{"id":166148,"date":"2026-09-03T10:18:20","date_gmt":"2026-09-03T08:18:20","guid":{"rendered":"https:\/\/e3mag.com\/?p=166148"},"modified":"2026-09-03T11:40:15","modified_gmt":"2026-09-03T09:40:15","slug":"el-grafo-de-conocimiento-de-sap-cuando-las-relaciones-se-convierten-en-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/es\/sap-knowledge-graph-wenn-beziehungen-zu-daten-werden\/","title":{"rendered":"SAP Knowledge Graph: cuando las relaciones se convierten en datos"},"content":{"rendered":"

Una ontolog\u00eda para la empresa aut\u00f3noma<\/h2>\n\n\n\n

Los nodos (Nodes) representan objetos empresariales reales, como clientes, ubicaciones, pedidos o facturas, mientras que los arcos (Edges) describen las relaciones expl\u00edcitas entre estas unidades (por ejemplo: el cliente A inicia el pedido B). Sobre esta estructura se asienta el modelo formal de representaci\u00f3n del conocimiento (propiedades), la denominada ontolog\u00eda. Esta define conceptos estandarizados, jerarqu\u00edas y reglas para toda la empresa.<\/p>\n\n\n\n

Desde el punto de vista t\u00e9cnico, este conocimiento suele representarse mediante el Resource Description Framework (RDF) en forma de tripletas, que siguen una estructura gramatical clara compuesta por sujeto, predicado y objeto (por ejemplo: el proveedor X suministra el producto Y). A diferencia de una mera tabla SQL, un grafo de conocimiento de este tipo puede interpretarse de forma l\u00f3gica tanto por personas como por m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n

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SAP Hana Cloud Vector Engine<\/h2>\n\n\n\n

En este sentido, la distinci\u00f3n con respecto a las bases de datos vectoriales (como SAP Hana Cloud Vector Engine) reviste una importancia fundamental. Una base de datos vectorial transforma datos no estructurados en vectores num\u00e9ricos multidimensionales (embedding). De este modo, pueden surgir espacios con cientos de dimensiones \u2014algo sencillo para el ordenador, pero inimaginable para las personas: normalmente nos quedamos en cuatro dimensiones: tres espaciales y la cuarta, la del tiempo\u2014.<\/p>\n\n\n\n

\"\"\n\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n\n\n\n

Las relaciones entre los puntos de datos se calculan de forma puramente matem\u00e1tica en espacios multidimensionales a partir de distancias espaciales (como la similitud coseno o las distancias euclidianas). Esto resulta ideal para la b\u00fasqueda de similitudes en textos no estructurados (Retrieval-Augmented Generation, RAG), pero sigue siendo una \u00abcaja negra\u00bb matem\u00e1tica para el usuario, ya que las relaciones calculadas surgen de forma impl\u00edcita y no pueden explicarse de manera l\u00f3gica.<\/p>\n\n\n\n

Por el contrario, un grafo de conocimiento define las relaciones de forma expl\u00edcita, transparente y basada en reglas. Mientras que los vectores representan la asociaci\u00f3n matem\u00e1tica de la IA, el grafo de conocimiento encarna su conjunto de reglas l\u00f3gicas y explicables.<\/p>\n\n\n\n

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Integraci\u00f3n nativa de grafos en SAP HANA Cloud<\/h2>\n\n\n\n

Durante mucho tiempo, el uso pr\u00e1ctico de las bases de datos de grafos en el entorno SAP se caracteriz\u00f3 por una molesta ruptura de medios. Quien quisiera analizar redes de relaciones complejas ten\u00eda que extraer laboriosamente los datos del sistema ERP y transferirlos a sistemas especializados de terceros, como Neo4j. Con la actualizaci\u00f3n estrat\u00e9gica de HANA en el primer trimestre de 2025, SAP ha subsanado esta carencia funcional. Desde entonces, la base de datos en memoria HANA Cloud ofrece compatibilidad nativa para el almacenamiento y la b\u00fasqueda en grafos de conocimiento.<\/p>\n\n\n\n

Para ello, la base de datos utiliza la sintaxis RDF establecida y el lenguaje de consulta SPARQL. La mayor ventaja arquitect\u00f3nica de este enfoque \u201emultimodelo\u201c radica en la posibilidad de combinar datos directamente: los desarrolladores pueden vincular datos relacionales SQL con datos de grafos en una \u00fanica consulta o conectarlos mediante uniones, sin necesidad de replicar los datos.<\/p>\n\n\n\n

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SAP Knowledge Graph y SAP Virtual Data Models<\/h2>\n\n\n\n

