Las empresas modernas se enfrentan a retos a la hora de gobernar grandes conjuntos de datos en entornos de nube híbrida, a la vez que mantienen el cumplimiento de la normativa y permiten obtener información impulsada por la IA. Los grafos de conocimiento han surgido como una solución estratégica que ofrece gestión federada de metadatos, descubrimiento inteligente y gobernanza automatizada. Esta guía examina las principales plataformas y explica cómo la Actian Data Intelligence Platform aborda los puntos débiles de la gobernanza a través de su arquitectura unificada y preparada para la IA.
¿Quién debería considerar un gráfico de conocimiento para la gobernanza de datos?
Puntos débiles de la gobernanza que indican la necesidad de un gráfico
Varios retos de gobernanza indican que un gráfico de conocimiento puede tener un impacto significativo:
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Los silos de datos ocultan el linaje y la propiedadlo que imposibilita el análisis de impacto. Los gráficos de conocimiento visualizan las relaciones entre dominios, asignando las dependencias anteriores a los análisis posteriores.
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Metadatos obsoletos o contradictorios se produce cuando los equipos mantienen definiciones distintas para los mismos conceptos, lo que da lugar a informes incoherentes. Los gráficos de conocimiento permiten la sincronización automática, garantizando que las definiciones se mantengan actualizadas mediante la propagación de metadatos en tiempo real.
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Un análisis de impacto incompleto impide tomar decisiones seguras sobre los cambios de datos. Las plataformas basadas en gráficos permiten realizar consultas "hipotéticas" entre activos dependientes, mostrando el efecto dominó de los cambios propuestos.
El 67% de las empresas citan la "fragmentación de metadatos" como su principal reto de gobernanza. Las organizaciones que utilizan la gobernanza basada en gráficos informan de un tiempo de conocimiento un 40 % más rápido en comparación con los enfoques basados únicamente en catálogos.
Linaje de datos registra los orígenes, movimientos, transformaciones y dependencias de los datos, algo esencial para el cumplimiento de la normativa y el análisis de impacto.
Tamaño ideal de la organización, volumen de datos y huella en la nube
Los gráficos de conocimiento aportan valor a las empresas que gestionan grandes volúmenes de datos en infraestructuras complejas:
- Grandes empresas con más de 10 TB de datos estructurados y no estructurados.
- Organizaciones multicloud que gestionan más de 5 PB en AWS, Azure y GCP.
- Entornos híbridos que requieren sincronización en tiempo real entre sistemas locales y en la nube.
Las empresas medianas y grandes se benefician de la escalabilidad de la nube híbrida, donde las arquitecturas federadas eliminan la necesidad de centralizar todos los metadatos.
| volume de données | Solución recomendada | Consideraciones clave |
|---|---|---|
| < 5 TB | Catálogo tradicional | Herramientas más sencillas pueden bastar |
| 5-10 TB | Proyecto piloto de gráficos | Pruebas con casos de uso críticos |
| > 10 TB | Implementación gráfica completa | El gráfico se convierte en esencial |
| > 100 TB | Arquitectura de grafos federados | Requiere un enfoque distribuido |
Activadores normativos que impulsan la adopción de gráficos
Los mandatos de cumplimiento exigen cada vez más un seguimiento sofisticado del linaje y controles de gobernanza automatizados:
- GDPR y CCPA exigen capacidades precisas de acceso de los interesados y de "derecho al olvido". Los gráficos de conocimiento apoyan estos requisitos a través de un linaje trazable.
- La HIPAA y la normativa sanitaria exigen registros de auditoría detallados y controles de acceso a la información sanitaria protegida. La gobernanza basada en gráficos rastrea automáticamente el acceso a los datos.
- Los mandatos específicos del sector como Basilea III para la banca, exigen una calidad de datos y una documentación de linaje demostrables. Los gráficos de conocimiento proporcionan una recopilación de pruebas automatizada.
Las organizaciones que tratan el cumplimiento como un diferenciador estratégico superan sistemáticamente a sus homólogas en gestión de riesgos y velocidad de innovación.
