Pero, ¿qué significa esto en la práctica? En primer lugar, debemos entender qué son los datos no estructurados. Se trata de piezas de información que carecen de un formato predefinido o de una organización específica, como textos, imágenes, correos electrónicos, documentos PDF, etc.
Recientemente, SAP anunció la expansión de SAP S/4HANA Cloud con bases de datos vectoriales para gestionar datos no estructurados.
A diferencia de los datos estructurados, que se organizan en tablas y bases de datos con campos claros y relaciones definidas, los datos no estructurados no siguen un formato rígido y pueden existir de forma más libre. El análisis de datos no estructurados representa un desafío, ya que las técnicas tradicionales de bases de datos relacionales no resultan tan eficaces en este contexto.
Sin embargo, con el avance de la inteligencia artificial, el machine learning y el procesamiento de lenguaje natural, las organizaciones están desarrollando métodos más sofisticados para extraer información valiosa de este tipo de datos, lo que permite una comprensión más integral del entorno informativo en el que se encuentran.
Las bases de datos vectoriales, por su parte, son sistemas que almacenan y manipulan datos representados en forma de vectores. A diferencia de las bases de datos tradicionales que manejan datos estructurados en tablas, las bases de datos vectoriales están diseñadas para almacenar información multidimensional y compleja, utilizada habitualmente en áreas como el machine learning, el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora.
Expansión de SAP S/4HANA Cloud: Ganancias Prácticas
El reciente anuncio sobre la expansión de SAP S/4HANA Cloud representa un avance significativo para la comunidad SAP. Al incluir ahora bases de datos vectoriales para gestionar datos no estructurados, facilitará la rápida identificación y recuperación de objetos similares.
Las búsquedas de proveedores o clientes podrán realizarse en función del lenguaje contractual, por ejemplo, simplificando el análisis de los historiales de pago o el seguimiento individualizado de pedidos.
Estas nuevas funcionalidades de las bases de datos vectoriales potenciarán la interacción entre los denominados Large Language Models (LLM) y los datos críticos de las empresas.
Los Large Language Models hacen referencia a algoritmos de procesamiento de lenguaje natural entrenados con extensos conjuntos de datos para comprender y generar texto de manera más sofisticada. Estos modelos utilizan técnicas de deep learning, como las redes neuronales, para captar patrones complejos y representaciones semánticas del lenguaje.
Los LLM tienen diversas aplicaciones, desde asistentes virtuales y chatbots hasta la generación automática de texto en traducción, resumen y creación de contenido. Desempeñan un papel significativo en la evolución de la inteligencia artificial y en la capacidad de las máquinas para manejar la complejidad del lenguaje humano de manera más natural y contextual.
«Un motor vectorial es muy importante en el contexto de los LLM porque todos ellos tienen una fecha de corte. No cuentan con los datos más recientes ni conocen información más específica sobre la empresa. La base de datos vectorial puede aportar más contexto, por ejemplo, sobre datos financieros, cadena de suministro, calidad, logística, RR. HH., compras y experiencia del cliente. Con este anuncio combinamos la fuerza de los LLM con los datos en tiempo real de la empresa»,
explica Juergen Mueller, CTO de SAP.
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