SAP, Datasphere 플랫폼을 강화하는 수많은 새로운 생성 AI 기능 발표
SAP는 다양한 새로운 생성 AI 기능을 출시하고 있으며 이러한 기능은 곧 SAP Datasphere 플랫폼에서 제공될 예정입니다.
SAP는 최신 업데이트 기능이 사용자에게 보다 직관적인 비즈니스 데이터 상호 작용 경험을 제공하고 기업의 보다 지능적인 혁신을 촉진하는 데 도움이 될 것이라고 밝혔습니다. 이러한 새로운 기능에는 다양한 데이터 분석 작업을 자동화하는 부조종사 도구와 고급 생성 AI 워크로드를 지원하는 벡터 데이터베이스 기능이 포함됩니다. 또한 복잡한 데이터 세트에서 다양한 통찰력과 패턴을 드러내는 새로운 지식 그래프가 출시되었습니다. 이러한 기능의 도입으로 사용자는 보다 효율적인 작업 흐름을 제공하고, 데이터 분석 기능을 향상시키며, 기업 의사 결정에 대한 보다 포괄적인 지원을 제공할 수 있습니다.
SAP Datasphere는 출시일을 이틀 앞둔 2023년 3월에 출시됩니다. SAP는 SAP Datasphere가 SAP Data Warehouse Cloud의 차세대 제품이며 SAP 및 비SAP 애플리케이션의 고객 데이터를 연결, 조정 및 배포하는 기본 중앙 지점 역할을 하도록 설계되었다고 설명합니다.
플랫폼은 다양한 클라우드 제공업체, 데이터 공급업체 및 온프레미스 시스템에서 정보를 추출하고 이 모든 데이터를 한 곳에서 액세스할 수 있도록 하며, 타사 분석 도구와 통합하여 기업이 이 정보를 분석하여 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있도록 지원합니다. SAP Datasphere의 장점은 이러한 컨텍스트를 캡처하기 위해 수동 프로세스를 사용해야 하는 다른 중앙 집중식 데이터 웨어하우스와 달리 수집된 정보의 비즈니스 컨텍스트를 자동으로 유지한다는 것입니다.
이 업데이트를 통해 SAP Datasphere는 이제 사용자에게 더 많은 이점을 제공할 수 있습니다. 예를 들어, SAP Analytics Cloud는 보고서, 대시보드, 시각화, 계획 등을 자동으로 생성하는 데 사용할 수 있는 SAP의 생성 AI(Copilot Joule)를 제공합니다.
SAP는 이러한 자동화가 현재 사용자에게 널리 제공되고 있는 SAP HANA Cloud의 최신 벡터 기능을 통해 달성된다고 언급했습니다. 벡터 검색은 생성 AI의 중요한 기능으로, 대규모 언어 모델이 구조화되지 않은 데이터를 완전히 활용하여 지식 범위를 더욱 향상시킬 수 있도록 해줍니다.
SAP는 Joule이나 다른 생성 AI 모델에 의해 고객 데이터가 유출되는 것을 방지하기 위해 Collibra와의 협력을 강화하고 있다고 밝혔습니다. Collibra AI Governance 플랫폼을 SAP Datasphere와 통합하여 규정 준수 및 개인정보 보호 규정을 준수하세요. 이번 협력을 통해 데이터 관리 및 보호 조치를 더욱 강화하여 고객 데이터의 보안과 규정 준수를 보장할 것입니다.
새로운 SAP Datasphere Knowledge Graph는 사용자에게 비즈니스에 숨겨진 통찰력과 패턴을 발견할 수 있는 지원을 제공합니다. 이 기능을 통해 기술 및 비즈니스 리더는 데이터, 메타데이터 및 비즈니스 프로세스 간의 관계를 더 깊이 탐색할 수 있습니다. 이 기술은 생성 AI의 성능을 향상하고 사용자에게 더 나은 경험을 제공할 수도 있습니다.
