SAP kondigt vandaag op het Business Unleashed-event het nieuwe product Business Data Cloud aan. Het betreft een dataplatform dat de fundering legt voor AI-gedreven besluitvorming. Door operationele en externe data samen te brengen in een intelligente laag, opent het platform de deur naar snellere analyses, slimmere automatisering en een nauwere integratie tussen IT en de dagelijkse bedrijfsvoering. We spraken kort voor de lancering over de Business Data Cloud met CRO Americas en SAP Business Suite Jan Gilg.
Voor wie de dataproducten van SAP gebruikt, is het vaak wel helder dat in operationele data veel inzichten schuilgaan. Gilg geeft aan dat dit mede komt doordat een meerderheid van de wereldwijde handel op de een of andere manier een SAP-systeem raakt. Maar ook in andere systemen bevindt zich genoeg waardevolle informatie. Bedrijven blijken precies te worstelen met het combineren van de operationele data uit SAP-systemen met data uit andere bronnen. Er ligt nog een enorme berg bedrijfsdata die beter benut kan worden, ondanks alle stappen binnen de techindustrie die zijn gezet om het aan te pakken.
Het roer moet wat SAP betreft om richting een bredere visie op de toekomst van enterprise AI. De tijd waarin data simpelweg werd opgeslagen en later geanalyseerd, ligt achter ons. En dus gaat ook het dataportfolio van SAP op de schop. Moderne bedrijven hebben nou eenmaal een omgeving nodig waarin data actief bijdraagt aan het optimaliseren van processen, het voorspellen van markttrends en het ondersteunen van real-time beslissingen.
De Business Data Cloud moet de ontbrekende schakel gaan vormen voor ieder bedrijf. Het betreft een platform waar data niet alleen wordt beheerd, maar ook wordt verrijkt en direct inzetbaar is binnen AI-gestuurde workflows. Er moeten de juiste inzichten ontstaan via de nieuwe omgeving.
Op zoek naar de match
Deze accurate en betrouwbare gegevens kunnen nuttig zijn in het verkrijgen van inzichten en het bouwen van AI-apps. Veel AI-modellen worstelen momenteel echter met inconsistente of ongestructureerde input. Door AI te trainen op hoogwaardige, semantisch verrijkte data die direct afkomstig is uit de kernsystemen, kan SAP hopelijk progressie boeken. Dat vertaalt zich namelijk in een betrouwbaardere en contextbewuste AI, die patronen herkent en begrijpt hoe die zich verhouden tot de bedrijfsvoering.
Wil je dat op een goede manier realiseren, dan zul je ook moeten kijken naar hoe je de datafundering en -infrastructuur goed inricht. SAP heeft daar zelf opties voor gebouwd, maar op de markt zijn absolute voorkeursproducten van bedrijven beschikbaar. SAP is zodoende uitgekomen op een OEM-samenwerking met Databricks. Daardoor ontstaat een hybride model waarin bedrijven data uit verschillende bronnen kunnen samenbrengen, analyseren en inzetten voor AI-gedreven inzichten zonder frictie of duplicatie. Volgens Gilg is Databricks extra logisch omdat klanten vaak al de producten van SAP en Databricks gebruiken. “De klantrealiteit laat zien dat er veel Databricks draaien. We willen niet voor rip-and-replace gaan, maar echt passen in een landschap van een klant”, aldus Gilg. De Business Data Cloud wordt zodoende native geïntegreerd met het lakehouse van Databricks, waardoor bedrijven SAP-data en niet-SAP-data moeiteloos kunnen combineren.
Uitgebreide data engineering-opties
SAP zet via de samenwerking met Databricks ook de deur open voor gebruikers om meer data-engineering te omarmen. Dit platform stroomlijnt de manier waarop bedrijven data verwerken, transformeren en voorbereiden voor AI- en BI-toepassingen. Via native ondersteuning voor ETL-processen (Extract, Transform, Load) kunnen data-engineers ruwe gegevens structureren en optimaliseren binnen één geïntegreerd systeem. Dit vermindert de afhankelijkheid van afzonderlijke datawarehouses en datalakes, waardoor bedrijven sneller inzichten kunnen genereren en minder tijd kwijt zijn aan complexe dataverwerking.
Dit concept noemden we hierboven het lakehouse, iets waar Databricks de afgelopen tijd aan bouwde en snel populair mee werd. Inmiddels spreekt Databricks hierbij meer over het Data Intelligence Platform, dat wat extra opties biedt ten opzichte van het lakehouse, maar dat vergelijkbaar werkt en wat SAP nu via een OEM-samenwerking gebruikt bij de Business Data Cloud. Databricks kan data-engineeringprocessen verder versnellen via automatisering en optimalisatie. Met technieken als Delta Live Tables kunnen data-engineers eenvoudig pijplijnen bouwen die automatisch up-to-date blijven en fouten minimaliseren. Hierdoor is operationele SAP- en externe data sneller beschikbaar voor analyse en blijft deze betrouwbaarder en consistenter over verschillende afdelingen en applicaties heen.
