Entrepôt d'IA Solix

L'approche Govern-First dans un entrepôt d'IA est une philosophie stratégique qui met l'accent sur l'intégration de la gouvernance, de la sécurité et de la conformité des données directement dans la base de la plate-forme de données et dans l'ensemble du cycle de vie de l'IA.

• La gouvernance est ancrée à la base
• Assure la conformité, la sécurité et la fiabilité tout au long du cycle de vie des données et de l'IA
• Passer des règles statiques aux règles adaptatives
• Fournit une surveillance continue, une traçabilité et une auditabilité pour réduire les risques et améliorer la responsabilité

AI Warehouse aborde la souveraineté des données en fournissant les mécanismes techniques et architecturaux (tels que les contrôles et les requêtes fédérés) pour garantir que les données restent conformes à ses lois régionales, tout en permettant des informations mondiales basées sur l'IA.

• Contrôles de gouvernance centralisés avec opérations décentralisées
• Contrôles fédérés, pilotés par l'IA, qui évoluent avec l'utilisation et la réglementation
• Permettre une compréhension transfrontalière grâce à des requêtes fédérées et des résultats agrégés

Zero Data Copy dans un entrepôt IA est un principe architectural qui permet l'accès et l'analyse des données directement là où elles résident, sans les déplacer ou les dupliquer physiquement dans le stockage de l'entrepôt.

• Les données restent en place, accessibles via des contrôles fédérés et respectueux des politiques
• Minimise la duplication, les risques et les coûts tout en maximisant les performances et la souveraineté

Le référentiel de métadonnées unifié détecte, balise et classe automatiquement les données d'entreprise structurées et non structurées, permettant ainsi une classification intelligente des enregistrements et des fichiers pour tous les produits de données. En mettant en lumière les données obscures, il garantit la pertinence et la conformité des charges de travail d'IA, en intégrant des politiques de gouvernance de l'IA pour une gestion des données sécurisée, fiable et optimisée pour l'IA dans toute l'organisation.

• Détecte, étiquette et hiérarchise automatiquement les actifs structurés et non structurés
• Enregistrement intelligent et classification des fichiers de tous les actifs et produits de données de l'entreprise
• Illumine les données sombres, garantissant la pertinence et la conformité des charges de travail de l'IA

La sémantique de l'IA dans un entrepôt d'IA fait référence à l'utilisation de l'intelligence artificielle et de structures de données avancées pour enrichir la signification, le contexte et les relations de toutes les données d'entreprise, transformant les points de données bruts en connaissances commerciales cohérentes et exploitables.

C'est la discipline qui garantit que les données ne sont pas seulement organisées (classification), mais sont comprises à la fois par les humains et les systèmes d'IA.

• Enrichit les métadonnées avec des taxonomies, des ontologies et des graphiques de connaissances pour un contexte partagé
• Transforme les données brutes en informations exploitables en intégrant du sens et des relations

AI Analytics & Search fait référence aux capacités qui exploitent l'intelligence artificielle, en particulier l'IA générative et le traitement du langage naturel (NLP), pour permettre aux utilisateurs d'interagir avec les données d'entreprise et d'en tirer des informations de manière hautement intuitive, sécurisée et personnalisée.

• Fournit des informations commerciales et des analyses sécurisées, sensibles aux rôles, basées sur un langage naturel et des invites contextuelles pour les données d'entreprise
• Permet aux employés de bénéficier d'une découverte et d'informations fluides tout en maintenant la conformité au principe du moindre privilège