SAP Business Unleashed: primeras impresiones

Lo primero que tengo que reconocer es que mis predicciones de ayer no iban bien encaminadas, tan sólo acerté en una: SAP Business Data Cloud.

Tengo que reconocer que mantuve la esperanza de que apareciera Mónica Naranjo hasta el último momento… 😉

¿Qué nos contaron ayer? Si lo tengo que resumir en una frase sería: vamos a tener una plataforma donde estarán todos nuestros datos (estructurados o no) y estos van a poder ser explotados por la Inteligencia Artificial.

Ahora, con un poco más de detalle, sobre términos que nos tienen que empezar a sonar:

• SAP Business Data Cloud: plataforma única donde se van a unificar todos nuestros datos, de distinta naturaleza y diversas fuentes.
• Agentes IA: SAP proporciona una serie de agentes que nos permitirán agilizar los procesos y mejorar la toma de decisiones, en algunas áreas de negocio (irán sacando más).
• Joule Studio: es una herramienta que nos va a permitir diseñar nuestros propios agentes IA.

Es decir, vamos a tener todos nuestros datos en un único sitio y la IA va a ser capaz de pensar por nosotros, analizar esos datos, cruzándolos entre sí, responder a nuestras preguntas, mostrarnos relaciones que podrían pasarnos inadvertidas y vamos a poder hacer simulaciones en base a distintos criterios.

Databricks juega un papel importante a la hora de conseguir unificar la información en una única plataforma, ya que por un lado teníamos los datos propios del negocio (en S/4HANA), pero por otro lado necesitamos añadir datos de otras fuentes/herramientas.

SAP Knowledge Graph nos va a permitir modelar toda esa información de una manera más natural e intuitiva.

Y una vez que tenemos toda la información en un mismo punto y relacionada adecuadamente, se la enchufamos a la IA para que haga su trabajo.

¿Ciencia ficción? Evidentemente, no; todo esto es factible con la tecnología que tenemos a día de hoy,

Eso sí, no tengo yo muy claro si todos esos clientes que siguen con su BW clásico o los que están inmersos en un proyecto de migración a S/4HANA (pensándoselo al menos) están preparados ahora para afrontar todo esto.

Una cosa que es evidente es que este va a ser otro argumento más para empujarte encaminarte amablemente al entorno cloud, ya que nos dirán que todo esto todo tiene sentido si lo tienes todo en la nube.

Que no digo yo que haya cosas que, evidentemente, tengan que estar en la nube, pero si vamos a poder consolidar toda la información de cualquier fuente, en un único sitio, ¿por qué no una de las fuentes puede ser mi S/4HANA on-premise?

Uno de los puntos claves de todo esto es el acuerdo de colaboración con Databricks y esto tiene algo bueno (no reinventan la rueda) y algo malo (es una colaboración, no una adquisición); ya que habrá que ver cómo se orquesta dicho acuerdo a nivel de licencias, soporte, evoluciones de la plataforma, etc…

Se me ocurre por ejemplo, el acuerdo de colaboración que tienen desde hace años con OpenText.

Hay clientes que lo compran directamente en OpenText, otros que lo compran a través de SAP, con condiciones distintas; o el mismo cliente con 2 ofertas distintas, una de cada uno.

Cada uno tiene su IA, hay servicios de BTP que tienen una funcionalidad similar que algunas de los productos de OpenText…

Confiemos en que las métricas de todos estos nuevos productos sean claras y transparentes.

Sobre el tema de Knowledge Graph está previsto que en el primer trimestre de 2025, SAP HANA Cloud incorpore esa capacidad, tal y como dicen en este artículo: Connecting the Facts: SAP HANA Cloud’s Knowledge Graph Engine for Business Context

Knowledge Graph es una base de conocimientos estructurada en forma de grafo, que contiene información enriquecida.

SAP Knowledge Graph es la herramienta que nos va a proporcionar SAP para poder gestionar este tipo de relaciones.

Realmente, es una capacidad de SAP HANA Cloud, al igual que lo es SAP HANA Cloud Graph.

¿Cómo? Sí, SAP HANA Cloud Graph y SAP HANA Cloud Knowledge Graph no son lo mismo, ¿qué diferencias hay?

No te lo explico yo, lo hace “mi secretario”:

SAP HANA Cloud Graph vs. SAP HANA Cloud Knowledge Graph
Ambas soluciones trabajan con datos en grafos dentro de SAP HANA Cloud, pero tienen enfoques y usos distintos. Aquí te explico las diferencias clave:

Característica	SAP HANA Cloud Graph	SAP HANA Cloud Knowledge Graph
Enfoque	Modelado y análisis de grafos con consultas eficientes.	Modelado semántico basado en relaciones y ontologías.
Modelo de Datos	Utiliza vértices (nodos) y aristas (enlaces) para representar entidades y relaciones.	Basado en sujeto-predicado-objeto (triples RDF) para definir conceptos y relaciones.
Lenguaje de Consultas	Soporta SQL y openCypher para explorar relaciones en bases de datos de grafos.	Usa SPARQL y RDF para representar el conocimiento de forma semántica.
Casos de Uso	🔹 Detección de fraude en transacciones. 🔹 Optimización de rutas logísticas. 🔹 Análisis de redes sociales. 🔹 Modelado de datos interconectados.	🔹 Búsqueda semántica en documentos empresariales. 🔹 Mejora en IA Generativa y LLMs. 🔹 Recomendaciones contextuales en e-commerce. 🔹 Integración de datos estructurados y no estructurados.
Integración	Integrado en SAP HANA Cloud y compatible con datos relacionales.	Extensión de SAP HANA con capacidades semánticas avanzadas.
Casos en IA	Puede usarse para minería de grafos en análisis de datos.	Sirve para contextualizar información y mejorar respuestas de IA, reduciendo «alucinaciones» en modelos LLM.

Sobre Knowledge Graph, precisamente, nos habló Antonio Leites en el pasado SITBCN y nos volverá a hablar en el SITMAD del 21 de marzo; así que, si te interesa el tema, apúntate y le fríes a preguntas 🤣

Y, por supuesto, SAP HANA Cloud Graph no es lo mismo que SAP Graph… como bien sabemos todos 😉

Ya sabéis, que el tema de los nombres daría mucho que hablar… de momento, la gente de marketing ya ha hecho su trabajo, encajando en el «dibujito» estas piezas.

Esto es lo que vais a ver ahora en todas las presentaciones:

En definitiva, lo que quiero reflejar con todo esto es que me creo quiero creer todo lo que presentaron ayer y que la tecnología está en un punto que nos permite hacer todo esto, pero… ¿cómo de cerca están tus clientes de ese punto?

Ahí es dónde radica el principal problema.

Debemos facilitar, a todos los niveles, el hecho de que los clientes lleguen a ese punto y, para ello, hay mucho trabajo por hacer y nos tienen que salir los números… a todos 😉

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