KI-Technologien: Machine Learning mit SAP (Teil 1)
Künstliche Intelligenz (KI) kommt in Unternehmen aller Branchen zum Einsatz. Sie unterstützt diese bei der digitalen Transformation und sorgt für die Beschleunigung von Prozessen. Im ersten Teil unserer Blog-Reihe werfen wir einen Blick auf intelligente SAP-Technologien rund um das Machine Learning, welches ein Teilgebiet der KI darstellt.
Damit die Transformation zum intelligenten Unternehmen gelingt, hält SAP zahlreiche KI-Technologien bereit. Das SAP-Portfolio beinhaltet viele Produkte und Integrationsmöglichkeiten. In unserer Blog-Reihe geben wir einen kleinen Überblick über die künstliche Intelligenz, damit Unternehmen je nach Bedarf die richtige Auswahl treffen können.
Stetig steigende Informationsflüsse und Datenmengen überfordern immer mehr Unternehmen. Um dennoch Gewinne aus derartigen Daten zu erzielen, sind neue Lösungen gefragt. Hierzu eignen sich beispielsweise automatisierte Verfahren wie das Machine Learning (deutsch: maschinelles Lernen, kurz: ML), das einen Teilbereich der künstlichen Intelligenz darstellt (siehe Bild 1).
Bild 1: Zusammenhang-KI-ML-DL (eigene Darstellung).
Machine Learning beschreibt eine interdisziplinäre Wissenschaft, die sich mit der Kompetenz von Computern befasst, Daten selbst zu erlernen. Das selbstständig erworbene Wissen kann ganz ohne eine spezifische Programmierung auf noch nicht bekannte Informationen angewendet werden. Durch den ständigen Fortschritt der Technik (beispielsweise Cloud Computing) stehen Firmen heute unzählige Möglichkeiten zur Verfügung, um Machine Learning in produktiver Weise zu nutzen. Der große Vorteil von ML besteht darin, dass das System Muster bereits vorhandener Datenbestände erkennt und diese auf neue Aufgaben anwendet.
“Ein Computerprogramm soll aus der Erfahrung E in Bezug auf eine Aufgabe T und ein Leistungsmaß P lernen, ob sich seine Leistung auf T, gemessen an P, mit der Erfahrung E verbessert.“
– Tom Mitchell, 1997
Ein Programm, welches das Problem anhand dieser Definition „gelernt“ hat, wird auch Machine-Learning-Modell (kurz: ML-Modell) genannt.
SAP hält unter anderem folgende Möglichkeiten zur KI-Integration bereit:
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- SAP AI Business Services
- S/4HANA Intelligent ERP
- SAP HANA
- SAP Data Intelligence
SAP AI Business Services
Mit den SAP AI Business Services stehen Kunden Anwendungen und Services zur Verfügung, die der Automatisierung und Optimierung von Unternehmensprozessen dienen. Hierzu zählt beispielsweise die „Service Ticket Intelligence“. Mit dieser können eingehende Kundenanfragen aus sozialen Medien, E-Mails und aus anderen Kanälen automatisch klassifiziert und an den richtigen Agenten weitergeleitet werden. SAP AI Business Services ist Teil des SAP Leonardo Portfolios.
S/4HANA Intelligent ERP
Beim S/4HANA Intelligent ERP (Intelligent S/4HANA) handelt sich um das S/4 mit integrierten KI-Funktionalitäten. Im Intelligent S/4HANA wird dabei in Embedded ML und Side-by-Side ML unterschieden.
Embedded ML
- verwendet die internen Funktionalitäten der zugrundeliegenden HANA-Datenbank
- das trainierte Modell wird in der Datenbank abgelegt und von S/4HANA für den Anwendungsfall aufgerufen
Side-by-Side ML
Bei Side-by-Side ML ist S/4HANA auf folgende (externe) SAP-Komponenten angewiesen:
- SAP Analytics Cloud
Mit den integrierten Funktionalitäten (SMART Features) der SAP Analytics Cloud kann S/4 als Datenquelle etabliert und es können anhand dieser einfache ML-Modelle erstellt werden.
- SAP Cloud Platform
Im Gegensatz zu den SAP AI Business Services verfügt die SAP Cloud Platform über weitere fertige ML-Modelle als Services, die kostenpflichtig genutzt werden können.
- SAP Data Intelligence
SAP Data Intelligence ist ein recht junges Tool von SAP. Es verfügt über Funktionalitäten zum Schreiben und Lesen aus S/4HANA sowie die Möglichkeit diese mit Daten aus anderen Speichermedien (anderen Datenbanken, Data Lake, etc.) anzureichern. Mit SAP Data Intelligence können komplexe ML-Modelle für S/4HANA entwickelt und bereitgestellt werden.
SAP HANA
SAP HANA verfügt über eigene Programmierbibliotheken für das Entwickeln von ML-Modellen. Dazu zählen die so genannte Predictive Analysis Library (PAL) sowie die Automated Predictive Library (APL).
Predictive Analysis Library
In der Predictive Analysis Library (PAL) sind Analysealgorithmen enthalten, die sich in die folgenden neun Data-Mining-Kategorien unterteilen lassen:
- Clustering
- Klassifizierung
- Regression
- Assoziation
- Zeitreihen
- Vorverarbeitung
- Statistik
- Analyse sozialer Netzwerke
Automated Predictive Library
In der Automated Predictive Library (APL) ist es ebenso wie bei der PAL möglich, ML-Modelle mit den vorhandenen Algorithmen zu entwickeln. Der Vorteil bei der APL besteht darin, dass diese Modelle für eine bestimmte Aufgabe wie etwa die Klassifizierung mehrerer verschiedener Algorithmen ausgewertet werden können. Dabei wird der Qualitativste ausgewählt und der dazugehörige Parameter für dieses Modell (so genannter Hyperparameter) eigenständig definiert. Außerdem verfügt APL über weitere Funktionalitäten wie das Testen oder Neutrainieren eines Modells, was im Entwicklungsprozess von Wichtigkeit ist. Das trainierte Modell ist in SAP HANA hinterlegt und kann im Anschluss beispielsweise von S/4HANA oder einem SAP Business Warehouse (BW) verwendet werden.
SAP Data Intelligence
SAP Data Intelligence (kurz: SAP DI) ist eine Anwendung von SAP und soll dem Anwender Funktionalitäten hinsichtlich der Thematik des ML zur Verfügung stellen. SAP DI stellt die nächste Entwicklungsstufe von SAP Datahub dar. Wer im Unternehmen noch über SAP Datahub verfügt, kann dieses auf SAP Data Intelligence upgraden. SAP DI baut auf die Containertechnologie Docker in Verbindung mit dem Containerorchestrierungstool Kubernetes auf und gibt dem Entwickler so hohe Freiheitsgrade bei der Entwicklung (siehe Bild 2), die in jeglicher Programmiersprache ausgeführt werden können. Dadurch kann auf das bestmögliche Modell für den Anwendungsfall zurückgegriffen werden. Die Bereitstellung des Modells erfolgt innerhalb des SAP DI durch eine REST-API.
Bild 2: SAP Data Intelligence (eigene Darstellung).
Im Verlauf dieser Blog-Reihe werden die vorgestellten Szenarien weiter erläutert. Im nächsten Blog-Beitrag werden wir Ihnen zeigen, welche Möglichkeiten SAP HANA bietet, um KI-Funktionalitäten in Ihrem Unternehmen zu integrieren.
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Über den Autor
Jürgen Wiebe arbeitet als Junior Consultant SAP Analytics bei der CONET Business Consultants GmbH.
