Die Nutzung von Daten für Künstliche Intelligenz und Advanced Analytics erfordert Plattformen, die große Datenmengen effizient verarbeiten und flexibel für unterschiedliche Anwendungsfälle bereitstellen. SAP Databricks erweitert bestehende Datenplattformen um genau diese Fähigkeiten und ermöglicht es, datengetriebene Analysen und KI-Anwendungen skalierbar umzusetzen.
Im Kontext der SAP Business Data Cloud wird SAP Databricks gezielt als Ergänzung zu den SAP-Funktionalitäten eingesetzt. Im Sinne eines Best-of-Breed-Ansatzes erweitert SAP Databricks die bestehende Datenarchitektur um leistungsfähige Funktionen für Data Engineering, Machine Learning und Advanced Analytics, ohne die vorhandenen Lösungen zu ersetzen. Über die bidirektionale Integration innerhalb der SAP Business Data Cloud können Daten nahtlos zwischen den Plattformen ausgetauscht und für weiterführende Analysen sowie KI-Anwendungen genutzt werden. Dabei stellen die SAP-Lösungen, wie SAP Datasphere, die fachlich strukturierten und semantisch angereicherten Daten bereit, während SAP Databricks diese für KI- und Analyseanwendungen in entsprechend optimierte Datenstrukturen überführt.
Dadurch werden Fachbereiche in die Lage versetzt, datengetriebene Use Cases flexibel umzusetzen, beispielsweise im Bereich Reporting und Datenanalyse, bei der Prognose von Risiken, in der Betrugserkennung oder in vertriebsnahen Szenarien wie Next Best Action und der Analyse von Kundeninteraktionen. Fachbereiche profitieren von unterschiedlichen Auswertungs- und Analyseformen, wobei Abfragen flexibel in gängigen Sprachen wie Python, SQL, R oder Scala umgesetzt werden können.
So entsteht eine leistungsfähige Erweiterung der Datenarchitektur, die moderne Analytics Use Cases und Künstliche Intelligenz nahtlos in bestehende Datenplattformen integriert.
Die Nutzung von Daten für Künstliche Intelligenz und Advanced Analytics erfordert Plattformen, die große Datenmengen effizient verarbeiten und flexibel für unterschiedliche Anwendungsfälle bereitstellen. SAP Databricks erweitert bestehende Datenplattformen um genau diese Fähigkeiten und ermöglicht es, datengetriebene Analysen und KI-Anwendungen skalierbar umzusetzen.
Im Kontext der SAP Business Data Cloud wird SAP Databricks gezielt als Ergänzung zu den SAP-Funktionalitäten eingesetzt. Im Sinne eines Best-of-Breed-Ansatzes erweitert SAP Databricks die bestehende Datenarchitektur um leistungsfähige Funktionen für Data Engineering, Machine Learning und Advanced Analytics, ohne die vorhandenen Lösungen zu ersetzen. Über die bidirektionale Integration innerhalb der SAP Business Data Cloud können Daten nahtlos zwischen den Plattformen ausgetauscht und für weiterführende Analysen sowie KI-Anwendungen genutzt werden. Dabei stellen die SAP-Lösungen, wie SAP Datasphere, die fachlich strukturierten und semantisch angereicherten Daten bereit, während SAP Databricks diese für KI- und Analyseanwendungen in entsprechend optimierte Datenstrukturen überführt.
Dadurch werden Fachbereiche in die Lage versetzt, datengetriebene Use Cases flexibel umzusetzen, beispielsweise im Bereich Reporting und Datenanalyse, bei der Prognose von Risiken, in der Betrugserkennung oder in vertriebsnahen Szenarien wie Next Best Action und der Analyse von Kundeninteraktionen. Fachbereiche profitieren von unterschiedlichen Auswertungs- und Analyseformen, wobei Abfragen flexibel in gängigen Sprachen wie Python, SQL, R oder Scala umgesetzt werden können.
So entsteht eine leistungsfähige Erweiterung der Datenarchitektur, die moderne Analytics Use Cases und Künstliche Intelligenz nahtlos in bestehende Datenplattformen integriert.