Het Data Intelligence Platform moet data-engineering krachtiger maken, alsmede toegankelijker voor een breder publiek. Dankzij low-code en no-code functionaliteiten kunnen data-engineers, data-analisten en businessgebruikers met beperkte programmeerkennis datastromen modelleren en transformeren.
Tip: Databricks gaat van lakehouse naar data intelligence
Is het einde van datasilo’s nabij?
Gilg legt uit dat in het verleden enterprise data management vaak een gefragmenteerd proces was, met silo’s van informatie verspreid over verschillende afdelingen en systemen. SAP Business Data Cloud belooft deze barrière te doorbreken door een uniforme semantische laag te creëren waarin alle relevante data samenkomt. Operationele data blijft wel in SAP, terwijl andere gegevens zich dan in Databricks bevinden. Naast betere analyses moet dit ook de basis vormen voor AI-applicaties die verder gaan dan statische dashboards en rapportages. “Het breekt de silo’s af”, voorziet Gilg. “De Business Data Cloud wordt het beginpunt waar je analytics en reports bouwt.”
Een voorbeeld daarvan zijn de Insight-apps die SAP via de Business Data Cloud mogelijk wil maken. Deze toepassingen beloven bedrijven te helpen real-time inzichten te genereren en direct actie te ondernemen. Dit gebeurt door dataproducten en AI-modellen te verbinden met real-time data, zodat een gebruiker accuratere analyses krijgt en beter kan plannen. Bij de lancering van Business Data Cloud komt een finance Insight-app beschikbaar. Door financiële data in real-time te verwerken en te verrijken met AI-modellen, kunnen bedrijven cashflow-optimalisaties doorvoeren, risico’s inschatten en de impact van beslissingen simuleren. Waar traditionele financiële rapportages vaak een terugblik geven op het verleden, kan door AI meer vooruit worden gekeken en proactief worden gehandeld.
Uiteindelijk voorziet Gilg dat op het Insight-vlak veel mogelijk is. Doordat de Business Data Cloud beschikt over finance-, spend- en supply chain-data uit SAP S/4HANA en SAP Ariba, zijn verschillende scenario’s mogelijk. Ook vanuit de HR-data uit SAP SuccessFactors is het een en ander mogelijk. De data uit deze SAP-systemen houden allemaal hun originele businesscontext en semantiek, zonder dat eerst data-extractie plaats hoeft te vinden. De Insight-apps draaien bovenop de Business Data Cloud, en gebruikers kunnen deze afnemen vanuit een centrale plek. “Klanten kunnen zich erop abonneren en vervolgens hun eigen dashboards bouwen, plus via partners die ze hebben”, legt Gilg uit.
SAP wil hiermee AI verder uit laten groeien tot een geïntegreerd onderdeel van de bedrijfsvoering. Dit in combinatie met de opkomst van AI-agents, geautomatiseerde assistenten die repetitieve taken in SAP kunnen overnemen en processen kunnen versnellen. Hierin moet de copiloot Joule een coördinerende rol krijgen, belooft SAP tijdens de presentatie van Business Data Cloud. De copiloot stuurt deze AI-agents aan op basis van real-time bedrijfsdata, iets wat via de Business Data Cloud weer verder inzichtelijk moet worden. De agents krijgen de beschikking over de juiste data om taken uit te voeren en zelfs aanbevelingen te doen.
Van data naar strategie
Met de introductie van SAP Business Data Cloud zet SAP een fundamentele stap richting een toekomst waarin AI, data en bedrijfsprocessen één geïntegreerd geheel vormen. Dat zal voor sommige SAP-gebruikers misschien als een bekende ambitie klinken. De ERP-reus lanceerde twee jaar geleden namelijk Datasphere, waarbij soortgelijke ambities werden uitgesproken. Gilg geeft desgevraagd aan dat de Business Data Cloud een evolutie is van Datasphere en andere SAP-dataproducten. Wat SAP betreft, is de Business Data Cloud straks de meest logische en uitgebreide optie, waar klanten ook op een natuurlijke manier automatisch op overgaan. “Sommige concepten zijn erg valide”, verwijst Gilg naar eerdere dataproducten. “Wat nieuw is, is om het echt as a service aan te bieden en gebruikers echt dataproducten te bieden.”
Het Duitse softwarebedrijf ziet onder de streep nog te veel organisaties worstelen met het combineren van operationele data uit SAP-systemen met data uit andere bronnen. Dat verdient een nieuwe benadering waarvoor SAP en Databricks dichter bij elkaar komen. Wij zijn benieuwd hoe dit verder gaat uitpakken in de komende maanden.
Tip: SAP blijft AI-mogelijkheden S/4HANA uitbouwen, eerste stappen met AI-agents