Lösningen

AI-baserad dataplattform som är specialbyggd för att göra företagsdata verkligt AI-redo

AI Warehouse är en fjärde generationens AI-baserad plattform utformad för att göra företagsdata verkligt AI-redo. Den hanterar fragmenterade dataförråd genom att förena strukturerad och ostrukturerad data genom ett robust styrningsramverk, vilket säkerställer efterlevnad, säkerhet och operativ effektivitet. I grunden integrerar den AI-semantik, metadatahantering och semantisk anrikning för att stödja intelligent dataklassificering och hantering.

AI Warehouse är byggt för att accelerera AI-implementeringen och möjliggör modellvisning, agentautomation och promptbaserad affärsintelligens, vilket levererar AI-analys på nästa nivå. Plattformen främjar både AI-säkerhet och trygghet, vilket säkerställer att organisationer kan gå från pilotprojekt till fullskalig produktion samtidigt som de balanserar innovation med styrning. Genom att bädda in datanivåer (hot, warm, cold) och stödja både privata, offentliga och tredjepartsdatakällor, driver den sömlös integration över multimolnmiljöer och optimerar datalagring för olika arbetsbelastningar.

AI-lagret ger företag möjlighet att utnyttja generativ AI, chatbotar och specialiserade applikationer inom AI-läkemedel och AI-hälsovård. Genom att bädda in AI-styrning och semantiska lager säkerställer det att data är AI-redo, främjar organisatorisk beredskap och stöder hantering av processstörningar. I slutändan är AI-lagret grunden för AI-inbyggd intelligens, vilket gör det möjligt för företag att skala upp sina AI-initiativ och driva hållbar transformation över olika branscher.

Metadatas uppgång

Metadata är DEN KÄRNA datan i 4:e generationens AI Warehouse-dataplattformar

Metadata-som-data

I fjärde generationens dataplattformar spelar metadata en central roll som det centrala element som kopplar samman informationsarkitektur (IA) till AI och gör det möjligt för AI att förbättra IA. Metadata fungerar som det grundläggande lagret som länkar samman olika datakällor, vilket ger transparens, spårbarhet och kontext. De spåras och hanteras som affärskritiska data, vilket säkerställer att alla egenskaper, såsom härkomst, insamling av ändringsdata och revisioner, är fullständigt dokumenterade och tillgängliga för styrning och efterlevnad.

Denna robusta metadatahantering är avgörande för att säkerställa AI-modellernas noggrannhet och tillförlitlighet. Den tillhandahåller en revisionslogg och säkerställer ansvarsskyldighet med valideringar som stöds av mänsklig tillsyn, och balanserar automatisering med nödvändiga kontroller.

En omfattande metadatatjänst sträcker sig över alla dataområden och integrerar olika källor som vektorlager, MCP:er (Model Context Protocols) och agenter. Denna utökningsbarhet gör att plattformen kan fungera i olika miljöer och användningsfall, vilket säkerställer sömlös dataintegration och ger AI-initiativ möjlighet att skala effektivt och säkert över hela företaget.

Nyckelprinciper

Sex principer för AI-beredskap och förtroende

Sex principer säkerställer AI-klar data genom myndighetsfokuserad disciplin som levererar förtroende, efterlevnad och handlingsbara insikter över företags AI-arbetsbelastningar.

Styrning först-strategi

Govern-First-metoden i ett AI-lager är en strategisk filosofi som betonar att datastyrning, säkerhet och efterlevnad integreras direkt i grunden för dataplattformen och hela AI-livscykeln.

Styrningen är inbäddad i stiftelsen
Säkerställer efterlevnad, säkerhet och tillförlitlighet genom hela data- och AI-livscykeln
Går bortom statiska regler till adaptiva
Ger kontinuerlig övervakning, avstamning och granskningsbarhet för att minska risker och förbättra ansvarsskyldigheten

Datasuveränitet

AI Warehouse hanterar datasuveränitet genom att tillhandahålla de tekniska och arkitektoniska mekanismerna (som federerade kontroller och frågor) som säkerställer att data förblir kompatibla med regionala lagar, även samtidigt som globala AI-drivna insikter möjliggörs.