Actian Data Intelligence Platform - Una ventaja estratégica
El grafo de conocimiento federado unifica el borde hacia la multi-nube
Plataforma Actian Data Intelligence gobierna los datos distribuidos sin necesidad de centralización, proporcionando una capa de gobierno unificada en entornos híbridos y multi-nube. Su núcleo es un grafo de conocimiento federado que conecta los metadatos dondequiera que residan, desde los sistemas periféricos hasta las nubes empresariales.
A diferencia de los catálogos tradicionales que requieren la agregación de metadatos en un único repositorio, el enfoque federado de Actian crea una superposición semántica que vincula metadatos operativos, analíticos y específicos de dominio. Cada dominio conserva la propiedad de sus metadatos a través de almacenes gráficos localizados, con cambios sincronizados automáticamente a través del servicio global de metadatos de Actian.
Esta sincronización en tiempo real garantiza la coherencia de las definiciones, el linaje y las políticas de gobernanza sin esfuerzo manual, lo que permite un análisis de impacto más rápido y un cumplimiento más estricto en infraestructuras complejas.
Ejemplo: Una empresa global utiliza el gráfico de conocimiento federado de Actian para unificar la gobernanza de los conjuntos de datos que abarcan múltiples nubes y sistemas on-prem, logrando un linaje completo y un cumplimiento automatizado sin mover los datos sensibles de su origen.
Los contratos de datos integrados en CI/CD refuerzan la calidad
Los contratos de datos cambian la gobernanza de reactiva a proactiva. Actian integra definiciones de esquemas, reglas de calidad y acuerdos de nivel de servicio en los procesos CI/CD, automatizando la gobernanza en el proceso de desarrollo.
Un flujo de trabajo típico implica:
- El desarrollador introduce los cambios en el código en un repositorio Git.
- Pipeline ejecuta pruebas de validación de contratos.
- Los controles de calidad verifican la compatibilidad de los esquemas y la actualidad de los datos.
- Una validación correcta desencadena la publicación automática en el catálogo de datos.
- Una validación fallida bloquea el despliegue y notifica a las partes interesadas.
Este enfoque reduce los incidentes relacionados con la calidad de los datos hasta en un 60% tras implantar una gobernanza basada en contratos.
Los contratos de datos formalizan acuerdos entre productores y consumidores de datos, codificando expectativas de esquema, requisitos de calidad y compromisos de nivel de servicio.
Controles integrados de linaje, seguridad y cumplimiento de normativas
Actian ofrece controles de gobernanza de nivel empresarial que abordan los exigentes requisitos de cumplimiento:
- El seguimiento del linaje de extremo a extremo captura el movimiento de los datos desde la fuente hasta el consumo.
- Los controles de acceso basados en funciones aplican los principios del mínimo privilegio.
- El cifrado en reposo y en vuelo protege los datos sensibles.
- Los completos registros de auditoría proporcionan registros a prueba de manipulaciones para el cumplimiento de la normativa.
- La clasificación automatizada de datos identifica y etiqueta la información sensible.
- La aplicación de políticas aplica normas de gobernanza basadas en la clasificación de los datos.
Estos controles crean una gobernanza por diseño en el que el cumplimiento está integrado y es automático.
Descubrimiento en tiempo real con la aplicación Explorer
La aplicación Explorer transforma el descubrimiento de datos en una experiencia intuitiva similar a la de Google. Los usuarios pueden realizar un recorrido instantáneo de gráficos, búsquedas semánticas y exploración visual de linajes a través de una única interfaz.
Por ejemplo, un analista de negocio que busque "estado-pedido-cliente" recibe una lista clasificada de productos de datos relacionados, incluidos conjuntos de datos relevantes, dependencias y mapas de linaje visuales. Esta capacidad acelera la obtención de información tanto para los usuarios técnicos como para los empresariales.
