Fonctionnalités de SAP Business Data Cloud
Développement de modèles (5)
Prise en charge linguistique
Prend en charge les langages de programmation tels que Java, C ou Python. Prend en charge les langages frontaux tels que HTML, CSS et JavaScript
Glissez et déposez
Offre aux développeurs la possibilité de glisser-déposer des morceaux de code ou des algorithmes lors de la création de modèles
Algorithmes prédéfinis
Fournit aux utilisateurs des algorithmes prédéfinis pour simplifier le développement de modèles
Formation sur modèle
Fournit de grands ensembles de données pour la formation de modèles individuels
Ingénierie des fonctionnalités
Transforme les données brutes en fonctionnalités qui représentent mieux le problème sous-jacent aux modèles prédictifs
Services d’apprentissage automatique/profond (6)
Vision par ordinateur
Offre des services de reconnaissance d’images
Traitement du langage naturel
Offre des services de traitement du langage naturel
Génération de langage naturel
Offre des services de génération de langage naturel
Réseaux de neurones artificiels
Offre des réseaux de neurones artificiels pour les utilisateurs
Compréhension du langage naturel
Offre des services de compréhension du langage naturel
Apprentissage profond
Fournit des capacités d’apprentissage profond
déploiement (15)
Service géré
Gère l’application intelligente pour l’utilisateur, réduisant ainsi le besoin d’infrastructure
Application
Permet aux utilisateurs d’insérer l’apprentissage automatique dans les applications d’exploitation
Évolutivité
Fournit des applications et une infrastructure d’apprentissage automatique facilement évolutives
Flexibilité linguistique
Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.
Flexibilité du cadre
Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.
Gestion des versions
Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.
Facilité de déploiement
Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.
Évolutivité
Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.
Sur site
Fournit des options de déploiement sur site.
Nuage
Fournit des options de déploiement Cloud (Cloud privé ou public, Cloud hybride).
Flexibilité linguistique
Permet aux utilisateurs d’entrer des modèles créés dans une variété de langues.
Flexibilité du cadre
Permet aux utilisateurs de choisir le framework ou l’atelier de leur choix.
Gestion des versions
Le contrôle de version des enregistrements en tant que modèles est itéré.
Facilité de déploiement
Fournit un moyen de déployer rapidement et efficacement des modèles de machine learning.
Évolutivité
Offre un moyen d’adapter l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle d’une entreprise.
Administration (4)
Modélisation des données
Outils pour (re)structurer les données de manière à permettre d’extraire des informations rapidement et avec précision
Recommandations
Analyse les données pour trouver et recommander les segmentations de clientèle les plus rentables.
Gestion des flux de travail
Outils pour créer et ajuster les flux de travail afin d’assurer la cohérence.
Tableaux de bord et visualisations
Présente les informations et les analyses de manière digeste, intuitive et visuellement attrayante.
conformité (4)
Conformité des données sensibles
Prend en charge la conformité aux normes PII, RGPD, HIPPA, PCI et autres.
Formation et lignes directrices
Fournit des directives ou une formation liée aux exigences de conformité des données sensibles,
Application des politiques
Permet aux administrateurs de définir des stratégies de sécurité et de gouvernance des données
Surveillance de la conformité
Surveille la qualité des données et envoie des alertes en fonction des violations ou des abus
Qualité des données (3)
Préparation des données
Organise les données collectées pour les solutions d’analyse de Big Data afin d’analyser, de manipuler et de modéliser
Répartition des données
Facilite la diffusion des mégadonnées collectées dans les clusters de calcul parallèle
Unification des données
Compilez les données de tous les systèmes afin que les utilisateurs puissent facilement consulter les informations pertinentes.
management (16)
Catalogage
Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.
Surveillance
Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.
Gouvernant
Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.
Registre des modèles
Permet aux utilisateurs de gérer les artefacts de modèle et de suivre les modèles déployés en production.
Analyse des coûts du cloud
Fournissez des informations et des analyses sur la gestion des coûts concernant l’utilisation du cloud.
Sécurité du cloud
Gérez les vulnérabilités, l’accès et la protection de plusieurs clouds.
Gestion des ressources cloud
Gérez manuellement ou automatiquement l’utilisation et la mise à l’échelle des ressources cloud.
Sauvegarde et restauration dans le cloud
Sauvegardez les ressources cloud et offrez des fonctionnalités de récupération en cas de panne et de plantage.
Glossaire métier
Permet aux utilisateurs de créer un glossaire de termes métier, de vocabulaire et de définitions à travers plusieurs outils.