Centraliserade styrkontroller med decentraliserad verksamhet
Federerade, AI-drivna kontroller som utvecklas med användning och reglering
Möjliggör gränsöverskridande insikter genom federerade frågor och aggregerade utdata

Noll datakopiering

Noll datakopiering i ett AI-lager är en arkitektonisk princip som möjliggör åtkomst till och analys av data direkt där den finns, utan att fysiskt flytta eller duplicera den till lagrets lagring.

Data förblir på plats, åtkomliga via federerade, policymedvetna kontroller
Minimerar dubbelarbete, risker och kostnader samtidigt som prestanda och suveränitet maximeras

Enhetlig metadataförvaring

Det enhetliga metadataförrådet upptäcker, taggar och klassificerar automatiskt både strukturerad och ostrukturerad företagsdata, vilket möjliggör intelligent klassificering av poster och filer för alla dataprodukter. Genom att belysa mörk data säkerställer den relevans och efterlevnad i AI-arbetsbelastningar, och integrerar AI-styrningspolicyer för säker, tillförlitlig och AI-klar datahantering i hela organisationen.

Upptäcker, taggar och nivåindelar automatiskt både strukturerade och ostrukturerade tillgångar
Intelligent klassificering av register och filer för alla företagets tillgångar och dataprodukter
Belyser mörk data och säkerställer relevans och efterlevnad i AI-arbetsbelastningar

AI-semantik

AI-semantik i ett AI-lager avser användningen av artificiell intelligens och avancerade datastrukturer för att berika betydelsen, sammanhanget och relationerna i all företagsdata, och omvandla rådatapunkter till sammanhängande och handlingsbar affärskunskap.

Det är disciplinen som säkerställer att data inte bara är organiserad (klassificering) utan förstås av både människor och AI-system.

Berikar metadata med taxonomier, ontologier och kunskapsdiagram för delat sammanhang
Omvandlar rådata till handlingsbara insikter genom att bädda in mening och relationer

AI-analys och sökning

AI-analys och sökning hänvisar till de funktioner som utnyttjar artificiell intelligens, särskilt generativ AI och naturlig språkbehandling (NLP), för att göra det möjligt för användare att interagera med och hämta insikter från företagsdata på ett mycket intuitivt, säkert och personligt sätt.

Tillhandahåller säker, rollmedveten, naturligt språk och kontextuell promptbaserad affärsinformation och analys till företagsdata
Ger medarbetarna friktionsfri upptäckt och insikter samtidigt som efterlevnaden av regler och bestämmelser bibehålls med minsta möjliga behörighet

Sex principer för AI-beredskap och förtroende

Resurser

Relaterade resurser

Utforska relaterade resurser för att få djupare insikter, hjälpsamma guider och experttips för din fortsatta framgång.

Vitt papper
Företags-AI: En fjärde generationens dataplattform
Ladda ner vitboken
Vitt papper
Återuppfinningen av data: Omvandla dina glömda data till AI-intelligens
Ladda ner vitboken
Vitt papper
Enterprise Information Architecture för Gen AI och maskininlärning
Ladda ner vitboken
Datablad
SOLIXCloud Enterprise AI
Ladda ner datablad

Om oss

Varför SOLIXCloud

SOLIXCloud erbjuder skalbar, säker och kompatibel molnarkivering som optimerar kostnader, ökar prestandan och säkerställer datastyrning.

Gemensam dataplattform

Enhetligt arkiv för strukturerad, ostrukturerad och semistrukturerad data.
Minska risken

Policydriven arkivering och datalagring
Kontinuerligt stöd

Solix erbjuder support i världsklass från experter 24/7 för att möta dina datahanteringsbehov.
AI på begäran

Elastiskt erbjudande för att skala lagring och stöd med ditt projekt
Helt administrerad

Software as-a-service-erbjudande
Säker & kompatibel

Omfattande datastyrning
Gratis att starta

Pay-as-you-go månatlig prenumeration så att du bara köper det du behöver.
Slutanvändarvänlig

Slutanvändardataåtkomst med flexibilitet för formatalternativ.