Criterios de evaluación para seleccionar un grafo de conocimiento
Escalabilidad y rendimiento en entornos de nube híbrida
Evaluar las plataformas de grafos de conocimiento en función de su capacidad para:
- Escale horizontalmente a más de 100.000 millones de bordes sin degradación del rendimiento.
- Mantenga la latencia de las consultas por debajo de 1 segundo para los recorridos de grafos complejos.
- Admite la implantación distribuida en varias regiones de nube y centros de datos locales.
- Gestione usuarios simultáneos con un rendimiento constante.
Sincronización automatizada de metadatos y automatización de la gobernanza
Requieren plataformas que proporcionen:
- Sincronización bidireccional con herramientas de catálogo como Collibra y Alation.
- Apoyo a las normas sobre metadatos, incluidas la ISO 11179 y los principios FAIR.
- Arquitectura API-first para integraciones personalizadas.
- Propagación de cambios en tiempo real para actualizar los sistemas dependientes.
- Resolución de conflictos para metadatos incoherentes.
La sincronización automatizada elimina el esfuerzo manual que hace insostenible la gobernanza tradicional.
Semántica, búsqueda e inferencia preparadas para la IA
Evalúe las plataformas en función de las capacidades de IA incorporadas:
- Procesamiento del lenguaje natural para el enriquecimiento automático de metadatos.
- Generación de incrustaciones para la búsqueda de similitud semántica.
- Inferencia basada en grafos para descubrir relaciones ocultas.
- Integración de aprendizaje automático con marcos como TensorFlow.
- Construcción automatizada de ontologías a partir de esquemas de datos existentes.
Los grafos de conocimiento son una infraestructura esencial para las iniciativas de IA, ya que el 78% de las organizaciones tiene previsto implantar soluciones de IA basadas en grafos en un plazo de dos años.
Ecosistema de integración y diseño API-first
Entre las capacidades de integración esenciales se incluyen:
- Puntos finales REST, GraphQL y SPARQL para un acceso flexible a la API.
- Conectores preconstruidos para los principales almacenes de datos.
- Integración de Lakehouse con Delta Lake y Apache Iceberg.
- Compatibilidad con plataformas de streaming para Kafka y Kinesis.
- Herramientas de inteligencia empresarial como Tableau y Power BI.
El diseño "API-first" garantiza que el grafo de conocimiento pueda adaptarse a la evolución de las pilas tecnológicas.
Comparación característica por característica - Actian frente a los principales proveedores
Mientras que las bases de datos gráficas y las herramientas de gobernanza abordan aspectos aislados de la gestión de metadatos, Actian unifica ambos. La siguiente tabla resume los aspectos en los que Actian grafo de conocimiento federado de Actian.
| Característica | Actian | Neo4j | Neptuno Amazon |
|---|---|---|---|
| Modelo gráfico | Multimodelo (grafos de propiedades + triplas RDF) | Sólo gráfico de propiedades | Debe elegir un modelo por agrupación |
| Producción de datos | Aplicación Studio con contratos de datos integrados, gobernanza CI/CD | Requiere utillaje externo | Capacidad de gobernanza limitada |
| Linaje | Mapas de linaje interactivos en tiempo real a través de la aplicación Explorer | Linaje estático; requiere actualizaciones manuales | Características de linaje limitadas |
| Implementación | Híbrido, nube, SaaS | Sólo servicio gestionado, limitado en local | Gestionado únicamente por AWS |
| Precios | Suscripción transparente basada en nodos | Niveles superiores basados en el consumo | Pago por instancia, tarifas ocultas |
Coste, retorno de la inversión y coste total de propiedad
Estructuras de concesión de licencias y tasas ocultas
Actian ofrece suscripciones transparentes basadas en nodos que incluyen funciones de gobierno de nivel empresarial. Los modelos de la competencia suelen requerir niveles premium o servicios adicionales que incrementan el coste.
Esfuerzo de implantación y plazo de obtención de valor
Los plazos de aplicación varían según el ámbito:
- Implantación en grandes empresas: 6-9 meses.
- Proyectos piloto: 3-4 meses.
- Prueba de concepto: 4-6 semanas.
