Magazzino AI Solix

L'approccio Govern-First in un magazzino di intelligenza artificiale è una filosofia strategica che enfatizza l'integrazione della governance dei dati, della sicurezza e della conformità direttamente nelle fondamenta della piattaforma dati e dell'intero ciclo di vita dell'intelligenza artificiale.

• La governance è radicata nelle fondamenta
• Garantisce conformità, sicurezza e affidabilità nell'intero ciclo di vita dei dati e dell'intelligenza artificiale
• Passa dalle regole statiche a quelle adattive
• Fornisce monitoraggio continuo, lignaggio e verificabilità per ridurre il rischio e migliorare la responsabilità

AI Warehouse affronta la sovranità dei dati fornendo meccanismi tecnici e architettonici (come controlli federati e query) per garantire che i dati rimangano conformi alle leggi regionali, pur consentendo approfondimenti globali basati sull'intelligenza artificiale.

• Controlli di governance centralizzati con operazioni decentralizzate
• Controlli federati basati sull'intelligenza artificiale che si evolvono con l'utilizzo e la regolamentazione
• Abilitare approfondimenti transfrontalieri tramite query federate e output aggregati

Zero Data Copy in un magazzino AI è un principio architettonico che consente l'accesso e l'analisi dei dati direttamente dove risiedono, senza doverli spostare fisicamente o duplicare nell'archivio del magazzino.

• I dati rimangono al loro posto e sono accessibili tramite controlli federati e consapevoli delle policy
• Riduce al minimo duplicazioni, rischi e costi, massimizzando al contempo prestazioni e sovranità

L'Unified Metadata Repository rileva, tagga e classifica automaticamente i dati aziendali, sia strutturati che non strutturati, consentendo una classificazione intelligente di record e file per tutti i prodotti dati. Evidenziando i dati oscuri, garantisce la pertinenza e la conformità nei carichi di lavoro di intelligenza artificiale, integrando le policy di governance dell'intelligenza artificiale per una gestione dei dati sicura, affidabile e compatibile con l'intelligenza artificiale in tutta l'organizzazione.

• Rileva, etichetta e classifica automaticamente sia le risorse strutturate che quelle non strutturate
• Classificazione intelligente dei record e dei file di tutte le risorse aziendali e dei prodotti dati
• Illumina i dati oscuri, garantendo pertinenza e conformità nei carichi di lavoro di intelligenza artificiale

La semantica dell'IA in un magazzino di IA si riferisce all'uso dell'intelligenza artificiale e di strutture dati avanzate per arricchire il significato, il contesto e le relazioni di tutti i dati aziendali, trasformando i punti dati grezzi in conoscenze aziendali coerenti e fruibili.

È la disciplina che garantisce che i dati non siano solo organizzati (classificazione), ma siano anche compresi sia dagli esseri umani sia dai sistemi di intelligenza artificiale.

• Arricchisce i metadati con tassonomie, ontologie e grafici della conoscenza per un contesto condiviso
• Trasforma i dati grezzi in informazioni fruibili incorporando significato e relazioni

Con AI Analytics & Search si intendono le capacità che sfruttano l'intelligenza artificiale, in particolare l'intelligenza artificiale generativa e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), per consentire agli utenti di interagire con i dati aziendali e ricavarne informazioni in modo altamente intuitivo, sicuro e personalizzato.

• Fornisce analisi e business intelligence sicure, basate su prompt contestuali e basati sul linguaggio naturale e sul ruolo per i dati aziendali
• Fornisce ai dipendenti strumenti di scoperta e approfondimenti senza intoppi, mantenendo al contempo la conformità ai privilegi minimi