Una catalogazione dei dati su cui l’AI può ragionare.
Non solo descriverli.
Descrivere dati complessi, classificarli, governarli, renderli accessibili in sicurezza a utenti e sistemi di AI: è la sfida che ogni azienda affronta oggi. Data Graphs va oltre il catalogo tradizionale, con una mappa viva e connessa dei tuoi dati, chiara per gli utenti e pronta per l’AI.
Da conoscenza frammentata a intelligenza strutturata.
La frammentazione dati nell’era dell’AI
I dati sono spesso sparsi tra sistemi isolati, in formati incoerenti, intrappolati in strumenti mai pensati per l’era dell’AI. Allo stesso tempo, l’avvento dell’Agentic AI richiede un’infrastruttura che va ben oltre i database o gli archivi documentali tradizionali. I sistemi di AI hanno bisogno di dati con governance, strutturati attorno alle relazioni e coerenti sul piano contestuale, su cui ragionare e non solo da recuperare.
Il divario tra dove risiedono oggi la maggior parte dei dati aziendali e ciò di cui hanno bisogno i sistemi guidati dall’AI è notevole. Colmarlo richiede più di un database o di un semplice catalogo di metadati: serve una dorsale di dati multi-capacità.
La Gates Foundation e la catalogazione globale dei dati agricoli
La Gates Foundation ha adottato Data Graphs per affrontare una delle sfide di catalogazione dei dati più complesse dell’agricoltura mondiale: riunire set di dati agricoli e AgriTech diversi e frammentati provenienti da tutto il mondo e organizzarli rispetto a dizionari e sistemi di classificazione riconosciuti del settore.
Grazie alla modellazione flessibile e alle capacità di classificazione contestuale di Data Graphs, la Foundation ha costruito un catalogo con governance che descrive i set di dati in dettaglio strutturato ed elaborabile automaticamente, mappato su vocabolari agricoli riconosciuti.
In ogni ecosistema complesso, interoperabilità, governance e capacità di adozione dell’AI diventano condizioni indispensabili.
La tua ontologia, il tuo vocabolario, le tue regole
Data Graphs è agnostico dal dominio d’applicazione. I suoi strumenti visuali di modellazione consentono alle organizzazioni di definire la propria ontologia, catturando i concetti, le relazioni e i vocabolari controllati che contano per la loro attività. Che si tratti di strumenti finanziari, prodotti agricoli, evidenze cliniche, contenuti multimediali, collezioni del patrimonio culturale o documenti regolatori, Data Graphs si adatta al tuo settore.
I flussi di lavoro guidati dall’AI supportano l’estrazione di dati strutturati da fonti non strutturate come PDF e immagini, accelerando il passaggio da operazioni incentrate sui documenti a operazioni incentrate sui dati.
Il tuo catalogo dialoga con l’AI in modo nativo
Data Graphs include come capacità fondamentale un livello completamente ibrido GraphRAG e Agentic AI. Gli utenti pongono domande in linguaggio naturale, con risposte fondate sui dati reali e con governance, senza alcuna programmazione.
Lo stesso livello di AI è esposto all’esterno tramite servizi nativi Model Context Protocol (MCP). Agenti di AI esterni, copilot e flussi di lavoro automatizzati possono interagire direttamente con il tuo catalogo, con governance, permessi e logiche operative applicati automaticamente al momento della query.
Oltre i tradizionali strumenti di catalogo
Pronto a catalogare i tuoi dati per l’era dell’AI?
Scopri come Data Graphs può trasformare un panorama di dati frammentato in una base di conoscenza con governance e pronta per l’AI.