La necesidad de implementar en paralelo tanto un motor vectorial como un motor de grafos en la plataforma de bases de datos SAP HANA tiene su origen en la discrepancia arquitect\u00f3nica fundamental entre la inteligencia artificial estoc\u00e1stica y el software empresarial determinista.<\/p>\n\n\n\n
Un sistema ERP moderno como S\/4 Hana exige en el libro mayor transaccional una precisi\u00f3n absoluta, una seguridad de auditor\u00eda trazable y relaciones contables fijas. Por el contrario, los grandes modelos de lenguaje (LLM) funcionan de forma probabil\u00edstica, bas\u00e1ndose en probabilidades estad\u00edsticas. El uso aislado de modelos de lenguaje generativos conduce inevitablemente a \u00abalucinaciones\u00bb en el d\u00eda a d\u00eda de la empresa, ya que un LLM puro no comprende ni el complejo esquema relacional formado por decenas de miles de tablas ni las relaciones din\u00e1micas en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n
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Generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n Es en este punto donde entra en juego el Hana Cloud Vector Engine, que almacena vectores de forma nativa a trav\u00e9s de tipos de datos y los compara mediante medidas de distancia matem\u00e1ticas, como la similitud coseno o la distancia euclidiana. Los vectores traducen datos no estructurados \u2014como facturas, textos libres, cat\u00e1logos de productos, tickets de asistencia t\u00e9cnica o actas\u2014 a espacios vectoriales multidimensionales mediante modelos de incrustaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
De este modo, Vector Engine act\u00faa como un filtro matem\u00e1tico de similitud para el m\u00e9todo cl\u00e1sico de \u00abRetrieval-Augmented Generation\u00bb (RAG): ante una consulta, extrae en tiempo real fragmentos de texto sem\u00e1nticamente relacionados como los K resultados principales y los transmite como contexto de referencia al copiloto de IA Joule o a los modelos de lenguaje.<\/p>\n\n\n\n\n\t\t\t\n\t\t\t\t<\/div>\n\n\n\n
Sin embargo, por s\u00ed solo, el modelo vectorial se ve limitado por las reglas de negocio relacionales, ya que solo representa proximidades estad\u00edsticas entre palabras y textos, pero no puede desglosa las dependencias empresariales, como la cadena que va desde la solicitud de pedido, pasando por la entrada de mercanc\u00edas, hasta la comprobaci\u00f3n de facturas.<\/p>\n\n\n\n
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Gr\u00e1fico de conocimientos SAP<\/h2>\n\n\n\n Por este motivo, SAP necesita imperativamente el motor Hana Graph Engine, que se basa en la teor\u00eda matem\u00e1tica de grafos y constituye la base t\u00e9cnica del SAP Knowledge Graph dentro de la Business Data Cloud (SAP BDC). El motor de grafos no modela los datos empresariales en espacios vectoriales multidimensionales ni en filas r\u00edgidas de tablas SQL, sino como una red expl\u00edcita de relaciones formada por nodos y aristas, basada en ontolog\u00edas y est\u00e1ndares del W3C como RDF y SPARQL.<\/p>\n\n\n\n
El Knowledge Graph integra el complejo modelo de datos relacional de S\/4, compuesto por m\u00e1s de siete millones de campos de datos, con la l\u00f3gica sem\u00e1ntica de los procesos. En cierto modo, proporciona a los modelos de lenguaje (LLM) y a los agentes aut\u00f3nomos de IA el modelo de datos empresariales (ontolog\u00eda) y la br\u00fajula sem\u00e1ntica, al definir con exactitud qu\u00e9 es un pedido de cliente, una sociedad o un maestro de proveedores, y c\u00f3mo se relacionan entre s\u00ed estas entidades. Solo estos modelos de relaciones expl\u00edcitos permiten a los sistemas extraer conclusiones l\u00f3gicas m\u00e1s all\u00e1 de los l\u00edmites del dominio y evitar de forma eficaz las \u00abalucinaciones\u00bb err\u00f3neas de la IA en el n\u00facleo transaccional.<\/p>\n\n\n\n
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GraphRAG como salida a las alucinaciones de la IA<\/h2>\n\n\n\n Para los clientes actuales de SAP, el verdadero valor a\u00f1adido surge de la fusi\u00f3n sin\u00e9rgica de ambos mundos en el denominado GraphRAG. Los agentes aut\u00f3nomos de IA, cuyo objetivo es ejecutar de forma aut\u00f3noma procesos de trabajo en el \u00e1mbito de las compras, la gesti\u00f3n de la cadena de suministro o el cierre financiero, necesitan tanto intuici\u00f3n probabil\u00edstica como pautas deterministas.<\/p>\n\n\n\n
Mientras que el Vector Engine permite al agente registrar consultas no estructuradas en lenguaje natural, realizar b\u00fasquedas sem\u00e1nticas en documentos relevantes y depurar los datos maestros de clientes con informaci\u00f3n ruidosa mediante la agrupaci\u00f3n en cl\u00fasteres y la detecci\u00f3n de duplicados, el Graph Engine proporciona el contexto de ejecuci\u00f3n completo y el historial de datos (linaje).<\/p>\n\n\n\n
