Was SAP-Entwickler über Machine Learning wissen sollten

Maschinelles Lernen dürfte ein wichtiges neues Betätigungsfeld für Entwickler im SAP-Umfeld werden. Das Themenfeld „Machine Learning“ bekommt durch einige technologische Entwicklungen Rückenwind, ist im Innovationsportfolio SAP Leonardo anwendungsbereit enthalten und hat das Potenzial, Businessprobleme und Fragstellungen im Alltag zu lösen, die man bisher mit herkömmlichen Mitteln nur unzureichend lösen konnte.

Beispielsweise kann man wiederkehrende Routineaufgaben vereinfachen, die sich nicht oder nur schwer mit Bedingungen und regelbasierten Algorithmen beschreiben lassen. Wer als SAP- oder ABAP-Entwickler hierzu Wissen aufbauen und eigene Erfahrungen sammeln möchte, findet bei uns einige Hinweise und Empfehlungen zum Know-how Aufbau.

Machine Learning: Aus Daten lernen und trainieren

Bisher waren Entwickler gewohnt, regelbasiert und mit Bedingungen (if … then … else …) zu programmieren. Machine Learning (ML) ist ein anderer Ansatz: dort versucht man, in (bekannten) Beispieldaten Muster, Regeln und Gesetzmäßigkeiten zu erkennen und zu nutzen, und mit diesen Lerndaten die Machine Learning Modelle zu trainieren.

Nach der „Lernphase“ kann man dann unbekannte Daten mit den Modellen verarbeiten. Computer lernen also aus Daten — und „Big Data“ ist ein guter „Treibstoff“ für Machine Learning Aktivitäten.

Anwendungsfälle für Machine Learning

Machine Learning Ansätze können beispielsweise Sinn machen, wenn man regelmäßig wiederkehrende Aufgaben erledigen muss, die sich nur schwer oder gar nicht mit Algorithmen beschreiben lassen oder mit unstrukturierten Daten arbeiten, beispielsweise unstrukturierte Texte, Verträge oder andere Quellen von Massendaten (Sensoren, IoT, …).

Ein typisches Beispiel ist die Analyse von massenhaften Kundenbewertungen im Internet: Möchte man herausfinden, ob eine Bewertung „positiv“, „neutral“ oder „negativ“ ist, trainiert man Modelle mit ausgewählten Beispielfeedback von Kunden und der eigenen Bewertung dieses Feedback. Im Nachgang kann dann der ML-Algorithmus bestimmen, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein beliebiges Feedback eines Kunden positiv, neutral oder negativ ist. Und man kann den ML-Algorithmus dann viele tausende Bewertungen „lesen“ lassen.

Machine Learning ist Bestandteil von SAP Leonardo

Machine Learning ist Bestandteil des Innovationsportfolios SAP Leonardo. Über die SAP Cloud Platform (SCP) lassen sich Datenquellen integrieren und Machine Learning Modelle mittels Microservices und API´s ansprechen. Dabei werden grundlegende technische Services (Stimmungsanalysen, Gesichtserkennung, …) und anwendungsbezogene Services bereitgestellt, die konkrete geschäftliche Fragestellungen adressieren, zum Beispiel die Zuordnung von SAP-Rechnungen zu Zahlungseingängen, den Abgleich von Bewerbungen mit offenen Stellen oder der Klassifizierung von Servicetickets.

Wo bekommen Entwickler Informationen zu Machine Learning?

Wer sich als Entwickler mit „Machine Learning“ näher beschäftigen möchte, dem stehen verschiedene Möglichkeiten offen:

Aktuell kann man sich zum Einstieg mit einem openSAP Kurs über Machine Learning informieren. Der Nettoumfang beträgt etwa drei Stunden und kann noch bis Mitte Dezember abgerufen werden. Besonders gefallen haben uns die Praxisbeispiele und die Entscheidungskriterien, ob ein Businessproblem für Machine Learning Algorithmen geeignet ist.

Interessant fanden wir auch einen Beitrag von der TechEd 2017 zum Machine Learning im SAP News Center. Dort wird eine Demo-Applikation gezeigt, die Anhand eines Smartphone Fotos ein Objekt erkennen kann — eine Nachbau Anleitung wird gleich mitgeliefert.

SAP Leonardo noch weitgehend unbekannt

Die DSAG hat auf ihrem Jahreskongress 2017 festgestellt, dass die Bekanntheit von SAP Leonardo bei den Anwenderunternehmen noch nicht sehr hoch ist. Viele Möglichkeiten, wie beispielswiese auch Machine Learning, dürften daher noch unbekannt sein. In einem Beitrag im SAP News Center erläutern die SAP-Experten Martin Elsner und Glenn González, wie man die Innovationspotenziale von SAP Leonardo in Projekten und der Praxis nutzen kann.

Weiterführende Informationen:

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