Szerző: Habók Lilla

2017. július 12. 09:30

SAP Leonardo: meglévő innováció új köntösben

Eddig is léteztek az SAP IoT, Big Data, gépi tanulás, analitika és blockchain megoldásai, de csak elszigetelt megoldások formájában fordultak elő. A vállalat a Leonardo bejelentésétől reméli, hogy az ügyfeleknek a vállalatról az innováció is eszükbe juthat.

Májusban jelentette be az SAP, hogy Leonardo néven egyesíti és egy megoldásban integrálja különböző innovatív fejlesztéseit, úgy mint a gépi tanulás, az Internet of Things, a Big Data, az analitika és a blockchain technológia. A cég koncepciójának szélesebb körű ismertetésére Leonardo Live címmel szervezett konferenciát ügyvezetők és technológiai szakértők számára, amely jelenleg is tart Frankfurtban, elsősorban IoT, gépi tanulás és blockchain fókusszal.

Amint a rendezvényen kiderült, a Leonardo név onnan ered, hogy a reneszánsz művész "mutatta meg az embereknek hogyan működnek dolgok és jobbá tette őket", ennek megfelelően az SAP megoldásának alapját nem egy új technológia képezi, hanem a korábban különálló szolgáltatások integrációja, amely a vállalat elképzelése szerint kombinálva többletet tud nyújtani az ügyfeleknek. Tehát a Leonardo valójában nem egy technológiai újdonság, hanem inkább egy marketingüzenet, amellyel az SAP azt akarja bemutatni az ügyfeleknek, hogy nem csak a vállalatirányítási rendszerekkel kapcsolatban, hanem innovatív igényekkel is lehet a céghez fordulni. Eddig a "digitális innovációs rendszernek" definiált megoldás moduljai különállóan jelentek meg a céges kínálatban, de a tervek szerint közösen jobban kommunikálható a létezésük és nagyobb lehet közöttük a szinergia a vállalaton belül is.

A rendszer különálló megoldásokat kínál az egyes vertikumok, mint a kereskedelem, a konzumer termékek, a gyártás, a sport és szórakoztatóipar számára, de más alkalmazások is nyíltan fejleszthetőek rá a Build tervezőplatformmal. A modulok alapját az SAP Cloud Platform jelenti, de emellett a rendszer együttműködik a nagy felhős infrastruktúra-szolgáltatásokkal, úgy mint a Google Cloud Platform, a Micorsoft Azure vagy az AWS. A biztonságot pedig a más SAP-s rendszerekből is ismert "secure software development lifecycle (SDL) framework", az Intel partnerség biztosítja, illetve a szakértők penetrációs teszteket is végeznek - sorolta Tanja Ruckert, az SAP IoT és Digital Supply Chain ágazatának igazgatója. Ezenkívül a rendszernek nincs közvetlen kapcsolata a gépekkel és hardverekkel, hanem az adatokhoz közvetetten fér hozzá - a hardverekhez kapcsolódó szakértelmet a vállalat partneri viszonyokon keresztül oldja meg, például a (magyar telephellyel is rendelkező) KUKA ipari robotgyártóval.

Mindehhez hasonló elképzelést hallhattunk a Siemens MindSphere platformbemutató rendezvényén, ahol a vállalat a saját digitális transzformációs terveit részletezte "felhő alapú nyílt operációs rendszerével". Újságírói kérdésre Mala Anand, az SAP Leonardo igazgatója kifejtette a konkurensnek vélt szolgáltatásokkal kapcsolatban, hogy a nagyvállalatoknak "hasonló problémáik vannak hasonló területen", de az SAP rendszere nem csak az IoT-ra épül, hanem más modulokra is. A HANA pedig hatalmas mennyiségű adattal rendelkezik és az adatmenedzsment területén is nagy a tapasztalata - a plenáris előadáson elhangzott információ szerint a világ tranzakciós bevételeinek 76 százaléka érint valamilyen SAP rendszert. A konkurensnek tekinthető GE-vel felhő-felhő kapcsolat áll fenn, a MindSphere platformmal pedig közvetlen az integráció, és ahogy a Siemens már eddig is nagy partneri ökoszisztémát épített ki, úgy az SAP is a Leonardo ökoszisztéma fejlesztésén dolgozik.