마지막으로, SAP Datasphere는 SAP Analytics와 더욱 긴밀하게 통합되어 조직 간 계획을 위한 더욱 강력한 분석을 제공합니다. SAP는 이제 기업들이 유연한 단일 모델을 활용하여 데이터 사일로를 무너뜨리고 데이터 준비, 모델링 및 계획을 위한 단일 도구를 사용할 수 있다고 말했습니다.
이 통합은 또한 SAP Analytics Cloud에 새로운 "Compass" 기능을 제공하여 데이터 기반 시뮬레이션으로 계획 및 분석 프로세스를 향상시킵니다. 사용자는 간단한 채팅 인터페이스를 사용하여 복잡한 시뮬레이션을 설계하고 실행할 수 있으므로 비즈니스 결과를 보다 정확하게 예측할 수 있습니다.
SAP 최고 기술 책임자인 Juergen Mueller는 더 나은 결정을 내리기 위해 데이터를 캡처하는 것이 기업의 최우선 과제가 되었다고 말했습니다. 그는 현대 AI 애플리케이션은 고품질 데이터에 의존하며 SAP Datasphere는 이 데이터를 얻기 위한 완벽한 플랫폼이라고 말했습니다. 그는 "최근 SAP Datasphere 혁신과 Collibra와의 확장된 새로운 파트너십은 고객이 데이터를 통해 지능적인 비즈니스 혁신을 추진할 수 있도록 돕는 우리의 능력에 있어서 큰 도약을 의미합니다."라고 덧붙였습니다.
Constellation Research Henschen의 분석가인 Doug는 SAP가 그 길에 있다고 믿습니다. 특히 Datasphere는 모든 정보 소스 위에 위치하는 개방형 데이터 생태계와 의미 계층에 중점을 두고 있습니다. 그는 "SAP는 이제 애플리케이션과 고객의 비즈니스 목표에 대한 상황별 이해를 활용하여 벡터 검색, 지식 그래프 및 생성 AI를 지원하고 있습니다. SAP 고객은 Datasphere의 구조화된 아키텍처가 클라우드에서 필요한 것에 액세스할 수 있는 유연성을 제공한다고 말합니다. 높은 비용으로 데이터를 이동하거나 복사할 필요 없이 모두 가능합니다.”
SAP는 여러 영역에서 AI 이니셔티브를 발전시켜 왔습니다. Joule을 출시한 지 불과 몇 주 만에 SAP는 고객 서비스 팀을 위한 다양한 Joule 기반 도구를 출시했습니다. 그러다가 작년 11월 SAP는 Java 및 JavaScript 개발에 최적화된 AI 기반 생산성 지원 기능이 포함된 SAP의 로우 코드 개발 플랫폼 SAP Build 버전인 SAP Build Code를 출시했습니다.
지난해 7월 SAP는 대규모 언어 모델 개발에 주력하는 독일 스타트업인 Aleph Alpha의 5억 달러 규모 시리즈 B 파이낸싱에 참여했습니다. 같은 달에 SAP는 대규모 언어 모델 개발업체인 Anthropic과 Cohere에 미공개 금액으로 투자했습니다.
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phpmyadmin을 사용하여 데이터 테이블을 만들려면 다음 단계가 필수적입니다. 데이터베이스에 연결하고 새 탭을 클릭하십시오. 테이블의 이름을 지정하고 저장 엔진을 선택하십시오 (InnoDB 권장). 열 이름, 데이터 유형, NULL 값 허용 여부 및 기타 속성을 포함하여 열 추가 버튼을 클릭하여 열 디테일을 추가하십시오. 기본 키로 하나 이상의 열을 선택하십시오. 저장 버튼을 클릭하여 테이블과 열을 만듭니다.

