业务答案往往被锁定在企业应用程序中，这些应用程序包含成千上万个数据表，而上下文信息则存在于人们的脑海中，而非任何系统中。了解Data Ask如何将这些信息转化为基于事实的自然语言答案——无需数据工程团队。
- 三种自然语言访问模式，一个统一的界面
- 目前有 2 个预构建的 AKG——Oracle EBS 和 SAP
- 100% 的查询都经过权限检查并记录审计日志
什么在里面
- 应用知识图谱 (AKG) 如何利用自动化、始终保持最新的模式智能，取代数月的手动语义层工作
- 后面的三台发动机 数据请求 ——结构化、混合和非结构化——以及对话路由器如何自动选择合适的对话模式
- 一个真正的跨领域应用案例：一个问题涵盖临床试验、监管和季度业务回顾 (QBR) 文件，并在一个引用的答复中得到解答。
- Data Ask 可在以下环境中运行——生产数据库、通用数据平台、湖仓/数据仓库以及通过 AI Warehouse 实现的云 ERP——无需迁移
- 应用案例涵盖财务、销售、供应链、人力资源、合规以及制药和生命科学等领域。
为何重要
通用人工智能工具会猜测企业架构，但往往会以看似合理的方式出错——这是最危险的错误。Data Ask 基于 Solix 的自动生成语义层 AKG，因此业务用户可以按需获得准确的答案，数据团队也不再需要疲于应对请求。它是 Solix 从“AI 就绪”向“AI 激活”转变的关键所在： Data Ask 正是利用CDP、ECS和AI Warehouse所处理的、经过治理的数据来实现 AI 就绪。
有理有据的答案，三种访问模式，一个统一的界面。
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