El "zero-code onboarding" de Actian reduce el esfuerzo de implantación en torno a un 30%.
Retorno de la inversión cuantificado
Los estudios de casos lo demuestran:
- La incorporación de datos se redujo de días a minutos, lo que supuso un ahorro anual de 1,2 millones de dólares para un importante banco.
- El rendimiento de las consultas es entre 2 y 3 veces más rápido en las operaciones basadas en grafos que en las uniones relacionales.
- Reducción significativa del tiempo de descubrimiento de datos y de los incidentes relacionados con la calidad.
Costes de apoyo, servicios y ecosistemas
Los servicios profesionales de Actian ofrecen consultoría de implantación, desarrollo de integraciones personalizadas y programas de formación. Una formación exhaustiva aumenta los índices de adopción hasta en un 40%.
¿Cómo utilizan las empresas el grafo de conocimiento?
Las empresas utilizan los gráficos de conocimiento para desbloquear el valor de los datos haciéndolos más conectados, contextuales y utilizables. En la economía actual, impulsada por los datos, las empresas se enfrentan al reto de tratar con datos aislados en distintos departamentos y sistemas. Un gráfico de conocimiento ayuda a romper esos silos y crear una visión unificada.
He aquí seis aplicaciones empresariales habituales:
1. Visión de 360 grados del cliente
Al vincular las interacciones, transacciones y comportamientos de los clientes entre plataformas, las empresas pueden construir una visión completa y actualizada de cada cliente. Esto permite un marketing más personalizado, un servicio al cliente proactivo y una mejor orientación de las ventas.
2. Gestión de la información sobre productos
Minoristas y fabricantes pueden utilizar gráficos de conocimiento para organizar catálogos de productos complejos, conectar artículos relacionados y gestionar especificaciones entre marcas y categorías.
3. Búsquedas de empresas
En lugar de confiar en las búsquedas tradicionales basadas en palabras clave, las empresas pueden implementar búsquedas semánticas utilizando grafos de conocimiento. Esto permite a los empleados encontrar información basándose en el significado y las relaciones, no solo en coincidencias de texto.
4. Detección del fraude
Al modelar las relaciones entre usuarios, transacciones y cuentas, los gráficos de conocimiento ayudan a detectar patrones sospechosos que indican fraude, como conexiones inusuales entre cuentas.
5. Sistemas de recomendación
Ya sea para personas que eligen películas, libros o productos, los gráficos de conocimiento mejoran las recomendaciones al comprender las relaciones entre las preferencias de un usuario y los artículos disponibles.
6. Cumplimiento de la normativa
Las empresas de los sectores financiero, sanitario y farmacéutico utilizan gráficos de conocimiento para rastrear el linaje de los datos, gestionar información sensible y cumplir normativas como GDPR o HIPAA.
En resumen, los gráficos de conocimiento convierten los datos brutos en perspectivas estratégicas que permiten tomar decisiones empresariales más inteligentes y rápidas.
¿En qué se diferencia un grafo de conocimiento de una base de datos tradicional?
Las bases de datos tradicionales y los grafos de conocimiento almacenan y gestionan datos, pero tienen propósitos y estructuras diferentes. He aquí cinco diferencias fundamentales:
1. Estructura: Tablas vs. Gráficos
- Las bases de datos tradicionalescomo las bases de datos SQL, utilizan tablas con filas y columnas para almacenar los datos.
- Los grafos de conocimiento utilizan nodos y aristas para representar entidades y sus relaciones.
2. Enfoque: Datos frente a relaciones
- Las bases de datos están optimizadas para almacenar y recuperar datos de forma eficiente.
- Los grafos de conocimiento están diseñados para modelar las relaciones y el contexto, facilitando la realización de consultas complejas a través de información conectada.
3. Flexibilidad del esquema
- Las bases de datos tradicionales requieren un esquema fijo, lo que significa que los cambios pueden ser lentos y perjudiciales.
- Los gráficos de conocimiento permiten la evolución del esquema. Los usuarios pueden añadir nuevos tipos de datos o relaciones sin rediseñar toda la estructura.
