Les entreprises modernes sont confrontées à des défis de gouvernance de vastes ensembles de données dans des environnements hybrides-cloud tout en maintenant la conformité et en permettant des perspectives axées sur l'IA. Les graphes de connaissances se sont imposés comme une solution stratégique, offrant une gestion fédérée des métadonnées , une découverte intelligente et une gouvernance automatisée. Ce guide examine les principales plateformes et explique comment la Actian Data Intelligence Platform répond aux problèmes de gouvernance grâce à son architecture unifiée et prête pour l'IA.
Qui devrait envisager un Knowledge Graph pour la gouvernance données ?
les points douloureux de la gouvernance qui indiquent qu'un graphique est nécessaire
Plusieurs défis en matière de gouvernance montrent qu'un graphe de connaissances peut avoir un impact significatif :
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Les silos de données cachent l'historique et la propriétérendant l'analyse d'impact impossible. Les graphes de connaissances visualisent les relations entre les domaines, en établissant une correspondance entre les dépendances en amont et les analyses en aval.
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métadonnées périmées ou contradictoires se produisent lorsque les équipes maintiennent des définitions distinctes pour les mêmes concepts, ce qui conduit à des rapports incohérents. Les graphes de connaissances permettent une synchronisation automatisée, garantissant que les définitions restent à jour grâce à la propagation des métadonnées en temps réel.
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Une analyse d'impact incomplète empêche la prise de décision en toute confiance concernant les changements de données. Les plateformes basées sur des graphiques permettent d'effectuer des requêtes de type "what-if" sur des actifs dépendants, montrant l'effet d'entraînement des changements proposés.
67% des entreprises citent la "fragmentation desmétadonnées " comme leur principal défi en matière de gouvernance . Les organisations qui utilisent la gouvernance basée sur les graphes rapportent un temps de visibilité 40% plus rapide que les approches basées uniquement sur les catalogues.
L'historique des données enregistre les origines, les mouvements, les transformations et les dépendances des données, ce qui est essentiel pour la conformité et l'analyse d'impact.
Taille idéale de l'organisation, volume de données et empreinte dans le nuage
Les graphes de connaissances apportent une valeur ajoutée aux entreprises qui gèrent d'importants volumes de données dans des infrastructures complexes :
- Grandes entreprises disposant de plus de 10 To de données structurées et non structurées.
- Organisations multi-cloud gérant plus de 5 PB sur AWS, Azure et GCP.
- Environnements hybrides nécessitant une synchronisation en temps réel entre les systèmes sur site et en nuage.
Les moyennes et grandes entreprises avantage de l'évolutivité du cloud hybride, où les architectures fédérées éliminent le besoin de centraliser toutes les métadonnées.
| volume de données | Solution recommandée | Principales considérations |
|---|---|---|
| < 5 TB | Catalogue traditionnel | Des outils plus simples peuvent suffire |
| 5-10 TB | Projet pilote graphique | Test avec des cas d'utilisation critiques |
| > 10 TB | Mise en œuvre complète du graphe | Le graphique devient essentiel |
| > 100 TB | Architecture de graphe fédéré | Nécessité d'une approche distribuée |
Les déclencheurs réglementaires qui favorisent l'adoption des graphes
Les mandats de mise en conformité exigent de plus en plus un suivi sophistiqué de la filière et des contrôles automatisés de gouvernance :
- GDPR et CCPA exigent des capacités précises en matière d'accès des personnes concernées et de "droit à l'oubli". Les graphes de connaissances support ces exigences grâce à la traçabilité.
- L'HIPAA et les réglementations en matière de soins de santé exigent des pistes d'audit et des contrôles d'accès détaillés pour les informations sanitaires protégées. La gouvernance basée sur les graphiques permet de suivre automatiquement l'accès aux données.
- Les mandats spécifiques au secteur comme Bâle III pour le secteur bancaire, exigent une qualité de données démontrable et une documentation de la lignée. Les graphes de connaissances permettent une collecte automatisée des preuves.
Les organisations qui considèrent la conformité comme un facteur de différenciation stratégique obtiennent systématiquement de meilleurs résultats que leurs homologues en matière de gestion des risques et de vitesse d'innovation.
