Pourquoi un Knowledge Graph + un serveur MCP l'emportent-ils sur un catalogue de données traditionnel ?

En tant qu'analyste de données, quelle est la part de votre journée que vous consacrez réellement à analyser des données ? Et quelle est la part consacrée à passer d'un onglet à l'autre, à essayer de trouver le bon jeu de données ou à demander à quelqu'un : "Hé, qu'est-ce que c'est ? cust_ltv_rtn signifie-t-il déjà ?"

Ce cycle frustrant se produit parce que les outils dont dépend votre équipe ne communiquent pas entre eux. D'un côté, vous avez des assistants IA comme Claude et ChatGPT, qui sont parfaits pour le brainstorming et l'analyse rapide. D'autre part, vous avez un catalogue de données statique, qui contient toutes les définitions critiques et le contexte de vos données.

Et s'ils pouvaient se connecter ? C'est désormais possible en combinant deux technologies clés.

• Le premier est un graphe de connaissancesqui agit comme une carte intelligente et interconnectée de l'ensemble de votre patrimoine de données. Contrairement aux catalogues traditionnels qui s'appuient sur des bases de données relationnelles, vous obligeant à créer des jointures complexes simplement pour voir comment les données sont connectées, un graphe de connaissances stocke les relations en tant que partie intégrante des données elles-mêmes. Il est donc incroyablement rapide et intuitif de comprendre les liens entre vos termes commerciaux, vos mesures et les tables sous-jacentes.

• Le second est un serveur MCP (Model Context Protocol), qui sert de passerelle sécurisée entre votre assistant IA et votre catalogue de données. Il fournit à l'IA un ensemble d'outils spécifiques, tels que la capacité d'effectuer une recherche sémantique dans le glossaire commercial ou de cartographier instantanément les relations d'un jeu de données, ce qui permet aux utilisateurs de tirer un contexte critique du catalogue directement dans leur flux de travail conversationnel.

La recherche sémantique est une méthode qui va au-delà de la simple correspondance de mots-clés pour interpréter l'intention et la signification contextuelle de la requêteun utilisateur. En comprenant les relations entre les mots et les concepts, elle fournit des résultats plus pertinents et plus précis qui correspondent à ce que l'utilisateur recherche réellement.

Voici une démonstration rapide pour comprendre comment une plateforme alimentée par un graphe de connaissances permet aux assistants d'IA de produire des résultats fiables :

En les mettant en œuvre, vous transformez votre catalogue d'une bibliothèque passive en un partenaire actif et intelligent de votre analyse, ce qui le rend plus attrayant et plus utile. Voici cinq raisons pour lesquelles cette approche donne aux catalogues traditionnels un air d'antiquité :

1. Votre catalogue passe du statut de dépôt passif à celui de partenaire actif en matière d'intelligence.

Les catalogues de données traditionnels sont fondamentalement statiques. Ce sont des bases de données de métadonnées dans lesquelles vous devez effectuer des recherches proactives. La plate-forme Actian Data Intelligence, alimentée par son serveur MCP et son graphe de connaissances, active vos métadonnées, les intégrant directement dans les outils conversationnels où le travail s'effectue.

Lorsqu'un utilisateur pose une question dans son chat, l'assistant IA utilise les outils du serveur MCP pour requête le catalogue de données. Comme le catalogue de données est construit sur le graphe de connaissances, qui comprend intrinsèquement les relations entre les données et le contexte de l'entreprise, il renvoie une réponse plus rapide et plus intelligente qu'un catalogue traditionnel ne pourrait le faire. Cette réponse est renvoyée directement dans la conversation de l'utilisateur.

Votre catalogue ne sert plus seulement de système d'enregistrement ; il participe désormais activement à l'analyse, devenant un élément essentiel de votre stratégie d'IA agentique en fournissant les bonnes informations précisément lorsque cela est nécessaire.

2. Elle élimine les "changements de contexte" et redonne de l'élan à l'équipe.

La productivité dans l'analyse des données est une question d'élan. Le changement de contexte entre une conversation d'IA et l'interface du catalogue est un frein à l'élan.

Imaginez un analyste ESG qui rédige un rapport réglementaire. Dans sa conversation avec Claude, il peut désormais poser la question suivante :

• Quelle est la définition de l'ICP "taux d'incidents avec perte de temps" dans notre organisation ?

• Puis : "Trouvez des ensembles de données où je peux suivre cet ICP".

Le serveur MCP récupère instantanément ces informations dans le catalogue et les présente dans le chat. Il n'y a pas de nouveaux onglets, ni d'idées perdues. En éliminant cette friction, vous accélérez considérablement la vitesse et la qualité de l'analyse, ce qui permet à votre équipe de se concentrer sur la production d'informations plutôt que sur la recherche de définitions.