4. 4. Lenguaje de consulta
- SQL se utiliza para consultar bases de datos relacionales.
- Para consultar grafos de conocimiento se utiliza SPARQL para grafos RDF o Cypher para grafos de propiedades como Neo4j.
5. 5. Integración de datos
- Los grafos de conocimiento son más adecuados para integrar diversas fuentes de datos, gracias a su naturaleza flexible y semántica.
¿Cuáles son los componentes clave de un gráfico de conocimiento?
Un grafo de conocimiento se compone de varios elementos que trabajan juntos para crear una red semántica rica en información. Éstos son los seis componentes más importantes:
1. Entidades (nodos)
Son las "cosas" que representa el gráfico. Pueden ser datos como personas, organizaciones, lugares, productos, etc.
2. Relaciones (aristas)
Son las conexiones entre entidades, como "works_for", "founded_by" o "located_in". Las relaciones son tan importantes como las propias entidades.
3. Propiedades (atributos)
Cada entidad o relación puede tener metadatos o atributos. Por ejemplo, una entidad "Persona" puede tener atributos como "nombre", "fecha de nacimiento" o "correo electrónico".
4. Ontología (esquema)
Es el modelo subyacente que define los tipos de entidades, relaciones y sus reglas. Las ontologías aportan coherencia, ayudando tanto a las máquinas como a los humanos a entender qué significa cada parte del grafo.
5. Triples (para grafos RDF)
En los grafos basados en RDF, los datos se almacenan en forma de tripletas:
Sujeto - Predicado - Objeto
Por ejemplo:
Steve Jobs - fundó - Apple
6. Base de datos gráfica o almacén triple
Es el motor que almacena y consulta el grafo. Algunos ejemplos son Neo4j (grafo de propiedades), GraphDB (RDF) y Amazon Neptune (híbrido).
Juntos, estos componentes permiten a los grafos de conocimiento modelar dominios complejos de forma altamente conectada, escalable y semánticamente rica.
¿Cómo se utilizan los grafos de conocimiento para la IA?
Los grafos de conocimiento desempeñan un papel fundamental en la inteligencia artificial (IA) al proporcionar conocimientos estructurados, interpretables y explicables. Mientras que modelos de IA como las redes neuronales suelen tratarse como "cajas negras", los grafos de conocimiento ofrecen transparencia y capacidad de razonamiento.
Cinco usos clave de la IA:
1. Aumento del conocimiento para la PNL
Las aplicaciones de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) utilizan grafos de conocimiento para mejorar el contexto. Por ejemplo, los chatbots pueden hacer referencia a un grafo de conocimiento para aclarar términos, responder preguntas o proporcionar definiciones coherentes.
2. Razonamiento contextual
Los modelos de IA pueden utilizar grafos de conocimiento para hacer inferencias y deducciones lógicas. Si un grafo sabe que "X es un tipo de Y" e "Y tiene una característica Z", puede inferir que "X probablemente tiene Z".
3. Búsqueda semántica y respuesta a preguntas
Los motores de búsqueda y los asistentes virtuales como Siri o Alexa utilizan grafos de conocimiento para asignar las consultas de los usuarios a entidades y relaciones del mundo real. Esto mejora la precisión y relevancia de los resultados.
4. Explicabilidad
En el aprendizaje automático, los gráficos de conocimiento ayudan a explicar por qué un modelo ha tomado una decisión. Por ejemplo, un motor de recomendación podría mostrar este razonamiento:
"Te sugerimos este libro porque te gustó otro del mismo autor".
5. Sistemas híbridos de IA
Los sistemas modernos de IA combinan cada vez más la IA estadística, como las redes neuronales, con la IA simbólica, como los grafos de conocimiento. Este enfoque híbrido mejora la robustez, especialmente en áreas críticas como la sanidad y las finanzas.
En esencia, los grafos de conocimiento dotan a los sistemas de IA de memoria, contexto y lógica, lo que les permite razonar más como los humanos.