Actian Data Intelligence Platform - Un avantage stratégique
Le graphe de connaissances fédéré unifie la frontière vers le multi-cloud
Actian Data Intelligence Platform régit les données distribuées sans nécessiter de centralisation, offrant une couche de gouvernance unifiée dans les environnements hybrides et multiclouds. Au cœur de cette plateforme se trouve un graphe de connaissances fédéré qui relie les métadonnées où qu'elles se trouvent - des systèmes périphériques aux nuages de l'entreprise.
Contrairement aux catalogues traditionnels qui nécessitent l'agrégation des métadonnées en un seul dépôt, l'approche fédérée d'Actian crée une couche sémantique qui relie les métadonnées opérationnelles, analytiques et spécifiques à un domaine. Chaque domaine conserve la propriété de ses métadonnées par le biais de magasins de graphes localisés, les modifications étant synchronisées automatiquement par le biais du service global de métadonnées d'Actian.
Cette synchronisation en temps réel garantit la cohérence des définitions, de la lignée et des politiques de gouvernance sans effort manuel - ce qui permet une analyse d'impact plus rapide et une conformité plus forte dans des infrastructures complexes.
Exemple : Une entreprise internationale utilise le graphe de connaissances fédéré d'Actian pour unifier la gouvernance des ensembles de données couvrant plusieurs nuages et systèmes sur site, en obtenant un lignage complet et une conformité automatisée sans déplacer les données sensibles de leur source.
Les contrats de données intégrés à la CI/CD renforcent la qualité.
Les contrats de données font passer la gouvernance réactive à proactive. Actian intègre des définitions de schémas, des règles de qualité et des accords de niveau de service dans les pipelines CI/CD, automatisant ainsi la gouvernance dans le processus de développement.
Un flux de travail typique comprend
- Le développeur dépose les modifications de code sur un dépôt Git.
- Le pipeline exécute les tests de validation des contrats.
- Des contrôles de qualité vérifient la compatibilité des schémas et la fraîcheur des données.
- Une validation réussie déclenche la publication automatique dans le catalogue de données
- L'échec de la validation bloque le déploiement et informe les parties prenantes.
Cette approche permet de réduire les incidents liés à la qualité des données jusqu'à 60 % après la mise en œuvre d'une gouvernance axée sur les contrats.
Les contrats de données formalisent les accords entre les producteurs et les consommateurs de données, en codifiant les attentes en matière de schéma, les exigences de qualité et les engagements en matière de niveau de service.
Contrôles intégrés de lignage, de sécurité et de conformité
Actian propose des contrôles de gouvernance niveau entreprise qui répondent aux exigences de conformité les plus strictes :
- La traçabilité de bout en bout permet de suivre le mouvement des données de la source à la consommation.
- Les contrôles d'accès basés sur les rôles appliquent les principes du moindre privilège.
- Le cryptage au repos et en vol protège les données sensibles.
- Des journaux d'audit complets fournissent des enregistrements infalsifiables pour la conformité.
- La classification automatisée des données permet d'identifier et d'étiqueter les informations sensibles.
- La mise en œuvre des politiques applique des règles de gouvernance basées sur la classification des données.
Ces contrôles créent une gouvernance où la conformité est intégrée et automatique.
Découverte en temps réel avec l'application Explorer
L'application Explorer transforme la découverte de données en une expérience intuitive de type Google. Les utilisateurs peuvent effectuer des recherches instantanées dans les graphes, des recherches sémantiques et des explorations visuelles de lignage à partir d'une interface unique.
Par exemple, un analyste commercial qui effectue une recherche sur "customer-order-status" reçoit une liste classée des produits de données connexes, y compris les ensembles de données pertinents, les dépendances et les cartes visuelles de lignage. Cette capacité accélère la prise de conscience des utilisateurs techniques et commerciaux.
Critères d'évaluation pour la sélection d'un graphe de connaissances
évolutivité et performance dans les environnements hybrides-cloud
Évaluer les plateformes graphes de connaissances en fonction de leur capacité à :
- Évolution horizontale jusqu'à plus de 100 milliards d'arêtes sans dégradation des performances.
