문제

데이터에 답이 있습니다. 답을 찾는 데 일주일씩 걸릴 필요는 없습니다.

모든 범용 AI 도구는 깔끔한 데모 데이터베이스에서는 훌륭하게 작동하지만, 수천 개의 테이블과 복잡하게 얽힌 비즈니스 규칙으로 이루어진 실제 엔터프라이즈 스키마에서는 제대로 작동하지 않습니다. 진정한 해답을 얻으려면 애플리케이션 내부에 인코딩된 비즈니스 객체, 관계 및 쿼리 패턴이 필요하지만, 범용 도구는 이러한 요소를 학습할 방법이 없습니다.

사람 안에 갇힌 지식

수천 개의 테이블. 난해한 명명 규칙. 전문가만 이해할 수 있는 관계. 이러한 맥락 없이는 어떤 도구도 정확한 답을 제공할 수 없습니다.
분석가들이 병목 현상을 일으키고 있다.

모든 데이터 관련 질문은 소수의 사람들을 통해서만 처리됩니다. 처리해야 할 업무가 쌓이고, 기업은 기다려야 합니다. 이는 인력 문제가 아니라 시스템 문제입니다.
일반적인 AI는 잘못 판단합니다.

스키마 원본을 읽고 간단한 데이터베이스에서 추측하는 도구는 Oracle, SAP 또는 PeopleSoft와 같은 시스템에서 겉보기에는 맞는 것처럼 보이지만 실제로는 그렇지 않은 결과를 생성합니다. 이것이 가장 위험한 유형의 오류입니다.

운영 방식 (How It Works)

하나의 인터페이스. 세 가지 답변 방식. 모두 타당한 근거를 가지고 있습니다.

Data Ask의 핵심은 애플리케이션 지식 그래프이며, 이는 자동으로 구축됩니다. 데이터 감지 실제 엔터프라이즈 스키마에서 가져온 것입니다. 데이터의 의미, 데이터 간의 관계, 그리고 어떤 비즈니스 용어가 어떤 테이블에 매핑되는지를 나타냅니다. 이것이 바로 정확한 답을 얻을 수 있게 해주는 요소입니다.

사용자가 묻는 모든 질문은 단일 인터페이스를 거칩니다. 대화 라우터는 질문을 분류하고 자동으로 적절한 엔진으로 라우팅합니다. 별도의 설정이나 전환 도구가 필요하지 않습니다.

데이터 없이 질문하기: 자신의 티켓을 제출 며칠 기다려야 합니다

데이터 문의: 자신의 쉬운 말로 질문하세요 컨버세이션 라우터는 분류 및 라우팅을 수행합니다. 근거 있는, 인용된 답변

세 가지 접근 방식

구조화된. 비구조화된. 혼합형.

하나의 관리형 인터페이스가 사용자의 질문을 자동으로 적절한 엔진으로 전달합니다.

구조화된 엔진: 데이터베이스에 평이한 영어로 질문하세요

사용자의 질문은 스키마를 추측하는 것이 아니라 애플리케이션 지식 그래프를 기반으로 하는 SQL 쿼리로 변환됩니다. 이 쿼리는 관리되는 데이터베이스에서 실행되어 이해하기 쉬운 언어로 된 요약 정보와 함께 데이터 테이블 형태로 반환됩니다. 데이터베이스 관리자(DBA)가 필요하지 않습니다.

반환값: SQL 결과 · 데이터 테이블 · 쉬운 설명 요약

비정형 검색 엔진: 문서를 검색하고 인용된 답변을 얻으세요.

계약, 정책, 매뉴얼 또는 규정 준수 절차에 관한 질문은 기업 콘텐츠에서 답변을 찾을 수 있습니다. 모든 답변에는 출처가 명시되어 있으며, 모든 출처를 직접 확인할 수 있습니다.

반환값: 인용된 답변 · 출처 문서 링크

하이브리드 엔진: 데이터와 문서를 아우르는 단 하나의 질문.

데이터베이스와 문서 세트를 동시에 아우르는 질문을 해보세요. Data Ask는 두 곳의 답변을 통합하여 근거가 명확한 단일 응답을 제공합니다. 이를 통해 기존에 몇 시간씩 걸리던 여러 도구 간의 데이터 대조 작업을 없앨 수 있습니다.

반환값: 종합 답변 · 데이터 표 · 인용 횟수

정답이 맞는 이유

일반적인 도구는 추측만 할 뿐입니다. Data Ask는 정확히 알고 있습니다.

대부분의 자연어 처리 도구는 LLM(로컬 라이브러리 관리자)을 사용하여 데이터베이스 스키마를 읽고 그 의미를 추론합니다. 단순하고 이름이 잘 지정된 스키마에서는 제대로 작동하지만, Oracle EBS, SAP 또는 PeopleSoft와 같은 시스템에서는 잘못된 결과를 도출하는 경우가 많습니다.

