企业方面的问题比数据团队能够解答的要多得多。
每个业务部门都希望从数据中获得更多价值。市场部门需要客户行为群组分析;运营部门需要异常监控;财务部门需要临时性的假设分析;客户成功部门需要账户级别的信号。分析需求的增长速度远远超过了任何数据团队的交付能力——而需求与交付之间的差距在董事会层面也显而易见。
买家的问题
“如何在不损害准确性、治理或信任的前提下,让企业直接访问企业数据?”
究竟哪里出了问题
- 排队等候的门票。 业务问题会变成一个 JIRA 工单。工单会一直等待。等到答案出来的时候,问题往往已经转移到其他方面了。
- 瓶颈在于 SQL,而不是数据库模式。 数据是有的,模式也存在。但是,要将业务问题转化为适用于 1,500 多个表的正确 SQL 语句,需要具备深厚模式知识的人员——而这个人正忙于处理下一个工单。
- 结构化和非结构化数据之间的协调。 数值答案存储在数据仓库中。上下文信息则存在于季度业务回顾 (QBR) 记录、合同、支持工单和政策文件中。要同时提取这两者,需要两个不同的团队、两份工作,以及一个人工核对步骤。
- 通用 NL2SQL 在企业级规模下无法正常工作。 适用于玩具数据库的工具在拥有数千个表、晦涩难懂的命名、嵌入式业务规则和无人记录的值代码的真实企业架构上会崩溃。
基于应用知识图谱的自然语言访问。
Solix 通过三个协同工作的构建模块来解决这个问题。智能层(数据感知)教会 AI 理解企业数据的含义。访问层(数据提问)允许业务用户使用自然语言提出问题。信任层(企业数据治理)在数据层(而非用户界面)强制执行数据访问权限。
用自然语言提问
“哪些 EMEA 客户在本季度面临流失风险?”“各地区的平均付款天数是多少?”“上周亚太仓库的库存为何激增?”——无论是打字还是口头表达,这都是企业实际思考工作的方式。
AKG 接地
应用知识图谱 (AKG) 对企业应用内部的业务对象、关系、术语和已测试的查询模式进行编码。答案之所以准确,是因为 AKG 了解数据的含义,而不是 LLM 的猜测。
端到端管控
在数据层强制执行权限感知访问控制。财务分析师只能看到其角色允许的内容。每个答案都可审计;每个查询都会被记录。EDG 作为主动信任控制平面在底层运行。
是什么让它与众不同
混合查询——一个问题即可查询数据和文档。
通用的 NL2SQL 工具回答有关数据库行的问题。通用的 RAG 工具回答有关文档的问题。Solix Data Ask 则能用一个答案同时回答这两个问题。例如,询问“哪些 EMEA 客户存在风险?客户成功团队在上一次季度业务回顾 (QBR) 中指出了哪些问题?”——Solix 会返回 CRM 中的风险客户列表以及每个客户的 QBR 评论,并附上两个数据源的引用。市场上几乎没有其他工具能提供如此全面的端到端解决方案。
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占位符报价——最终客户归属待市场部/法务部逐页审核通过。
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“我们的分析师不再提交工单了。他们直接向 Solix Data Ask 提问,就能得到自然语言的解答,然后继续工作。数据团队终于可以专心从事真正需要他们专业知识的工作了。”
分析副总裁
全球制造商 · 80,000名员工 -
“混合查询是关键所在。将季度业务回顾评论与高风险客户名单一起提取出来——只需一个答案——就为我们每个季度节省了一整周的手动核对时间。”
客户成功总监
企业级SaaS平台 -
“我们之前也尝试过NL2SQL工具。但它们无法应对我们真实的数据库架构。AKG工具则彻底改变了这一切。”
首席数据官
金融服务
隶属于 Solix AI Solutions 集群。
访问控制、个人身份信息过滤和审计日志记录适用于每一次查询——无论查询的是数据库、文档还是两者兼有。治理并非附加层,而是内置于系统中。