As respostas de negócios estão bloqueadas em aplicativos corporativos com milhares de tabelas e contexto que residem na mente das pessoas, não em nenhum sistema. Veja como o Data Ask transforma isso em respostas em linguagem natural e objetivas — sem a necessidade de uma equipe de engenharia de dados.
- 3 modos de acesso em linguagem natural, uma interface controlada.
- 2 AKGs pré-configurados disponíveis hoje — Oracle EBS e SAP.
- 100% das consultas têm suas permissões verificadas e são registradas em auditoria.
O que tem dentro
- Como o Application Knowledge Graph (AKG) substitui meses de trabalho manual na camada semântica por inteligência de esquema automatizada e sempre atualizada.
- Os três motores atrás Solicitação de dados — Estruturadas, híbridas e não estruturadas — e como o Roteador de Conversas escolhe automaticamente a opção correta.
- Um exemplo real de aplicação transversal: uma única questão que abrange documentos de Ensaios Clínicos, Assuntos Regulatórios e Relatórios Trimestrais de Negócios (QBR), respondida em uma única resposta citada.
- Onde o Data Ask funciona — bancos de dados de produção, Common Data Platform, data warehouses/lakehouses e ERPs em nuvem via AI Warehouse — sem necessidade de migração.
- Casos de uso em Finanças, Vendas, Cadeia de Suprimentos, RH, Conformidade e Indústria Farmacêutica e de Ciências da Vida.
Por que é importante
Ferramentas genéricas de IA fazem suposições sobre esquemas corporativos e erram de maneiras que parecem razoáveis — o tipo de erro mais perigoso. O Data Ask é baseado no AKG, a camada semântica gerada automaticamente pela Solix, para que os usuários de negócios obtenham respostas precisas sob demanda e as equipes de dados deixem de ser uma fila de solicitações. É a camada de resposta na transição da Solix de dados prontos para IA para dados ativados por IA: os mesmos dados governados que o CDP , o ECS e o AI Warehouse tornam prontos para IA são o que o Data Ask coloca em prática.
Respostas fundamentadas, três modos de acesso, uma interface controlada.
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