Denodo ha anunciado la disponibilidad en el mercado de Denodo Platform 9.5, reforzando de esa forma su papel como proveedor de contexto activo para la IA agéntica, la analítica y la entrega de datos en autoservicio.
El éxito de las iniciativas de IA empresarial depende cada vez más de que los agentes de IA, las aplicaciones y los usuarios de negocio puedan acceder a un contexto empresarial fiable en tiempo real. El acceso a los datos, por sí solo, ya no es suficiente. Las organizaciones necesitan un significado de negocio compartido, una gobernanza coherente, productos de datos reutilizables y acceso directo y gobernado a los datos en tiempo real de los sistemas operacionales donde tiene lugar la actividad empresarial.
Mejora de la inteligencia semántica y contextual
Así, Denodo Platform 9.5 facilita la definición, operacionalización y reutilización del contexto empresarial de confianza. Esta nueva versión refuerza la inteligencia semántica y contextual de Denodo Platform, al mismo tiempo que simplifica la forma en que los equipos crean, gestionan y comparten productos de datos fiables en toda la organización. Estas son algunas de las nuevas funcionalidades que pueden observarse:
- Un grafo de conocimiento empresarial ampliado dentro de Denodo Data Marketplace, que mejora la comprensión del contexto de los datos y proporciona una base más fiable para la IA.
- Vistas de métricas (metric views), que permiten definir métricas estandarizadas y consistentes dentro de la capa semántica, mejorando la precisión de las decisiones de negocio basadas en indicadores.
- Capacidades de razonamiento mejoradas para Denodo Assistant, que agilizan el desarrollo de vistas de datos.
- Conectividad ampliada en todo el ecosistema de datos e IA, mejorando el flujo del contexto activo entre fuentes de datos heterogéneas y la calidad de las decisiones empresariales.
Enriquecer el contexto de los datos
Denodo Platform 9.5 amplía su Data Marketplace con un nuevo grafo 360 y extensiones de activos, permitiendo a las organizaciones definir un grafo de conocimiento empresarial que incorpora un conjunto más amplio de activos del ecosistema de datos y las relaciones que los conectan. Los equipos pueden definir y gestionar activos relacionados, como procesos de extracción, transformación y carga (ETL), aplicaciones consumidoras, notebooks, glosarios de negocio, diccionarios de datos, controles de gobernanza, contratos de productos de datos, acuerdos de intercambio de datos, capacidades de IA (AI skills) y otros artefactos técnicos o de negocio.
Los productos de datos gobernados, enriquecidos con nuevos elementos semánticos como las vistas de métricas, conforman un grafo de conocimiento ampliado que representa el contexto de negocio, técnico, de gobernanza y de uso que rodea a los datos empresariales. Esto proporciona a los usuarios una visión más completa de los procesos, definiciones, controles, relaciones y consumidores posteriores asociados a los datos, a la vez que ofrece a los asistentes y agentes de IA una base más sólida para el descubrimiento, el razonamiento y la automatización.
Métricas e indicadores de confianza para la IA y la analítica
Denodo Platform 9.5 incorpora las vistas de métricas, un nuevo objeto de la capa semántica para definir, gobernar y reutilizar métricas de negocio e indicadores clave de rendimiento (KPIs). Métricas como ingresos, beneficios, número de pedidos o valor del cliente suelen depender de fórmulas, filtros, dimensiones y criterios de agrupación que se muestran de forma diferente en informes, cuadros de mando y herramientas analíticas.
Con las vistas de métricas, las organizaciones pueden definir estas métricas una sola vez dentro de la capa semántica de Denodo, junto con las fórmulas, relaciones, dimensiones, filtros y documentación correspondientes. Posteriormente, estas métricas de confianza pueden reutilizarse en productos de datos gobernados, Denodo Data Marketplace, herramientas de inteligencia de negocio (BI) y experiencias impulsadas por IA, garantizando que todos los usuarios trabajen con datos en tiempo real, contextualizados y correctamente gobernados para respaldar decisiones y acciones fiables.
Estas capacidades ayudan a las organizaciones a incorporar más información empresarial a los flujos de trabajo gobernados de IA
Denodo Platform 9.5 impulsa la evolución de VQL Shell hacia una experiencia de desarrollo más conversacional. Gracias a sus capacidades mejoradas de razonamiento y desambiguación, Denodo Assistant ahora ofrece un flujo de trabajo interactivo que permite a los usuarios explorar metadatos, generar código VQL, perfeccionar la lógica de las consultas y resolver incidencias. Mediante sugerencias contextuales y preguntas de seguimiento, Denodo Assistant ayuda a los equipos a crear vistas de datos con mayor rapidez y precisión, sin necesidad de conocer la sintaxis exacta ni las vistas o campos específicos requeridos para cada operación.
Nuevas integraciones y soporte para búsqueda vectorial
Esta versión también amplía la conectividad con el ecosistema moderno de datos e IA. Entre las mejoras destacan un mayor soporte para datos no estructurados, nuevas integraciones con Databricks y Azure AI Search, soporte para búsqueda vectorial mediante índices que optimizan las consultas semánticas y documentales, compatibilidad mejorada con tablas Delta y entornos Databricks, así como una mayor eficiencia al utilizar Denodo Lakehouse Accelerator con Iceberg.
En conjunto, estas capacidades ayudan a las organizaciones a incorporar más información empresarial a los flujos de trabajo gobernados de IA, analítica e intercambio de datos, reduciendo la complejidad de la integración y mejorando el rendimiento en entornos distribuidos.
«La IA agéntica está redefiniendo lo que las organizaciones necesitan de su infraestructura de datos» afirma Alberto Pan, CTO de Denodo. «Los sistemas de IA necesitan comprender el contexto de negocio, trabajar con métricas fiables, acceder a datos operacionales en tiempo real y operar dentro de marcos de gobernanza claramente definidos. Denodo Platform 9.5 ayuda a las organizaciones a proporcionar el contexto activo de confianza que la IA, la analítica y los consumidores de datos de toda la empresa necesitan para actuar con confianza”.
