Ein Wissensgraph. Alle Datenquellen.
Unser vernetzter Wissensgraphen verbindet Ihre gesamte Datenlandschaft zu einer einzigen intelligenten Ebene, ohne dass die einzelnen Bereiche die Kontrolle abgeben müssen. Bessere Suche, bessere Governance, bessere KI.
Ihre Daten sind überall – Ihre KI kann nur das nutzen, was sie findet und versteht
Organisationen streiten sich darüber, wessen Daten korrekt sind, da die Definitionen uneinheitlich sind
Quelle: Gartner
Stunden, die jeder Mitarbeiter wöchentlich mit der Suche nach im Silo verliert
Quelle: Forrester
Bis 2026 werden die meisten CIOs föderierte Governance-Modelle einführen, um die Einführung von KI zu beschleunigen
Quelle: IDC
Lerne deine Daten kennen, damit du deiner KI vertrauen kannst
Erleichtern Sie die Einhaltung von Vorschriften
Eine durchgängige Abbildung von Beziehungen und Datenherkunft bietet Compliance-Teams die erforderliche Rückverfolgbarkeit, ohne dass eine manuelle Dokumentation erforderlich ist.
Self-Service-Analysen durchführen
Ein Unternehmensdatenmarktplatz mit vertrauenswürdigen und kontrollierten Datenprodukten ermöglicht es Ihren Benutzern, die für Self-Service benötigten Daten schnell zu finden.
Schluss mit den Vermutungen der KI
KI-Agenten arbeiten auf der Grundlage gemeinsamer, genehmigter Geschäftsdefinitionen, anstatt die Bedeutung aus Spaltennamen und Tabellenstrukturen abzuleiten.
Definitionen zentralisieren
Dank der föderierten Architektur kann jede Domäne ihre eigenen Daten verwalten und gleichzeitig zu einer einheitlichen semantischen Ebene beitragen. Es muss nicht darauf gewartet werden, dass ein einzelnes Team alles modelliert und veröffentlicht.
Ein zentraler Wissensgraphen, der für jedes Team entwickelt wurde, das mit Ihren Daten arbeitet
Daten-Discovery
- Smart search and interactive exploration: Users can find what they’re looking for fast with concept-aware search, then explore it in context with visual relationship maps across datasets and catalog assets.
- AI assistance: Query data in plain language through AI Analyst for catalog-grounded answers. Additional AI assistance with categorization, tagging, and metadata discovery and syncing helps keep the catalog current.
- Enterprise data marketplace: Accelerate self-serve analytics with confidence: select verified data products from the enterprise data marketplace without filing a ticket.
Data Governance
- Shared definitions: Centralize KPI and business definitions and map how datasets connect to business processes, compliance requirements, and analytical goals—building consistency and the knowledge needed to use data effectively across your organization.
- Flexibility for growth: Ontology management and comprehensive taxonomy accommodate new platforms, evolving schemas, and changing pipelines without restructuring your knowledge graph.
- PII and security visibility: Automatic PII flagging, security classification, and tagging tools protect sensitive data and support compliance, even across complex and distributed data environments.
KI Bereitschaft
- Unified context layer: Connect metadata, lineage, and governance into a single contextual intelligence layer across your entire organization: a critical component for avoiding AI hallucinations.
- Context-sourced AI Analyst: AI Analyst connects to your catalog and syncs with its semantic layer so that answers are grounded in the knowledge graph, not inferences.
- MCP server: Make context and data quality results available directly in your favorite AI assistants and agent workflows via the MCP server, securely and at scale.
Datenverarbeitung
- Dynamic automated updates: New metadata and relationships are automatically discovered and incorporated, so your knowledge graph stays current without manual intervention.
- Knowledge-graph-powered lineage: Track your data’s location and movements from start to finish with lineage powered by the full relationship context of the federated knowledge graph.
- Data quality and observability: Surface data quality issues before they cause problems downstream. Proactive, shift-left quality rules deploy fast with AI assistance.
Moderne Datenarchitekturen
- Federated by design: Domain teams own and manage their data while contributing to a unified semantic layer, delivering autonomy and consistency—no forced centralization.
- Data products with context: Attach lineage, governance policies, quality scores, and business definitions to data products so consumers know exactly what they’re getting.
- Scalable governance: A phased, iterative implementation approach means governance doesn’t require a big-bang deployment. Start with one domain and scale organically, maintaining consistency via the graph. Open standards ensure your architecture stays interoperable.
Jede Quelle ist verbunden und jede Beziehung erfasst
More sources added to your knowledge graph mean a stronger context layer, which leads to better data, analytics, and AI outcomes. Native support for 100+ sources, automatically discovered and kept current.
Moderne Datenquellen (Snowflake, Redshift, S3)
Ältere Datenumgebungen (vor Ort)
Halbstrukturierte Daten (JSON, Parquet)
High-Performance (Iceberg)
Spezialisierte und NoSQL-Datenbanken (Cassandra, DynamoDB)
BI-Tools (PowerBI, Tableau)
Jede Quelle ist verbunden und jede Beziehung erfasst
More sources added to your knowledge graph mean a stronger context layer, which leads to better data, analytics, and AI outcomes. Native support for 100+ sources, automatically discovered and kept current.
Moderne Datenquellen (Snowflake, Redshift, S3)
Ältere Datenumgebungen (vor Ort)
Halbstrukturierte Daten (JSON, Parquet)
High-Performance (Iceberg)
Spezialisierte und NoSQL-Datenbanken (Cassandra, DynamoDB)
BI-Tools (PowerBI, Tableau)
Die datenintensivsten Unternehmen der Welt nutzen den Wissensgraphen von Actian
Ein Wissensgraph, der mit Ihrem Unternehmen wächst
Dank der föderierten Architektur von Actian können Sie mit einer Domäne beginnen und schrittweise expandieren. Die meisten Teams führen die Bereitstellung innerhalb von Wochen statt Monaten durch.
Buchen Sie eine 30-minütige Demo Folgendes zu erfahren:
- Warum föderative Modelle auf Unternehmensebene besser abschneiden als zentralisierte Modelle.
- Wie die konzeptbasierte Suche Daten-Discovery Geschäftsanwender verändert.
- So sieht die Akzeptanz in Kundenumgebungen mit mehr als 1.000 aktiven Nutzern pro Woche aus.
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