- Maintenir le temps de latence des requête moins d'une seconde pour les parcours de graphes complexes.
- Support déploiement distribué dans plusieurs régions en nuage et centres de données sur site.
- Gérer des utilisateurs simultanés avec des performances constantes.
Synchronisation des métadonnées automatisées et automatisation de gouvernance
Exiger des plateformes qui fournissent :
- Synchronisation bidirectionnelle avec des outils de catalogage tels que Collibra et Alation.
- Support aux normes relatives aux métadonnées , notamment la norme ISO 11179 et les principes FAIR.
- Architecture API-first pour les intégrations personnalisées.
- Propagation des changements en temps réel pour mettre à jour les systèmes dépendants.
- Résolution des conflits pour les métadonnées incohérentes.
La synchronisation automatisée élimine les efforts manuels qui rendent la gouvernance traditionnelle non viable.
Sémantique, recherche et capacités d'inférence prêtes pour l'IA
Évaluer les plateformes en fonction des capacités d'IA intégrées :
- traitement du language naturel pour l'enrichissement automatique des métadonnées .
- Génération d'intégration pour la recherche de similarités sémantiques.
- Inférence basée sur les graphes pour découvrir les relations cachées.
- Intégration de l'apprentissage automatique avec des frameworks tels que TensorFlow.
- Construction automatisée d'ontologies à partir de schémas de données existants.
Les graphes de connaissances constituent une infrastructure essentielle pour les initiatives d'IA, 78 % des organisations prévoyant de mettre en œuvre des solutions d'IA basées sur les graphes dans les deux ans à venir.
Ecosystème d'intégration et conception "API-first
Les capacités d'intégration essentielles sont les suivantes
- Points d'extrémité REST, GraphQL et SPARQL pour un accès flexible à l'API.
- Connecteurs prédéfinis pour les principaux entrepôts de données.
- Intégration de Lakehouse avec Delta Lake et Apache Iceberg.
- support plateformes de Streaming pour Kafka et Kinesis.
- les outils informatique décisionnelle , notamment Tableau et Power BI.
La conception "API-first" garantit que le graphe de connaissances peut s'adapter à des piles technologiques en constante évolution.
Comparaison des fonctionnalités - Actian par rapport aux principaux fournisseurs
Alors que les bases de données graphiques et les outils de gouvernance abordent des aspects isolés de la gestion des métadonnées , Actian unifie les deux. Le tableau ci-dessous résume les domaines dans lesquels le graphe de connaissances fédéré d'Actian d'Actian se différencie.
| Fonctionnalités | Actian | Neo4j | Amazon Neptune |
|---|---|---|---|
| Modèle graphique | Multi-modèle (graphes de propriétés + triples RDF) | Graphique des propriétés uniquement | Il faut choisir un modèle par groupe |
| Production de données | Studio app avec contrats de données Embarqué , gouvernance CI/CD | Nécessite un outillage externe | Capacités de gouvernance limitées |
| Lignée | Cartes de lignées interactives en temps réel via l'application Explorer | Lignée statique ; mises à jour manuelles nécessaires | Caractéristiques limitées de la lignée |
| Déploiement | Hybride, nuage, SaaS | Service géré uniquement, limité sur site | Géré uniquement par AWS |
| Tarification | Abonnement transparent basé sur les nœuds | Basé sur la consommation, niveaux de primes | Paiement à l'acte, frais cachés |
Coût, retour sur investissement et coût total de possession
Structures de licence et frais cachés
Actian propose des abonnements transparents basés sur des nœuds qui incluent des fonctions de gouvernance niveau entreprise. Les modèles concurrents exigent souvent des niveaux supérieurs ou des services supplémentaires qui augmentent les coûts.
Effort de mise en œuvre et délai de rentabilité
Les délais de mise en œuvre varient selon le champ d'application :
- Déploiement dans les grandes entreprises : 6 à 9 mois.
- Projets pilotes : 3-4 mois.
- Preuve de concept : 4-6 semaines.
