비즈니스에 대한 해답은 수천 개의 테이블과 사람들의 머릿속에 존재하는 컨텍스트로 가득 찬 엔터프라이즈 애플리케이션 안에 갇혀 있습니다. 시스템에 저장되어 있는 것이 아닙니다. Data Ask가 어떻게 이러한 정보를 자연어 처리가 가능한 구체적인 답변으로 변환하는지 알아보세요. 데이터 엔지니어링 팀은 필요하지 않습니다.
- 자연어 접근 방식 3가지, 관리형 인터페이스 1가지
- 오늘 소개하는 사전 구축된 AKG 2개 - Oracle EBS 및 SAP
- 모든 쿼리에 대해 권한 확인 및 감사 로그 기록이 100% 이루어집니다.
내부 내용
- 애플리케이션 지식 그래프(AKG)는 수개월에 걸친 수동 시맨틱 레이어 작업을 자동화되고 항상 최신 상태인 스키마 인텔리전스로 대체합니다.
- 뒤에 있는 세 개의 엔진 데이터 요청 — 구조화된, 혼합형, 비구조화된 — 그리고 대화 라우터가 어떻게 자동으로 적절한 유형을 선택하는지
- 실제 여러 분야에 걸쳐 적용되는 사례: 임상시험, 규제, 분기별 사업보고서(QBR) 문서에 걸쳐 있는 하나의 질문에 대해, 인용된 답변 하나로 모든 질문에 대한 해답을 제시했습니다.
- Data Ask는 프로덕션 데이터베이스, 공통 데이터 플랫폼, 레이크하우스/데이터 웨어하우스, AI Warehouse를 통한 클라우드 ERP 등 모든 환경에서 마이그레이션 없이 작동합니다.
- 재무, 영업, 공급망, 인사, 규정 준수, 제약 및 생명 과학 분야 전반에 걸친 활용 사례
중요한 이유
일반적인 AI 도구는 기업 스키마를 추측하는데, 그럴듯해 보이는 방식으로 잘못된 결과를 도출하는 경우가 많습니다. 이는 가장 위험한 유형의 오류입니다. Data Ask는 Solix의 자동 생성 시맨틱 레이어인 AKG를 기반으로 하므로 비즈니스 사용자는 필요에 따라 정확한 답변을 얻을 수 있고, 데이터 팀은 더 이상 요청 대기열에 머물지 않게 됩니다. Data Ask는 Solix가 AI 준비 상태에서 AI 활성화 상태로 전환하는 데 있어 핵심적인 답변 레이어입니다. CDP , ECS , AI Warehouse에서 AI 준비 상태로 만들어주는 것과 동일한 관리형 데이터를 Data Ask가 활용합니다.
근거 있는 답변, 세 가지 접근 방식, 하나의 관리형 인터페이스.
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