Funktion erleichtert die Modellierung. Werden Daten aus SAP-Quellsystemen in SAP Datasphere übernommen, bringen sie die Semantik bereits mit. Bei selbstständig modellierten Objekten fehlt diese jedoch und muss manuell zugewiesen werden. Hier kann KI Abhilfe schaffen, indem es das gesamte Objekt analysiert und die fehlende Semantik vorschlägt.
Die KI schlägt vor, ob es sich um eine Fakt-, Text- oder eine Dimensionstabelle handelt und ordnet Währungs- oder Datenfelder zu.
Statt jede Spalte einzeln zu prüfen und die semantischen Eigenschaften von Hand zu setzen, erhält man einen Vorschlag, der nur noch geprüft und gegebenenfalls angepasst werden muss.
Mit dieser Funktion verspricht SAP eine spürbare Zeit- und Kostenersparnis bei der Erstellung von Semantik für Nicht-SAP-Daten. Gleichzeitig soll die Modellierung einfacher werden und die Daten an Aussagekraft gewinnen.
Bei unseren Tests erkannte KI zuverlässig Fakt-, Dimensions- und Texttabellen. Auch semantische Typen wie Währung, Datum, Sprache und Text sowie die Text Assoziation wurden korrekt gesetzt.
Kostenstruktur & AI Units Preise für SAP Datasphere KI-Funktionen
Wie der Name schon sagt, werden Premium AI Funktionen separat abgerechnet. Dafür müssen Sie sogenannte AI Units kaufen. Der Listenpreis für eine AI Einheit beträgt 7 EUR. Der Verbrauch fällt je nach Funktion unterschiedlich aus. Die semantische Generierung wird mit 0,2 AI Units pro Anfrage berechnet, die KI-gestützte Suche mit 0,7 Units pro 100 Anfragen und die Generierung der Metadaten mit 0,29 Units pro Anfrage. In EUR übersetzt kostet die semantische Generierung 1,4 EUR, die KI-gestützte Suche 0,0049 EUR und die Generierung der Metadaten 2,03 EUR pro Anfrage.
Der Verbrauch kann in SAP for Me unter Finance & Legal → Business AI eingesehen werden. Für den Benutzer selbst ist der Verbrauch im Moment der Nutzung nicht ersichtlich. Daher empfehlen wir, den Verbrauch regelmäßig zu überwachen, um die Kosten im Griff zu behalten.
SAP Datasphere Premium KI Funktionen im Praxistest: Unser Fazit
Wie der Name schon sagt, werden Premium AI Funktionen separat abgerechnet. Dafür müssen Sie sogenannte AI Units kaufen. Der Listenpreis für eine AI Einheit beträgt 7 EUR. Der Verbrauch fällt je nach Funktion unterschiedlich aus. Die semantische Generierung wird mit 0,2 AI Units pro Anfrage berechnet, die KI-gestützte Suche mit 0,7 Units pro 100 Anfragen und die Generierung der Metadaten mit 0,29 Units pro Anfrage. In EUR übersetzt kostet die semantische Generierung 1,4 EUR, die KI-gestützte Suche 0,0049 EUR und die Generierung der Metadaten 2,03 EUR pro Anfrage.
Der Verbrauch kann in SAP for Me unter Finance & Legal → Business AI eingesehen werden. Für den Benutzer selbst ist der Verbrauch im Moment der Nutzung nicht ersichtlich. Daher empfehlen wir, den Verbrauch regelmäßig zu überwachen, um die Kosten im Griff zu behalten.
Möchten Sie Ihre Datenarchitektur in SAP Datasphere mit KI optimieren? Die Aktivierung und der effiziente Einsatz der SAP Datasphere Premium KI-Funktionen erfordern die passende Konfiguration und Kostenkontrolle. Ob beim Einrichten der AI Units, der Rollenvergabe oder der optimalen Modellierung Ihrer Nicht-SAP-Daten -unsere Experten unterstützen Sie gerne bei der technischen Umsetzung.