Si, por ejemplo, un agente necesita determinar qu\u00e9 tabla base subyace a una vista CDS concreta o qu\u00e9 matriz de autorizaciones se aplica a un contrato de compra cr\u00edtico, navega de forma determinista a trav\u00e9s de los enlaces del grafo de conocimiento. De este modo se crea una base de decisi\u00f3n fiable, en la que el agente act\u00faa exactamente dentro del marco de las autorizaciones establecidas y los requisitos de cumplimiento normativo.<\/p>\n\n\n\n
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La plataforma multimodelo de Hana<\/h2>\n\n\n\n La fortaleza arquitect\u00f3nica de la plataforma de base de datos Hana radica en que est\u00e1 concebida como una plataforma multimodelo integrada. En lugar de tener que gestionar y sincronizar, para los datos transaccionales relacionales, b\u00fasquedas vectoriales y grafos de conocimiento, HANA consolida tablas relacionales SQL, objetos de grafos y datos vectoriales en una \u00fanica plataforma en memoria. Esto permite realizar consultas h\u00edbridas en las que los filtros relacionales de la empresa (como sociedades, mandantes o autorizaciones) pueden combinarse directamente en la misma instrucci\u00f3n SQL con la similitud coseno del motor vectorial y vincularse con an\u00e1lisis de rutas del motor de grafos. Esto elimina las replicaciones de datos ETL, propensas a errores, reduce los tiempos de latencia y garantiza que se mantenga la arquitectura de seguridad y autorizaciones del sistema ERP a nivel de base de datos.<\/p>\n\n\n\n
Valor a\u00f1adido para los clientes actuales de SAP. Sin embargo, desde una perspectiva cr\u00edtica, los clientes actuales no deben pasar por alto que SAP presenta estos m\u00e9todos matem\u00e1ticos est\u00e1ndar ya consolidados \u2014como la distancia euclidiana o las matrices de grafos\u2014 \u2014, como una \u00abrevoluci\u00f3n en la nube\u00bb exclusiva con el fin de empujar a los clientes hacia costosos modelos de suscripci\u00f3n y hacia la Business Data Cloud. Dado que el Hana Vector Engine y el Knowledge Graph se ofrecen principalmente como servicios en la nube en SAP BTP, los usuarios corren el riesgo de caer en una trampa de costes considerable debido a las unidades de capacidad basadas en el consumo y a la implacable caducidad de los cr\u00e9ditos prepagados. Por ello, los responsables de TI con experiencia deber\u00edan aprovechar de forma espec\u00edfica las ventajas t\u00e9cnicas de los motores vectoriales y de grafos para dominar la RAG y la IA agentiva, pero, al mismo tiempo, deben asegurarse, mediante est\u00e1ndares de interfaz abiertos como el Model Context Protocol (MCP), de que su propia arquitectura de datos sem\u00e1ntica no acabe en un bloqueo irreversible por parte del fabricante.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Adem\u00e1s de las bases de datos SQL tradicionales de IBM, Microsoft, Oracle y tambi\u00e9n SAP, la plataforma de bases de datos SAP HANA cuenta con otros dos motores: Graph y Vector. En la era de la inteligencia artificial, estos potentes motores son indispensables en la plataforma HANA.<\/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":[44122,44718,39,73,45476,65,44225,624,626,45475,517,236,44175,45474,3491,44675,44791,45477,45478],"coauthors":[27825],"class_list":["post-167478","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-chefredakteur-blog","tag-agentic-ai","tag-autonomous-enterprise","tag-cloud","tag-erp","tag-graphrag","tag-hana","tag-ki-agenten","tag-ki-joule","tag-kuenstliche-intelligenz","tag-retrieval-augmented-generation-rag-2","tag-s4","tag-sap","tag-sap-business-data-cloud","tag-sap-graph-engine","tag-sap-hana","tag-sap-hana-cloud","tag-sap-knowledge-graph","tag-sap-vector-engine","tag-vektordatenbanken","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":"
Neben traditionellen SQL-Datenbanken von IBM, Microsoft, Oracle und auch SAP finden sich auf der SAP-Hana-Datenbankplattform noch zwei Engines: Graph und Vektor. Im KI-Zeitalter sind diese Power-Engines auf der Hana-Plattform unverzichtbar.<\/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\/167478","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=167478"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/167478\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":167485,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/167478\/revisions\/167485"}],"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=167478"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=167478"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=167478"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/e3mag.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=167478"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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