Le "zero-code onboarding" d'Actian réduit l'effort de mise en œuvre d'environ 30 %.
Un retour sur investissement quantifié
Des études de cas le montrent :
- L'intégration des données est passée de quelques jours à quelques minutes, ce qui a permis à une grande banque d'économiser 1,2 million de dollars par an.
- requête 2 à 3 fois plus rapides pour les opérations basées sur les graphes que pour les jointures relationnelles.
- Réduction significative du temps de découverte de données et des incidents de qualité.
Support, services et coûts des écosystèmes
Les services professionnels d'Actian offrent des conseils en matière de mise en œuvre, le développement d'intégrations personnalisées et des programmes d'apprentissage . Un apprentissage complet permet d'augmenter les taux d'adoption jusqu'à 40 %.
Comment un graphique de connaissances est-il utilisé par les entreprises ?
Les entreprises utilisent les graphes de connaissances pour libérer la valeur des données en les rendant plus connectées, contextuelles et utilisables. Dans l'économie actuelle axée sur les données, les entreprises sont confrontées au défi de traiter des données en silo , isolées dans différents départements et systèmes. Un graphique de connaissances permet de briser ces silos et de créer une vue unifiée.
Voici six applications commerciales courantes :
1. Vue à 360 degrés du client
En reliant les interactions, les transactions et les comportements des clients entre les différentes plateformes, les entreprises peuvent obtenir une vue complète et actualisée de chaque client. Cela permet un marketing plus personnalisé, un service client proactif et un meilleur ciblage des ventes.
2. Gestion de l'information sur les produits
Les détaillants et les fabricants peuvent utiliser les graphes de connaissances pour organiser des catalogues de produits complexes, relier des articles connexes et gérer les spécifications des marques et des catégories.
3. Recherches sur les entreprises
Au lieu de s'appuyer sur des recherches traditionnelles par mots-clés, les entreprises peuvent mettre en œuvre des recherches sémantiques à l'aide de graphes de connaissances. Cela permet aux employés de trouver des informations en se basant sur la signification et les relations, et pas seulement sur des correspondances de texte.
4. détection des fraudes
En modélisant les relations entre les utilisateurs, les transactions et les comptes, les graphes de connaissances permettent de détecter des schémas suspects qui indiquent une fraude, comme des connexions inhabituelles entre des comptes.
5. Systèmes de recommandation
Qu'il s'agisse de choisir des films, des livres ou des produits, les graphes de connaissances améliorent les recommandations en comprenant les relations entre les préférences d'un utilisateuret les articles disponibles.
6. Conformité réglementaire
Les entreprises des secteurs de la finance, de la santé et de l'industrie pharmaceutique utilisent les graphes de connaissances pour suivre l'évolution des données, gérer les informations sensibles et se conformer à des réglementations telles que le GDPR ou l'HIPAA.
En bref, les graphes de connaissances transforment les données brutes en informations stratégiques, ce qui permet de prendre des décisions plus intelligentes et plus rapides.
En quoi un graphe de connaissances est-il différent d'une base de données traditionnelle ?
Les bases de données traditionnelles et les graphes de connaissances stockent et gèrent tous deux des données, mais ils ont des objectifs et des structures différents. Voici cinq différences essentielles :
1. Structure : Tableaux et graphiques
- Les bases de données traditionnellescomme les bases de données SQL, utilisent des tableaux avec des lignes et des colonnes pour stocker les données.
- Les graphes de connaissances utilisent des nœuds et des arêtes pour représenter les entités et leurs relations.
2. Focus : Données et relations
- Les bases de données sont optimisées pour stocker et récupérer les données de manière efficace.
- Les graphes de connaissances sont conçus pour modéliser les relations et le contexte, ce qui facilite l'exécution de requêtes complexes à partir d'informations connectées.
3. Flexibilité du schéma
- Les bases de données traditionnelles nécessitent un schéma fixe, ce qui signifie que les changements peuvent être lents et perturbateurs.
- Les graphes de connaissances permettent l'évolution du schéma. Les utilisateurs peuvent ajouter de nouveaux types de données ou de relations sans avoir à revoir l'ensemble de la structure.