Sokat hangoztatta továbbá az SAP igazgatósága a "design thinking" fogalmát, amely eddig nem volt jellemző a cég innovatív megoldásaira. "A tervezői gondolkodás az innováció felhasználó-központú megközelítése, amely a tervezői eszköztárat használja arra, hogy a felhasználói igényeket, az új technológiai lehetőségeket és az üzleti siker feltételeit egy megoldásban egyesítse." - definiálta korábban Tim Brown, az IDEO alapítója. Az SAP Leonardo igazgatójának megközelítésében ez azt jelenti, hogy az ügyfél a problémájával fog a tanácsadókhoz fordulni, de az integrált rendszeren belül nem feltétlenül kell tisztában lennie azzal, hogy éppen melyik modult használja.

Mala Anand, az SAP Leonardo igazgatója a Leonardo Live konferencián

Azonban a közös brand és a "design thinking" ellenére a Leonardo egyes moduljait a vállalat külön-külön számlázza az ügyfél felé, például blockchain-as-a-service vagy machine-learning-as-a-service alapon, de ezeknek áráról (egyelőre) nincs tételes információ. Az eddigi megoldások közül pedig több még csak pilot projekt vagy koncepció, esetleg a partneri ökoszisztémán belül nemrég indított megoldás, de a Leonardo moduljainak együttes alkalmazására eddig még nem tudtak példát mutatni az általunk megkérdezett szakértők.

"Blockchaint a bankon kívüli területekre is!"

Egyik modul a Leonardo platformján belül a "digitális főkönyvként is értelmezhető" IBM-konkurens blockchain szolgáltatás. A témakör három eltérő megközelítésből vizsgálható Raimund Gross innovációs menedzser szerint, és ezeknek összekeverése okozhat problémát. A cikkek általában a marketing és PR felől közelítik meg a kérdést, az SAP pedig eddig a technológiai nézőpontot vizsgálta, de a szakértő szerint a konceptuális szint irányába kell a cégnek is elmozdulni. A fő kérdést azt jelenti Gross meglátása alapján, hogy egy nagyvállalat hogyan tekint a tranzakciókra, amely az eddigi centralizált működés helyett decentralizálttá kezd válni.

A cég kísérletei az elmúlt 6-12 hónapban arra világítottak rá, hogy a blockchain segít az üzlet optimalizációs problémákon, például csökkenti a tranzakciós időt és a költséget, segíti a folyamatokat. Egyik ilyen példa volt a digitális fizetőeszközökön kívüli használati esetre az olasz Bolzano tartomány államigazgatási rendszerén belül az építési támogatás folyamatának digitalizációja. Az innovációs menedzser elmondása szerint a módszerrel leginkább a transzparenciát sikerült növelni és a digitális aláírást terjeszteni, de a jövőben szeretnék kiterjeszteni a megoldást más államigazgatási folyamatokra és más irodákra is. Gross az esetet azért is tartja érdekesnek, mert itt már a technológia vizsgálata helyett a folyamat gyakorlati alkalmazására került a hangsúly.

Az SAP használati esetei a pénzügyi szolgáltatások blockchain rendszereire (2016)

Toxikus vezetők szivárványa

Az IT munkakörülményeket, a munkahelyi kultúrát alapjaiban határozzák meg a vezetők, főleg ha még toxikusak is.

Toxikus vezetők szivárványa Az IT munkakörülményeket, a munkahelyi kultúrát alapjaiban határozzák meg a vezetők, főleg ha még toxikusak is.

