SAP Leonardo

SAP Leonardo – Machine Learning leicht gemacht?

Mehr als 2 Mrd. EUR Investitionen durch die SAP innerhalb von drei Jahren und ein sehr selbstbewusster Produktname – Leonardo ist SAP‘s Kampfansage, um den Markt zu aktuellen Hype-Themen wie Machine Learning, Blockchain, Design Thinking und vieles mehr zu dominieren.

Welchen Nutzen und Zweck hat SAP Leonardo?

Zunächst gilt es zu klären, was SAP Leonardo genau bedeutet. In einem frühen Stadium war SAP Leonardo insbesondere mit den Internet-of-Things-Services und -Funktionen der SAP gleichzusetzen, wohingegen SAP CLEA für die Services und Funktionen im Bereich Machine Learning stand. Seit der Ankündigung der gross angelegten Investitionsoffensive auf der SAPPHIRE NOW 2017, versuchte die SAP immer stärker die Aktivtäten um Innovationsthemen wie Machine Learning, Big Data, Analytics und IoT unter einem einheitlichen Auftritt zu bündeln. SAP Leonardo stellt somit kein einzelnes Produkt dar, welches lizenziert und implementiert werden kann, sondern viel mehr die Dachmarke für die Services der SAP in den folgenden Bereichen:

• Big Data
• Design Thinking
• Blockchain
• IoT
• Analytics
• Machine Learning
• Data Intelligence

SAP Leonardo – nicht alles neu, aber besser.

Dabei sind auch die Funktionen und Services im Bereich Machine Learning der SAP keine Neuerfindungen, sondern basieren auf den folgenden, teilweise bereits am Markt platzierten, Produkten der SAP, die jedoch im Rahmen des Leonardo-Programms von den Investitionen der SAP profitieren und entsprechend laufend weiterentwickelt werden.

Die Machine-Learning-Komponenten innerhalb des Leonardo-Programms setzen sich aus den SAP Predictive Analytics, der HANA Predictive Analytics Library und der Leonardo Machine Learning Foundation zusammen.

SAP Predictive Analytics ist sowohl Cloud-basiert als auch als On-Premise-Version verfügbar, welche als eigenständige Softwarelösung lizenziert und in Verbindung mit einer SAP-HANA-Datenbank genutzt werden kann. SAP Predictive Analytics stellt eine graphische Oberfläche zur Verfügung, mit der die Funktionen der HANA Predictive Analytics Library genutzt werden können, um vereinfacht Machine-Learning-Modelle zu trainieren und im Anschluss zu nutzen.

SAP HANA Predictive Analytics Library (PAL) ist Bestandteil der HANA Application Function Library, welche mit der SAP-HANA-Datenbank (Cloud-basiert und On-Premise) ausgeliefert werden. Die HANA PAL stellt in SQLScript-Prozeduren Funktionen zur Verfügung, um ein Machine-Learning-Modell zu trainieren bzw. es zu nutzen und entsprechende Vorhersagen bzw. Entscheidungen durch das Modell zu erzeugen. Das jüngste Mitglied der Leonardo-Machine-Learning-Produktpalette stellt die Leonardo Machine Learning Foundation dar. Diese ist der strategische Fokus der SAP und wird in der SAP Cloud Plattform angeboten. Das Erstellen eines Modells und die spätere Verwendung erfolgen via Application Programming Interface (API). Dabei berücksichtigt SAP insbesondere das neuen Entwicklungsparadigma der Side-By-Side Extensibility, mit der Zusatzentwicklungen vom Kern-ERP getrennt werden und somit den Weg hin zur IT der zwei Geschwindigkeiten frei machen.

Was kann die SAP Leonardo Machine Learning Foundation?

Die SAP bietet zwei unterschiedliche Typen an Funktionen innerhalb der Leonardo Machine Learning Foundation an.
Die Machine Learning Predictive Services stellen Funktionen bereit, bei denen wie üblich in Machine-Learning-Projekten zunächst ein möglichst repräsentative Datenset bereitgestellt werden muss, mit dem das System ein Modell trainiert, also lernt, um dann u.a. folgende Funktionen nutzen zu können:

Clustering Service

Clustering wird genutzt, um Gruppen gleicher Art zu bilden. Mit dem SAP Clustering Service können Sie bspw. eine schnelle Kundensegmentierung durchführen oder Artikel automatisiert in die richtigen Warengruppen sortieren lassen.

