在当今这个数据驱动的时代，任何技术专家都会告诉你，一个成功的AI战略依赖于可靠的数据。事实上，最近的一项针对技术领导者的调查显示，近94%的受访者现在更加关注数据，这主要源于对AI日益浓厚的兴趣。然而，当组织试图在众多的供应商中寻找最佳合作伙伴时，事情就变得复杂起来。随着市场的快速变化，很难确定哪个供应商最能帮助企业利用数据实现战略转型，包括AI计划。
好消息是，无论企业处于数据现代化旅程的哪个阶段，都有可行的路径可走。以下是三个成功的秘诀：
1. 为最重要的业务应用增值
企业仍然在为如何在保留上下文和关系的同时，跨业务应用统一数据而挣扎——只有34%的业务领导者对他们的数据表示高度信任。没有可靠的数据基础，分析和AI计划往往会陷入停滞，因为团队会花费更多时间进行数据集成和管理，而不是利用数据创造业务价值。
这时，业务数据织锦（Data Fabric）就派上了用场。业务数据织锦通过提供一个集成、语义丰富的数据层来降低延迟，覆盖分散的数据环境。这种架构简化了数据管理，使访问可信数据变得更容易。通过创建跨多个数据源和应用的单一事实来源，组织可以更容易地建立数据治理和自助数据访问。
SAP就提供了这样的解决方案，其SAP Business Data Cloud是一个完全托管的SaaS解决方案，可以统一和管理SAP数据及第三方数据。SAP Business Data Cloud简化了客户复杂的数据环境，其零拷贝共享方法简化了数据的协调、联合和复制工作。这为客户节省了时间，使他们能够专注于战略性和转型性的数据项目，如构建智能应用或为AI计划提供高质量数据。
此外，SAP Business Data Cloud内置于SAP Business Suite中，后者是一组集成的业务应用、数据和AI。这有助于客户进一步建立一个协调一致的数据基础，以连接业务应用和流程中的见解，并为AI计划提供动力。
2. 从交易型应用转向智能应用
有了协调一致的数据层，公司就可以开始使用或构建自己的智能应用。根据Gartner的说法，“虽然应用可以表现得智能，但智能应用才是真正的智能。”
智能应用超越了基于规则和处方的方法，它们是自学习和自适应的应用，可以从任何来源摄取和处理数据。这些应用使数据民主化，将数据从数据科学家的领域带到了每个人的手中，从人力资源专业人员到首席财务官。
然而，面对众多供应商提供的智能应用，如何选择成为了一个问题。仅仅智能并不足以推动业务成果。重要的是选择一个能够在核心业务流程（如供应链或采购管理）的上下文中提供这些应用的公司，以便人们能够在日常工作中使用这些智能。
SAP在智能应用方面有着独特的方法，这些应用是其业务数据云的一部分，建立在50多年对业务流程、应用和行业专业知识的磨练之上。这些应用由数据产品构建而成，这些数据产品是从其庞大的解决方案库中提取的易于消费的信息，旨在解决特定的业务问题。SAP的智能应用还融合了AI技术，如知识图谱（能够指出数据点之间的关系），并且具备建模、报告、预测和其他能力。
更重要的是，这些应用嵌入在SAP的应用景观中，包括ERP、人力资源、采购、供应链、财务和其他解决方案。例如，SAP Business Data Cloud中最新宣布的People Intelligence套件，能够将SAP SuccessFactors人力资本管理套件中的人员和技能数据连接起来，转化为可用的劳动力见解和基于AI的建议。
3. 不要孤军奋战：开放生态系统是成功的关键
没有任何一个供应商能够提供所有行业和业务数据及专业知识。因此，选择一个具有开放生态系统方法的供应商至关重要。
这有几个关键原因。首先，为了扩展解决方案并使其可在多个云平台上使用。其次，为了访问广泛的领域专业知识。第三，为了建立一个由专注于特定数据集的行业领导者丰富的智能应用生态系统，如风险评估。
这三个原因概括了SAP的合作伙伴战略。例如，SAP最近宣布与Adobe合作，在SAP Business Data Cloud上构建一个智能应用，该应用结合了供应链、财务和Adobe数字体验数据，为联合客户生成深入见解。此外，穆迪（Moody’s）将与SAP合作，帮助客户和合作伙伴使用穆迪的风险数据集与SAP的应收账款数据集成，以增强现金流和违约预测。
展望未来，组织需要将数据和AI视为不可分割的整体。成功的AI计划依赖于从业务应用及其他来源获取的高质量、相关数据。一项最近的GigaOm研究发现，将数据视为战略资产的公司，其AI采用率提高了28%。通过SAP Business Data Cloud，组织获得了缺失的拼图，有助于协调和简化来自任何来源的数据，使AI项目更有效地推动业务成果。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/cong-shu-ju-zhong-huo-qu-zui-da-jia-zhi-de-san-zhong-fang
