presentaciones Astera IA: La pila de datos agente para la gestión de datos empresariales

A medida que los datos empresariales aumentan en volumen, variedad y velocidad, la necesidad de una nueva arquitectura de datos se hace más evidente. A medida que la IA evoluciona de generativa a agencial, ¿pueden las empresas también visualizar y adoptar una arquitectura de datos agencial?

Es cierto que ya estamos viendo agentes de IA implementados en funciones como atención al cliente y marketing. Pero ¿y si pudiéramos hacer lo mismo con la gestión de datos? ¿Y si pudiéramos automatizar y simplificar diversas tareas relacionadas con los datos mediante agentes de IA e indicaciones en lenguaje natural? Los agentes de IA especializados y autónomos tienen el potencial de transformar la gestión de datos, de un proceso reactivo y mayormente manual, en un sistema inteligente y autónomo; es decir, una pila de datos agéntica.

Este blog presenta Astera AI, una plataforma de gestión de datos agente que puede realizar funciones de gestión de datos con simples entradas del usuario.

El caso empresarial para la gestión de datos agenéticos

La IA ha tenido un impacto innegable en tareas intensivas que antes se consideraban demasiado difíciles de automatizar. Tomemos como ejemplo la programación. Investigación muestra que la asistencia con IA permite completar tareas un 55 % más rápido y tasas de éxito un 78 % más altas. Además, la asistencia con IA específica para cada dominio puede reducir o incluso eliminar la barrera técnica, como lo demuestra el hecho de que una cuarta parte de las startups en Invierno 2025 de YC El lote tenía un 95% de bases de código generadas por IA.

Para extraer el máximo valor de los datos empresariales, las empresas necesitan superar ciertos desafíos que la IA general no puede resolver. Por ejemplo, silos de datos cuesta a la economía mundial más de 3.1 billones de dólares cada año.

Además, las organizaciones pierden casi 1/3^rd de su productividad A los empleados que buscan datos en sistemas desconectados. Abordar estos desafíos requiere un enfoque basado en un profundo conocimiento de la arquitectura de datos, los patrones de integración y los flujos de trabajo únicos de cada empresa.

La gestión de datos empresariales necesita una revolución similar, es decir, un marco de trabajo propio que comprenda las complejidades únicas del panorama de datos empresariales. Dicha plataforma permitiría a los equipos de datos realizar tareas complejas de gestión de datos con solo usar indicaciones sencillas en lenguaje natural. Analicemos cómo se vería esto en los diferentes ámbitos de la integración de datos, el almacenamiento de datos, la gestión de datos no estructurados, la preparación de datos y el análisis.

Inteligencia artificial de Agentic para la integración y el almacenamiento de datos

AsteraLa plataforma de gestión de datos agentic de combina IA especializada con capacidades integrales de gestión de datos. Gracias a su diseño único para la gestión de datos, nuestra plataforma cuenta con una comprensión única de los patrones de integración de datos, los requisitos de calidad y los marcos de gobernanza. Esto nos permite ir más allá de la automatización genérica para ayudar a las empresas a lograr automatización e inteligencia agentic especializadas.

Más importante aún, es una plataforma diseñada específicamente para datos empresariales, lo que significa que cada módulo, cada componente y cada función se ha creado para abordar un caso de uso real. Pero, ¿qué diferencia a...? Astera¿Qué ofrece anteriormente y cómo se integra la IA en todo esto? AsteraLa visión de una plataforma sin código nos ha llevado a una solución que permite a los usuarios construir canales ETL y realizar modelos de datos utilizando indicaciones simples en lenguaje natural.

Flujo de trabajo de Agentic para tareas de integración y almacenamiento

Astera está aprovechando la IA de Agentic para que los usuarios solo tengan que expresar sus requisitos en un lenguaje sencillo, y nuestra plataforma Agentic se encarga del resto. Con AsteraLos equipos de datos pueden gestionar sus datos mediante una interfaz basada en chat, sin necesidad de experiencia en programación. Esto se consigue sustituyendo las canalizaciones ETL basadas en reglas por agentes especializados para crear bucles de automatización integrales. Estos agentes van más allá de seguir las reglas, ya que trabajan en un entorno colaborativo para comprender el contexto de los datos empresariales.

