Die Produkteinführung von Actian im Winter 2026 löst das Problem des Vertrauens in Agenten und vieles mehr

Das grundlegende Problem bei KI in Unternehmen sind nicht die Modelle oder die Rechenleistung. Es liegt vielmehr daran, dass die meisten Unternehmen versuchen, KI auf einer Dateninfrastruktur aufzubauen, die für Menschen und nicht für autonome Systeme konzipiert wurde.

KI-Agenten benötigen Kontextdaten. KI-Modelle benötigen konsistente, vertrauenswürdige Datensätze. KI-Workflows müssen nahtlos in Cloud On-Premises integriert werden können. Und all dies muss mit den bestehenden Investitionen, Sicherheitsrichtlinien und Compliance-Anforderungen des Unternehmens vereinbar sein.

Die meisten Anbieter von KI-Infrastrukturen gehen davon aus, dass Sie bei Null anfangen. Actian geht davon aus, dass dies nicht der Fall ist.

Unternehmen müssen ihre Investitionen in Datenplattformen schützen. Sie müssen geschäftskritische Anwendungen schützen. Sie müssen Sicherheitsrichtlinien einhalten. Sie müssen Echtzeitanforderungen erfüllen. Und sie müssen KI-Initiativen umsetzen.

Die meisten Anbieter lösen einzelne Teile dieses Puzzles. Mit der Produkteinführung Winter '26 löst Actian das gesamte Problem ohne Unternehmen dazu zu zwingen, sich zwischen Innovation und betrieblicher Stabilität zu entscheiden. 

Actian Data Observability

Actian Data Beobachtbarkeit einen umfassenden KI-nativen Ansatz für Datenqualität mit Data Beobachtbarkeit , einem MCP-Server, verbesserter Plattform-Interoperabilitätund Unterstützung unstrukturierter Datenformate .

Was gibt es Neues?: Sieben spezialisierte KI-Agenten (Validierung, Fehlerdiagnose, Herkunft, Erkenntnis, Orchestrierung, Weiterleitung und Hilfe), die Daten bei der Erfassung validieren und Lösungsschritte koordinieren. Der MCP-kompatible Server bietet einzigartig sowohl Lese- Lese- als auchFähigkeiten, sodass KI-Agenten nicht nur abfragen , sondern auch direkt Monitore einrichten und Validierungsregeln konfigurieren können. Die Plattforminteroperabilität umfasst nun native Integrationen mit Microsoft OneLake und Hive Catalog. Die erweiterte Formatunterstützung bietet zusätzliche XML- und Fähigkeiten die Validierung unstrukturierter Daten.

Problem gelöst: Die Herausforderung der vollständigen Datenintegration für KI-Agenten. Anstatt Daten nachträglich zu validieren, validieren Data Beobachtbarkeit Daten kontinuierlich, sobald sie in Ihrem Lakehouse ankommen. Vor jeder abfragen. Vor jeder nachgelagerten Verwendung. Bevor ein KI-Agent sie berührt. 

Die meisten MCP-Implementierungen sind schreibgeschützt, sodass AI-Workflows manuell konfiguriert werden müssen. Der schreibfähige MCP-Server von Actian ermöglicht es AI-Agenten, verwalten autonom verwalten . Die Plattformintegrationen lösen das Datensilo in modernen Lakehouse-Architekturen, während die XML/PDF-Unterstützung 80 % der unstrukturierten Unternehmensdaten abdeckt.

Warum es wichtig ist: Dies ist die erste produktionsbereit Beobachtbarkeit , die speziell für autonome KI-Operationen entwickelt wurde. KI-Agenten können nicht nur Qualitätssignale nutzen, sondern sich auch aktiv an Data Governance beteiligen. Finanzdienstleister können Transaktionsdaten und PDF-Vertragsdokumente validieren. Im Gesundheitswesen können Patientenakten und klinische XML-Dokumente überwacht werden. Dank der Interoperabilität der Plattform funktioniert dies über Microsoft Fabric, Apache Iceberg und Git-basierte Datenumgebungen hinweg, ohne Lieferanten-Lock-in. 

