Qu'est-ce qu'un noyau de connaissances et pourquoi est-ce important en matière d'IA ?

Un noyau de connaissances constitue la couche centrale d'une structure de données métier qui relie vos données, vos processus, vos politiques, vos simulations et votre sémantique au sein d'un système unifié. Cela va au-delà d'un graphe de connaissances classique en permettant aux agents IA de comprendre le fonctionnement réel de votre entreprise, et pas seulement ce que révèlent les données. Sans cela, les agents IA risquent d'entrer en conflit les uns avec les autres ou de s'optimiser en se basant sur des résultats erronés.

En quoi une structure de données métier diffère-t-elle d'un lac de données ou d'un entrepôt de données ?

Un lac de données ou un entrepôt de données stocke et organise les données, mais ne préserve pas le contexte métier qui les entoure. Une structure de données métier va plus loin en reliant ce contexte à l'ensemble de votre environnement, rendant ainsi les données non seulement accessibles, mais aussi interprétables. Cette distinction devient cruciale lorsque les systèmes d'IA doivent prendre des décisions autonomes qui correspondent à des résultats métier concrets.

Structure de données métier dans SAP Business Data Cloud

Créez votre socle de données pour l'IA agentique

Qu'est-ce qu'une structure de données métier ?

Une structure de données métier est une architecture qui transforme toutes vos données et votre contexte en un seul socle gouverné, servant de noyau de connaissances fiable pour chaque application d'entreprise et agent IA.

Élaborer votre analyse de rentabilité

Connecter vos données au contexte métier complet

Harmonisez les données SAP et tierces avec un noyau de connaissances fiable qui préserve le contexte de l'entreprise et en offre une compréhension inégalée.

Ancrer chaque agent IA dans une sémantique fiable

Veillez à ce que chaque agent, chaque application et chaque décision s'inscrive dans un contexte métier global, alimenté par des métadonnées actives qui s'enrichissent en permanence grâce aux données nouvelles et existantes.

Adapter le calcul à chaque charge de travail

Exécutez des charges de travail liées aux données et à l'IA sur Spark, SQL et des moteurs multi-modèles grâce à une infrastructure de calcul flexible qui associe le moteur le mieux adapté aux besoins de chaque charge de travail.

Découvrez les capacités de la structure de données métier

Exécuter n'importe quelle charge de travail sur n'importe quel type de données

Traitez les charges de travail liées à l'analytique, à l'IA et aux transactions sur des données relationnelles, graphiques, vectorielles et spatiales au sein d'un moteur unique et unifié.

Gérer le calcul avec une évolutivité flexible

Adaptez vos capacités de calcul et de stockage de manière indépendante grâce à une hiérarchisation intelligente, afin d'optimiser les performances et les coûts à mesure que les besoins des charges de travail évoluent.

Améliorer la prévisibilité des coûts d'IA

Exécutez des ressources de calculs d'IA avec une gestion native des charges applicatives et à la vitesse In-Memory, ce qui réduit considérablement le temps d'inférence et diminue le TCO.

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FAQ

: Une structure de données métier est une architecture qui rassemble toutes vos données et votre contexte en un seul socle gouverné, servant de noyau de connaissances fiable pour chaque application d'entreprise et agent IA. Contrairement aux approches traditionnelles de gestion des données, une structure de données métier préserve le sens derrière vos données dès leur conception, ce qui en fait un élément fondamental pour une IA évolutive et fiable. Elle regroupe des fonctionnalités essentielles telles que l'intégration de données, le data lakehouse, les produits de données, le data marketplace, la sémantique, les graphes de connaissances et la modélisation au sein d'une plateforme unifiée, sans compromettre la flexibilité architecturale.
: Un noyau de connaissances constitue la couche centrale d'une structure de données métier qui relie vos données, vos processus, vos politiques, vos simulations et votre sémantique au sein d'un système unifié. Cela va au-delà d'un graphe de connaissances classique en permettant aux agents IA de comprendre le fonctionnement réel de votre entreprise, et pas seulement ce que révèlent les données. Sans cela, les agents IA risquent d'entrer en conflit les uns avec les autres ou de s'optimiser en se basant sur des résultats erronés.
: Un lac de données ou un entrepôt de données stocke et organise les données, mais ne préserve pas le contexte métier qui les entoure. Une structure de données métier va plus loin en reliant ce contexte à l'ensemble de votre environnement, rendant ainsi les données non seulement accessibles, mais aussi interprétables. Cette distinction devient cruciale lorsque les systèmes d'IA doivent prendre des décisions autonomes qui correspondent à des résultats métier concrets.

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