{"id":141934,"date":"2024-04-22T07:00:00","date_gmt":"2024-04-22T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/?p=141934"},"modified":"2024-04-29T11:05:25","modified_gmt":"2024-04-29T09:05:25","slug":"motor-vectorial-como-potenciador-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/motor-vectorial-como-potenciador-de-la-ia\/","title":{"rendered":"Motor vectorial como potenciador de la IA"},"content":{"rendered":"

Al comienzo del evento TechEd 2023, el director de tecnolog\u00eda de SAP, J\u00fcrgen M\u00fcller, explic\u00f3 que estaba encantado de anunciar una mejora importante, si no la m\u00e1s significativa, para la plataforma de base de datos Hana: la capacidad de utilizar vectores como objetos en la plataforma de base de datos, una sensaci\u00f3n de Hana m\u00e1s all\u00e1 de los modelos ling\u00fc\u00edsticos grandes (LLM), que simplemente utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para resumir y organizar grandes cantidades de datos.<\/p>\n\n\n\n

El argumento de J\u00fcrgen M\u00fcller en el TechEd 2023 en Bangalore no era incorrecto. Los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos normalmente s\u00f3lo pueden captar el pasado. Se entrenan utilizando datos existentes, normalmente extra\u00eddos de Internet. Una respuesta inmediata en tiempo real basada en datos operativos es dif\u00edcil de lograr. Sin embargo, la base de datos Hana de SAP ha producido resultados en tiempo real durante muchos a\u00f1os, \u00a1y ahora con vectores!<\/p>

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LLM, vectores y tejido de datos<\/h2>\n\n\n\n


SAP ha aclarado y ampliado el anuncio realizado en TechEd 2023 a principios de este a\u00f1o. Las nuevas funciones de la soluci\u00f3n SAP Datasphere, incluida la IA generativa, deber\u00edan permitir optimizar la planeaci\u00f3n corporativa mediante paisajes de datos simplificados y un trabajo intuitivo con los datos. \"Capturar datos tecnol\u00f3gicamente y respaldar as\u00ed las decisiones es cada vez m\u00e1s importante. Al mismo tiempo, la IA, que se basa en datos de alta calidad, est\u00e1 revolucionando todos los aspectos de una empresa\", afirma J\u00fcrgen M\u00fcller, director de tecnolog\u00eda y miembro de la junta directiva de SAP. \"Nuestras \u00faltimas innovaciones en SAP Datasphere y la ampliaci\u00f3n de la colaboraci\u00f3n con Collibra son un paso crucial para permitir a los clientes impulsar su transformaci\u00f3n empresarial inteligente a trav\u00e9s de los datos.\"<\/p>\n\n\n

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J\u00fcrgen M\u00fcller, <\/strong>Director de Tecnolog\u00eda, SAP<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

En el centro de los \u00faltimos anuncios se encuentra un tejido de datos para la gesti\u00f3n de los datos empresariales. El tejido de datos, tal como lo definen los analistas de Gartner, es una arquitectura que garantiza que los datos no s\u00f3lo se utilicen como recurso, sino que tambi\u00e9n constituyan la base fundamental de las iniciativas estrat\u00e9gicas. Con las innovaciones y la asociaci\u00f3n anunciadas, las organizaciones pueden ofrecer datos significativos a los usuarios de datos, manteniendo al mismo tiempo el contexto y la l\u00f3gica empresariales.<\/p>\n\n\n\n

El objetivo a largo plazo de Thomas Failer, socio de SAP y CEO de Data Migration International, es: \"Queremos ser el proveedor l\u00edder de gesti\u00f3n inteligente de datos y de un tejido de datos inteligente para todas las empresas en 2027 con la ayuda de la IA. Hemos definido hitos a lo largo del camino\". Las funciones ampliadas en el \u00e1mbito de la gesti\u00f3n de la retenci\u00f3n, es decir, la recuperaci\u00f3n de datos personales y la generaci\u00f3n de objetos empresariales con ayuda de la IA, deber\u00edan estar disponibles para los clientes en la primavera de 2024 con la versi\u00f3n 11 de la plataforma DMI para la gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n, JiVS IMP. El mercado del tejido de datos es actualmente muy competitivo: \"Hemos decidido utilizar SAP Datasphere para una arquitectura moderna de tejido de datos empresariales junto con nuestro entorno S\/4 Hana. Esto nos permite establecer eficazmente una plataforma de an\u00e1lisis de datos moderna que permite la capacidad de autoservicio empresarial basada en datos y modelos de datos de confianza\", afirma Achim Welter, director s\u00e9nior de ERP, digital y estrategia de TI en la empresa Hershey's.<\/p>\n\n\n

