課題

企業データは3つの形式で存在する。しかし、いずれもそのままではAIに対応していない。

構造化データベースには、ごく一部の専門家しか理解できない難解な命名規則を持つ何千ものテーブルが格納されています。文書は意味構造のない、互いに連携していないストレージに保存されています。レコードは分類されずに蓄積されるため、大規模なデータでは保持、アクセス、および発見が不可能になります。データの意味に関するインテリジェンスがなければ、AIは推測するしかありません。 そして、一見もっともらしく見える間違った答えこそが、最も危険な種類の間違いなのだ。

誰も解読できない構造化データ

何千ものテーブル。難解な列名。モジュールをまたいで複雑に入り組んだ関係性は、何年も前にシステムを構築した人々の頭の中にしか存在しない。
意味構造を持たない文書

契約書、ポリシー、マニュアル、レポートなどが、互いに連携していない店舗に散在している。それらを効果的に検索する方法はなく、構造化データと連携させる方法もない。
意味もなく積み重なる記録

あらゆる種類の記録が分類されずに蓄積され、保存期間は変動し、法的保留は手作業で行われるため、大規模なデータ検索は不可能となる。

プロセス

AIが面倒な作業をすべて引き受けます。あなたはすべてのステップでコントロールを維持できます。

Data Senseは、生データから実運用可能なインテリジェンスまで、10段階のワークフローに従います。各チェックポイントで、出力が次の段階に進む前に人間がレビューを行います。その結果、最善の努力による近似値ではなく、エンタープライズグレードの精度を備えたインテリジェンスレイヤーが実現します。

仕組み

1つのインテリジェンス層。3つの機能。

Data Senseは、構造化データベース、非構造化ドキュメント、あらゆる種類のレコードなど、あらゆるデータ形式において、データを読み取りやすく、管理しやすく、AIにとって有用なものにするためのインテリジェンスを構築します。Data AskとAI Warehouseのすべての機能は、まずData Senseが構築する基盤の上に成り立っています。

一度構築すれば、そのインテリジェンスはSolixプラットフォームだけでなく、Solix以外のプラットフォームも含め、あらゆる下流プラットフォームに流れます。

構造化：アプリケーション知識グラフ（AKG）

企業スキーマをセマンティックインテリジェンスレイヤーに自動的にマッピングします。ビジネスが稼働するすべてのバリューストリームにおいて、各テーブル、列、およびリレーションシップの意味をエンコードします。AIは推測をやめ、理解します。

非構造化データ：コンテンツインテリジェンス

ドキュメントを取り込み、内容を充実させ、自然言語でクエリ可能なセマンティックレイヤーにインデックス化します。すべての回答は引用元コンテンツに紐づけられています。誤解を招くような情報は一切ありません。

記録：インテリジェント分類

お客様の分類体系に基づいてレコードを分類します。当社の分類体系ではなく、お客様の保持コード、セキュリティクリアランス、ビジネスカテゴリに基づきます。AIが分類を行い、お客様は内容を確認して承認します。

組み立て済みAKG

既にお使いのアプリケーションを、初日からすぐに利用できます。

データベースを接続し、AKGをロードし、環境に合わせて確認・カスタマイズしたら、質問への回答を開始できます。スキーママッピングは不要です。セットアップに何ヶ月もかかることもありません。その他のアプリケーションについては、Data Sense Builderを使用してカスタムAKGを構築します。

Oracle E-ビジネススイート

財務、調達、受注管理、サプライチェーン、人事を含む全領域にわたる包括的なAKGソリューション。
SAP（ECCおよびS/4HANA）

FI、CO、MM、SD、PP、PMモジュールを網羅。SAPデータモデル全体にわたるハブ・アンド・サテライト設計を採用。
PeopleSoft

PeopleToolsのリレーショナルモデルを完全に取り込んだHCM（人事管理）および財務データ。
JDエドワーズ

EnterpriseOneのデータモデルは、財務、流通、製造の各部門にまたがっています。

差別化要因

分類は、我々の分類ではなく、貴国の統治体制に適合するものであるべきです。

ほとんどのツールは、独自のカテゴリ（セキュリティ分類、保持コード、ビジネス分類体系など）を設定しています。その結果、ツールが示す内容と組織が実際に意味する内容との間に、絶えず乖離が生じます。

Data Senseは、お客様の分類体系に基づいてデータを分類します。金融サービス、医療、製薬、政府機関といった規制対象業界においては、この機能が評価の成否を左右することがよくあります。

お客様のセキュリティクリアランスです。弊社のものではありません。
保持コード。ツールによって強制的に設定される代替コードではありません。
貴社の事業分野。貴社が実際にどのようにデータを管理しているかに合わせて選定します。
AIが分類作業を自動化する。ただし、公開前に人間が承認を行う。

適用例

企業がそれを活用している場所。

Data Senseは、組織がデータを理解しやすく、管理しやすく、またはAIに対応させる必要があるあらゆる場面で活用できます。

アプリケーションの廃止

既存システムを廃止します。データへのアクセスは維持します。Data Senseは、保存されたデータに基づいてAKG（アクティブ・クエリ・グループ）を構築するため、ユーザーはアプリケーションが稼働しているかのように正確にクエリを実行できます。
M&Aデータ統合

取得したデータを統合されたセマンティックレイヤーに取り込みます。これまで数ヶ月かかっていたエンティティ間のクエリが、互換性のないシステム間でも初日から可能になります。
ERPシステムの近代化

クラウドERPへの移行をご検討ですか？Data Senseは、既存システム上にAKG（アクセス制御グループ）を構築することで、移行中はもちろん、移行後も長期間にわたり履歴データのクエリを可能にします。

プラットフォーム統合

一度インテリジェンスを構築すれば、すべてのプラットフォームが恩恵を受ける。

Data Senseはプラットフォームに依存しません。従来のリレーショナルシステム、最新のクラウドウェアハウス、あらゆるコンテンツソースに対応します。Data Senseが構築するインテリジェンスは、それを必要とするすべてのプラットフォームに流れます。

データ要求

AKGとコンテンツインデックスを使用して、引用データとガバナンスデータを含む、構造化データ、非構造化データ、およびハイブリッドデータ全体にわたる自然言語の質問に答えます。
AI ウェアハウス

Data Senseのインテリジェンスを活用し、顧客が構築したAIアプリケーションを、統制された企業データに基づかせる。
エンタープライズデータガバナンス

インテリジェント分類タグを使用して、SolixプラットフォームとSolix以外のプラットフォーム全体でポリシーの適用を推進します。
共通データプラットフォーム

Data Senseのインテリジェンスにより、保存されたデータにクエリが可能になり、静かなアーカイブが機能的な回答エンジンへと変わります。

データセンスを選ぶ理由

他と一線を画す4つのポイント。

01

自動、手動ではない

AKGは、生のスキーマから生成されます。手作業で構築したセマンティックレイヤーも、動作させるために何ヶ月もかかるデータエンジニアリングも必要ありません。
02

あなた方の分類体系であって、私たちの分類体系ではない

インテリジェント分類は、既存のガバナンス体制に逆行する働きをします。規制対象業界においては、この機能こそが取引を成立させる鍵となることが多いのです。
03

あらゆる段階で人間によるレビューを実施

AIが作業を処理します。作業を進める前に人間が承認します。エンタープライズレベルの精度を実現し、おおよその精度に留まりません。
04

プラットフォームに依存しない設計

従来のリレーショナルシステム、最新のクラウドウェアハウス、あらゆるコンテンツソースに対応。一度構築すれば、そのインテリジェンスはあらゆる場所で活用されます。