为代理式 AI 奠定数据基础

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什么是业务数据织网架构?

业务数据织网架构是一种架构,将所有企业数据和上下文整合于妥善治理的统一数据基础,作为每个企业应用与 AI 智能体的可靠知识核心。

保留完整的业务上下文,实现所有数据互联

借助可靠的知识核心,协调 SAP 和第三方数据。该核心可以保留业务上下文,并提供无与伦比的业务洞察。

为所有 AI 智能体构筑可靠的语义根基

确保每个智能体、应用和决策都扎根于通用业务上下文,并由能够从新增数据和现有数据中持续学习的主动元数据丰富信息。

为每种工作负载调配计算资源

利用灵活计算能力,为每种工作负载匹配最合适的引擎,从而在 Spark、SQL 和多模引擎中运行数据和 AI 工作负载。

深入了解业务数据织网架构功能

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基于任何数据类型运行任何工作负载

在统一的引擎中,处理关系数据、图形数据、向量数据和空间数据的分析、AI 和事务工作负载。

通过弹性扩展管理计算资源

利用智能分层,独立扩展计算和存储资源,从而随着工作负载需求的变化,持续优化性能和成本。

提高 AI 成本的可预测性

执行 AI 计算时,利用原生工作负载管理与内存级计算速度,大幅缩短推理时间,并降低总体拥有成本。

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SAP 客户成功案例

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在全球网络中保留业务含义

爱立信 (Ericsson) 依托受治理且可重复使用的数据产品,实现了覆盖 180 多个国家/地区的 PB 级数据在语义和业务情境方面的统一

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简化超过 3.5 亿客户的数据治理

通过将多个市场整合至一个语义层,沃达丰 (Vodafone) 将业务数据仓库占用空间缩减 80%,为超过 3.5 亿客户提供得到妥善治理的可信数据

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将数据和人工智能视为共享的业务功能

谷歌 (Google) 支持财务和 IT 部门基于共享的组织知识协同工作,减少手动对账,从而在整个业务数据织网架构中更快地生成客户损益报表

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实时整合 5000 亿个业务信号,供人工智能使用

Team Liquid 通过整合实时赛事、训练与健康数据以及完整的上下文信息以供人工智能使用,节省了 10,000 多个小时的人工工作。

分析机构对 SAP 的评价

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SAP 在《IDC MarketScape:2025 年商业智能与分析平台供应商评估》报告中被评为领导者

了解为什么 SAP 在《2025 年 IDC MarketScape 全球商业智能和分析平台供应商评估》报告中获评“领导者”。

阅读报告节选
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SAP 被评为主数据管理领域的领导者

了解为何 SAP 在"The Forrester Wave: Master Data Management Solutions Q2 2025"(The Forrester Wave 2025 年第二季度主数据管理解决方案)报告中被评为领导者。

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SAP 荣膺分析和商业智能领域远见者称号

了解 SAP 为何在《2026 年 Gartner® 分析和商业智能平台魔力象限™》报告中获评“远见者”。

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网络研讨会
采用业务数据织网架构,为代理式 AI 构建坚实数据基础

参加网络研讨会,了解 SAP Business Data Cloud 如何在统一且妥善治理的数据环境中,关联数据和业务上下文,赋能 AI 规模化落地。

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资源

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衡量数据织网架构的总体拥有成本 (TCO)

了解相较于 DIY 方式,SAP Business Data Cloud 如何借助数据织网架构节省高达 67% 的总体拥有成本 (TCO)。

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数据与 AI 一体化

了解 SAP Business Data Cloud 如何将上下文、治理和编排整合一体,加速获取洞察和智能。

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快速入门系列:体验 SAP Business Data Cloud

了解如何借助 SAP Business Data Cloud,利用各种预构建应用、数据建模工具及 SAP Databricks,将原始数据转化为实时洞察。

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SAP Discovery Center 中的 SAP Business Data Cloud 目录

探索 SAP Business Data Cloud 容量服务,了解如何借助其内置的任务、路线图和操作指南,连接、管理和分析 SAP 数据和第三方数据。

常见问题

业务数据织网架构是一种将数据和上下文连接在一个受控基础中的架构,作为每个企业应用程序和 AI 智能体的可信知识核心。与传统数据管理方式不同,业务数据织网架构从设计之初就保留了数据背后的含义,使其成为可扩展、可信赖的人工智能的基础。它将数据集成、数据库、数据产品、数据市场、语义、知识图谱以及建模等关键功能整合到统一的平台中,同时又不影响架构的灵活性。

知识核心是业务数据织网架构的核心层,它将数据、流程、策略、模拟和语义连接成一个统一的系统。它超越了传统的知识图谱,让 AI 智能体能够真正了解业务运作方式,而非只看数据表象。如果没有它,AI 智能体之间可能会发生冲突,或者针对错误的结果进行优化。

数据湖或数据仓库用于存储和整理数据,但不会保留其业务上下文。业务数据织网架构则更进一步,能够在整个企业架构中实现业务上下文互联,使数据不仅可访问,亦能理解和解释。由于 AI 系统需要根据实际业务成果作出自主决策,因此业务数据编织的这个特性就显得至关重要。

《Gartner 分析与商业智能平台魔力象限》,作者:Anirudh Ganeshan、Christopher Long、Edgar Macari,2026 年 6 月 29 日。

 

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