問題

你的數據裡就有答案。找到答案不應該花一周時間。

所有通用人工智慧工具在乾淨的簡報資料庫上都能表現出色，但在包含數千張表格和複雜業務規則的真實企業級架構上卻往往束手無策。真正的解決方案需要了解應用程式內部編碼的業務物件、關係和查詢模式，而通用工具根本無法學習這些資訊。

被困在人們體內的知識

成千上萬張表。晦澀難懂的命名。只有專家才能理解的關係。沒有這些背景資訊，任何工具都無法給出正確的答案。
分析師是瓶頸

所有數據問題都由少數人處理，積壓問題越來越多，但業務只能等待。這不是人的問題，而是系統的問題。
通用人工智慧會出錯

讀取原始模式並進行猜測的工具在簡單的資料庫上或許有效。但在 Oracle、SAP 或 PeopleSoft 等大型資料庫中，它們給出的結果看似正確，但事實並非正確。這是最危險的錯誤類型。

運作原理

一個介面，三種回答方式，全部可靠。

Data Ask 的核心是應用知識圖譜－由…自動建構 數據的意義 它源自於您實際的企業架構。它編碼了您的資料含義、資料之間的關係以及哪些業務術語會對應到哪些表。這正是答案正確性的關鍵。

您提出的每個問題都透過同一個介面處理。對話路由器會自動對問題進行分類，並將其路由到正確的引擎—無需任何配置，也無需切換工具。

沒有數據詢問： 您提交一張票等待天

使用數據詢問： 您請用簡單易懂的語言提問會話路由器對會話進行分類和路由有理有據的答案

三種訪問方式

結構化。非結構化。混合型。

一個受控介面會自動將您的問題路由到正確的引擎。

結構化引擎：用簡單的英語詢問您的資料庫

您的查詢將轉換為 SQL 語句－基於應用知識圖譜，而非根據模式猜測。它會在您受管資料庫中執行，並傳回一個包含簡明摘要的資料表。無需 DBA 參與。

傳回結果：SQL 查詢語句 · 資料表 · 簡明語言摘要

非結構化搜尋引擎：搜尋您的文件並獲取引用的答案

關於合約、政策、手冊或合規流程的問題，都可以在企業內容中找到答案。每個答案都附有引用來源，您可以直接查看每個來源。

返回結果：引用答案 · 來源文檔鏈接

混合引擎：一個問題，跨越資料和文件。

同時詢問跨資料庫和文件集的問題。資料詢問功能會將兩者的答案整合起來，並以單一、有依據且引用的回應形式傳回——從而省去了以往耗時數小時的跨工具資料核對工作。

回傳結果：綜合答案 · 資料表 · 引用文獻

為什麼答案是正確的

通用工具只能猜測，而資料查詢工具才能給出確切答案。

大多數自然語言處理工具會發送語言學習模型 (LLM) 來讀取資料庫模式並推斷其含義。對於簡單且命名規範的模式，它們能夠勝任。但對於 Oracle EBS、SAP 或 PeopleSoft 等系統，它們會給出錯誤且看似合理的答案。

應用知識圖譜改變了這一切。它是自動建構的。數據的意義直接從您的模式中提取資料—編碼結構、關係、業務術語和經過測試的查詢模式。模型不會猜測，它知道您的數據意味著什麼。

預裝好的AKG麥克風現在就可以買到。 Oracle電子商務套件以及 SAP（ECC 和 S/4HANA）任何其他應用的自訂 AKG 都透過資料感知建構器建構。無需資料遷移。資料保留在原處。

通用 NL2SQL

讀取原始模式，推斷意義。但在複雜的企業級應用中會失敗——而且錯誤的答案看起來似乎合理。

數據詢問 + AKG

AKG 編碼了應用程式的含義。此模型是基於資料實際代表的內容，而不是列名所暗示的內容。

跨應用程式查詢

一個問題涵蓋多個企業系統。整合、歸納，並以一個答案作答。

應用情境

每個團隊。每個領域。

同一個介面服務於財務、營運、人力資源、合規等部門。

財務與營運

應收帳款帳齡、應付帳款風險敞口、期末結算診斷、供應商支出－無需提交 DBA 工單或等待兩天即可按需解答。
供應鏈與庫存

庫存週轉率、缺貨風險、供應商績效、採購到付款分析－在一個回應中整合結構化資料和採購文件。
合規與審計

針對合約和流程，提供基於政策的解答。結構化問題和文件相關問題一併解答－每一項主張都註明出處。

治理

所有答案均受規則約束，無一例外。

存取控制、個人識別資訊過濾和稽核日誌記錄適用於每一次查詢－無論查詢的是資料庫、文件或兩者兼有。治理並非附加層，而是內建於系統中。

在資料層進行權限檢查

未經授權，任何查詢都無法執行。存取控制對所有結構化和非結構化資料來源均統一應用，且在產生答案之前執行。
完整的審計跟踪

所有查詢都會被記錄，所有答案都可追溯。無論問題是結構化的、文件化的，或是兩者兼具，審計方式都相同。
內建PII過濾

個人識別資訊過濾、保留標籤和資料控制在查詢時生效，而非事後實施。敏感資料在答案離開系統前就已受到保護。

為什麼需要數據？

它有四大獨特之處。