Denodo的博客

在当今快速发展的数字时代，数据已成为驱动各行业变革与创新的核心要素。数据的收集、处理、分析与应用能力直接关系到企业的竞争力与创新力。近年来，一种新兴的数据管理技术——数据编织不仅能消除传统数据孤岛，最大化数据资源利用，还为企业决策提供实时、准确的数据支持，加速业务创新与市场响应。与此同时，

GraphQL通过让开发者精准定义数据请求，实现了数据的精确获取，避免了过度和不足提取的问题。GraphQL与Denodo的结合为企业的数据访问和整合提供了更高的灵活性和效率，消除了传统REST API的种种局限，使应用开发更加敏捷。统一数据虚拟化层：Denodo平台将数据虚拟化和API管理集成在一个层中，无论数据源如何，开发者都可以在Denodo中生成稳定的GraphQL对象，实现跨数据源的统一管理。

过去，数据集成主要关注的是如何将不同来源、不同格式的数据汇集到一起，而忽视了数据背后的含义。这导致我们虽然拥有了大量的数据，却难以从中提取有价值的信息。数据集成3.0则强调语义的重要性，致力于构建一个能够理解和解释数据的智能系统，从而真正释放数据的价值。数据并非冰冷的数字，它承载着人们对现实世界的理解。每个个体、每个组织对数据的理解都带有主观色彩，如同不同的“声部”。数据表示就像一个“指挥”，需要将这些不同的“声部”协调一致，形成和谐的整体。

在数据管理和人工智能领域，Denodo平台与Snowflake Arctic大语言模型（LLM）的深度集成，为企业提供了先进的检索增强生成（RAG）应用。通过将LLM的强大语言理解能力与高效的信息检索相结合，Denodo正在推动企业级生成式人工智能（GenAI）应用的革新与发展。这种协同不仅帮助企业优化数据利用，还为业务创新和效率提升带来了前所未有的可能。Denodo平台作为一个逻辑数据管理、集成与数据传输平台，能够建立一个集中的数据访问层，使所有用户可以轻松地查询、整合并实时共享数据集。

Gartner最近谈到了AI所需数据要求与传统数据管理能力之间的差距。在企业环境中，数据孤岛相关的交付与访问问题长期以来都是重大挑战。本文将探讨一种RAG模式的变体——Query RAG如何应用于结构化数据源，帮助部署功能强大的AI代理。同时，我们还将展示Denodo平台及其新发布的Denodo AI SDK如何帮助企业快速从RAG的理论概念过渡到高度相关且有价值的AI应用部署。

Denodo 提供基于标签和属性的精细化访问控制，可灵活应用于任何数据集。支持角色和属性访问控制、数据掩码、遮蔽、模糊化和加密，确保信息的安全性与合规性，同时为敏感数据构建多层保护。

Denodo 智能助手不仅简化了数据管理的繁琐流程，减少60%的人工干预，更以智能化方式加速数据产品生命周期，助力企业快速达成目标。然而，Denodo 智能助手并不仅仅是一个普通的 AI 工具，它结合了 Denodo 平台的语义层与行业领先的 AI 算法，构建出一套真正高效、智能的解决方案，帮助用户快速完成复杂任务。从简化数据视图的创建，到实时辅助 SQL 编写，再到提升系统性能，Denodo 智能助手为企业提供了一个全方位的智能助手，帮助其在数据管理的每个环节中获得显著收益。

首先，企业应识别出对业务具有重要价值的数据，并优先进行管理和分析，以实现数据的最大利用。此外，企业需要建立健全的数据资产管理体系，对数据进行确权、评估和管理，推动数据的资产化进程。智能问答、数字人和元数据补全等高容错率场景正在率先落地，预计在下半年，受GenAI需求推动的项目将显著增长，企业将更多地选择整体解决方案进行外部采购，或根据实际项目需求进行混合开发。在市场上，越来越多的企业意识到，生成式AI不仅能提高数据处理的效率，还能在决策支持、客户服务、市场分析等多个领域发挥重要作用。

生成式 AI 正掀起一场数据应用的革命，让企业能够以前所未有的创造力和勇气驾驭数据的力量。我们前期探讨了数据编织和检索增强生成 (RAG) 如何为大型语言模型 (LLM) 保驾护航。今天，我们将深入探讨数据编织和 LLM 如何强强联手，这项技术也被称为“文本到 SQL 生成”，它赋予了用户使用自然语言与数据对话的能力，无需编写复杂的代码，就能轻松洞察数据背后的奥秘。这意味着，即使没有专业技术背景，任何人都可以轻松上手，玩转数据分析。想要让文本到 SQL 生成真正发挥作用，企业需要。

DNB开发了一个完全部署在AWS中的自我管理分析生态系统，称为Insights Platform for Analytics (IPA)，并将其与Denodo Platform集成，以提供移动银行和高级分析用例，例如个性化定价和更好的产品推荐。Denodo的客户遍布全球30多个行业的企业，实现了超过400%的投资回报率和数千万元乃至亿级收益，在不到六个月的时间内就收回了投资成本。根据Denodo的调查，虽然65%的企业已经实施了数据仓库或数据湖，但数据环境碎片化仍然很普遍，这使得数据管理成为一个关键痛点。

全球数据管理领域的领导者 Denodo 宣布推出最新版本 Denodo 平台 9.1，为今年6月发布的 Denodo 平台 9 增添更多先进AI功能。Denodo 平台 9 自推出以来，通过支持自然语言查询（NLQ）和检索增强生成（RAG），为企业生成式AI（GenAI）应用提供精准可信的智能洞察，大幅提升了数据管理效率。 Denodo 平台 9.1 再度升级，推出全新的 AI 驱动型 Denodo 智能助手（Denodo Assistant）。该助手基于 Denodo 平台强大的语义层，不仅能够自动化数据

由数据虚拟化提供支持的数据结构作为基础层，促进了对结构化和半结构化数据的无缝访问和集成，使 LLM 和 RAG 能够全面了解组织的信息环境。通过抽象化数据访问和集成的复杂性，数据结构实现了一种更加敏捷、高效的数据管理方法，为高级分析和知识发现奠定了基础。

通过Denodo的数据虚拟化平台，企业不仅可以访问Hadoop中的数据，还能够将它与其他异构数据源的数据进行整合，以更低的成本、更快的速度实现跨系统的数据分析。这种广泛的兼容性意味着，企业在构建数据架构时能够最大程度地发挥Hadoop数据服务的潜力，而Denodo的数据虚拟化平台提供了统一的访问通道，确保不同数据服务之间的集成顺畅、稳定。对于使用HBase的企业，Denodo的数据虚拟化平台可以简化数据访问流程，使HBase数据能够与企业中的其他数据无缝整合，提升整体数据分析效率。

当下企业始终在寻找新的方式来最大化数据的价值，同时保持其可访问性、安全性和成本效益。而 Denodo 平台与 Snowflake 的结合正是这一目标的强大助推器。通过在 Snowflake 强大数据能力的基础上加入逻辑数据抽象层，企业可以实现无与伦比的数据自助服务，并大幅加快价值实现的速度。

近年来，技术的快速发展深刻地改变了企业的运营方式。这一变革可用代理型AI模型的演进来概括，该模型经历了从机器人流程自动化（RPA）到认知自动化，再到数字助理和如今由生成式AI（GenAI）驱动的智能AI代理的四个阶段。这种不断迭代的发展不仅提升了自动化的能力，还重新定义了企业对数据的使用方式，帮助企业更高效地运作并快速实现目标。