Machine Learning hat sich von einen einem wissenschaftlichen Spezialthema zu einem zentralen Werkzeug in der Unternehmenswelt entwickelt. Wer Datenbetrieben arbeitet kann mit Machine Learning schneller, präziser und kundenorientierter entscheiden.

Ob in der Absatzprognose, der Betrugsprognose, der Produktionsoptimierung oder im Kundenservice – mit Machine Learning können Muster in großen Datenmengen erkannt und Entscheidungen automatisiert werden. Mit der richtigen Anwendung können viele Geschäftsprozesse intelligenter werden. Machine Learning ist kein Selbstzweck, es dient zur Steigerung von Effizienz und Qualität.

Was ist Machine Learning?

Überblick

Machine Learning ist ein Teilbereich der künstlichen Intelligenz, mit dem Ziel Programmen die Fähigkeit zu verleihen aus Daten zu lernen und sich zu verbessern, ohne auf jede Situation explizit vorbereitet zu sein. Dafür wird ein Machine Learning Modell auf Beispiel-Daten, den sogenannten Trainingsdaten, trainiert um später bei neuen Daten in Lage zu sein Zusammenhänge zu erkennen, oder diese richtig einzuschätzen. Bei Machine Learning wird generell unterschieden zwischen Supervised Learning und Unsupervised Learning.

Unsupervised Learning – Muster erkennen

Beim Unsupervised Learning erhält das Modell keine Zielwerte. Es entdeckt eigenständig Muster, Strukturen oder Auffälligkeiten in den Daten.

Typische Anwendungsarten:

• + Clustering: Gruppierung ähnlicher Daten
• + Dimensionality Reduction: Reduktion auf die wichtigsten Merkmale
• + Anomaly Detection: Aufspüren ungewöhnlicher Daten (z. B. Betrug)
• + Collaborative Filtering: Empfehlungen durch Nutzer- oder Artikel-Ähnlichkeit

Machine Learning in der Praxis – typische Anwendungsfälle

Machine Learning unterstützt in vielen Bereichen dabei, Prozesse zu optimieren und Entscheidungen datenbasiert zu treffen. So kann etwa Regression genutzt werden, um Umsätze zu prognostizieren – eine wertvolle Grundlage für die Unternehmensplanung.

Betrugserkennung lässt sich sowohl über Classification als auch mit Anomaly Detection realisieren,
indem verdächtige Muster automatisch identifiziert werden. In der Fertigungsqualität erkennt
Classification fehlerhafte Produkte anhand von Sensordaten – oft schneller und zuverlässiger als der Mensch.

Und durch Collaborative Filtering oder Recommender-Systeme lassen sich individuelle Empfehlungen aussprechen – etwa für Produkte oder Dienstleistungen, die dem Nutzer mit hoher Wahrscheinlichkeit gefallen.

Machine Learning hilft wo BI an seine Grenzen stößt.

Bessere Entscheidungsfindung mit Machine Learning

Machine Learning beantwortet nicht nur, was passiert ist, sondern vor allem: Was wird passieren – und warum? Es erkennt Muster selbstständig, lernt aus Daten und
ermöglicht:

• + Prognosen:
• Der Umsatz wird voraussichtlich sinken
• + Kundenbindung:
• Welche Kunden springen wahrscheinlich ab?
• + Personalisierung:
• Empfehlungen, die Käufer wirklich interessieren
• + Dynamische Preisgestaltung:
• Preise werden in Echtzeit angepasst

Machine Learning denkt voraus – und schafft Handlungsspielräume, bevor Probleme entstehen. Es erkennt Muster, macht Vorhersagen und unterstützt automatisierte Entscheidungen – also das, was klassisches BI nicht leisten kann.

Machine Learning erfordert nicht zwingend Programmierkenntnisse

Code vs. No Code – Zwei Wege zum Ziel

Der Einstieg in Machine Learning hängt vom Anwendungsfall und technischen Know-how ab. Im SAP-Umfeld haben sich zwei Ansätze bewährt:

+ Low-/No-Code
Ideal für Fachbereiche ohne Programmierkenntnisse. Modelle lassen sich schnell und intuitiv erstellen – z. B. für Verkaufsprognosen, Lead-Bewertung oder Churn-Analysen. Perfekt integriert in bestehende Prozesse, etwa mit SAP Analytics Cloud (Smart Predict).

+ Full-Code
Für komplexe, individuelle ML-Lösungen mit höchster Flexibilität und Skalierbarkeit. Data Scientists entwickeln und steuern Modelle mit Python oder Tools wie SAP Databricks – ideal bei spezifischen Anforderungen.

+ SAP unterstützt beide Wege
So profitieren Business-User schnell von ML, während Tech-Teams volle Kontrolle behalten.

Machine Learning ist nicht nur für Data Scientists

Zwei Rollen – Zwei Perspektiven

Der Einsatz von Machine Learning in Unternehmen bringt unterschiedliche Anforderungen mit sich – je nachdem, wer damit arbeitet. Im Wesentlichen lassen sich zwei zentrale Rollen unterscheiden, die mit verschiedenen Zielen und Erwartungen an ML-Systeme herangehen: Business-User:innen und Data Scientists.

Beide Perspektiven sind wichtig – und sie ergänzen sich. Moderne ML-Strategien sollten daher sowohl Low-Code-Zugänge für Fachbereiche als auch technische Tiefenwerkzeuge für Data Scientists ermöglichen. SAP bietet genau diese Spannbreite, um Machine Learning in der Breite und Tiefe im Unternehmen zu verankern.

Beide Perspektiven sind wichtig – und sie ergänzen sich. Moderne ML-Strategien sollten daher sowohl Low-Code-Zugänge für Fachbereiche als auch technische Tiefenwerkzeuge für Data Scientists ermöglichen. SAP bietet genau diese Spannbreite, um Machine Learning in der Breite und Tiefe im Unternehmen zu verankern.

Von Low-Code bis Full Code

SAP Machine Learning –
Technologien für jeden Bedarf

SAP bietet ein breites Spektrum an ML-Lösungen – vom Self-Service für Fachbereiche bis zur skalierbaren Entwicklung durch Data Scientists:

+ SAP HANA ML
Führt Machine Learning direkt in der Datenbank aus – mit Algorithmen aus der Predictive Analysis Library (PAL) und der Automated Predictive Library (APL), ganz ohne Datenverschiebung.

+ SAP AI Core
Infrastruktur für skalierbares ML im Enterprise-Maßstab – ideal für Data Scientists mit Docker- und Pipeline-Workflows, integriert über AI Launchpad und Datasphere.

+ SAP Databricks
Kombination aus SAP-Daten und moderner Spark-basierter ML-Entwicklung – nutzbar über SAP Datasphere mit
Tools wie MLflow oder AutoML.

+ SAP Analytics Cloud Smart Predict
No-Code-ML mit Smart Predict – ermöglicht Fachanwendern schnelle Vorhersagen und Analysen ohne
Programmierkenntnisse.

Ob für den schnellen Einstieg per Mausklick oder für die Entwicklung maßgeschneiderter, produktiver ML-Pipelines – SAP stellt ein modulares Ökosystem bereit, das den gesamten Lebenszyklus von Machine Learning abdeckt und dabei unterschiedliche Zielgruppen berücksichtigt.