El SAP Knowledge Graph, de nivel superior, se basa en este motor de base de datos integrado. Accede al amplio conjunto de metadatos del SAP Virtual Data Model (VDM) y crea una ontolog\u00eda que representa las relaciones empresariales inherentes a S\/4. Este grafo sirve de br\u00fajula para el asistente de IA Joule y los agentes aut\u00f3nomos. Cuando un usuario le pide a Joule en lenguaje natural: \u201eMu\u00e9strame los pedidos atrasados\u201c, la IA ya no tiene que adivinar las estructuras de las tablas. El grafo de conocimiento navega por la red sem\u00e1ntica, identifica las API correctas incluidas en la lista blanca, establece los par\u00e1metros de filtro adecuados y construye una consulta precisa. De este modo, se minimiza dr\u00e1sticamente el riesgo de obtener resultados imprecisos o irrelevantes en comparaci\u00f3n con los enfoques basados exclusivamente en modelos de lenguaje grande (LLM).<\/p>\n\n\n\n

Por muy elegante que suene el concepto en teor\u00eda, la pr\u00e1ctica pone de manifiesto los obst\u00e1culos y riesgos que esta t\u00e9cnica entra\u00f1a para los clientes actuales de SAP: un grafo de conocimiento operativo a nivel de toda la empresa no es un producto \u00abllave en mano\u00bb, sino el resultado de un proceso de modelizaci\u00f3n sumamente complejo. La creaci\u00f3n y el mantenimiento continuo de ontolog\u00edas y estructuras de grafos requieren profundos conocimientos sem\u00e1nticos y consumen una cantidad considerable de recursos inform\u00e1ticos. Quien crea que el software se encarga de la estructuraci\u00f3n sem\u00e1ntica de forma totalmente autom\u00e1tica subestima enormemente la complejidad de los procesos personalizados y de las tablas personalizadas que se han ido desarrollando a lo largo del tiempo.<\/p>\n\n\n\n

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Calidad de los datos, unidades de capacidad y pol\u00edtica de API<\/h2>\n\n\n\n

Un grafo de conocimiento no es la panacea para la mala calidad de los datos. Si la base de datos del sistema ERP es incompleta, obsoleta o incoherente, incluso el grafo m\u00e1s inteligente solo proporcionar\u00e1 afirmaciones err\u00f3neas perfectamente estructuradas. Los an\u00e1lisis complejos de grafos (como la b\u00fasqueda de rutas y bucles) en conjuntos de datos transaccionales masivos y altamente interconectados requieren un gran esfuerzo computacional. Las bases de datos en memoria alcanzan r\u00e1pidamente sus l\u00edmites f\u00edsicos con este tipo de operaciones, lo que puede disparar sin piedad los costes de hardware de las instancias de HANA Cloud.<\/p>\n\n\n\n

Desde el punto de vista t\u00e9cnico, el Knowledge Graph est\u00e1 magn\u00edficamente dise\u00f1ado, pero, desde el punto de vista comercial, sirve a SAP como un \u00abpeaje\u00bb estrat\u00e9gico. Para aprovechar al m\u00e1ximo la tecnolog\u00eda de grafos, SAP obliga a sus clientes actuales a incorporarse al restrictivo ecosistema de la Business Data Cloud (SAP BDC) y la Business Technology Platform (BTP o BAIP, Business AI Platform). A trav\u00e9s de modelos de facturaci\u00f3n basados en el consumo (Capacity Units) y directrices restrictivas sobre las API, SAP intenta mantener el control sobre los contextos empresariales de sus clientes actuales y bloquear sistem\u00e1ticamente la fuga sin licencia de estos valiosos metadatos hacia potentes m\u00e1s econ\u00f3micas de terceros o de hiperescaladores.<\/p>\n\n\n\n

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Alternativas aut\u00f3nomas m\u00e1s all\u00e1 del monopolio de los sistemas ERP<\/h2>\n\n\n\n

Sin embargo, los clientes actuales de SAP no tienen por qu\u00e9 rendirse sin luchar ante este dominio monopol\u00edstico. El mercado de las consultas de IA espec\u00edficas para bases de datos y las capas sem\u00e1nticas est\u00e1 evolucionando a un ritmo vertiginoso y ofrece alternativas potentes e independientes del fabricante:<\/p>\n\n\n\n

Herramientas como vanna.AI ofrecen marcos flexibles para conectar aplicaciones de modelos de lenguaje directamente a bases de datos SQL existentes (desde Snowflake hasta PostgreSQL y Oracle). Al a\u00f1adir DDL, documentaci\u00f3n y ejemplos de consultas hist\u00f3ricas, el sistema aprende las relaciones sem\u00e1nticas sin necesidad de adquirir licencias para una costosa infraestructura de SAP.<\/p>\n\n\n\n

El marco WrenAI demuestra de forma impresionante c\u00f3mo se puede crear un modelo sem\u00e1ntico directamente a trav\u00e9s de un editor gr\u00e1fico, en el que las tablas se definen como nodos y las relaciones como aristas. WrenAI traduce este grafo de conocimiento a un formato estandarizado que evita las consultas redundantes y ambiguas y genera sentencias SQL precisas, sin necesidad de recurrir al costoso rodeo que suponen el SAP BTP Generative AI Hub o Datasphere.<\/p>\n\n\n\n

