Un seul graphe de connaissances. Toutes les sources de données.
Notre graphe de connaissances fédéré relie l'ensemble de votre environnement de données au sein d'une couche d'intelligence unique, sans que chaque domaine ait à renoncer à son contrôle. Une recherche plus efficace, gouvernance meilleure gouvernance, une IA plus performante.
Vos données sont partout : votre IA ne peut exploiter que ce qu'elle trouve et comprend
de nombreuses organisations se disputent pour savoir quelles données sont correctes en raison de définitions incohérentes
Source : Gartner Gartner
nombre d'heures perdues chaque semaine par employé à rechercher des en silo
Source : Forrester
D'ici 2026, une grande partie des DSI adopteront gouvernance fédérée afin d'accélérer l'adoption de l'IA
Source : IDC
Connaissez vos données pour pouvoir faire confiance à votre IA
Faciliter la mise en conformité
La cartographie complète des relations et la traçabilité des données offrent aux équipes chargées de la conformité la traçabilité dont elles ont besoin, sans nécessiter de documentation manuelle.
Activer l’analyse en libre-service
marketplace de données d'entreprise marketplace data products fiables et réglementés data products vos utilisateurs de trouver rapidement les données dont ils ont besoin pour libre-service .
Mettre fin aux suppositions de l'IA
Les agents IA s'appuient sur des définitions métier communes et validées, plutôt que de déduire le sens à partir des noms de colonnes et de la structure des tables.
Centraliser les définitions
L'architecture fédérée permet à chaque domaine de rester maître de ses données tout en contribuant à une couche sémantique unifiée. Plus besoin d'attendre qu'une seule équipe modélise et publie l'ensemble des données.
Un graphe de connaissances fédéré, conçu pour toutes les équipes qui traitent vos données
Découverte de données
- 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.
Gouvernance des données
- 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.
Préparation à l'IA
- 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.
Ingénierie des données
- 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.
Architectures de données modernes
- 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.
Toutes les sources sont reliées et toutes les relations sont répertoriées
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.
Sources de la pile de données moderne (Snowflake, Redshift, S3)
Environnements de données hérités (sur site)
Données semi-structurées (JSON, Parquet)
de haute performance (Iceberg)
Bases de données spécialisées et NoSQL (Cassandra, DynamoDB)
outils bi (PowerBI, Tableau)
Toutes les sources sont reliées et toutes les relations sont répertoriées
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.
Sources de la pile de données moderne (Snowflake, Redshift, S3)
Environnements de données hérités (sur site)
Données semi-structurées (JSON, Parquet)
de haute performance (Iceberg)
Bases de données spécialisées et NoSQL (Cassandra, DynamoDB)
outils bi (PowerBI, Tableau)
Les entreprises les plus gourmandes en données au monde s'appuient sur le graphe de connaissances d'Actian
Un graphe de connaissances qui évolue au rythme de votre organisation
Grâce à l'architecture fédérée d'Actian, vous pouvez commencer par un seul domaine et vous développer progressivement. La plupart des équipes parviennent à déployer la solution en quelques semaines, et non en plusieurs mois.
Réservez une démonstration de 30 minutes pour découvrir :
- Pourquoi les modèles fédérés sont plus performants que les modèles centralisés à l'échelle de l'entreprise.
- Comment la recherche conceptuelle transforme découverte de données les utilisateurs professionnels.
- À quoi ressemble l'adoption dans les environnements clients comptant plus de 1 000 utilisateurs actifs par semaine.
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