¿Cómo se mantiene la calidad de los datos en un grafo de conocimiento?
Mantener la calidad de los datos en un gráfico de conocimiento es crucial porque los datos imprecisos o incoherentes pueden corromper las relaciones y dar lugar a percepciones erróneas. He aquí seis estrategias clave para garantizar la integridad de los datos:
1. Validación del esquema
La ontología del grafo impone normas sobre los tipos de entidades y relaciones permitidos. Las infracciones pueden señalarse automáticamente.
2. Resolución de entidades
También conocida como deduplicación, consiste en identificar cuándo diferentes entradas de datos se refieren a la misma entidad del mundo real. Por ejemplo, es probable que "IBM" e "International Business Machines" se refieran a la misma empresa.
3. Procedencia y linaje de los datos
El seguimiento de la procedencia de los datos, o procedencia, y de cómo han cambiado con el tiempo, mostrado en el linaje de datos, ayuda a garantizar la confianza y la responsabilidad.
4. Inferencia automatizada y controles de coherencia
Los gráficos pueden utilizar motores de razonamiento para deducir datos que faltan o detectar contradicciones. Por ejemplo, si la fecha de nacimiento de una persona es posterior a su fecha de graduación, el gráfico puede marcarlo.
5. Herramientas de conservación
Muchas organizaciones ofrecen interfaces fáciles de usar o editores de gráficos de conocimiento para que los administradores de datos puedan revisar y corregir manualmente el contenido de los gráficos.
6. Integración de fuentes fiables
Alimentar el grafo de conocimiento con fuentes validadas y de alta calidad, como Wikidata, bases de datos autorizadas o datos maestros internos, ayuda a reducir los errores en origen.
El control de calidad de los gráficos de conocimiento no es sólo un reto técnico. También es una cuestión de gobernanza y procesos que requiere la colaboración de todos los equipos.
¿Puede un gráfico de conocimiento ayudar a la gobernanza de datos?
Por supuesto. De hecho, los gráficos de conocimiento se están convirtiendo en un componente fundamental de los marcos modernos de gobernanza de datos. Ayudan a las organizaciones a comprender, controlar y confiar en sus datos.
He aquí cinco formas en que los gráficos de conocimiento ayudan a la gobernanza de datos:
1. Línea de datos y análisis de impacto
Los gráficos de conocimiento facilitan el seguimiento de dónde proceden los datos, cómo se transforman y dónde se utilizan. Esto es esencial para las auditorías, la resolución de problemas y el cumplimiento.
2. Gestión de metadatos
Pueden integrar y representar metadatos, o datos sobre datos, de forma interconectada y permitiendo su consulta. Esta capacidad es mucho más potente que las tradicionales hojas de cálculo o wikis.
3. Aplicación de la política
Al asociar elementos de datos con políticas de gobernanza, como reglas de retención o restricciones de acceso, los gráficos de conocimiento ayudan a imponer el cumplimiento automáticamente.
4. Propiedad y administración
Las organizaciones pueden asignar la propiedad a entidades o conjuntos de datos directamente en el gráfico, garantizando la rendición de cuentas y líneas claras de responsabilidad.
5. Claridad semántica
La gobernanza se ve a menudo obstaculizada por definiciones incoherentes, como "¿Qué significa 'cliente activo'?". Un gráfico de conocimiento captura y comparte términos y definiciones empresariales estandarizados en toda una organización.
¿Pueden funcionar los grafos de conocimiento con grandes modelos lingüísticos?
Sí, y esta integración es una de las fronteras más prometedoras de la IA en la actualidad. Los grandes modelos lingüísticos (LLM) como GPT-4 o Claude son excelentes para generar y comprender el lenguaje humano, pero tienen limitaciones en cuanto a precisión, memoria y razonamiento. Los grafos de conocimiento pueden colmar esas lagunas. He aquí cinco maneras de hacerlo:
1. Fundamentación y comprobación de los hechos
Los LLM pueden "alucinar" o generar información falsa o no verificada. La integración de un grafo de conocimiento permite al modelo basar sus resultados en datos verificados, lo que mejora la precisión de los hechos.
