Представляя Astera ИИ: стек агентских данных для управления корпоративными данными

По мере того, как корпоративные данные увеличиваются в объеме, разнообразии и скорости, потребность в новой архитектуре данных становится все более очевидной. Поскольку ИИ переходит от генеративного к агентному, могут ли предприятия также представить и принять архитектуру агентных данных?

Действительно, мы уже видим, как агенты ИИ внедряются в такие функции, как поддержка клиентов и маркетинг. Но что, если бы мы могли сделать то же самое для управления данными? Что, если бы мы могли автоматизировать и упростить ряд задач по работе с данными, используя агентов ИИ и подсказки на естественном языке? Специализированные, автономные агенты ИИ обладают потенциалом для преобразования управления данными из реактивного и в значительной степени ручного процесса в интеллектуальную, самоуправляемую систему, т. е. стек агентских данных.

Этот блог представляет Astera ИИ — агентная платформа управления данными, которая может выполнять функции управления данными с помощью простого пользовательского ввода.

Корпоративный случай агентского управления данными

ИИ оказал несомненное влияние на интенсивные задачи, которые ранее считались слишком сложными для автоматизации. Возьмем, к примеру, кодирование. Исследование показывает, что помощь ИИ приводит к 55% более быстрому выполнению задач и 78% более высоким показателям успеха. Кроме того, помощь ИИ в конкретной области может уменьшить или даже устранить технический барьер, о чем свидетельствует тот факт, что четверть стартапов в Зима YC 2025 95% кода пакета было создано с помощью ИИ.

Чтобы извлечь полную ценность корпоративных данных, компаниям необходимо преодолеть определенные проблемы, которые обычный ИИ решить не может. Например, разрозненные хранилища данных обходятся мировой экономике более чем в 3.1 триллиона долларов в год.

Более того, организации теряют почти 1/3^rd их производительности для сотрудников, гоняющихся за данными по разрозненным системам. Решение этих проблем требует подхода, основанного на глубоком понимании уникальной архитектуры данных каждой компании, шаблонов интеграции и бизнес-процессов.

Корпоративному управлению данными нужна аналогичная революция, то есть собственная агентская структура, которая понимает уникальные сложности ландшафта корпоративных данных. Такая платформа позволит группам по работе с данными выполнять сложные задачи по управлению данными, просто используя простые подсказки на естественном языке. Давайте посмотрим, как это будет выглядеть в различных областях интеграции данных, хранилищ данных, управления неструктурированными данными, подготовки данных и аналитики.

Агентный ИИ для интеграции и хранения данных

AsteraПлатформа управления агентскими данными от . объединяет специализированный ИИ с комплексными возможностями управления данными. Поскольку она создана специально для управления данными, наша платформа оснащена уникальным пониманием шаблонов интеграции данных, требований к качеству и структур управления. Это позволяет нам выйти за рамки общей автоматизации, чтобы помочь предприятиям достичь специализированной агентской автоматизации и интеллекта.

Что еще важнее, это платформа, разработанная специально для корпоративных данных, что означает, что каждый модуль, каждый компонент и каждая функция были созданы для решения реальных задач. Но чем она отличается от Asteraпредыдущие предложения и какую роль в них играет ИИ? AsteraВидение платформы без кода привело нас к решению, которое позволяет пользователям создавать конвейеры ETL и выполнять моделирование данных с использованием простых подсказок на естественном языке.

Рабочий процесс Agentic для задач интеграции и складирования

Astera использует агентский ИИ, чтобы пользователям оставалось только излагать свои требования на простом английском языке, а наша агентская платформа сделает все остальное. Astera, группы по работе с данными могут выполнять задачи по управлению данными с помощью интерфейса на основе чата — опыт кодирования не требуется. Это достигается путем замены конвейеров ETL на основе правил специализированными агентами для создания сквозных циклов автоматизации. Эти агенты не просто следуют правилам, они работают в совместной среде, чтобы получить контекстное понимание данных вашего предприятия.