SAP Databricks: Die Plattform für Analytics und Künstliche Intelligenz
Von klassischer Datenanalyse bis zu Machine-Learning- und AI-Szenarien
Die Nutzung von Daten für Künstliche Intelligenz und Advanced Analytics erfordert Plattformen, die große Datenmengen effizient verarbeiten und flexibel für unterschiedliche Anwendungsfälle bereitstellen. SAP Databricks erweitert bestehende Datenplattformen um genau diese Fähigkeiten und ermöglicht es, datengetriebene Analysen und KI-Anwendungen skalierbar umzusetzen.
Im Kontext der SAP Business Data Cloud wird SAP Databricks gezielt als Ergänzung zu den SAP-Funktionalitäten eingesetzt. Im Sinne eines Best-of-Breed-Ansatzes erweitert SAP Databricks die bestehende Datenarchitektur um leistungsfähige Funktionen für Data Engineering, Machine Learning und Advanced Analytics, ohne die vorhandenen Lösungen zu ersetzen. Über die bidirektionale Integration innerhalb der SAP Business Data Cloud können Daten nahtlos zwischen den Plattformen ausgetauscht und für weiterführende Analysen sowie KI-Anwendungen genutzt werden. Dabei stellen die SAP-Lösungen, wie SAP Datasphere, die fachlich strukturierten und semantisch angereicherten Daten bereit, während SAP Databricks diese für KI- und Analyseanwendungen in entsprechend optimierte Datenstrukturen überführt.
Dadurch werden Fachbereiche in die Lage versetzt, datengetriebene Use Cases flexibel umzusetzen, beispielsweise im Bereich Reporting und Datenanalyse, bei der Prognose von Risiken, in der Betrugserkennung oder in vertriebsnahen Szenarien wie Next Best Action und der Analyse von Kundeninteraktionen. Fachbereiche profitieren von unterschiedlichen Auswertungs- und Analyseformen, wobei Abfragen flexibel in gängigen Sprachen wie Python, SQL, R oder Scala umgesetzt werden können. So entsteht eine leistungsfähige Erweiterung der Datenarchitektur, die moderne Analytics Use Cases und Künstliche Intelligenz nahtlos in bestehende Datenplattformen integriert.
Unsere Expertise
Etablierung von SAP Databricks-Lösungen für KI, Analysen und Datenmanagement
Wir unterstützen Sie bei der Bewertung und zielgerichteten Einordnung von SAP Databricks in Ihre bestehende Daten- und Analytics-Architektur. Gemeinsam mit Ihnen identifizieren wir relevante Use Cases, leiten konkrete Einsatzszenarien ab und definieren die Rolle der Plattform im Zusammenspiel mit bestehenden Systemen, beispielsweise im Kontext der SAP Business Data Cloud oder in eigenständigen Datenarchitekturen.
Auf dieser Grundlage begleiten wir die Umsetzung konkreter Anwendungsfälle, von der Konzeption über Prototyping und Entwicklung bis hin zur Integration in Ihre Analyse- und Reportingprozesse. Dabei binden wir Ihre Fachbereiche eng mit ein und schaffen die Grundlage für eine flexible Nutzung von SAP Databricks für Advanced Analytics, Machine Learning und KI-Anwendungen.
Ganzheitliche Integration von SAP Databricks in Ihre Datenarchitektur
Unser Schwerpunkt liegt auf der Integration von SAP Databricks in bestehende Datenlandschaften sowie der gezielten Bereitstellung von Daten für Analyse- und KI-Anwendungen.
Wir konzipieren und implementieren Integrationsszenarien, in denen Daten in SAP Databricks strukturiert nutzbar gemacht und über den Unity Catalog als zentrale Metadaten- und Governance-Schicht verwaltet werden, einschließlich Funktionen wie Row-Level Security und Column Masking.
Darüber hinaus entwickeln wir performante Datenpipelines auf Basis von Delta Tables und setzen Datenverarbeitungsprozesse für Batch- und Echtzeitszenarien sowie Full- und Delta-Loads um. Die Nachvollziehbarkeit von Datenflüssen adressieren wir über die automatische Lineage, wodurch die Transformationen transparent und analysierbar werden.
Implementierung und Einführung von SAP Databricks als zentrale Plattform für Big Data-Analysen, Data Engineering und Machine Learning. Wir unterstützen Sie bei der Konzeption und Umsetzung einer skalierbaren Datenarchitektur, die sowohl klassische Reporting-Anforderungen als auch Advanced Analytics- und KI-Anwendungsfälle abdeckt.