4. requête Langue
- SQL est utilisé pour requête bases de données relationnelles.
- SPARQL pour les graphes RDF ou Cypher pour les graphes de propriétés comme Neo4j est utilisé pour requête graphes de connaissances.
5. Intégration des données
- Les graphes de connaissances sont mieux adaptés à l'intégration de diverses sources de données, grâce à leur nature flexible et sémantique.
Quels sont les principaux éléments d'un graphique de connaissances ?
Un graphe de connaissances est constitué de plusieurs éléments qui fonctionnent ensemble pour créer un réseau sémantique d'informations riche. Voici les six éléments les plus importants :
1. Entités (nœuds)
Ce sont les "choses" que le graphique représente. Il peut s'agir de points de données tels que des personnes, des organisations, des lieux, des produits, etc.
2. Relations (bords)
Il s'agit des liens entre les entités, tels que "works_for", "founded_by" ou "located_in". Les relations sont aussi importantes que les entités elles-mêmes.
3. Propriétés (attributs)
Chaque entité ou relation peut avoir des métadonnées ou des attributs. Par exemple, une entité "Personne" peut avoir des attributs tels que "nom", "date de naissance" ou "courriel".
4. Ontologie (schéma)
Il s'agit du modèle sous-jacent qui définit les types d'entités, les relations et leurs règles. Les ontologies fournissent une cohérence, aidant les machines et les humains à comprendre la signification de chaque partie du graphique.
5. Triples (pour les graphes RDF)
Dans les graphes basés sur RDF, les données sont stockées sous forme de triples :
Sujet - Prédicat - Objet
Par exemple :
Steve Jobs - fondé - Apple
6. Base de données graphique ou Triple Store
Il s'agit du moteur qui stocke et interroge le graphe. Les exemples incluent Neo4j (graphe de propriétés), GraphDB (RDF) et Amazon Neptune (hybride).
Ensemble, ces composants permettent aux graphes de connaissances de modéliser des domaines complexes d'une manière hautement connectée, évolutif et sémantiquement riche.
Comment les graphes de connaissances sont-ils utilisés pour l'IA ?
Les graphes de connaissances jouent un rôle central dans l'intelligence artificielle (IA) en fournissant des connaissances structurées, interprétables et explicables. Alors que les modèles d'intelligence artificielle tels que les réseaux neuronaux sont souvent traités comme des "boîtes noires", les graphes de connaissances offrent des capacités de transparence et de raisonnement.
Les cinq principales utilisations de l'IA sont les suivantes :
1. Augmentation des connaissances pour le NLP
Les applications de traitement du langage traitement du language naturel (NLP) utilisent les graphes de connaissances pour améliorer le contexte. Par exemple, les chatbots peuvent se référer à un graphe de connaissances pour clarifier des termes, répondre à des questions ou fournir des définitions cohérentes.
2. Raisonnement contextuel
Les modèles d'IA peuvent utiliser les graphes de connaissances pour effectuer des déductions logiques. Si un graphe sait que "X est un type de Y" et que "Y a une caractéristique Z", il peut en déduire que "X a probablement Z".
3. Recherche sémantique et réponse aux questions
Les moteurs de recherche et les assistants virtuels tels que Siri ou Alexa utilisent des graphes de connaissances pour associer les requêtes des utilisateur à des entités et des relations du monde réel. Cela permet d'améliorer la précision et la pertinence des résultats.
4. Explicabilité
Dans l'apprentissage automatique, les graphes de connaissances permettent d'expliquer pourquoi un modèle a pris une décision. Par exemple, un moteur de recommandation peut afficher ce raisonnement :
"Nous vous avons suggéré ce livre parce que vous avez aimé un autre livre du même auteur.
5. Systèmes hybrides d'IA
Les systèmes d'IA modernes combinent de plus en plus l'IA statistique, comme les réseaux neuronaux, et l'IA symbolique, comme les graphes de connaissances. Cette approche hybride améliore la robustesse, en particulier dans des domaines critiques tels que les soins de santé et la finance.
