业务数据编织

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 agentic AI 奠定数据基础

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什么是业务数据编织？

业务数据编织是一种架构，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。

构建业务案例

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。

深入了解业务数据编织功能

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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。

深入了解 SAP HANA Cloud [HANA 云]
网络研讨会
采用业务数据编织，为 agentic 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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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上下文方面的统一。

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简化超 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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将数据与 AI 作为共享业务功能

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编织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，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情境信息，供 AI 使用，节省了 10,000 多小时的人工工时。

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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

阅读报告“IDC MarketScape Worldwide Business Intelligence and Analytics Platforms 2025 Vendor Assessment”（IDC MarketScape：2025 年全球商业智能与分析平台供应商评估），了解 SAP 为何被评为领导者。

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。

阅读报告
SAP 荣膺分析和商业智能领域远见者称号

了解 SAP 为何在 Gartner 2025 年分析和商业智能平台魔力象限报告中被评为远见者。

阅读报告

资源

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衡量数据编织的总体拥有成本

了解相较于 DIY 方式，SAP Business Data Cloud 如何借助数据编织节省高达 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，加速生成取洞察和智能。

阅读白皮书  
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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。

立即行动  

常见问题

业务数据编织是一种架构，将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。与传统数据管理方式不同，业务数据编织从设计之初就保留了数据背后的含义，为构建可扩展、可信赖的 AI 奠定了基石。业务数据编织将数据集成、数据湖仓、数据产品、数据市场、语义、知识图谱及建模等关键功能整合到统一的平台中，同时保持架构的灵活性。

作为业务数据编织的中枢层，知识核心将企业的数据、流程、策略、模拟和语义连接至一个统一的系统中。知识核心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。如果没有知识核心，AI 智能体之间可能会相互冲突，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。业务数据编织则更进一步，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，Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms（分析和商业智能平台魔力象限），Anirudh Ganeshan、Edgar Macari、Jamie O'Brien、Kurt Schlegel 和 Christopher Long，2025 年 6 月 16 日。

 

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