Die „Embedded ML“-Szenarien erlauben also die Verwendung von mit eigenen Unternehmensdaten angelernten ML-Modellen ohne SAP BTP und zusätzliche Produkte. Da es bei der Liste von SAP ML-Szenarien schnelle Veränderungen und viele Detailunterschiede gibt, empfiehlt sich eine gemeinsam mit XEPTUM durchgeführte kundenspezifische Analyse. Hier einige Beispiele aus der SAP-Liste mit weitgehend selbsterklärenden Namen: • „Supplier Delivery Prediction“ aus dem Einkauf • „Early Detection of Slow/Non-moving Stocks“ aus dem Supply Chain Management • „Sales Performance Prediction“ aus dem Vertrieb Bei den „Side-by-Side ML“-Szenarien sind zusätzliche Produkte in der BTP nötig, allen voran: • SAP AI Core und SAP Business Service: Fokus auf mächtige ML-Modelle mit komplexen Anwendungsszenarien, flexible Einbindung selbstprogrammierter ML-Modelle möglich • SAP Data Intelligence: Tool mit Fokus auf Datenanbindung/Zusammenführung mit etwas beschränkteren ML-Möglichkeiten • SAP Analytics Cloud: Tool mit Fokus auf BI, Möglichkeiten für ML im Bereich Forecast, Extrapolation von Kennzahlen, Predictive Analytics In der Praxis hat sich zum Beispiel ein „Side-by-Side ML“-Szenario mit der Bezeichnung „Receivables Line-Item Matching“ bewährt, das über die „SAP Cash Application“ als Teil der „SAP Business Services“ eine ML-gestützte Kontoauszugsverarbeitung ermöglicht. Damit können aufwändige manuelle Nachbearbeitungen merklich verringert werden (Link zu vorheriger News). Wie bereits erwähnt, lassen sich sowohl über die SAP-Produkte beim „Embedded ML“-Ansatz als auch über die BTP-Zusatzprodukte beim „Side-by-Side ML“-Ansatz kundeneigene ML-Szenarien definieren. Diese sind genau auf die unternehmensspezifischen Prozesse und individuell relevanten Daten angepasst und können in einem gemeinsamen Workshop mit XEPTUM erarbeitet, in einem geeigneten Tool implementiert und über den ISLM mit vertretbarem Aufwand in die Prozesse integriert werden.