Por ejemplo, así es como funciona un agente especializado en integración de datos:

• An Orchestrator flujo de trabajo que monitorea continuamente fuentes de datos (bases de datos, API, flujos de datos, feeds de IoT, etc.) y programa trabajos de ingesta por lotes y en tiempo real.
• Somos Los flujos de trabajo se activan para realizar transformaciones conscientes del contexto una vez que ingresan los datos. Estos agentes extraen campos de datos, normalizan formatos, enriquecen registros y detectan anomalías sobre la marcha.
• A Confianza Luego, el flujo de trabajo refuerza la calidad de los datos validando las entradas, eliminando duplicados y conciliando discrepancias para garantizar que los datos estén limpios y cumplan con las normas.
• Al mismo tiempo, un ops El flujo de trabajo observa el rendimiento de las consultas y el estado del sistema, recomendando nuevos índices y estrategias de almacenamiento en caché, equilibrando las cargas de trabajo y ajustando automáticamente las bases de datos para la carga de trabajo actual.

El sistema también puede incluir Metadatos y catálogo flujos de trabajo para actualizar catálogos de datos y metadatos en tiempo real y adjuntar contexto comercial y linaje a campos de datos para hacer que los datos sean detectables y la integración de datos sea autónoma.

Piense en todo el sistema como una cadena de montaje impulsada por IA que no solo mueve datos, sino que inspecciona, ajusta y mejora continuamente su rendimiento sin intervención humana. Los usuarios solo tienen que indicarle al sistema que realice tareas específicas mediante lenguaje natural, mientras que el resto del trabajo pesado se automatiza mediante IA de tipo agencia.

Inteligencia artificial de Agentic para la preparación y el análisis de datos

Las tareas de preparación de datos pueden representar hasta el 80 % de la productividad de un científico de datos. La IA Agentic puede transformar esto radicalmente al habilitar flujos de trabajo de preparación de datos autónomos e inteligentes. AsteraEl enfoque de preparación de datos combina una interfaz basada en chat con automatización impulsada por IA para convertir tareas tediosas y complejas de preparación de datos en interacciones simples en lenguaje natural.

Astera Preparación de Datos permite a los usuarios describir las tareas de preparación de datos en lenguaje sencillo y que el sistema aplique de forma inteligente y automática las transformaciones adecuadas. Los usuarios pueden simplemente escribir comandos como "filtrar registros cuyo título de contacto sea 'Gerente de Ventas'" o "calcular el ingreso promedio por región", y el agente de IA interpreta la intención y ejecuta las operaciones necesarias de forma autónoma.

Este enfoque conversacional democratiza la preparación de datos al reducir la necesidad de conocimientos técnicos en SQL, scripting o lógica de transformación compleja. El agente de IA comprende el contexto empresarial, las relaciones entre los datos y los requisitos de transformación, traduciendo descripciones en lenguaje natural en operaciones de datos precisas. Esto reduce drásticamente la curva de aprendizaje y acelera los flujos de trabajo de preparación de datos de horas a minutos.

El agente de IA aprende de los patrones de interacción para sugerir optimizaciones, identificar posibles problemas de calidad de los datos y recomendar transformaciones adicionales según las características actuales del conjunto de datos. Esto crea un ciclo de retroalimentación inteligente donde el sistema se vuelve más eficaz al anticipar las necesidades del usuario y sugerir mejoras de datos de forma proactiva.

Flujos de trabajo de agentes basados ​​en recetas visuales

Astera El marco de Acciones de Receta de Data Prep facilita flujos de trabajo con agentes mediante secuencias de preparación de datos visuales y reutilizables que se pueden generar, modificar y optimizar automáticamente. El sistema mantiene un catálogo completo de patrones de transformación, como operaciones de unión, búsqueda, cálculo, agregación, filtro, ordenación y distinción. Estos se pueden combinar inteligentemente para abordar las complejas necesidades de preparación de datos tanto de empresas como de usuarios individuales.

El enfoque de recetas visuales permite la optimización autónoma del flujo de trabajo, ya que el sistema puede analizar secuencias de transformación, identificar ineficiencias y sugerir mejoras. Por ejemplo, si se aplican varias operaciones de filtro secuencialmente, el sistema puede combinarlas automáticamente en una única operación más eficiente, manteniendo el mismo resultado lógico.

El control de versiones de recetas y el seguimiento de linaje crean registros de auditoría que permiten al sistema aprender de patrones exitosos y aplicarlos automáticamente a conjuntos de datos similares. Esto genera conocimiento organizacional que mejora la eficiencia de la preparación de datos a lo largo del tiempo, a la vez que garantiza la coherencia entre proyectos.