Découverte de données
Fournit un catalogue de données intégré intégré qui permet aux utilisateurs de localiser facilement les données dans plusieurs sources.
Profilage des données
Surveille et nettoie les données à l’aide de règles métier et d’algorithmes analytiques.
Rapports et visualisation
Visualisez les flux de données et le traçage qui démontrent la conformité aux rapports et aux tableaux de bord via une console unique.
Lignage des données
Fournit une fonctionnalité de traçabilité automatisée des données qui offre une visibilité sur l’ensemble du parcours de déplacement des données, de l’origine des données à la destination.
Catalogage
Enregistre et organise tous les modèles de machine learning qui ont été déployés dans l’ensemble de l’entreprise.
Surveillance
Suit les performances et la précision des modèles d’apprentissage automatique.
Gouvernant
Provisionne les utilisateurs en fonction de l’autorisation de déployer et d’itérer sur des modèles Machine Learning.
Fonctionnalité (3)
Cloud Consolidation
Consolidez la visualisation et la gestion de plusieurs clouds dans une seule solution.
Cloud Orchestration
Orchestrez le cloud pour l’installation, la configuration et la gestion.
Optimisation du cloud
Optimisez les performances du cloud et l’intégration avec des systèmes disparates.
Système (1)
Ingestion de données et querelles
Permet à l’utilisateur d’importer diverses sources de données pour une utilisation immédiate
Gestion des données (6)
Intégration des données
Consolide, nettoie et normalise les données provenant de plusieurs sources disparates.
Compression des données
Permet d’économiser de la capacité de stockage et d’améliorer les performances des requêtes.
Qualité des données
Élimine les incohérences et les doublons des données, garantissant ainsi leur intégrité.
Analyse de données intégrée
Fonctions d’analyse basées sur SQL telles que les séries chronologiques, la correspondance de modèles, l’analyse géospatiale, etc.
Machine Learning dans la base de données
Fournit des fonctionnalités intégrées telles que des algorithmes d’apprentissage automatique, des fonctions de préparation de données, l’évaluation et la gestion de modèles, etc.
Analyse du lac de données
Permet d’interroger des données sur des formats de données tels que parquet, ORC, JSON, etc. et d’analyser des types de données complexes sur HDFS
Intégration (3)
Intégration IA / ML
S’intègre aux flux de travail de science des données, au Machine Learning et aux capacités d’intelligence artificielle (IA).
Intégration de l’outil BI
S’intègre aux outils de BI pour transformer les données en informations exploitables.
Intégration du lac de données
Accélère le traitement des données et la capture de données non structurées, semi-structurées et en streaming.
Performance (1)
Évolutivité
Gère d’énormes volumes de données, haut de gamme ou bas de gamme selon la demande.
Sécurité (5)
Gouvernance des données
Politiques, procédures et normes de gestion et d’accès aux données.
Sécurité des données
Limite l’accès aux données au niveau de la cellule, masque ou masque des parties de cellules et chiffre les données au repos et en mouvement
Contrôle d’accès
Authentifie et autorise les individus à accéder aux données qu’ils sont autorisés à voir et à utiliser.
Gestion des rôles
Aide à identifier et à gérer les rôles des propriétaires et des gestionnaires de données.
Gestion de la conformité
Aide à respecter les réglementations et les normes en matière de confidentialité des données.
Maintenance (2)
Gestion de la qualité des données
Dédéfinit, valide et surveille les règles métier pour préserver l’état de préparation des données de référence.
Gestion des politiques
Permet aux utilisateurs de créer et d’examiner des stratégies de données pour les rendre cohérentes dans toute l’organisation.
Opérations (3)
Métriques
Contrôler l’utilisation et les performances du modèle en production
Gestion de l’infrastructure
Déployez des applications ML stratégiques où et quand vous en avez besoin
Collaboration
Comparez facilement les expériences (code, hyperparamètres, métriques, prédictions, dépendances, métriques système, etc.) pour comprendre les différences de performances du modèle.
IA générative (9)
Génération de texte
Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.
Résumé du texte
Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.
Génération de texte
Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.
Résumé du texte
Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.
Génération de texte
Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.
Résumé du texte
Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.
Synthèse de texte en image
Permet de générer des images à partir d’une invite texte.
Génération de texte
Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.
Résumé du texte
Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique (7)
Exécution autonome des tâches
Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante
Planification en plusieurs étapes
Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes
Intégration inter-systèmes
Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données
Apprentissage adaptatif
Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience
Interaction en Langage Naturel
Engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches
Assistance proactive
Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité
Prise de décision
Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs