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Thomas Failer<\/strong>fundador y Consejero Delegado del Grupo,
Migraci\u00f3n Internacional de Datos (DMI)<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Distancia euclidiana<\/h2>\n\n\n\n

Con Datasphere, los clientes de SAP pueden simplificar sus entornos de datos con una visi\u00f3n integral de los mismos. Esto les permite adaptarse a los cambios del mercado m\u00e1s r\u00e1pidamente y tomar mejores decisiones. Desde el nuevo asistente de IA y las capacidades de bases de datos vectoriales que garantizan la conservaci\u00f3n del contexto empresarial en los resultados generativos de IA, hasta el nuevo gr\u00e1fico de conocimiento que permite comprender datos complejos y reconocer patrones, las innovaciones de SAP garantizan que los clientes puedan sacar el m\u00e1ximo partido de sus datos.<\/p>\n\n\n\n

La distancia euclidiana de los vectores multidimensionales puede utilizarse de forma excelente para agrupar objetos, como tambi\u00e9n se\u00f1al\u00f3 el director de tecnolog\u00eda de SAP, J\u00fcrgen M\u00fcller, en su declaraci\u00f3n a la prensa desde Bangalore, India, donde tuvo lugar el SAP Tech-Ed 2023. La base de datos Hana ahora tambi\u00e9n es capaz de calcular la distancia euclidiana y, por tanto, puede encontrar similitudes en grandes cantidades de datos.<\/p>\n\n\n\n

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SAP Graph Builder para Hana Cloud Vector Engine: en ocasiones, una base de datos gr\u00e1fica es muy superior a una base de datos SQL tradicional.<\/em><\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

El nuevo Knowledge Graph en SAP Datasphere y Hana le ofrece a las empresas la oportunidad de descubrir perspectivas y patrones ocultos en sus aplicaciones y sistemas. Esto permite tanto a los usuarios t\u00e9cnicos como a los empresariales comprender mejor las relaciones entre datos, metadatos y procesos empresariales, mejorando la eficacia del aprendizaje autom\u00e1tico y de los modelos ling\u00fc\u00edsticos grandes. La agrupaci\u00f3n, es decir, la b\u00fasqueda de similitudes, puede crear a menudo momentos muy esclarecedores para grandes cantidades de datos. El truco se basa en el c\u00e1lculo de la distancia euclidiana y tambi\u00e9n puede realizarse sin Hana como un simple c\u00e1lculo mental. Seg\u00fan el director de tecnolog\u00eda de SAP, J\u00fcrgen M\u00fcller, la supuesta sensaci\u00f3n de Hana y Datasphere es ahora la posibilidad de utilizar vectores como objetos en la plataforma de base de datos. En las matem\u00e1ticas euclidianas tradicionales, los vectores no son realmente una sensaci\u00f3n nueva o emocionante. Con las herramientas inform\u00e1ticas existentes de la plataforma de base de datos Hana, cualquier estudiante de inform\u00e1tica de primer semestre puede implementar unas cuantas funciones vectoriales sencillas.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es un vector? En un sistema de coordenadas con un eje x y un eje y, se pueden elegir dos puntos cualesquiera. Si estos puntos se conectan mediante la l\u00ednea recta m\u00e1s corta posible y se a\u00f1ade una flecha al final, y entonces tenemos ante nosotros sobre el papel un gr\u00e1fico dirigido o un vector en el espacio bidimensional. Tambi\u00e9n es f\u00e1cil imaginar un vector en un espacio tridimensional (ejes x, y y z), por ejemplo, un l\u00e1piz sobre una mesa. El extremo y la punta del l\u00e1piz pueden determinarse con precisi\u00f3n como puntos en el espacio. Por tanto, el l\u00e1piz ser\u00eda el vector. Ahora pasamos a dimensiones superiores, dif\u00edciles de visualizar (un cubo de cuatro dimensiones tendr\u00eda una sombra tridimensional, por ejemplo), pero sigue siendo f\u00e1cil calcular con dimensiones superiores. Joule, el asistente de SAP basado en inteligencia artificial generativa, ya est\u00e1 disponible en la soluci\u00f3n SAP Analytics Cloud para la creaci\u00f3n y el desarrollo automatizados de informes, cuadros de mando, planes, etc. Las funciones del motor vectorial de la nube Hana combinan la potencia de los modelos ling\u00fc\u00edsticos grandes con los datos relevantes de la empresa y garantizan que el contexto empresarial se mantenga en los resultados de la IA generativa.<\/p>\n\n\n\n

Motor vectorial de Hana Cloud<\/h2>\n\n\n\n


Lo que el director de tecnolog\u00eda de SAP, J\u00fcrgen M\u00fcller, present\u00f3 en Bangalore en TechEd 2023 tiene una gran importancia pr\u00e1ctica. Muchos clientes de Hana apreciar\u00e1n enormemente la ampliaci\u00f3n del lenguaje a dimensiones superiores. Sin embargo, la matem\u00e1tica presentada es bastante tradicional y familiar. Presentar la distancia euclidiana como un hito en el desarrollo de Hana es extra\u00f1o, pero para los clientes de SAP, las funciones del motor vectorial de SAP Hana Cloud son un paso importante hacia la IA generativa empresarial.<\/p>\n\n\n\n

Estas distancias euclidianas de los gr\u00e1ficos del motor vectorial pueden utilizarse como medidas de similitud para la agrupaci\u00f3n. Con ellas se pueden crear excelentes mapas cuyas \u00e1reas (clusters) proporcionan informaci\u00f3n directa sobre preferencias, similitudes y tendencias. Hace unos diez a\u00f1os, la editorial E3 y el profesor Alfred Taudes, de la Universidad de Econom\u00eda y Administraci\u00f3n de Empresas de Viena, crearon un mapa Hana de este tipo bas\u00e1ndose en una encuesta realizada en la comunidad SAP.<\/p>\n\n\n\n

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Descubra patrones y conocimientos ocultos con la gr\u00e1fica de conocimiento de SAP (SAP Knowledge Graph). La plataforma Hana DB y Datasphere pueden hacer c\u00e1lculos vectoriales. \u00bfY por qu\u00e9 nos deber\u00eda importar? Porque los vectores en el espacio multidimensional facilitan la visualizaci\u00f3n de la distancia entre los puntos de datos, a menudo incluso calculando mentalmente. La IA generativa requiere de estos conocimientos.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":141935,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"rank_math_lock_modified_date":false,"footnotes":""},"categories":[5,43918],"tags":[],"coauthors":[27825],"class_list":["post-141934","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-infrastruktur","category-mag-24-04"],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1.jpg",1000,450,false],"thumbnail":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-400x180.jpg",400,180,true],"medium_large":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-768x346.jpg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1.jpg",1000,450,false],"image-100":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-100x45.jpg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-480x216.jpg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-640x288.jpg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-720x324.jpg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-960x432.jpg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1.jpg",1000,450,false],"image-1440":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1.jpg",1000,450,false],"image-1920":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1.jpg",1000,450,false],"1536x1536":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1.jpg",1000,450,false],"2048x2048":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1.jpg",1000,450,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-18x8.jpg",18,8,true],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1.jpg",1000,450,false],"bricks_large":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1.jpg",1000,450,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1.jpg",1000,450,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-600x270.jpg",600,270,true],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-600x450.jpg",600,450,true],"profile_24":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-24x24.jpg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-48x48.jpg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-96x96.jpg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-150x150.jpg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/2404-52-VectorEngine_1-300x300.jpg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

Mit dem Knowledge Graph verborgene Erkenntnisse und Muster aufdecken. Die Hana-DB-Plattform und Datasphere beherrschen Vektorrechnen! Warum? Weil mit Vektoren im mehrdimensionalen Raum sich der Abstand von Datenpunkten leicht, oft sogar mit Kopfrechnen, darstellen l\u00e4sst. Diese Erkenntnisse braucht die generative KI.<\/p>\n","category_list_v2":"IT Management<\/a>, MAG 24-04<\/a>","author_info_v2":{"name":"Peter M. F\u00e4rbinger, E3-Magazin","url":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/author\/peter-m-faerbinger-e-3-magazin\/"},"comments_num_v2":"0 comentarios","acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/141934","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=141934"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/141934\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":142180,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/141934\/revisions\/142180"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/141935"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=141934"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=141934"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=141934"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3magpmp.greatsolution.dev\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=141934"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}