Oracle 데이터베이스를 만드는 것은 쉽지 않으므로 기본 메커니즘을 이해해야합니다. 1. 데이터베이스 및 Oracle DBMS의 개념을 이해해야합니다. 2. SID, CDB (컨테이너 데이터베이스), PDB (Pluggable Database)와 같은 핵심 개념을 마스터합니다. 3. SQL*Plus를 사용하여 CDB를 생성 한 다음 PDB를 만들려면 크기, 데이터 파일 수 및 경로와 같은 매개 변수를 지정해야합니다. 4. 고급 응용 프로그램은 문자 세트, 메모리 및 기타 매개 변수를 조정하고 성능 튜닝을 수행해야합니다. 5. 디스크 공간, 권한 및 매개 변수 설정에주의를 기울이고 데이터베이스 성능을 지속적으로 모니터링하고 최적화하십시오. 그것을 능숙하게 마스터 함으로써만 지속적인 연습이 필요합니다. Oracle 데이터베이스의 생성 및 관리를 진정으로 이해할 수 있습니다.

Oracle 데이터베이스를 만들려면 일반적인 방법은 DBCA 그래픽 도구를 사용하는 것입니다. 단계는 다음과 같습니다. 1. DBCA 도구를 사용하여 데이터베이스 이름을 지정하기 위해 DBNAME을 설정하십시오. 2. SySpassword 및 SystemPassword를 강력한 암호로 설정하십시오. 3. Al32UTF8로 문자 세트 및 NationalCharacterset을 세트; 4. 실제 요구에 따라 조정하도록 메모리 크기 및 테이블 스페이스 크기를 설정하십시오. 5. 로그 파일 경로를 지정하십시오. 고급 메소드는 SQL 명령을 사용하여 수동으로 생성되지만 더 복잡하고 오류가 발생하기 쉽습니다. 비밀번호 강도, 문자 세트 선택, 테이블 스페이스 크기 및 메모리에주의하십시오.

Oracle SQL 문의 핵심은 다양한 조항의 유연한 적용뿐만 아니라 선택, 삽입, 업데이트 및 삭제입니다. 인덱스 최적화와 같은 진술의 실행 메커니즘을 이해하는 것이 중요합니다. 고급 사용에는 하위 쿼리, 연결 쿼리, 분석 기능 및 PL/SQL이 포함됩니다. 일반적인 오류에는 구문 오류, 성능 문제 및 데이터 일관성 문제가 포함됩니다. 성능 최적화 모범 사례에는 적절한 인덱스를 사용하고 선택 *을 피하고 조항을 최적화하고 바운드 변수를 사용하는 것이 포함됩니다. Oracle SQL을 마스터하려면 코드 쓰기, 디버깅, 사고 및 기본 메커니즘 이해를 포함한 연습이 필요합니다.

MySQL의 현장 작동 안내서 : 필드를 추가, 수정 및 삭제합니다. 필드 추가 : Alter Table_Name ADD CORMEN_NAME DATA _TYPE [NOT NOT NORN NOT] [DEFAULT DEFAULT_VALUE] [기본 키] [기본 키] [AUTO_INCREMENT] 수정 필드 : ALTER TABLE_NAME COLUME_NAME DATY_TYPE [NOT NOT NOT NOT NOT DEFAULT_VALUE] [기본 키]

중첩 쿼리는 한 쿼리에 다른 쿼리를 포함시키는 방법입니다. 주로 복잡한 조건을 충족하고 여러 테이블을 연관시키고 요약 값 또는 통계 정보를 계산하는 데이터를 검색하는 데 사용됩니다. 예로는 평균 임금 이상의 직원 찾기, 특정 범주에 대한 주문 찾기 및 각 제품의 총 주문량 계산이 있습니다. 중첩 쿼리를 작성할 때는 다음을 따라야합니다. 하위 쿼리를 작성하고 결과를 외부 쿼리 (별명 또는 클로시로 참조)에 작성하고 쿼리 성능 (색인 사용)을 최적화하십시오.

Oracle 데이터베이스의 무결성 제약 조건은 다음을 포함하여 데이터 정확도를 보장 할 수 있습니다. NULL : NULL 값은 금지됩니다. 고유 : 독창성을 보장하고 단일 널 값을 허용합니다. 기본 키 : 기본 키 제약 조건, 고유 한 강화 및 널 값을 금지합니다. 외국 키 : 테이블 간의 관계 유지, 외국 키는 기본 테이블 기본 키를 나타냅니다. 점검 : 조건에 따라 열 값을 제한합니다.

Oracle은 세계 최대의 데이터베이스 관리 시스템 (DBMS) 소프트웨어 회사입니다. 주요 제품에는 다음과 같은 기능이 포함됩니다. 관계형 데이터베이스 관리 시스템 (Oracle Database) 개발 도구 (Oracle Apex, Oracle Visual Builder) Middleware (Oracle Weblogic Server, Oracle SOA Suite) 클라우드 서비스 (Oracle Cloud Infrastructure) 분석 및 비즈니스 인텔리전스 (Oracle Analytics Cloud, Oracle Essbase) 블록카 인 (Oracle Blockchain PLA
