与在每个数据源或分析工具中单独定义语义不同,通用语义层可以集中并协调数据语义,从而避免不一致、重复、增加维护成本并使数据治理实践复杂化。这种方法可以确保所有工具和数据源的一致性和可扩展性。
通用语义层不再依赖于互不相关的定义,而是提供一致的数据访问框架,从而大幅降低运营开销。它还能利用与业务术语相符的丰富元数据,提升 AI 性能,实现与工具和 AI 模型的无缝集成。
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语义层将原始数据转换为直观统一的界面,从而弥合复杂的后端系统与业务洞察之间的差距。它组织和简化数据,使其与业务友好的术语保持一致,同时保持关系、沿袭和一致的定义。
这种方法可实现集中治理、精准报告以及跨分布式环境的无缝协作。通用语义层是 AI 就绪的基础,提供切实可行的洞察,为分析和生成式 AI (GenAI) 应用程序提供可信且丰富的上下文数据。
与在每个数据源或分析工具中单独定义语义不同,通用语义层可以集中并协调数据语义,从而避免不一致、重复、增加维护成本并使数据治理实践复杂化。这种方法可以确保所有工具和数据源的一致性和可扩展性。
通用语义层不再依赖于互不相关的定义,而是提供一致的数据访问框架,从而大幅降低运营开销。它还能利用与业务术语相符的丰富元数据,提升 AI 性能,实现与工具和 AI 模型的无缝集成。
Denodo 的通用语义层将来自不同来源的数据统一到一个一致且业务友好的框架中,确保在分布式环境中实现无缝访问和准确的洞察。它以清晰的定义组织和记录数据,维护数据集之间的关系并跟踪沿袭。通过利用标签和类别,可以简化安全性和治理。
对于人工智能开发,Denodo 平台提供的详细语义通过将数据与业务情境相结合来增强人工智能响应,从而显著提高聊天机器人和人工智能代理的准确性。这使组织能够提供可靠的、情境感知的洞察,促进更明智的决策并提升用户体验。
将复杂的技术元数据转化为最终用户易于理解和操作的信息。通过弥合这一差距,Denodo 使业务用户能够通过自助服务功能自行发现、访问和利用数据。这消除了对 IT 数据访问的依赖,从而能够更快、更明智地做出决策,同时在整个组织内促进数据驱动型创新的文化。
Denodo 通过在分布式数据环境中集中定义和执行策略来简化安全和治理。通过利用语义层中的属性和标签来识别敏感数据,全局安全策略可提供一致、实时的访问控制。
这种方法可确保在保护关键资产的同时轻松保持合规性。
通过丰富的上下文相关元数据,将大型语言模型 (LLMs) 植根于企业特定知识,赋能组织驾驭 GenAI。通过将 LLMs 与精准的业务语义相结合,可以消除 AI 幻觉,确保响应可靠、合规且符合组织需求。此功能不仅能够推动企业安心采用 AI,还能通过使所有业务部门都能访问 AI 生成的洞察并采取行动,从而促进数据民主化。
丰富的功能集使组织能够与其首选的现代数据架构保持一致,同时充分利用我们语义层的强大功能。无论支持逻辑数据仓库、数据湖还是数据结构,Denodo 都能确保无缝集成,在所有环境中实现一致的数据访问、治理和可用性。这种灵活性使组织能够快速适应不断变化的业务需求,并通过向决策者提供高质量、可信的数据(无论采用何种架构)来优化数据利用率。
将复杂的后端数据模式转换为业务友好的视图,使非技术用户更容易理解和处理数据。
定义一次语义并将其普遍应用于分析工具,确保一致性并消除维护中的冗余。
通过向 LLMs 提供丰富的元数据(包括技术和业务背景)来提高 AI 驱动响应的准确性。
通过集中访问控制和策略,简化安全和治理。使用标签和全局安全策略等属性,组织可以确保在所有数据源中一致地应用规则。
确保所有系统的关键术语定义共享,减少差异并提高配置文件、仪表板和报告之间的一致性。
集中管理更新或变更,确保整个生态系统的一致性。无论是重新定义术语还是集成新的数据源,语义层都能实现快速适应。
体验通用语义层如何变革您的数据运营。无论您是构建 AI 驱动的应用程序、简化数据治理,还是增强自助式分析,Denodo 都能为您提供帮助。
了解 Denodo 的通用语义层如何释放数据的全部潜力。