Schwerpunkt: SAP Datasphere, Datenqualität, semantische Schicht und GraphRAG im ERP.
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Kern-Erkenntnisse (Key Takeaways)
- „No AI without Data, no autonomous enterprise without Business Semantics.“
- SAP Datasphere als Kern der Business Data Fabric.
- Bedeutung von semantischer Integrität beim Übertragen von ERP-Daten in Lakehouses oder Vektordatenbanken.
- Zero-Data-Duplication: Föderierte Datenarchitekturen statt monolithischer Data Dumps.
1. Die Business Data Fabric
Autonome Systeme benötigen verlässliche Daten. Die Business Data Fabric verbindet ERP-Daten mit externen Quellen, ohne die Geschäftssemantik (Hierarchien, Währungen, Einheiten) zu zerstören.
2. Föderation statt Replikation
Statt Millionen von Datensätzen in zentrale Data Lakes zu kopieren, ermöglicht SAP Datasphere den föderierten Zugriff in Echtzeit unter Beibehaltung der Sicherheitskontexte.
3. Semantische Datenaufbereitung für RAG
Klassisches RAG scheitert oft an tabellarischen Geschäftsdaten. Die Aufbereitung über semantische Schichten sichert korrekte Antworten bei Datenabfragen.
Praxis-Empfehlungen für SAP-Architekten
- Semantik wahren: Datenzugriff für KI stets über semantische Schichten (z. B. Datasphere Analytic Models) strukturieren.
- Berechtigungskonzepte vererben: Sicherstellen, dass Quellberechtigungen bis zur KI-Abfrage durchgereicht werden.
- Datenhygiene priorisieren: Stammdatenqualität als kritischen Erfolgsfaktor für KI-Projekte definieren.