En substance, les graphes de connaissances donnent aux systèmes d'IA une mémoire, un contexte et une logique qui leur permettent de raisonner davantage comme des humains.
Comment la qualité des données est-elle maintenue dans un graphe de connaissances ?
Le maintien de la qualité des données dans un graphe de connaissances est crucial, car des données inexactes ou incohérentes peuvent corrompre les relations et conduire à des conclusions erronées. Voici six stratégies clés utilisées pour garantir l'intégrité des données :
1. Validation du schéma
L'ontologie du graphe impose des règles sur les types d'entités et de relations autorisés. Les violations peuvent être signalées automatiquement.
2. Résolution de l'entité
Également connue sous le nom de déduplication, cette opération consiste à identifier les cas où différentes entrées de données se réfèrent à la même entité réelle. Par exemple, "IBM" et "International Business Machines" désignent probablement la même entreprise.
3. Provenance et lignage des données
Le suivi de l'origine des données, ou de leur provenance, et de leur évolution au fil du temps, illustré par la lignée des données, contribue à garantir la confiance et la responsabilité.
4. Inférence automatisée et contrôles de cohérence
Les graphiques peuvent utiliser des moteurs de raisonnement pour déduire les données manquantes ou détecter les contradictions. Par exemple, si la date de naissance d'une personne est postérieure à la date d'obtention de son diplôme, le graphique peut le signaler.
5. Outils de curation
De nombreuses organisations proposent des interfaces utilisateur ou des éditeurs de graphes de connaissances pour permettre aux gestionnaires de données de revoir et de corriger manuellement le contenu des graphes.
6. Intégration à partir de sources fiables
Alimenter le graphe de connaissances avec des sources validées et de qualité comme Wikidata, des bases de données faisant autorité ou des données de référence internes permet de réduire les erreurs à la source.
Le contrôle de la qualité des graphes de connaissances n'est pas seulement un défi technique. Il s'agit également d'une question de gouvernance et de processus qui nécessite une collaboration entre les équipes.
Un graphique de connaissances peut-il aider à la gouvernance données ?
Absolument. En fait, les graphes de connaissances sont en train de devenir un élément fondamental des cadres modernes de gouvernance données. Ils aident les organisations à comprendre, à contrôler et à faire confiance à leurs données.
Voici cinq façons dont les graphes de connaissances support gouvernance données :
1. Analyse de l'impact et de l'évolution des données
Les graphiques de connaissances facilitent le suivi de l'origine des données, de leur transformation et de leur utilisation. C'est essentiel pour les audits, le dépannage et la conformité.
2. métadonnées Management
Ils peuvent intégrer et représenter des métadonnées, ou des données sur des données, d'une manière interconnectée et permettant l'interrogation. Cette capacité est beaucoup plus puissante que les feuilles de calcul ou les wikis traditionnels.
3. Application de la politique
En associant des éléments de données à des politiques de gouvernance , telles que des règles de conservation ou des restrictions d'accès, les graphes de connaissances permettent d'assurer automatiquement la conformité.
4. Propriété et gestion
Les organisations peuvent attribuer la propriété d'entités ou d'ensembles de données directement dans le graphique, ce qui garantit l'obligation de rendre des comptes et des lignes de responsabilité claires.
5. Clarté sémantique
La gouvernance est souvent entravée par des définitions incohérentes, telles que "Que signifie 'client actif' ?" Un graphe de connaissances permet de capturer et de partager des termes et des définitions standardisés au sein d'une organisation.
Les graphes de connaissances peuvent-ils fonctionner avec de grands modèles de langage ?
Oui, et cette intégration est l'une des frontières les plus prometteuses de l'IA aujourd'hui. Les grands modèles de langage (LLM) tels que GPT-4 ou Claude sont excellents pour générer et comprendre le langage humain, mais ils ont des limites en termes de précision, de mémoire et de raisonnement. Les graphes de connaissances peuvent combler ces lacunes. Voici cinq façons de le faire :
1. Mise à la terre et vérification des faits
Les LLM peuvent "halluciner" ou générer des informations fausses ou non vérifiées. L'intégration d'un graphe de connaissances permet au modèle de fonder ses résultats sur des données vérifiées, ce qui améliore l'exactitude des faits.