2. Búsqueda semántica en grafos
Los LLM pueden actuar como una interfaz de lenguaje natural para consultar un grafo de conocimiento. Por ejemplo, en lugar de escribir consultas SPARQL, un usuario podría preguntar: "¿Quiénes son todos los empleados que se incorporaron en 2023?" y el LLM puede traducirlo en una consulta de grafos.
3. Respuestas personalizadas
Con acceso a un gráfico de conocimiento del usuario o del producto, los LLM pueden adaptar las respuestas de forma más inteligente, teniendo en cuenta las relaciones, el historial y las preferencias.
4. Memoria contextual
Mientras que los LLM tienen límites de memoria a corto plazo, los grafos de conocimiento pueden actuar como memoria contextual a largo plazo, ayudando a los chatbots y agentes a recordar las preferencias del usuario o los flujos de trabajo en curso.
5. Razonamiento simbólico
Los LLM destacan en lenguaje, pero tienen dificultades con la lógica formal. Los grafos de conocimiento proporcionan una lógica estructurada y rutas de razonamiento que permiten a los sistemas híbridos razonar con mayor eficacia.
Juntos, los grafos de conocimiento y los LLM ofrecen la posibilidad de crear sistemas de IA profundos, explicables y ricos en contexto. Son ideales para aplicaciones empresariales, investigación y asistentes digitales inteligentes.
Elegir la plataforma adecuada - Casos prácticos
Finanzas
Detección de fraudes, informes normativos, análisis de riesgos: cartografía de redes de transacciones complejas e identificación de patrones sospechosos en tiempo real.
Ciencias de la vida
Integración de datos de pacientes, descubrimiento de fármacos: integración de fuentes dispares para obtener perfiles de pacientes unificados y enlaces semánticos.
Fabricación
Mantenimiento predictivo, visibilidad de la cadena de suministro: uso de análisis de gráficos para identificar patrones de fallo y mejorar la resistencia de la cadena de suministro.
Intersectorial
Habilitación de malla de datos, analítica de autoservicio: permite la propiedad descentralizada de los datos con confianza semántica centralizada para una entrega de IA más rápida.
Solicite una demostración para explorar cómo la Plataforma de Inteligencia de Datos Actian satisface las necesidades de su organización.
PREGUNTAS FRECUENTES
Exporte los metadatos actuales del catálogo en formatos estándar, asigne entidades a nodos gráficos y utilice la API de importación masiva de Actian para incorporar los metadatos. La migración suele tardar entre 4 y 6 semanas, y proporciona un valor inmediato a través de la búsqueda mejorada y la visualización del linaje.
Define esquemas contractuales en la aplicación Studio, envíalos a tu repositorio Git y configura tu canal CI/CD para ejecutar pruebas de validación de contratos. Una validación correcta publica el producto en el catálogo, mientras que los fallos bloquean el despliegue y notifican a las partes interesadas.
Sí, la arquitectura de Actian ingiere eventos IoT en tiempo real y actualiza la estructura del gráfico inmediatamente, lo que permite realizar consultas y alertas instantáneas basadas en los estados actuales de los dispositivos.
La plataforma incluye políticas de privacidad preconfiguradas, flujos de trabajo automatizados y un seguimiento del linaje listo para auditoría que satisface los requisitos de cumplimiento. Las políticas de conservación automatizadas admiten solicitudes de "derecho al olvido".
Un despliegue por fases suele durar entre 6 y 9 meses, y el valor inicial se obtiene en los 3 primeros meses. Las organizaciones que ya cuentan con programas de gobernanza suelen conseguir plazos más cortos.
Elabore un modelo completo de coste total de propiedad que incluya los gastos de licencia, los costes de infraestructura, el esfuerzo de integración y los costes ocultos. Normalice los costes en función del volumen de datos anual previsto y solicite precios detallados a cada proveedor, teniendo en cuenta los servicios de implantación.