Actian Data Intelligence Platform

Die Data Intelligence Platform umfasst nun native Microsoft Fabric und eine KI-gestützte Chrome-Erweiterung.

Was ist neu: Die direkte Integration in Microsoft Fabric-Umgebungen, einschließlich OneLake und Fabric-verwalteter Datenbestände, sowie eine Chrome-Erweiterung, die Datenkontext direkt in PowerBI, Tableau und anderen BI-Tools bereitstellt, verändern grundlegend, wie Unternehmen Daten entdecken und Vertrauen in ihre Daten.

Problem gelöst: Unternehmen, die Microsoft Fabric nutzen, müssen Metadaten nicht mehr duplizieren Metadaten bestehende Workflows ändern, um Transparenz und Kontrolle über ihre Datenlandschaft zu erlangen. Geschäftsanwender können Berichten vertrauen, ohne ständig fragen zu müssen: „Kann ich diesen Daten vertrauen?“ oder „Was bedeutet diese Kennzahl?“

Warum das wichtig ist: Dadurch entfällt Daten-Discovery , der KI-Initiativen verlangsamt. Wenn Datenwissenschaftler und Business-Analysten Daten schnell finden, verstehen und ihnen vertrauen können, ohne zwischen verschiedenen Tools wechseln zu müssen, lassen sich KI-Projekte von Monaten auf Wochen verkürzen. Für Unternehmen, die stark in Microsoft-Ökosysteme investiert haben, bedeutet dies, dass diese Investitionen erhalten bleiben und gleichzeitig ihren Wert steigern.

Actian Ingres 12.1

Ingres 12.1 liefert transparente Verschlüsselung, Echtzeit- Änderungsdatenerfassung (CDC), integrierte Beobachtbarkeitund Datenbankanalyse.

Was gibt es Neues?: Vollständig transparente Verschlüsselung für Festplattenblöcke und Transaktionsprotokolle mit Master-Key-Architektur, TLS 1.3 für die Client-Server-Kommunikation, neue Log Reader API, die Echtzeit-CDC mit einem offiziellen Debezium Konnektor Kafka/Spark Streaming ermöglicht, ein neuer Actian Monitor mit OpenTelemetry/Prometheus/Grafana-Integration zur Anzeige von mehr als 100 DBMS-Metriken und In-Database-ML-Inferenz (native TensorFlow-Unterstützung) zur direkten Bereitstellung von Vorhersagemodellen innerhalb der X100-Analyse-Engine und zur Eliminierung von Datenbewegungen.

Problem gelöst: Das Problem des „Systems derisolation, das verhindert, dass operative Datenbanken in modernen KI- und Analyse-Workflows genutzt werden können. Unternehmen können nun ohne Anwendungsänderungen die Audit-Anforderungen und Sicherheitsstandards erfüllen, operative Daten ohne Batch-Jobs oder Produktionslast in KI-Pipelines streamen und Analyse- und KI-Modelle direkt dort ausführen, wo die Daten gespeichert sind, wodurch architektonische Reibungsverluste und die Komplexität der Datenbewegung beseitigt werden.

Warum es wichtig ist: Dadurch können Unternehmen ihre soliden Ingres-Investitionen erhalten und gleichzeitig uneingeschränkt an KI-Initiativen teilnehmen. Lohnabrechnungssysteme der Regierung, Verkehrsnetze und Fertigungssteuerungssysteme können nun KI-Pipelines in Echtzeit versorgen, moderne Sicherheitsstandards transparent erfüllen und operative Transparenz bieten, ohne die Produktion zu destabilisieren. Anstatt sich zwischen Stabilität und Innovation entscheiden zu müssen, erhalten Unternehmen beides und verwandeln ihre vertrauenswürdigsten Systeme in eine KI-fähige Infrastruktur.

Actian Zen 16.10

Zen 16.10 führt neue Kafka-Konnektoren für Echtzeit-Integration, Prometheus-basierte Telemetrie, SQLAlchemy-Dialektunterstützung für Python und integrierte SQL-Datenmaskierung.

