Alle Neuheiten, die wir im Juni veröffentlicht haben, um Unternehmensdaten KI-bereit zu machen

Die meisten KI-Initiativen in Unternehmen scheitern nicht daran, dass die Modelle falsch sind. Sie scheitern daran, dass die Daten, mit denen diese Modelle gefüttert werden, undokumentiert, nicht validiert, nicht geregelt oder nicht zugänglich sind.

Jede Neuerung in dieser Version zielt auf eines dieser Probleme ab. In den Bereichen Governance, Datenqualität, Konversationsanalyse, Vektorsuche und Anbindung an agentenbasierte Datenbanken stehen ab dem 3. Juni folgende Funktionen zur Verfügung.

Actian Data Intelligence-Plattform: Skalierbare Governance

Datenkataloge scheitern aus einem banalen Grund: Sie auf dem neuesten Stand zu halten, ist Handarbeit, und Handarbeit lässt sich nicht skalieren. Definitionen veralten. Die Zuständigkeiten verschieben sich. Die KI-Systeme, die Ihre semantische Ebene nutzen, liefern zunehmend fehlerhafte Ergebnisse, da der Kontext, den sie auswerten, bereits seit Monaten veraltet ist.

Der Data Steward Agent übernimmt die Routineaufgaben der Katalogverwaltung direkt innerhalb der Actian Data Intelligence-Plattform. Er erstellt Dokumentationen, weist herrenlose Assets einem Verantwortlichen zu, empfiehlt Tags und Klassifizierungen und kennzeichnet unvollständige Definitionen mithilfe natürlicher Sprache. Datenverwalter von der Ausführung der Arbeit hin zu deren Überprüfung. Für Teams, die Kataloge auf Unternehmensniveau verwalten, bedeutet das eine ganz andere Aufgabe.

Richtlinien zum Lebenszyklus von Elementen: Nur genehmigte Definitionen werden an Benutzer und Agenten weitergegeben. Datenverwalter anpassbare Phasen (Entwurf, Überprüfung, genehmigt) und legen für jede Phase Sichtbarkeitsregeln für den Explorer, APIs, den MCP-Server und Browser-Erweiterungen fest. Benutzer sehen nur genehmigte, vertrauenswürdige Definitionen. Umstrittene Inhalte verbleiben im Entwurfsstatus. Für regulierte Unternehmen – darunter Forvis Mazars, Natixis und Merck – ist diese Sichtbarkeitskontrolle genau die Governance-Funktion, die sie sich gewünscht haben.

KI-Analyst:Erkenntnis ohne Engpässe

Dashboards eignen sich gut dazu, Fragen zu beantworten, die man bereits gestellt hat. Sie weisen einen nicht darauf hin, dass sich etwas geändert hat, bevor man es selbst bemerkt, und sie stellen diese Erkenntnis auch nicht so auf, dass sie für die Führungskraft, die sie um 8:00 Uhr benötigt, aufbereitet ist.

Berichte wandeln die Konversationsanalyse in strukturierte, wiederverwendbare Ergebnisse um: Berichte, Diagramme und Tabellen, die mit aktuellen, kontrollierten Daten verknüpft sind. Die wöchentliche Merchandising-Zusammenfassung, der Kundenstatusbericht und die Portfolioüberprüfung werden alle direkt aus dem Analyse-Workflow generiert und müssen nicht nachträglich manuell erstellt werden.

Geplante Einblicke überwacht kontrollierte Unternehmensdaten kontinuierlich, bewertet Änderungen im Kontext und macht aussagekräftige Anomalien und betriebliche Veränderungen über Slack, Teams oder Zusammenfassungen für die Geschäftsleitung sichtbar. Der Unterschied zu schwellenwertbasierten Warnmeldungen: die Beurteilung. Der AI Analyst entscheidet, ob eine Änderung tatsächlich meldewürdig ist, und nicht nur, ob sie einen voreingestellten Wert überschritten hat. BI-Teams müssen keine wiederkehrenden Überwachungsanfragen mehr bearbeiten. Führungskräfte erhalten die Zusammenfassung, nicht das dashboard.

Das Ergebnis ist ein stärker praxisorientierter Ansatz für die Analytik, bei dem Überwachung, Analyse und Berichterstattung an die Geschäftsleitung automatisch fortgesetzt werden, anstatt jede Woche von vorne beginnen zu müssen.

Actian Data Beobachtbarkeit: Qualität, die Sie nachweisen können

Einem Stakeholder zu sagen, dass Stakeholder Daten sauber sind, ist etwas ganz anderes, als ihm Aufzeichnung jede Regel, für jedes Asset und für jedes von ihm genannte Zeitfenster eine Aufzeichnung mit „Bestanden“ oder „Nicht bestanden“ zu zeigen. Das eine ist eine Behauptung. Das andere ist ein Beweis.

Die DQ-Berichtsseite bietet Datenqualitätsteams eine zentralisierte, filterbare Übersicht über die Ergebnisse auf Regelnebene für alle ihre benutzerdefinierten Überwachungsinstanzen. Das mühsame Durchsuchen einzelner Assets oder das Warten auf einen manuellen Export gehört der Vergangenheit an. Die Ergebnisse lassen sich zur weiteren Verarbeitung in BI-Systemen in S3, GCS, Azure Blob und CSV exportieren.

