Intelligent enterprise advantage: Transforming data into trusted AI-driven decisions

数据转换 进入可信赖、由AI驱动的决策 执行者总结 企业面临着前所未有的压力，必须做出更快、更优的决策，在一个由供应定义的世界中链式波动率，地缘政治风险，迅速变化的客户期望。传统方法将ERP核心系统与分析平台分离引起延迟、复杂集成、数据重复并且支离破碎的治理，这减缓了创新削弱了对分析学的信任。甚至现代数据与人工智能平台，以及组织那些实施它们的人，仍然遵循这一过时的模式。甚至更重要的一点是对这个话题要有全面的视角。在何处进行下一步动作，流程中的下一个步骤apply? And how can AI Agents be used to automate next?步骤，基于模拟和预测经人工核对批准？ 业务线，凯捷集团是全球领导者人工智能、数据与SAP转型。此外，这，洞察与数据业务线增加优势，例如数据质量和迁移Syniti的功能。凯捷集团进行编排。端到端旅程，从战略到规模化人工智能驱动的运营。 SAP新宣布的整合商业数据云和Snowflake正在改变这一切情况。通过SAP Snowflake，一个SAP解决方案扩展，以及SAP商业数据云连接雪花，企业现在可以语义组合丰富的SAP数据与Snowflake的统一数据、人工智能和协作能力通过双向零拷贝数据共享。这创建了一个单一、受控的AI-ready business data fabric spanning SAP and non-SAP systems无昂贵复制和延迟的数据。 本白皮书始于一座灯塔供应链用例，然后扩展到企业级用例组合，最后解释了解决方案架构，凯捷的角色，以及一项务实的参与蓝图。 在这一基础上，凯捷集团帮助客户实现他们的技术潜力以创造加速商业成果。集成的SAP并且雪片团队在其洞察与数据之下 数据一直对商业结果至关重要。跨国公司依靠它来优化产品设计、改进风险模型、设定价格以及制定战略。创新之处不在于数据的重要性，而在于管理数据的难度。企业现在必须应对前所未有的数据量、种类和速度。首席数据官（CDO）的日常工作就是在满足监管要求的同时努力提取数据价值。 1.1商業挑戰 考虑一家在全球拥有多个工厂、多元化供应商基地，并与欧洲、美洲和亚洲的大型客户签订合同的全球制造商。公司的核心运营数据——客户订单、生产订单、物料清单、工艺路线、库存和物流文件——存储在SAP S/4HANA及其连接系统中。然而，许多外部因素严重影响了其计划的可实施性和盈利能力：地缘政治危机、贸易限制、港口拥堵、劳工罢工和恶劣天气事件。 灯塔用例：风险意识型供应链并且生产计划 在这样的环境中，生产计划和物料流动决策往往基于不完整的信息。规划者使用定期快照、电子表格和孤立的晚期到达风险信号开展工作。当发生中断时，公司会采取紧急运输、人工重新安排、加班或超额安全库存等措施应对——这导致成本上升，并破坏了对服务水平的承诺。 1.2目标解决方案愿景 分数、场景指标和推荐行动直接传递给规划者，让他们在常规工作流程中接收。Joule Agents可以被触发，将模拟场景应用于标准流程。例如，创建新的生产计划、触发维护订单或从不同供应商处采购新原材料。 Snowflake中生成的预测和推荐场景作为数据产品通过SAPBusiness Data Cloud共享。SAP规划应用程序和数字助手随后可以揭示风险。 SAP商业数据云—Snowflake集成实现了对规划和执行的不同方法： 统一的现实内部观 SAP企业数据云（SAP BDC）从SAP系统创建和汇总语义丰富的数据产品，例如客户合同和订单、工厂和物料主数据、生产订单和库存位置。这提供了一个受管制的、经过精选的内部供应链状态视图，近实时更新。 综合外部风险图景 雪花系统摄取并整合非SAP和外部数据，包括产品遥测、物流事件、承运人和港口状态、宏观经济指标、新闻推送和天气数据。