Was ist neu: Die Kafka Connect-basierte Integration bringt Zen direkt in bestehende Kafka-Umgebungen für Streaming, einen nativen Prometheus-kompatiblen /metrics-Endpunkt für plattformübergreifende Beobachtbarkeit, SQLAlchemy-Dialektunterstützung, mit der Python Zen mit vertrauten ORM-Workflows verwenden können, und integrierte SQL-Datenmaskierung, die den Schutz auf Spaltenebene direkt in der Datenbank durchsetzt.

Problem gelöst: Fragmentierte Integration, Überwachung, Entwickler-Workflows und Datenschutz. Unternehmen können nun validierte Daten in Echtzeit über Kafka streamen, den Zustand der Engine plattformübergreifend mit Prometheus überwachen, Python mit vertrauten SQLAlchemy-Workflows erstellen und eine konsistente Datenmaskierung direkt auf der Datenbankebene durchsetzen.

Warum das wichtig ist: Dies stärkt die Fähigkeit von Zen, moderne Integrations-, Überwachungs-, Entwicklungs- und Sicherheitsanforderungen zu unterstützen, ohne die Architektur komplexer zu machen. Teams können Streaming, einheitliche Beobachtbarkeit, Python Workflows und Datenschutz auf Datenbankebene nutzen und gleichzeitig Zen weiterhin als ihre bewährte Datenbank-Engine einsetzen.

HCL Informix® 15.0.1

HCL Informix 15.0.1 bietet Parallel CheckpointFähigkeiten, Async I/O für Geräte mit erweitertem Format und verbesserte Verwaltungsfunktionen für High-Performance, geschäftskritische Anwendungen.

Was ist neu: Paralleler Checkpoint für verbesserte Verfügbarkeit und Wiederherstellbarkeit, asynchrone E/A für Speichergeräte mit hoher Kapazität (Blockgröße > 512 k), erweiterte Parameter für die Datenbankerstellung und verbesserte Archecker-Unterstützung für komplexe Fragmentierungsschemata.

Problem gelöst: Die Leistungs- und Zuverlässigkeitsengpässe, die verhindern, dass geschäftskritische Anwendungen moderne KI-Workloads unterstützen. Große Datensätze können nun mit optimaler E/A-Leistung verarbeitet werden, während die Zuverlässigkeit auf Unternehmensniveau erhalten bleibt.

Warum das wichtig ist: Für Unternehmen, die geschäftskritische Anwendungen auf HCL Informix ausführen, reduzieren diese Updates Downtime und sorgen für eine vorhersehbare Leistung bei steigender Arbeitslast. Schnellere Checkpoints, optimierte E/A-Vorgänge auf 4K-Speichern und beschleunigte Tabellenwiederherstellungen tragen dazu bei, die Verfügbarkeit aufrechtzuerhalten und die Wiederherstellung zu beschleunigen, wenn es darauf ankommt.

Die Zukunft der Unternehmens-KI

Bei Enterprise AI geht es nicht darum, die neuesten Modelle oder die größten Rechencluster zu haben. Es geht darum, über eine Dateninfrastruktur zu verfügen, die AI-Systeme auf Unternehmensebene zuverlässig mit vertrauenswürdigen Daten versorgen kann, und zwar über hybride Umgebungen hinweg und unter Einhaltung der Sicherheits- und Compliance-Anforderungen.

Das Winter 2026-Portfolio von Actian bietet genau das – nicht durch eine komplette Modernisierung, sondern durch eine intelligente Weiterentwicklung der bestehenden Dateninfrastruktur.

Actian Data Intelligence und Actian Data Beobachtbarkeit vom 9. bis 11. März auf dem Gartner Data & Analytics Summit in Orlando vorgestellt. Beobachtbarkeit Data Beobachtbarkeit BeobachtbarkeitActian Data Beobachtbarkeitwerden in einer öffentlichen Vorschau vorgestellt. 

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 100% ihrer Karriere damit verbracht, Technologieprodukte auf den Markt zu bringen. Ihre Expertise liegt in der Entwicklung strategischer Erzählungen und einer differenzierten Positionierung für eine effektive GTM. Neben einem Postgraduierten-Diplom der Universität von Toronto hat Dee Zertifizierungen des Pragmatic Institute, der Product Marketing Alliance und von Reforge erworben. Dee arbeitet von Toronto, Kanada aus.