SAP必须在2025年为客户提供云迁移的理由

2025年,SAP及其客户必须明确云迁移的商业案例,同时SAP也需要澄清其对“Rise with SAP”的立场。在本年度,SAP面临的挑战在于如何平衡其向云端过渡的战略与客户在迁移过程中遇到的实际困难。

SAP的云战略与客户困惑

随着SAP计划在2027年终止对传统本地ERP系统的支持,企业需要加快制定云迁移计划。然而,许多SAP客户仍在权衡是否能顺利迁移,以及是否有必要依赖SAP才能享受技术进步(如生成式AI)。

2023年,德语区SAP用户组(DSAG)对SAP的云战略表达了不满,认为SAP迫使客户迁移至云端才能访问创新功能。然而,到2024年,该组织的立场有所缓和,认为云ERP在许多行业和应用场景下是正确的选择,但SAP需要确保所有客户都能受益于AI等技术,而不一定必须使用SAP的方案。

DSAG还向SAP提出了以下几点要求:

  • 让客户清楚了解云应用和灵活运营模式的优势。
  • 明确2027年即将停用的产品的未来发展方向,并确保新产品的成熟度。
  • 保证S/4HANA Cloud Private Edition的功能也能在S/4HANA On-Premises中使用。
  • 提供更透明的信息,帮助客户了解AI的现有及未来应用方式。

英国与爱尔兰SAP用户的关注点

英国和爱尔兰SAP用户组(UKISUG)成员虽然普遍接受

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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