Konzeption und Anbindung von Daten aus unterschiedlichen Quell- und Zielsystemen – sowohl aus SAP- als auch Non-SAP-Systemen, On-Premise oder in der Cloud. Dabei integrieren wir SAP Databricks in Ihre bestehende Daten- und Systemlandschaft und ermöglichen eine durchgängige Nutzung Ihrer Daten entlang der gesamten Prozesskette.
Überführung bestehender Datenpipelines, Datenmodelle und Analysen aus bestehenden Systemlandschaften in SAP Databricks. Wir begleiten Sie bei der Optimierung Ihrer Datenverarbeitungsprozesse und schaffen die Grundlage für erweiterte Analyse- und Auswertungsmöglichkeiten.
Integration von SAP Databricks in die SAP Business Data Cloud zur Erweiterung Ihrer Datenplattform um Advanced Analytics- und KI-Funktionalitäten. Wir unterstützen Sie bei der Definition der Zielarchitektur sowie bei der Integration in Ihre SAP-Datenlandschaft, sodass Daten gezielt für weiterführende Analysen, Machine-Learning-Modelle und KI-Anwendungen aufbereitet und genutzt werden können.
Implementierung und Einführung von SAP Databricks als zentrale Plattform für Big Data-Analysen, Data Engineering und Machine Learning. Wir unterstützen Sie bei der Konzeption und Umsetzung einer skalierbaren Datenarchitektur, die sowohl klassische Reporting-Anforderungen als auch Advanced Analytics- und KI-Anwendungsfälle abdeckt.
Konzeption und Anbindung von Daten aus unterschiedlichen Quell- und Zielsystemen – sowohl aus SAP- als auch Non-SAP-Systemen, On-Premise oder in der Cloud. Dabei integrieren wir SAP Databricks in Ihre bestehende Daten- und Systemlandschaft und ermöglichen eine durchgängige Nutzung Ihrer Daten entlang der gesamten Prozesskette.
Überführung bestehender Datenpipelines, Datenmodelle und Analysen aus bestehenden Systemlandschaften in SAP Databricks. Wir begleiten Sie bei der Optimierung Ihrer Datenverarbeitungsprozesse und schaffen die Grundlage für erweiterte Analyse- und Auswertungsmöglichkeiten.
Integration von SAP Databricks in die SAP Business Data Cloud zur Erweiterung Ihrer Datenplattform um Advanced Analytics- und KI-Funktionalitäten. Wir unterstützen Sie bei der Definition der Zielarchitektur sowie bei der Integration in Ihre SAP-Datenlandschaft, sodass Daten gezielt für weiterführende Analysen, Machine-Learning-Modelle und KI-Anwendungen aufbereitet und genutzt werden können.
SAP Databricks Einführung
Implementierung und Einführung von SAP Databricks als zentrale Plattform für Big Data-Analysen, Data Engineering und Machine Learning. Wir unterstützen Sie bei der Konzeption und Umsetzung einer skalierbaren Datenarchitektur, die sowohl klassische Reporting-Anforderungen als auch Advanced Analytics- und KI-Anwendungsfälle abdeckt.
Integration in die bestehende Gesamtarchitektur
Konzeption und Anbindung von Daten aus unterschiedlichen Quell- und Zielsystemen – sowohl aus SAP- als auch Non-SAP-Systemen, On-Premise oder in der Cloud. Dabei integrieren wir SAP Databricks in Ihre bestehende Daten- und Systemlandschaft und ermöglichen eine durchgängige Nutzung Ihrer Daten entlang der gesamten Prozesskette.
Transformation von Datenpipelines
Überführung bestehender Datenpipelines, Datenmodelle und Analysen aus bestehenden Systemlandschaften in Databricks. Wir begleiten Sie bei der Optimierung Ihrer Datenverarbeitungsprozesse und schaffen die Grundlage für erweiterte Analyse- und Auswertungsmöglichkeiten.
Nutzung von SAP Databricks im Kontext der SAP Business Data Cloud
Integration von SAP Databricks in die SAP Business Data Cloud zur Erweiterung Ihrer Datenplattform um Advanced Analytics- und KI-Funktionalitäten. Wir unterstützen Sie bei der Definition der Zielarchitektur sowie bei der Integration in Ihre SAP-Datenlandschaft, sodass Daten gezielt für weiterführende Analysen, Machine-Learning-Modelle und KI-Anwendungen aufbereitet und genutzt werden können.