Asimismo, plataformas especializadas en grafos, como Graphwise con GraphDB, demuestran c\u00f3mo se pueden implantar sistemas de grafos de conocimiento a nivel empresarial basados en est\u00e1ndares abiertos (RDF, OWL, SPARQL). Estos sistemas pueden coordinar fuentes de datos heterog\u00e9neas y conectarse directamente con modelos de lenguaje modernos a trav\u00e9s de complementos inteligentes (como el ChatGPT Retrieval Connector), mientras que el control sobre los datos sensibles permanece \u00edntegramente en el \u00e1mbito de control propio.<\/p>\n\n\n\n

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Conclusi\u00f3n personal para la comunidad SAP<\/h2>\n\n\n\n

El Knowledge Graph es, sin duda, el paradigma t\u00e9cnicamente superior para el futuro de la IA empresarial, ya que tiende el puente que tanto se necesita entre la imprecisi\u00f3n estoc\u00e1stica de los modelos de lenguaje y la precisi\u00f3n determinista de los sistemas ERP de gesti\u00f3n empresarial. Sin embargo, como cliente actual de SAP que se precie, deber\u00eda desvincular la implantaci\u00f3n de esta tecnolog\u00eda de la doctrina comercial de SAP en materia de plataformas. Aproveche las capacidades multimodales del Hana Cloud Graph Engine para estructurar sus datos de forma clara. Pero op\u00f3ngase de manera firme a que todo su mapa sem\u00e1ntico empresarial quede encerrado exclusivamente en la costosa trampa de las licencias de SAP BTP. El futuro pertenece a los espacios de datos abiertos e interoperables, en los que la empresa conserva la soberan\u00eda absoluta sobre su contexto empresarial y su inteligencia artificial.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La necesidad matem\u00e1tica pone de manifiesto que los clientes actuales de SAP deben abandonar la l\u00f3gica bidimensional de las tablas SQL relacionales. Un grafo de conocimiento se basa en la teor\u00eda matem\u00e1tica de grafos y estructura la informaci\u00f3n en forma de nodos, aristas y propiedades.<\/p>","protected":false},"author":2,"featured_media":161236,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"pmpro_default_level":"","footnotes":""},"categories":[27840],"tags":[44798,44799,44796,44225,44552,626,44723,44793,44792,44795,236,44747,40995,44175,44675,44611,44791,25047,44797,44794],"coauthors":[27825],"class_list":["post-166148","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-chefredakteur-blog","tag-datensouveraenitaet","tag-enterprise-ai","tag-graphdatenbank","tag-ki-agenten","tag-knowledge-graph","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-large-language-models","tag-ontologie-2","tag-rag-2","tag-rdf","tag-sap","tag-sap-bestandskunden-3","tag-sap-btp","tag-sap-business-data-cloud","tag-sap-hana-cloud","tag-sap-joule","tag-sap-knowledge-graph","tag-sap-s-4hana","tag-sparql","tag-vektordatenbank","pmpro-has-access"],"acf":[],"featured_image_urls_v2":{"full":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu.jpeg",1000,450,false],"thumbnail":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-150x150.jpeg",150,150,true],"medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-400x180.jpeg",400,180,true],"medium_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-768x346.jpeg",768,346,true],"large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu.jpeg",1000,450,false],"image-100":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-100x45.jpeg",100,45,true],"image-480":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-480x216.jpeg",480,216,true],"image-640":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-640x288.jpeg",640,288,true],"image-720":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-720x324.jpeg",720,324,true],"image-960":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-960x432.jpeg",960,432,true],"image-1168":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu.jpeg",1000,450,false],"image-1440":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu.jpeg",1000,450,false],"image-1920":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu.jpeg",1000,450,false],"1536x1536":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu.jpeg",1000,450,false],"2048x2048":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu.jpeg",1000,450,false],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-18x8.jpeg",18,8,true],"bricks_large_16x9":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu.jpeg",1000,450,false],"bricks_large":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu.jpeg",1000,450,false],"bricks_large_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu.jpeg",1000,450,false],"bricks_medium":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-600x270.jpeg",600,270,true],"bricks_medium_square":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-600x450.jpeg",600,450,true],"profile_24":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-24x24.jpeg",24,24,true],"profile_48":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-48x48.jpeg",48,48,true],"profile_96":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-96x96.jpeg",96,96,true],"profile_150":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-150x150.jpeg",150,150,true],"profile_300":["https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/Chefredakteur-neu-300x300.jpeg",300,300,true]},"post_excerpt_stackable_v2":"

Die mathematische Notwendigkeit zeigt, der SAP-Bestandskunde muss sich von der zweidimensionalen Logik relationaler SQL-Tabellen verabschieden. Ein Knowledge Graph basiert auf der mathematischen Graphentheorie und strukturiert Informationen in Form von Knoten, Kanten und Eigenschaften.<\/p>\n","category_list_v2":"Chefredakteur-Blog<\/a>","author_info_v2":{"name":"Peter M. F\u00e4rbinger, E3 Magazine","url":"https:\/\/e3mag.com\/es\/author\/peter-m-faerbinger-e-3-magazin\/"},"comments_num_v2":"0 comentarios","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166148","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=166148"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166148\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":166167,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/166148\/revisions\/166167"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/161236"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=166148"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=166148"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=166148"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=166148"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}