Data Science und SAP BTP – passt das?
Ist die SAP BTP wirklich die beste Wahl, um Machine Learning (ML) Modelle umzusetzen? Unser Data Science Team ist davon absolut überzeugt. Warum? Das verrät uns Alina Meiseberg, Senior Data Scientist bei sovanta. Sie fasst die Vorteile, Tools und Funktionen auf der SAP BTP zusammen, die die ML-Entwicklung optimieren und beschleunigen.
Bislang noch ein ML-Underdog: Die SAP BTP
Für mich als Data Scientist ist es entscheidend, eine zuverlässige und sichere Plattform zu nutzen, um Machine Learning-Modelle zu entwickeln und zu implementieren. Doch mittlerweile gibt es immer mehr und mehr Plattformen zum Entwickeln, Deployen & Managen von ML-Modellen. Wir haben bei sovanta schon auf vielen unterschiedlichen Plattformen gearbeitet, wie Databricks, Azure mit Kubernetes und Co. Dabei gibt es eine Lösung, die gerne übersehen wird: Die SAP Business Technology Platform (SAP BTP). Dabei bietet die SAP BTP viele Möglichkeiten, um ML-Projekte durchzuführen und darüber hinaus noch zahlreiche Tools und Services zur Integration. Hier kommen drei für mich entscheidende Vorteile der Arbeit auf der SAP BTP:
Vorteil 1: Tief in SAP-Systeme integriert
Die SAP BTP ist eine cloud-basierte Plattform, die eine Vielzahl von Services und Tools für die Entwicklung und Implementierung von Anwendungen bietet. Ein wichtiger Unterschied der SAP BTP im Vergleich zu anderen Cloud-Anbietern wie AWS und Azure liegt in der speziellen Ausrichtung auf geschäftskritische Anwendungen und speziell auf Anwendungen, die auf SAP-Systemen aufbauen. Die SAP BTP bietet eine umfangreiche Integration mit SAP-Systemen, was es Unternehmen ermöglicht, ihre bestehenden Geschäftsprozesse zu optimieren und zu automatisieren. Darum bietet sich die SAP BTP einfach gut für Data Science-Projekte an, die sich tief in die Geschäftsprozesse integrieren.
Vorteil 2: Datensicherheit ist geklärt
Zusätzlich bietet die SAP BTP auch einen hohen Grad an Sicherheit, um die Vertraulichkeit und Integrität von Daten und Anwendungen zu gewährleisten. Unternehmen können darauf vertrauen, dass ihre Daten und Anwendungen sicher sind und dass ihre Anforderungen an Compliance und Datenschutz erfüllt werden. Das erleichtert immens den Zugriff auf Daten, die zum Modell-Retraining oder zu Vorhersagen benötigt werden – da Datensicherheit kein Hindernis mehr ist.
Vorteil 3: Tools zum skalieren
Die SAP BTP ist zudem eine ideale Arbeitsumgebung für Data Scientists, da sie eine breite Palette von Tools, wie die SAP Data Intelligence und die SAP Datasphere, sowie Funktionen für die Arbeit mit Daten und die Erstellung bzw. Katalogisierung von KI-Modellen bietet. Dank dem SAP AI Core können ML-Modelle auch problemlos skaliert werden. Das ermöglicht, mit wachsenden Datenmengen und Anforderungen Schritt zu halten.
Das war schon spannend?
Bei der SAP ist in dem Bereich gerade viel Bewegung drin. Erst vor Kurzem gab es eine große Ankündigung: Das bisherige Product SAP Data Warehouse Cloud wurde in SAP Datasphere umbenannt und soll ab sofort die zentrale Anlaufstelle für Daten in der SAP sein. Damit ergeben sich wieder neue Möglichkeiten im Bereich Data Engineering. Sprechen Sie mich gerne für einen tieferen Austausch direkt an.
