企業方面的問題比數據團隊所能解答的要多得多。
每個業務部門都希望從數據中獲得更多價值。市場部門需要客戶行為群組分析;營運部門需要異常監控;財務部門需要臨時性的假設分析;客戶成功部門需要帳戶層級的訊號。分析需求的成長速度遠遠超過了任何數據團隊的交付能力——而需求與交付之間的差距在董事會層面也顯而易見。
買家的問題
“如何在不損害準確性、治理或信任的前提下,讓企業直接存取企業資料?”
究竟哪裡出了問題
- 排隊等候的門票。 業務問題會變成一個 JIRA 工單。工單會一直等。等到答案出來的時候,問題往往已經轉移到其他方面了。
- 瓶頸在於 SQL,而不是資料庫模式。 數據是有的,模式也存在。但是,要將業務問題轉換為適用於 1,500 多個表的正確 SQL 語句,需要具備深厚模式知識的人員——而這個人正忙於處理下一個工單。
- 結構化和非結構化資料之間的協調。 數值答案儲存在資料倉儲中。上下文資訊則存在於季度業務回顧 (QBR) 記錄、合約、支援工單和政策文件中。要同時提取這兩者,需要兩個不同的團隊、兩份工作,以及一個人工核對步驟。
- 通用 NL2SQL 在企業級規模下無法正常運作。 適用於玩具資料庫的工具在擁有數千個表、晦澀難懂的命名、嵌入式業務規則和無人記錄的值代碼的真實企業架構上會崩潰。
基於應用知識圖譜的自然語言存取。
Solix 透過三個協同工作的建置模組來解決這個問題。智慧層(資料感知)教導 AI 理解企業資料的意義。存取層(資料提問)允許業務使用者使用自然語言提出問題。信任層(企業資料治理)在資料層(而非使用者介面)強制執行資料存取權限。
用自然語言提問
「哪些 EMEA 客戶在本季面臨流失風險?」「各地區的平均付款天數是多少?」「上週亞太倉庫的庫存為何激增?」—無論是打字還是口頭表達,這都是企業實際思考工作的方式。
AKG 接地
應用知識圖譜 (AKG) 對企業應用內部的業務物件、關係、術語和已測試的查詢模式進行編碼。答案之所以準確,是因為 AKG 了解數據的意義,而不是 LLM 的猜測。
端對端管控
在資料層強制執行權限感知存取控制。財務分析師只能看到其角色允許的內容。每個答案都可審計;每個查詢都會被記錄。 EDG 作為主動信任控制平面在底層運作。
是什麼讓它與眾不同
混合查詢-一個問題即可查詢資料和文件。
通用的 NL2SQL 工具回答有關資料庫行的問題。通用的 RAG 工具回答有關文件的問題。 Solix Data Ask 則能用一個答案同時回答這兩個問題。例如,詢問「哪些 EMEA 客戶有風險?客戶成功團隊在上一次季度業務回顧 (QBR) 中指出了哪些問題?」—Solix 會返回 CRM 中的風險客戶清單以及每個客戶的 QBR 評論,並附上兩個資料來源的引用。市場上幾乎沒有其他工具能提供如此全面的端到端解決方案。
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佔位符報價-最終客戶歸屬待行銷部/法務部逐頁審核通過。
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“我們的分析師不再提交工單了。他們直接向 Solix Data Ask 提問,就能得到自然語言的解答,然後繼續工作。數據團隊終於可以專心從事真正需要他們專業知識的工作了。”
分析副總裁
全球製造商 · 80,000名員工 -
“混合查詢是關鍵所在。將季度業務回顧評論與高風險客戶名單整合到一個查詢結果中,讓我們每個季度節省了一整週的手動核對時間。”
客戶成功總監
企業級SaaS平台 -
“我們之前也嘗試過NL2SQL工具。但它們無法應對我們真實的資料庫架構。AKG工具則徹底改變了這一切。”
首席數據官
金融服務
隸屬於 Solix AI Solutions 叢集。
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。