2. Recherche sémantique sur les graphes
Les LLM peuvent servir d'interface en langage naturel pour requête un graphe de connaissances. Par exemple, au lieu d'écrire des requêtes SPARQL, un utilisateur pourrait demander "Qui sont tous les employés qui ont rejoint l'entreprise en 2023 ?" et le LLM pourrait traduire cette question en une requête graphe.
3. Réponses personnalisées
En ayant accès à un graphe de connaissance de l'utilisateur ou du produit, les LLM peuvent adapter les réponses de manière plus intelligente, en tenant compte des relations, de l'historique et des préférences.
4. Mémoire contextuelle
Alors que les LLM ont des limites de mémoire à court terme, les graphes de connaissances peuvent agir comme une mémoire contextuelle à long terme, aidant les chatbots et les agents à se souvenir des préférences des utilisateur ou des flux de travail en cours.
5. Raisonnement symbolique
Les LLM excellent dans le langage mais ont du mal avec la logique formelle. Les graphes de connaissances fournissent une logique structurée et des chemins de raisonnement, permettant aux systèmes hybrides de raisonner plus efficacement.
Ensemble, les graphes de connaissances et les LLM offrent la possibilité de créer des systèmes d'IA profonds, explicables et riches en contexte. Ces systèmes sont idéaux pour les applications d'entreprise, la recherche et les assistants numériques intelligents.
Choisir la bonne plateforme - Scénarios d'utilisation
Finances
détection des fraudes, rapports réglementaires, analyse des risques - cartographie de réseaux de transactions complexes et identification de schémas suspects en en temps réel.
Sciences de la vie
Intégration de données sur les patients, découverte de médicaments - intégration de sources disparates pour des profils de patients unifiés et des liens sémantiques.
Industrie
Maintenance prédictive, visibilité de la chaîne d'approvisionnement - utilisation de l'analyse graphique pour identifier les schémas de défaillance et améliorer la résilience de la chaîne d'approvisionnement.
Interprofessionnel
Activation du maillage des données, analyse en libre-service - permettant la propriété décentralisée des données avec une confiance sémantique centralisée pour une mise en œuvre plus rapide de l'IA.
Demandez une démonstration pour découvrir comment la plateforme Actian Data Intelligence répond aux besoins de votre organisation.
FAQ
Exportez les métadonnées du catalogue actuel dans des formats standard, mappez les entités sur les nœuds du graphique et utilisez l'API d'importation en vrac d'Actian pour ingérer les métadonnées. La migration prend généralement de 4 à 6 semaines et apporte une valeur immédiate grâce à l'amélioration de la recherche et de la visualisation de la lignée.
Définissez les schémas de contrat dans l'application Studio, livrez-les à votre dépôt Git et configurez votre pipeline CI/CD pour qu'il exécute les tests de validation des contrats. Une validation réussie publie le produit dans le catalogue, tandis que les échecs bloquent le déploiement et informent les parties prenantes.
Oui, l'architecture d'Actian ingère les événements IoT en en temps réel et met à jour la structure du graphe immédiatement, ce qui permet des requêtes et des alertes instantanées basées sur l'état actuel des appareils.
La plateforme comprend des politiques de confidentialité préconfigurées, des flux de travail automatisés et un suivi de l'historique prêt à être audité, qui répondent aux exigences de conformité. Les politiques de conservation automatisées support demandes de "droit à l'oubli".
Un déploiement progressif s'étend généralement sur une période de 6 à 9 mois, la valeur ajoutée étant apportée au cours des trois premiers mois. Les organisations dotées de programmes de gouvernance existants obtiennent souvent des délais plus courts.
Élaborer un modèle complet de coût total de possession incluant les frais de licence, les coûts d'infrastructure, les efforts d'intégration et les coûts cachés. Normaliser les coûts en fonction du volume de données annuel prévu et demander des prix détaillés à chaque fournisseur, en tenant compte des services de mise en œuvre.