Gestión autónoma de la calidad de los datos

La creación de perfiles activos en tiempo real monitorea continuamente el estado de los datos a través de una evaluación automatizada de las métricas de limpieza, singularidad e integridad. AsteraEl navegador de perfiles de proporciona información completa sobre los datos a través de gráficos dinámicos, cuadros y análisis a nivel de campo que se actualizan automáticamente a medida que se aplican transformaciones, lo que permite recibir comentarios inmediatos sobre las mejoras en la calidad de los datos.

Los agentes de calidad de datos operan de forma autónoma para detectar anomalías, inconsistencias y posibles problemas antes de que afecten a los procesos posteriores. Estos agentes comprenden las líneas de base estadísticas para diferentes tipos de datos y pueden identificar valores atípicos, patrones de valores faltantes y cambios en la distribución de datos que podrían indicar problemas de calidad.

Las reglas automatizadas de validación de datos se pueden aplicar dinámicamente según las características de los datos y los requisitos del negocio. El sistema aprende de las correcciones de los usuarios y las evaluaciones de calidad para mejorar su capacidad de identificar y detectar posibles problemas de forma proactiva, reduciendo así el esfuerzo manual necesario para el control de calidad de los datos.

Análisis integrados e información basada en vistas previas

La interfaz de cuadrícula, centrada en la vista previa, ofrece una familiaridad similar a la de Excel, a la vez que proporciona información en tiempo real sobre las transformaciones de datos. Este entorno interactivo permite a los usuarios ver el impacto inmediato de los cambios, lo que hace que la preparación de datos sea más intuitiva y reduce el riesgo de errores que suelen ocurrir en los métodos tradicionales de procesamiento por lotes.

Las capacidades analíticas integradas permiten al sistema generar automáticamente información y recomendaciones basadas en los patrones de datos observados durante la preparación. A medida que los usuarios limpian y transforman los datos, el sistema puede identificar tendencias, correlaciones y anomalías que podrían ser relevantes para el análisis posterior, convirtiendo la preparación de datos en un proceso exploratorio.

El Navegador de Fuentes de Datos centralizado permite el descubrimiento de datos de forma agente, catalogando automáticamente las fuentes de datos disponibles y sugiriendo conjuntos de datos relevantes según las tareas de preparación actuales. Esto reduce el tiempo dedicado a la búsqueda de datos adecuados y garantiza que los usuarios tengan acceso a los conjuntos de datos más completos para sus necesidades de análisis.

Aprendizaje adaptativo y optimización

Astera Preparación de Datos aprende continuamente de las interacciones de los usuarios, los patrones de transformación exitosos y los resultados de calidad de los datos para mejorar su rendimiento con el tiempo. El sistema genera conocimiento organizacional sobre técnicas eficaces de preparación de datos, problemas comunes de calidad de datos y secuencias de transformación óptimas para diferentes tipos de conjuntos de datos.

La optimización del rendimiento se produce automáticamente a medida que el sistema identifica cuellos de botella en los flujos de trabajo de preparación de datos y sugiere enfoques más eficientes. Esto incluye recomendar secuencias de transformación óptimas, identificar oportunidades de procesamiento en paralelo y sugerir estrategias de muestreo para grandes conjuntos de datos.

La capacidad de la plataforma para manejar diversas fuentes de datos sin problemas, desde fuentes de archivos hasta fuentes de catálogos y fuentes de proyectos, permite una integración de datos agente donde el sistema puede identificar y resolver automáticamente diferencias de esquema, inconsistencias de formato de datos y desafíos de integración sin intervención manual.

AsteraLa visión de una pila de datos agente

AsteraLa visión de una pila de datos unificada y agente incluye un sistema multiagente compuesto por agentes especializados para realizar tareas relacionadas con la integración, el almacenamiento y la preparación de datos. Con una sencilla interfaz de chat, los usuarios podrán ingerir, transformar, integrar y cargar sus datos mediante indicaciones en lenguaje natural.

Según la solicitud del usuario, el chatbot podrá activar agentes especializados para realizar tareas, ejecutar flujos de trabajo y conectarse sin problemas con fuentes internas y externas. ¿El resultado final? Una pila de datos que puede ser ejecutada por expertos y especialistas sin conocimientos técnicos, simplemente mediante indicaciones sencillas.

¿Listo para adoptar el futuro de la gestión de datos?

Astera Está listo para revolucionar la gestión de datos de las empresas. Desde la extracción automatizada de datos hasta la preparación de datos por chat. Astera Combina la inteligencia artificial de Agentic con nuestra galardonada suite de gestión de datos para ofrecer una novedosa pila de datos de Agentic.

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