Forecast Service

Der Forecast Service prognostiziert zukünftige numerische Werte basierend auf bisher bekannten Daten. Dabei wird jedoch nicht lediglich eine simple Hochrechnung durchgeführt. Viel mehr werden unbekannte Faktoren in den Daten ermittelt, mit denen bspw. eine Absatzplanung robuster oder eine Workload-Planung spezifischer als mit rein statistische Verfahren durchgeführt werden kann.

Outliner Service

Mit der Outliner-Analyse können Sie Ausreisser in Daten finden, die in der Menge untergehen würden. Damit kann bspw. der Materialstamm auf etwaige Pflegefehler analysiert werden oder ungewöhnliches Bestellverhalten von Kunden entdeckt werden, um potentiellem Betrug vorzubeugen.

Recommendation Serivce

Wenn Produkt A gekauft wird, wird mit X-%iger Wahrscheinlichkeit auch Produkt B gekauft. Diese Erkenntnisse können mit dem Recommendation Service der SAP schnell und einfach generiert werden und müssen durch das kontinuierliche lernen des Modells nicht ständig aufwändig manuell nachjustiert werden. Diese Funktionen werden von den sehr grossen Onlinehändlern seit einigen Jahren erfolgreich genutzt und stehen nun über die SAP Services schnell und einfach Unternehmen jeder Grösse in beliebiger Skalierbarkeit zur Verfügung.

Alle oben genannten Funktionen basieren auf eigenen, im Unternehmen vorhandenen, historischen Daten, die dazu verwendet werden, ein Modell zu erzeugen. Im Gegensatz dazu verwenden die Funktionen innerhalb der SAP Machine Learning Functional Services bereits von der SAP vorbereitete Modelle, die nicht zunächst trainiert werden müssen, sondern sofort per API-Aufruf nutzbar sind. Damit können innerhalb kürzester Zeit u.a. die folgenden Funktionen genutzt werden.

Image Classification and Feature Extraction API

Mit der Image Classification API können Bilder schnell und unkompliziert durch einen bereits vortrainierten Algorithmus der SAP bewertet und klassifiziert werden. Dieser Service kann beispielsweise dafür genutzt werden, Labels zu erhalten, mit denen Produktbilder um Schlagwörter angereichert werden. Ebenfalls können Bilder auf den Ähnlichkeitswert analysiert werden um Duplikate zu finden.

Topic Detection API

Die Topic Detection API extrahiert aus geschriebenem Text Themen, die der Text behandelt. Damit können beispielsweise Dokumente analysiert werden, um interne Knowledge Bases besser zu strukturieren oder Schlagwörter zu Dokumenten hinzuzufügen, um einfacher nach diesen suchen zu können.

Optical Character Recognition (OCR) API

Die OCR API der SAP erkennt in PDF oder Bilddateien Text und extrahiert diesen. Optische Textzeichenerkennung ist bereits häufig bei sehr spezialisierten Anwendungen im Einsatz, zumeist jedoch als proprietäre Lösung. Mit dieser API können Sie bspw. gescannte Eingangsdokumente wie Rechnungen oder allgemeine Schreiben transkribieren lassen und im Anschluss mit der Topic Detection API die zugehörigen Themen extrahieren, um eine Verschlagwortung der Dokumente durchzuführen.

Product Text Classification API

Mit der Product Text Classification API stellt die SAP einen Service zur Verfügung, der Produkttexte analysiert und automatisch eine Klassifizierung in vorgegeben Gruppen durchführen kann. Diese Funktion kann bspw. genutzt werden, um eine Vielzahl von Artikeln vollautomatisiert und basierend auf deren Artikeltexten zu Warengruppen oder sonstigen Produktkategorien zuordnen zu können.

Mit den Machine Learning Functional Services bietet die SAP einen einfachen Einstieg in das Thema Machine Learning, um möglichst schnell erste Quick Wins realisieren zu können. Die vortrainierten Modelle verkürzen die Time to Benefit drastisch, sind jedoch auf spezifische Anwendungsfälle beschränkt und berücksichtigen nicht immer individuelle Bedürfnisse. Sollen unternehmens- oder branchenspezifische Fragestellungen mittels Machine Learning beantwortet werden, so eigenen sich die Machine Learning Predictive Services besser, da diese individuell auf den eigenen Anwendungsfall abgestimmt werden können. Die effektive und effiziente Nutzung dieser Services gehen jedoch einher mit gesteigertem Aufwand bezogen auf Datenvorbereitung sowie Modellerstellung und die regelmässige Weiterentwicklung des Machine-Learning-Modells.