Например, вот как работает специализированный агент по интеграции данных:

• An Orchestrator рабочий процесс, который непрерывно отслеживает источники данных (базы данных, API, потоки данных, каналы IoT и т. д.) и планирует задания по пакетной обработке и обработке данных в режиме реального времени.
• Специалист Рабочие процессы запускаются для выполнения контекстно-зависимых преобразований сразу после поступления данных. Эти агенты извлекают поля данных, нормализуют форматы, обогащают записи и обнаруживают аномалии на ходу.
• A Доверие Затем рабочий процесс обеспечивает качество данных путем проверки записей, дедупликации и устранения несоответствий, чтобы гарантировать чистоту и соответствие данных требованиям.
• В то же время, Ops Рабочий процесс отслеживает производительность запросов и работоспособность системы, рекомендует новые индексы и стратегии кэширования, балансирует рабочие нагрузки и автоматически настраивает базы данных для текущей рабочей нагрузки.

Система также может включать в себя Метаданные и каталог рабочие процессы для обновления каталогов данных и метаданных в режиме реального времени, а также присоединения бизнес-контекста и происхождения к полям данных, чтобы сделать данные обнаруживаемыми и сделать интеграцию данных самоуправляемой.

Представьте себе всю систему как конвейерную ленту, управляемую ИИ, которая не только перемещает данные, но и непрерывно проверяет, корректирует и улучшает свою производительность без вмешательства человека. Пользователям нужно только подсказать системе выполнить определенные задачи, используя естественный язык, в то время как остальная тяжелая работа автоматизирована с помощью агентного ИИ.

Агентный ИИ для подготовки и аналитики данных

Задачи по подготовке данных могут занимать 80% производительности специалиста по данным. Агентный ИИ может кардинально изменить это, обеспечивая автономные, интеллектуальные рабочие процессы по подготовке данных. AsteraПодход компании к подготовке данных сочетает в себе интерфейс на основе чата с автоматизацией на основе искусственного интеллекта, что позволяет превратить утомительные и сложные задачи по подготовке данных в простое взаимодействие на естественном языке.

Astera Data Prep позволяет пользователям описывать задачи по подготовке данных простым языком и заставлять систему автоматически применять соответствующие преобразования. Пользователи могут просто вводить команды, например «отфильтровать записи, где должность контакта — «Менеджер по продажам»» или «рассчитать средний доход по региону», а агент ИИ интерпретирует намерение и выполняет требуемые операции автономно.

Этот разговорный подход демократизирует подготовку данных, уменьшая потребность в технических знаниях SQL, скриптов или сложной логике преобразования. Агент ИИ понимает бизнес-контекст, взаимосвязи данных и требования к преобразованию, переводя описания естественного языка в точные операции с данными. Это значительно сокращает кривую обучения и ускоряет рабочие процессы подготовки данных с часов до минут.

Агент ИИ учится на моделях взаимодействия, чтобы предлагать оптимизации, выявлять потенциальные проблемы с качеством данных и рекомендовать дополнительные преобразования на основе текущих характеристик набора данных. Это создает интеллектуальный цикл обратной связи, в котором система становится более эффективной в предвосхищении потребностей пользователей и проактивном предложении улучшений данных.

Рабочие процессы агента, основанные на визуальных рецептах

Astera Каркас действий рецепта Data Prep позволяет агентным рабочим процессам с помощью визуальных, повторно используемых последовательностей подготовки данных, которые могут быть автоматически сгенерированы, изменены и оптимизированы. Система поддерживает полный каталог шаблонов преобразования, таких как операции Join, Union, Lookup, Calculation, Aggregation, Filter, Sort и Distinct. Их можно разумно комбинировать для решения сложных требований к подготовке данных как для предприятий, так и для отдельных пользователей.

Подход визуального рецепта обеспечивает автономную оптимизацию рабочего процесса, поскольку система может анализировать последовательности преобразований, выявлять неэффективности и предлагать улучшения. Например, если последовательно применяются несколько операций фильтрации, система может автоматически объединить их в одну, более эффективную операцию, сохраняя при этом тот же логический результат.