利用其AI能力，制造商可以部署预测延误、供应中断和需求变化的模型，并模拟这些事件对物料流动和生产计划的影响。 1.3 示例场景 2地缘政治事件影响供应商 天气驱动型物流中断 一场严重的风暴预计将袭击一个拥有重要港口的地区，港口关闭或严重延误的可能性很高。气象、地理空间、港口数据以及其他运营数据资产汇总到Snowflake，在那里人工智能模型标记出特定日期和路线可能出现的干扰。通过结合SAP商业数据云关于开放销售订单、出货和工厂产能的数据，系统确定了哪些客户交付和生产计划处于风险之中。 地缘政治紧张局势在一个二级供应商提供关键部件的国家升级。外部风险信号、制裁数据以及供应商情绪评分在Snowflake中处理，并使用SAP商业数据云的供应商和物料主数据产品映射到供应商、零部件和物料清单。系统模拟潜在的交货期延长、产能损失以及成本变化，并生成推荐的缓解计划——例如激活替代供应商、改变采购比例或重新排序生产。 系统建议替代路由、库存重新定位或在工厂之间转移生产，同时估算对成本和服务水平的影响。规划者使用SAP内嵌应用程序、洞察应用程序或共同飞行员来审查场景、比较权衡并批准首选计划，然后通过标准SAP流程执行。 决策者可以查看哪些客户合同和产品线受到影响，评估财务和运营影响，并选择最佳的保护收入、利润、战略关系和客户满意的缓解策略。 需求激增来自战略客户 一位战略客户显著增加了高利润产品系列的订单。SAP Business DataCloud的销售和订单数据与地理空间、市场和行为数据相结合，在Snowflake中进行整合，以表征需求模式。AI模型评估产能和库存限制，模拟客户和区域之间的权衡，并提出一系列行动建议——例如，重新优先考虑生产、临时放宽低优先级细分市场的服务等级，以及调整补货策略。 在SAP规划工具中，规划者可以看到建议的生产顺序、物料分配以及服务水平的影响，使他们能够快速将运营与商业优先事项对齐。 1.4预期商业成果 尽管实际结果将取决于每个组织，但我们已见证客户取得以下成就： 缩短重新规划周期——从几天到几小时——通过向规划者提供近实时的、信息丰富的场景，而不是手动、易出错和不可靠的报告。 通过早期发现风险和基于事实的主动计划调整，降低物流和库存成本。 • 优先考虑基于实际业务影响的决定，提高服务水平并加强客户合同的遵守。 • 提高规划师的效率和更高质量的成果，因为标准SAP工具会展现AI生成的洞察力，而不是强迫用户使用并行工具和电子表格。 在上述灯塔情景之外，SAP商业数据云——Snowflake基础支撑企业范围内的广泛AI驱动用例，下文将简要介绍。 2.1智能供应链与运营 02. 动态安全库存优化该系统根据外部风险指标、即时库存、需求信号和提前期波动来调整库存水平。 更广泛的应用场景由……驱动的投资组合SAP-雪花 可持续性意识规划结合排放系数和替代运输或采购选项，以平衡成本、服务和可持续性目标。 2.2金融、风险与绩效管理 持续规划与预测利用SAP的财务和运营数据与Snowflake的外部数据进行整合，实现近乎实时的预测调整。 流动性及营运资本优化通过对现金流入（银行对账单，与SAP核对）和基于订单、开票和支付行为的现金流出进行预测。 早期风险检测通过结合内部风险暴露、外部风险、信贷和地缘政治数据，将风险评分输入SAP的风险与合规流程。 2.3客户，销售，服务 客户360和流失预测通过将SAP交易历史和工单与未结构化数据，如通话记录和外部行为数据相结合。 智能定价和促销分析利用结合SAP和外部数据来模拟价格和促销对销量和利润的影响。 3.1概念架构 03. 从概念层面来看，该架构有三个主要层级： Solution: 解决方案建筑学概述 SAP商业数据云作为业务数据布料3 SAP商业数据云作为业务数据布料 SAP业务数据云为SAP应用程序提供一层受管控、语义丰富的层，将运营数据转化为可重复使用的数据产品。