Ya sea que esté liderando un equipo de datos o reescribiendo consultas SQL y construyendo paneles, AI está remodelando fundamentalmente cómo las organizaciones actúan en sus datos. La inteligencia empresarial exitosa con IA, o «BI de agente», requiere inteligencia de datos, cuando la IA comprende los datos de la compañía y sus conceptos comerciales únicos para desbloquear efectivamente la autosuficiencia y la productividad de turbocompresor.
En última instancia, eso se reduce a tres ingredientes esenciales: infraestructura unificada, datos y semántica. En el seminario web flamante Inteligencia de negocios en la era de la IAEl cofundador de Databricks, Reynold Xin, anejo con otros ejecutivos y clientes, desempaquetó cómo las organizaciones pueden adoptar este cambio. A continuación se presentan los mejores conclusiones de la sesión.
Los datos y la infraestructura de IA necesitan normalización
BI ha existido durante décadas. A principios de los 90 fueron la primera vez que las empresas comenzaron a extraer efectivamente el valía de sus datos. Luego caldo el descubrimiento de datos de hipermercado y la BI basada en la cúmulo.
Ahora, Agentic BI está astuto para tener un impacto aún maduro, con humanos cada vez más capaces de dialogar con los agentes de IA en el habla natural para obtener las respuestas que desean. La esencia para entregar esa capacidad es dar a los sistemas paso a los datos que necesitan. Y eso comienza en la infraestructura.
Durante la última período, las empresas han utilizado almacenes de datos en la cúmulo para más casos de uso de BI. Al mismo tiempo, los lagos de datos utilizan datos no estructurados y semiestructurados para avivar más estudios espontáneo, ciencia de datos y cargas de trabajo de IA. Copiar datos en estos sistemas se convierte en una pesadilla de gobierno de datos. Es difícil sustentar todos los datos precisos y actualizados, lo que hace que sea difícil hacer AI y BI de forma efectiva.
Las empresas deben normalizar su infraestructura para entregar conjuntos de datos unificados. Es por eso que inventamos Data Lakehouseuna inmueble que combina las mejores partes de los almacenes de datos y lagos de datos. Una infraestructura unificada a través de Data Lakehouse es la única forma de impulsar la IA agente.
Agentic BI requiere una plataforma de datos unificadas
La IA requiere una gran cantidad de datos, y incluso generará muchos datos. Hoy, los agentes están interactuando con humanos. Pero pronto, los agentes interactuarán con los agentes, y eso generará aún más datos.
Mientras que los algoritmos de IA necesitan paso a todos estos datos, las cargas de trabajo de BI requieren un paso más rápido a subconjuntos de datos más pequeños. Cada vez más, las empresas deben poder establecer tanto a través de un repositorio unificado que pueda prosperar para respaldar uno y otro casos de uso.
Históricamente, esto se realizó a través de dos pilas de datos diferentes. Pero construido en Data Lakehouse Architecture, la plataforma de inteligencia de datos de Databricks Permite a las empresas manejar uno y otro, así como entregar gobernanza unificada en todos sus activos.
La semántica unificada y abierta es imprescindible para BI de Agentic
Hoy, muchos sistemas de inteligencia empresarial ofrecen modelos semánticos integrados y patentados que funcionan para su plataforma específica. Pero las empresas pueden tener más de una utensilio de BI, o incluso múltiples implementaciones de una utensilio BI. Como resultado, la capa semántica está fragmentada a través del paisaje de BI.
Las empresas necesitan una sola capa semántica, respaldada por un gobierno unificado. Eso es lo que estamos construyendo con un catálogo de Unity. Y correcto a que está franco y adecuado como una extensión de nuestra plataforma de inteligencia de datos, otras herramientas de BI pueden entrar y disfrutar la capa semántica, anejo con los agentes de IA.
Explore cómo las empresas están aprovechando la BI con IA en el mundo vivo viendo el seminario web completo aquí.