Vos équipes sont capables de trouver des données. Mais elles ne peuvent pas savoir si celles-ci ont bien le sens qu'elles leur attribuent.
Actian relie chaque ressource de données à son contexte métier, à sa traçabilité et à ses indicateurs de fiabilité, afin que chaque utilisateur, de l'architecte de données à l'analyste métier en passant par agents IA, puisse découvrir les données à travers leur sens.
Une compagnie aérienne de fret. Plus de 100 sources de données.
Chaque collaborateur peut accéder aux données sans avoir à créer de ticket informatique.
Sources de données unifiées
.
Salariés disposant d'un accès en libre-service
.
Connecteurs natifs se synchronisant en temps réel
.
Lufthansa Cargo a harmonisé plus de 100 sources de données et a permis à plus de 4 100 collaborateurs d'accéder en libre-service à des données fiables, sans avoir à indiquer le moindre chemin d'accès à un dossier.
Lufthansa Cargo est l'une des principales compagnies aériennes de fret en Europe, desservant 300 destinations dans plus de 100 pays. Son chiffre d'affaires annuel s'élève à 3 milliards d'euros. Elle traite 530 000 tonnes de fret par an. Ses systèmes centraux gèrent plus de 30 000 vols internationaux par jour.
Leur problème de recherche était bien précis : avec l'ancien système, il fallait connaître le nom exact d'un élément ou le chemin d'accès au dossier pour pouvoir trouver quoi que ce soit. Les équipes opérationnelles n'avaient absolument aucun accès à la recherche en libre-service. Le manque de cohérence bi rapports des chevauchements de données, ce qui obligeait les employés à valider manuellement les chiffres avant de pouvoir s'y fier. Et l'intégration en temps réel métadonnées plus de 100 sources disparates en temps réel de manière automatisée.
Le défi
- Le système de recherche traditionnel empêchait les équipes opérationnelles de trouver des données sans connaître à l'avance les noms exacts des ressources ou les chemins d'accès aux dossiers.
- bi rapports non reliés bi rapports d'importants chevauchements de données, obligeant les employés à procéder à une validation manuelle avant d'agir.
- en temps réel aucune évolutif permettant de synchroniser en temps réel métadonnées plus de 100 sources disparates.
- Les architectures héritées ont privé les actifs physiques de leur signification métier dès que les données ont été transférées.
Ce qu'a fait Actian
- Nous avons déployé un graphique de connaissances fédéré unique afin que les utilisateurs et les équipes techniques puissent enfin travailler à partir d'une même couche contextuelle, en explorant les données à travers leur sens, leur traçabilité et leurs relations.
- Documentation automatisée de Studio App destinée aux producteurs de données et aux architectes, permettant de créer une métadonnées en temps réel et mise à jour en continu.
- L'application Explorer offrait aux entreprises une fonctionnalité de recherche graphique basée sur le sens et les relations, leur évitant ainsi d'avoir à connaître à l'avance les noms ou les chemins d'accès des ressources.
- Plus de 75 connecteurs natifs ont remplacé les inventaires statiques sous forme de feuilles de calcul et les analyses ponctuelles par métadonnées continue et en temps réel métadonnées .
Les résultats obtenus par Lufthansa Cargo
Plus de 100 sources de données regroupées en une seule source fiable et unique couvrant l'ensemble des opérations de fret.
Plus de 4 100 collaborateurs disposant d'un accès autonome aux données, élaborant des hypothèses et acheminant plus rapidement les cargaisons internationales critiques.
Plus de 75 des connecteurs natifs qui collectent et synchronisent en continu métadonnées en temps réel, remplaçant ainsi entièrement les inventaires manuels sur tableur.
Conçu pour tous utilisateur ont besoin de trouver rapidement des données fiables
Le métamodèle flexible s'adapte à n'importe quelle topologie sans nécessiter de refonte de l'architecture. Chaque utilisateur chaque agents IA les données dans un contexte actuel et régulé, car le graphe relie automatiquement jeux de données physiques jeux de données leur signification métier.
Studio s'adresse aux producteurs de données. Explorer s'adresse aux consommateurs de données. Les deux s'appuient sur la même couche de recherche basée sur des graphes ; ainsi, tous les acteurs, de l'architecte de données à l'analyste métier en passant par agents IA les données en fonction de leur signification, de leur provenance et de leur contexte, plutôt qu'en fonction des noms des ressources et des chemins d'accès aux dossiers.
Plus de 75 connecteurs natifs collectent et synchronisent en continu métadonnées les environnements cloud, sur site et hybrides. La couche contextuelle en temps réel se met automatiquement à jour. Les équipes n’ont plus besoin de tenir à jour des inventaires sous forme de feuilles de calcul et peuvent désormais travailler à partir d’un catalogue qui reflète la réalité.
-
Le métamodèle flexible s'adapte à n'importe quelle topologie sans nécessiter de refonte de l'architecture. Chaque utilisateur chaque agents IA les données dans un contexte actuel et régulé, car le graphe relie automatiquement jeux de données physiques jeux de données leur signification métier.
-
Studio s'adresse aux producteurs de données. Explorer s'adresse aux consommateurs de données. Les deux s'appuient sur la même couche de recherche basée sur des graphes ; ainsi, tous les acteurs, de l'architecte de données à l'analyste métier en passant par agents IA les données en fonction de leur signification, de leur provenance et de leur contexte, plutôt qu'en fonction des noms des ressources et des chemins d'accès aux dossiers.
-
Plus de 75 connecteurs natifs collectent et synchronisent en continu métadonnées les environnements cloud, sur site et hybrides. La couche contextuelle en temps réel se met automatiquement à jour. Les équipes n’ont plus besoin de tenir à jour des inventaires sous forme de feuilles de calcul et peuvent désormais travailler à partir d’un catalogue qui reflète la réalité.
Vous reconnaissez l'un de ces éléments ?
Si votre équipe est confrontée à cette situation… |
Actian y répond avec… |
|---|---|
Les équipes métier ne peuvent pas accéder aux outils de recherche en libre-service sans l'aide du service informatique |
L'application Explorer met en évidence les données en s'appuyant sur leur signification et leurs relations, sans nécessiter aucune connaissance préalable des noms ou des chemins d'accès des ressources. |
Différentes équipes validant les mêmes chiffres de manière indépendante |
Le graphe de connaissances fédéré impose une couche contextuelle unique et régie à l'ensemble des rôles |
métadonnées qui devient obsolète dès qu'un pipeline est modifié |
Plus de 75 connecteurs natifs synchronisent métadonnées , sans cycles de rafraîchissement manuels |
Les agents IA qui ne parviennent pas à trouver des données pertinentes sans les identifiants exacts des champs |
La recherche basée sur un graphe permet de faire ressortir les ressources en fonction de leur signification, de leur provenance et de leur contexte |
Comment découverte de données dans une perspective plus large
Prêt à offrir à chaque équipe un accès en libre-service à des données fiables ?
Discutez de votre environnement de découverte avec un ingénieur solutions. Nous vous montrerons comment le « Federated Knowledge Graph » s'adapte à vos sources, rôles et architecture spécifiques.
Prendre rendez-vous pour un entretien sur les solutions
(par exemple : sales@..., support)