애플리케이션 지식 그래프는 이러한 상황을 바꿔놓습니다. 이는 자동으로 구축됩니다. 데이터 감지 스키마에서 직접 인코딩된 구조, 관계, 비즈니스 용어 및 검증된 쿼리 패턴을 기반으로 합니다. 모델은 추측하는 것이 아니라 데이터의 의미를 정확히 알고 있습니다.

사전 제작된 AKG는 오늘 바로 구매 가능합니다. 오라클 E-비즈니스 스위트 SAP(ECC 및 S/4HANA)다른 애플리케이션용 맞춤형 AKG는 Data Sense Builder를 통해 구축할 수 있습니다. 데이터 마이그레이션이 필요하지 않으며, 데이터는 원래 위치에 그대로 유지됩니다.

일반 NL2SQL

원시 스키마를 읽고 의미를 추론합니다. 하지만 복잡한 엔터프라이즈 애플리케이션에서는 제대로 작동하지 않으며, 잘못된 결과가 그럴듯하게 보일 수 있습니다.

데이터 애스크 + AKG

AKG는 애플리케이션의 의미를 인코딩합니다. 이 모델은 데이터의 열 이름이 암시하는 바가 아니라 데이터가 실제로 나타내는 바에 기반합니다.

교차 애플리케이션 쿼리

여러 기업 시스템을 아우르는 질문을 하나로 묶었습니다. 통합, 근거 제시, 그리고 답변을 하나의 응답으로 제공합니다.

고객 사례

모든 팀. 모든 분야.

동일한 인터페이스를 통해 재무, 운영, 인사, 규정 준수 등 다양한 부서에서 활용할 수 있습니다.

재무 및 운영

매출채권 연령 분석, 매입채무 노출, 기간 마감 진단, 공급업체 지출 — DBA 티켓 발행이나 이틀간의 대기 없이 즉시 답변을 얻을 수 있습니다.
공급망 및 재고

재고 회전율, 재고 부족 위험, 공급업체 성과, 구매-지불 분석 등 구조화된 데이터와 구매 문서를 아우르는 종합적인 분석을 하나의 솔루션으로 제공합니다.
준수 및 감사

계약 및 절차 전반에 걸쳐 정책에 근거한 답변을 제공합니다. 구조화된 질문과 문서 관련 질문에 대한 답변을 함께 제공하며, 모든 주장은 출처가 명시되어 있습니다.

거버넌스

모든 답변은 엄격한 기준을 따릅니다. 예외는 없습니다.

접근 제어, 개인 식별 정보(PII) 필터링 및 감사 로깅은 데이터베이스, 문서 또는 둘 다에 대한 쿼리 여부와 관계없이 모든 쿼리에 적용됩니다. 거버넌스는 추가 기능이 아니라 시스템에 내장되어 있습니다.

데이터 계층에서 권한 확인

승인 없이는 어떤 쿼리도 실행되지 않습니다. 접근 제어는 결과가 생성되기 전에 정형화된 소스와 비정형화된 소스 모두에 일관되게 적용됩니다.
완전한 감사 추적

모든 질의는 기록됩니다. 모든 답변은 추적 가능합니다. 질문이 구조화된 질문이든, 문서 기반 질문이든, 또는 두 가지가 혼합된 질문이든 관계없이 감사 체계는 동일합니다.
개인정보 필터링 기능 내장

개인 식별 정보(PII) 필터링, 보존 태그 및 데이터 제어는 쿼리 시점에 적용되며 사후에 적용되는 것이 아닙니다. 민감한 데이터는 답변이 시스템을 떠나기 전에 보호됩니다.

데이터가 왜 중요한가?

이 제품을 차별화하는 네 가지 요소.

어려운 도식에 대한 정답

AKG는 일반적인 도구가 실패하는 곳에서도 작동하는 이유입니다. 열 이름에서 추측하는 것이 아니라 애플리케이션의 의미에 기반합니다.
혼합형 답변을 하나의 답변으로 제공합니다.

데이터베이스 결과와 문서 관련 인사이트를 하나의 인용 답변으로 제공합니다. 기업용 AI 플랫폼에서 보기 드문, 체계적으로 관리되는 기능입니다.
데이터가 이미 저장된 위치에서 작동합니다.

운영 데이터베이스, 공통 데이터 플랫폼의 아카이브 데이터, 레이크하우스, 클라우드 ERP. 마이그레이션 필요 없음. 서비스 중단 없음.
사용한 만큼 지불

사용량 기반 가격 책정 방식은 사용자당 라이선스가 아닌, 수행된 쿼리 수와 활성화된 애플리케이션 수에 따라 결정됩니다.