Középtávon, nagyjából 2-5 éven belül a blockchain miatt átgondolhatják a vállalatok az üzleti folyamataikat, de az 5 éven túli becslés a blockchainnel foglalkozó menedzser szerint kevésbé kiszámítható ("blue ocean"). "Nagy potenciál van benne, hogy mi történhet, talán a nagyvállalatok elkezdik használni, de az is lehet, hogy az emberek majd egyáltalán nem fognak beszélni róla, mivel csak egy speciális célra használják, de másra nem. Például az emailről sem beszélnek az emberek, mert van amikor így írnak üzenetet, máskor pedig más kommunikációs megoldásokkal." - fejtette Gross a HWSW kérdésére. Az SAP célja a következő időszakban a pénzügyi és banki szolgáltatások területén a szélesebb körű elterjesztés, de ennél fontosabb a szakértő szerint, hogy vállalati környezetben és más területeken is értelmezhetővé tegyék a használatát, például újabban az SAP Lighthouse projekttel kezdtek tárgyalásokba.

Még elején járnak a gépi tanulás integrációk

Egy másik modul a Leonardo rendszeren belül a gépi tanulás, amely kapcsán az SAP már több fejlesztést tud felmutatni, de Sebastian Wieczorek, az SAP Machine Learning Alapítvány elnökének elmondása szerint még elején jár a vállalat a lehetőségek feltérképezésének. Először a partneri ökoszisztémán keresztül csomagban integrálta a cég a megoldásokat az S/4 HANA, az omnichannel marketinges Hybris és a humántőke-menedzsmenttel foglalkozó SuccessFactors rendszerbe, és ha az ügyfelek már megismerték az automatizáció lehetőségeit, illetve megbíznak benne, akkor az SAP tovább fogja bővíteni a gépi tanulási folyamatokat.

"Annyi folyamatot szeretnénk automatizálni, amennyit csak lehet, egyelőre a határokat keressük, de az ismétlődő folyamatoknál van erre a legnagyobb esély." - válaszolta kérdésünkre Wieczorek. Ilyen példák közé tartozik a beérkező számlaszámokat a rendszerben lévő számokkal összehasonlító folyamat, amelyet korábban a cégek manuálisan végeztek. Egy másik példa pedig a Hybris Cloud for Customer jegykezelő szolgáltatása, amely osztályozza a bejövő ügyfélszolgálati jegyeket és a megfelelő ügynöknek továbbítja őket - de a Google-féle "okos válasz" funkciót még nem alkalmazza a rendszer, a Machine Learning Alapítvány elnöke szerint ez is egy lehetséges további fejlesztési irány lehet, ha erre lesz igény.

Az eddigi megoldások egyébként sztenderdek, de cégre szabhatóak és további alkalmazások is építhetőek a tetejére. A nyíltság miatt "bonyolult a piac" és a legtöbb vállalat a Google TensorFlow rendszerét választja a gépi tanulás fejlesztések alapjaként, ezért nem megkülönböztethető az SAP fejlesztése a többi konkurens cégétől, és az ágazat küzd a megfelelő tudással rendelkező szakértők felvételével is - mutatott rá a problémákra Wieczorek. Összességében viszont a vállalat az első termékeket idén vezette be, és "bár nagy a portfólió, de a bevezetés és a tapasztalat kevesebb".

Arra a kérdésünkre, hogy a Leonardo más moduljaival eddig milyen integrációra van példa, a blockchainnel foglalkozó menedzser és a gépi tanulási alapítvány elnöke is kitérően válaszolt. Gross szerint mindig az adott esettől függ, hogy mi illeszthető, de általában egy technológián van a fókusz, amelyet más elemek kiegészíthetnek. A Big Data és az analitika párosítása elfogadottabb, de például a machine learning és a Big Data párosítás is elképzelhető lesz a jövőben. A Leonardót viszont még csak most jelentette be a cég, úgyhogy az eddigi elszigetelt használati esetek után még csak most kezdenek a fejlesztők több modulos integrált megoldásokban gondolkodni.

Nagyon széles az a skála, amin az állásinterjú visszajelzések tartalmi minősége mozog: túl rövid, túl hosszú, semmitmondó, értelmetlen vagy semmi. A friss heti kraftie hírlevélben ezt jártuk körül. Ha tetszett a cikk, iratkozz fel, és minden héten elküldjük emailben a legfrissebbet!

a címlapról