这些产品承载着商业意义，例如客户、合同、材料、工厂、成本中心等，以及治理政策，这些可以在消费应用程序和数据分析中一致共享。 雪花 Snowflake提供统一的数据工程、分析、机器学习和生成式AI平台，包括Snowpark、Cortex以及通过市场提供的第三方数据组件。它被设计为多云和跨区域的AI就绪数据平台，使团队能够大规模构建和部署AI应用和代理。 双向，零拷贝集成 SAP Snowflake，作为SAP商业数据云解决方案的扩展，以及SAP商业数据云连接Snowflake，提供SAP商业数据云与Snowflake之间双向、零复制的数据共享。这使得Snowflake工作负载可以近乎实时地访问语义建模的SAP数据，并使SAP商业数据云能够消费来自Snowflake的AI增强结果，无需数据复制。 3.2关键建筑原则 默认零拷贝 使用实时数据共享而不是大规模复制，以减少延迟、成本和管理复杂性。更重要的是，以便让业务用户能够像真实世界中发生的那样快速适应变化情况。 闭环进入流程 预测和洞察不仅流向SAP流程中的仪表板。这对于将人工智能转化为运营影响和商业价值至关重要。 以下设计原则是最佳实践方法的基础： 开放生态系统 语义优先 充分利用Snowflake的全产品范围，包括市场、数据和模型，以及SAP更广泛的分析和规划组合，同时维护跨平台的一致治理模型。 保留SAP业务语义（对象、层次结构、货币、单位）在SAP商业数据云中，并将其暴露给Snowflake，而不是在下游重新构建逻辑。这提高了AI可解释性，并在构建这些用例时显著缩短了价值实现时间。 4.1在同一个屋檐下整合SAP和Snowflake的专业知识 凯捷的洞察与数据全球业务线将SAP专家、云数据工程师和AI专家汇聚成一个单一整合的组织。凯捷并非将SAP和Snowflake视为分离的技术塔，而是设计和实施统一架构，其中SAP商业数据云与Snowflake形成一致的业务数据编织体。这降低了ERP与数据平台团队之间的摩擦，并加速了跨领域用例的交付。 04. Capgemini将行业专长和咨询能力与深厚实施经验相结合：从企业架构和数据战略到数据工程、人工智能模型开发和托管服务。这种端到端的全权负责对于实现SAP-Snowflake合作伙伴关系的全部潜力至关重要，该伙伴关系涵盖业务流程、数据治理和技术。 为什么Capgemini是理想的伴侣 4.2Syniti驱动数据质量和迁移 高质量、规范管理的数据是值得信赖的人工智能和数据分析的不可协商要求。Syniti作为专注于SAP环境下数据迁移、质量管理和主数据管理的专家，在凯捷咨询的方法中发挥着关键作用。Syniti 的 ADMM 平台和方法加速了组织在现代S/4HANA、SAP商业数据云和Snowflake等系统上的数据整合、净化和协调。 通过将Syniti的DataFirst方法和数据质量驱动步骤嵌入SAP-Snowflake程序中，Capgemini帮助客户避免“垃圾输入，垃圾输出”的挑战，这一挑战常常削弱人工智能项目的效果。来自SAP Business Data Cloud的清洁、受管理的数据产品，加上Snowflake中的高质量外部和非SAP数据，为AI模型提供了坚实的基石，并简化了监管合规。 4.3深厚的行业专长和加速器 凯捷咨询在为制造业、消费品、零售、能源、生命科学和金融服务等领域实施以SAP为中心的转型和数据项目方面拥有悠久的成功记录。随着时间的推移，这已经导致了可应用于SAP商业数据云-Snowflake计划的行业特定数据模型、KPI框架和加速器资产。 在制造业和消费产品领域，凯捷为控制塔、需求感知和整合业务规划提供参考架构，这些架构可基于SAP业务数据云- Snowflake基础平台重构。这些资产通过提供预定义的数据结构、逻辑和仪表盘，并可根据每位客户的具体情况量身定制，从而缩短从投入到价值实现的周期。 第五章一：分阶段旅行 凯捷集团对所有SAP商业数据云-Snowflake项目采取一致、务实、分阶段的方法。 愿景与价值观