业务数据织网架构

为每个企业应用和 AI 智能体提供通用业务上下文。
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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？

业务数据织网架构将数据和上下文连接到一个受治理的统一基础中，作为每个企业应用程序和 AI 智能体可信赖的知识核心。

阅读总体拥有成本 (TCO) 报告

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、应用程序和决策都基于通用业务上下文，并由能够持续从新增数据和现有数据中学习的主动元数据加以丰富。

为每种工作负载调配计算资源

利用灵活的计算能力，在 Spark、SQL 和多模型引擎上运行数据和 AI 工作负载，并为每个任务匹配最佳运行时。

深入了解业务数据织网架构功能

通过开放式湖仓一体目录治理数据

通过集中式权限和数据沿袭，在与 Apache Iceberg 兼容的引擎和 AI 智能体之间发现和共享数据。

查询存储在任何位置的数据

无需任何副本即可联合访问 35 种以上的源类型（关系数据库、数据仓库、对象存储等）。

无需手动调优即可加快查询速度

随着使用情况的变化，自动预计算并优化查询，以提供 PB 级数据规模的亚秒级分析和 AI 功能。

深入了解 SAP Business Data Cloud
网络研讨会系列
SAP Business Data Cloud 快速入门

数据和 IT 领导者正在整合分散的系统，以便更快、更自信地做出决策。观看网络直播，了解具体操作方法。

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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 5,000 亿个业务信号，以供 AI 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。

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分析机构对 SAP 的评价

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SAP 在《2025 年 IDC MarketScape 商业智能与分析平台供应商评估》报告中获评“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两大领导者之一

了解为何 SAP 和 SAP Reltio 在《The Forrester Wave™：2025 年第二季度主数据管理解决方案》报告中获评“领导者”。

阅读报告
SAP 在分析与商业智能领域获评“远见者”

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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网络研讨会系列
采用业务数据织网架构，为代理式 AI 构建坚实数据基础

观看网络研讨会，了解 SAP Business Data Cloud 如何在统一且妥善治理的数据环境中连接数据和业务上下文，实现可扩展的 AI。

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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)。

阅读报告  
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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。

阅读白皮书  
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Autonomous Enterprise 始于业务数据

了解可信的业务数据、上下文和治理如何为大规模的智能体 AI 和自主运营奠定基础。

阅读电子书 
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SAP Discovery Center 中的 SAP Business Data Cloud

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。

快速入门  

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。

数据织网架构能够在复杂的环境中连接和管理分布式数据。业务数据织网架构则更进一步，保留了数据背后的业务上下文，包括其语义、策略和业务流程。这使得应用程序和 AI 智能体能够持续访问具有必要含义的数据，从而生成可信的洞察并采取行动。

知识核心将语义、可信实体、关系、元数据、本体和业务规则连接起来，为分析和 AI 提供共享的业务上下文。与静态语义层不同，它会随着业务的发展，通过跨领域和用例的数据使用方式不断丰富，并纳入新的关系、决策和流程逻辑。知识核心使 AI 智能体能够持续、适应性地理解企业的运作方式，帮助它们在更丰富的上下文中进行推理和行动，并更好地协调一致。

业务数据织网架构使智能体能够以受控方式访问组织数据，并提供理解关系、跨领域推理和采取明智行动所需的业务上下文。通过将智能体建立在共享语义、企业知识和实时数据之上，这种架构方法能够实现更值得信赖和更协调的 AI 驱动决策和工作流。

数据湖或数据仓库可存储和组织数据，但不会保留数据背后的业务上下文。业务数据织网架构则更进一步，将整个环境中的上下文连接起来，使数据不仅可以访问，而且可以解释。当 AI 系统需要做出与实际业务成果相符的自主决策时，这一区别就至关重要。

语义层通过定义跨领域的共享指标、关系和业务逻辑，赋予数据一致的业务含义。在业务数据织网架构中，它将这些语义与数据模型、本体和知识图谱联系起来，使分析、应用程序和 AI 能够在各种使用场景中一致地解读和使用数据。

SAP Business Data Cloud 是 SAP Business AI Platform 的一个关键组件，它以业务数据织网架构为基础，提供通用的业务上下文，并作为每个企业应用程序和智能体的可信知识核心。这一知识核心将 SAP Datasphere、SAP Analytics Cloud、SAP Master Data Governance 和 SAP Reltio 整合在一起，以统一 SAP 和第三方数据（包括 SAP Business Warehouse），并对其实施企业级治理，从而确保每项 AI 计划都基于同一可信基础运行。

 

SAP 业务数据织网架构基于智能计算运行，借助 SAP HANA Cloud、SAP Databricks 和 SAP Snowflake 解决方案扩展，使客户能够根据业务需求，灵活地为各类数据和 AI 工作负载选择同类最佳的计算能力。

 

这一基础依托只有 SAP 才能提供的知识，帮助您全面了解业务：业务流程逻辑、丰富的运营数据产品、智能内容以及全球行业部署。借助 AI 和 Joule Agents，这一可信的业务上下文将转化为行动，帮助客户实现流程自动化，并更快制定出更明智的决策。

《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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