3. Il offre une véritable compréhension sémantique, et non une simple correspondance de mots clés.

C'est là que le fait d'avoir un graphe de connaissances comme base de travail. Alors que d'autres catalogues peuvent effectuer des recherches de base par mot-clé, le serveur Actian MCP exploite le graphe de connaissances pour une véritable recherche sémantique.

Lorsqu'un utilisateur cherche "revenus", il n'obtient pas seulement des résultats pour "revenus". Il obtient des termes conceptuellement liés tels que "revenu", "ventes", "marge brute" et "facturation", car le graphe de connaissances comprend la signification et la relation entre ces concepts, et pas seulement les mots eux-mêmes. Les utilisateurs découvrent ainsi le contexte complet du vocabulaire de l'entreprise, ce qui leur permet de découvrir des liens essentiels qu'ils n'auraient peut-être pas remarqués autrement.

4. Il établit instantanément des relations complexes entre les données

Comment le client est-elle reliée à la table commandeset transactions? Pour répondre à cette question dans un catalogue traditionnel, il faut souvent cliquer sur plusieurs écrans, comprendre le modèle de données et écrire des requêtes SQL avec des jointures complexes.

Le modèle get-data-model au sein d'Actian MCP Server permet de le faire sans effort. En interrogeant la compréhension des dépendances relationnelles du graphe de connaissances, un utilisateur peut instantanément voir les relations entre les données. Cette capacité est cruciale pour tout ce qui concerne l'élaboration de modèles d'analyse précis dans le domaine de la santé ou la compréhension du comportement complexe des clients dans le domaine du commerce électronique.

5. Elle jette les bases gouvernées d'une stratégie évolutif d'IA agentique

De nombreuses organisations n'en sont encore qu'aux premiers stades de l'adoption des assistants d'IA. C'est le moment idéal pour mettre en œuvre cette technologie. Ce faisant, vous posez les bases d'un système évolutif et, surtout, gouvernées gouvernées pour une stratégie d'IA agentique.

Vous vous assurez qu'au fur et à mesure que vos équipes s'appuient sur l'IA, elles le font avec une ligne directe vers des données fiables et bien comprises dès le premier jour. Vous maximisez le retour sur investissement de votre catalogue de données et de votre plateforme d'IA en créant une puissante boucle de rétroaction : l'IA stimule l'utilisation du catalogue, et le catalogue fournit le carburant fiable et contextuel pour l'IA. Votre organisation est ainsi en mesure de prendre la tête, en toute sécurité et avec efficacité, de la nouvelle ère de l'intelligence d'entreprise pilotée par l'IA.

Des données de bonne qualité sont toujours importantes

Avec toute plateforme alimentée par l'IA, la qualité du résultat dépend de la qualité de l'entrée. Le serveur Actian MCP[lien vers la page des capacités d'Actian MCP Server] ne peut faire apparaître que le contexte associé, les définitions commerciales et les détails techniques présents dans votre catalogue de données.

Cette intégration permet d'identifier rapidement les éléments les plus précieux et les plus fréquemment consultés de votre écosystème de données, fournissant ainsi une analyse de rentabilité claire et axée sur la demande afin de prioriser vos efforts de curation là où ils auront le plus d'impact.

Un catalogue de données n'est plus un simple dépôt passif d'informations. Il doit constituer le cœur actif, intelligent et conversationnel de votre stratégie de données. Les catalogues traditionnels traitent les métadonnées comme une documentation statique et passive, sans fournir le contexte dynamique, la lignée et la confiance dont les agents d'intelligence artificielle autonomes ont besoin pour prendre des décisions fiables. Il est donc nécessaire de passer à l'intelligence des données, où métadonnées deviennent un tissu actif et opérationnel qui enrichit continuellement les données avec un contexte crucial sur leur qualité, leur utilisation et leur signification pour l'entreprise.

Prêt à activer vos données et à éliminer définitivement le changement de contexte ? 

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À propos de Kunal Shah

Kunal Shah est le directeur du marketing produit pour Data Intelligence et Data observabilité. Ancien ingénieur logiciel, il est aujourd'hui spécialisé dans les stratégies de mise sur le marché et la croissance des produits. Dans le passé, il a occupé des rôles de marketing produit senior et de mise en œuvre technologique, développant son expertise dans l'Edge AI, l'IoT, l'ingénierie des données, la science des données et les solutions d'entreprise SaaS et on-prem basées sur l'IA/ML. Sur le plan académique, Kunal est titulaire d'un MBA de l'Université Duke, d'une maîtrise en MIS de l'Université Texas A&M et d'une licence en ingénierie de l'Université de Mumbai.