SQL-DQ-Prüfungen Beseitigen Sie das größte Hindernis bei der Migration im Bereich der Unternehmensdatenqualität: das Umschreiben bestehender Regeln in eine proprietäre Syntax. Standard-ANSI-SQL funktioniert. Die DBT-Regel, die Ihr Team im letzten Jahr erstellt hat, kann Beobachtbarkeit in Actian Data Beobachtbarkeit übernommen werden und wird dort als abfragen das native Quellsystem ausgeführt.Datensatz werden unterstützt, was bedeutet, dass Fremdschlüsselprüfungen, referenzielle Integrität und Geschäftlogik über mehrere Tabellen hinweg in einer einzigen abfragen ausgeführt werden.

Replay Scan behandelt verspätet eintreffende Daten – ein Problem, das von den meisten Tools ignoriert wird. Wenn Datensätze erst nach Schließung des Scan-Fensters eintreffen, werden sie von Standard-Monitoren übersehen. Mit Replay Scan können Ingenieure Monitore rückwirkend auf bis zu 20 vorherige Scan-Zeiträume anwenden – eine Neugestaltung der Pipeline ist nicht erforderlich. Aktualisieren Sie eine Regel, klicken Sie auf „Speichern & Wiedergeben“ und sehen Sie sich die Ergebnisse sofort anhand historischer Daten an. Neue Monitore erhalten zudem vom ersten Tag an eine aussagekräftige Basislinie.

Actian VectorAI DB: PrivateVektorsuche im Produktionsmaßstab

Unternehmen mit sensiblen Daten stehen bei den meisten Vektordatenbanken vor einem echten Dilemma: Entweder senden sie ihre Daten an einen mandantenfähigen Cloud oder sie müssen in Kauf nehmen, dass lokale Lösungen nicht skalierbar sind.

Prometheus-basierte Telemetrie schließt die Beobachtbarkeit für Teams, die VectorAI DB On-Premises einsetzen. DBAs und SREs erhalten über bestehende Prometheus- und Grafana-Workflows Echtzeit-Einblick in den Zustand der Engine, abfragen , das Cache-Verhalten und I/O-Wartezeiten. Offene Standards, kein proprietärer Überwachungsstack, vollständige Transparenz in Air-Gapped-Umgebungen, in denen Daten das Netzwerk nicht verlassen dürfen.

Interne Benchmark-Tests mit einem Vektor von über 20 Millionen Elementen und Workload mit 768 Dimensionen Workload eine starke Single-Server-Leistung der VectorAI DB ohne Sharding oder horizontale Skalierung. Für Unternehmen, die groß angelegte RAG-Anwendungen mit sensiblen Daten betreiben, bedeutet dies den Einsatz von KI in der Produktion mit hoher Leistung, Beobachtbarkeit und Deployment in einer privaten Umgebung.

MCP-Server für Actian-Datenbanken: JedeActian-Datenbank ist agentenfähig

Unternehmen, die ihre bestehenden Datenbanken nicht an das agentische Ökosystem anbinden können, werden erleben, dass ihre KI-Investitionen in der Demo stecken bleiben.

Actian MCP Server 1.0 ist jetzt für Ingres, HCL Informix®, Zen, NoSQL und die Analytics Engine verfügbar. Es bietet eine schreibgeschützte abfragen , „Schema-as-Context“ über Tabellendefinitionen und DDL, OAuth-konforme Authentifizierung sowie containerisierte Deployment Docker Hub. KI-Agenten stellen eine Verbindung zu Ihren Datenbanken her, ohne dass das Risiko versehentlicher Änderungen besteht, ohne neue abfragen und ohne systembezogene Integrationsarbeiten. Er funktioniert mit jedem MCP-kompatiblen Client, einschließlich Claude, Cursor, Copilot und benutzerdefinierten Agenten.

Die schreibgeschützte Architektur in Version 1.0 ist beabsichtigt. Teams können KI-gestützte Datenbank-Workflows zunächst in Produktionssystemen testen, bevor Schreibvorgänge und „Human-in-the-Loop“-Bestätigungen in Version 1.1 eingeführt werden. Integrierte Begrenzungen für Ergebnismengen verhindern, dass außer Kontrolle geratene Abfragen die Kontextfenster der Agenten überlasten – eine wichtige Sicherheitsvorkehrung, wenn Sie zum ersten Mal eine Live-Datenbank mit einem autonomen Agenten verbinden.

All dies ist ab dem 3. Juni verfügbar. Sehen Sie sich die Live-Präsentation bei einer der kommenden Actian-Veranstaltungen an oder wenden Sie sich an Ihren CSM, wenn Sie bereits Kunde sind. Wenn Sie Actian noch nicht kennen, ist das Demo der schnellste Weg, um sich einen Überblick zu verschaffen.

Informix ist eine Marke der IBM Corporation in mindestens einer Gerichtsbarkeit und wird unter Lizenz verwendet.

Über den Autor

Über Dee Radh

Als Senior Director of Product Marketing leitet Dee Radh das Produktmarketing bei Actian. Zuvor hatte sie leitende PMM-Positionen bei Talend und Formstack inne. Dee hat ihre gesamte berufliche Laufbahn damit verbracht, Technologieprodukte auf den Markt zu bringen. Ihre Expertise liegt in der Entwicklung strategischer Narrative und einer differenzierten Positionierung für eine effektive Markteinführung. Neben einem Postgraduierten-Diplom der University of Toronto verfügt Dee über Zertifizierungen des Pragmatic Institute, der Product Marketing Alliance und von Reforge. Dee lebt in Toronto, Kanada.