Версионирование рецептов и отслеживание происхождения создают аудиторские следы, которые позволяют системе учиться на успешных шаблонах и автоматически применять их к аналогичным наборам данных. Это создает организационные знания, которые со временем повышают эффективность подготовки данных, обеспечивая при этом согласованность между проектами.

Автономное управление качеством данных

Активное профилирование в режиме реального времени непрерывно отслеживает состояние данных посредством автоматической оценки показателей чистоты, уникальности и полноты. AsteraБраузер профилей обеспечивает комплексное понимание данных с помощью динамических графиков, диаграмм и анализа на уровне полей, которые автоматически обновляются по мере применения преобразований, обеспечивая немедленную обратную связь по улучшению качества данных.

Агенты качества данных работают автономно, чтобы обнаруживать аномалии, несоответствия и потенциальные проблемы до того, как они повлияют на последующие процессы. Эти агенты понимают статистические базовые показатели для различных типов данных и могут определять выбросы, шаблоны пропущенных значений и изменения распределения данных, которые могут указывать на проблемы с качеством.

Правила автоматической проверки данных могут применяться динамически на основе характеристик данных и бизнес-требований. Система учится на пользовательских исправлениях и оценках качества, чтобы улучшить свою способность выявлять и отмечать потенциальные проблемы заранее, сокращая ручные усилия, необходимые для обеспечения качества данных.

Интегрированная аналитика и предварительные просмотры информации

Интерфейс сетки, ориентированный на предварительный просмотр, обеспечивает удобство работы в Excel, обеспечивая при этом обратную связь в реальном времени по преобразованиям данных. Эта интерактивная среда позволяет пользователям видеть немедленное влияние изменений, делая подготовку данных более интуитивной и снижая риск ошибок, которые часто возникают при традиционных подходах к пакетной обработке.

Интегрированные аналитические возможности позволяют системе автоматически генерировать идеи и рекомендации на основе шаблонов данных, наблюдаемых во время подготовки. По мере того, как пользователи очищают и преобразуют данные, система может выявлять тенденции, корреляции и аномалии, которые могут быть актуальны для последующего анализа, превращая подготовку данных в исследовательский процесс.

Централизованный браузер источников данных обеспечивает агентное обнаружение данных путем автоматической каталогизации доступных источников данных и предложения соответствующих наборов данных на основе текущих задач подготовки. Это сокращает время, затрачиваемое на поиск соответствующих данных, и обеспечивает пользователям доступ к наиболее полным наборам данных для их аналитических нужд.

Адаптивное обучение и оптимизация

Astera Data Prep постоянно учится на основе взаимодействия с пользователем, успешных шаблонов преобразования и результатов качества данных, чтобы со временем улучшить свою производительность. Система накапливает организационные знания об эффективных методах подготовки данных, распространенных проблемах с качеством данных и оптимальных последовательностях преобразования для различных типов наборов данных.

Оптимизация производительности происходит автоматически, поскольку система определяет узкие места в рабочих процессах подготовки данных и предлагает более эффективные подходы. Это включает в себя рекомендации оптимальных последовательностей преобразования, выявление возможностей для параллельной обработки и предложение стратегий выборки данных для больших наборов данных.

Способность платформы бесперебойно обрабатывать разнообразные источники данных — от источников файлов до источников каталогов и источников проектов — обеспечивает агентскую интеграцию данных, при которой система может автоматически выявлять и устранять различия в схемах, несоответствия форматов данных и проблемы интеграции без ручного вмешательства.

AsteraВидение стека агентских данных

AsteraВидение унифицированного стека агентских данных включает многоагентную систему, включающую специализированных агентов для выполнения задач, связанных с интеграцией, хранением и подготовкой данных. С простым интерфейсом чата на передней панели пользователи смогут принимать, преобразовывать, интегрировать и загружать свои данные с помощью подсказок на естественном языке.

В зависимости от запроса пользователя чат-бот сможет запускать специализированных агентов для выполнения задач, выполнения рабочих процессов и бесперебойного подключения к внутренним и внешним источникам. Конечный результат? Стек данных, который могут запускать эксперты и специалисты в предметной области без технических знаний, просто используя простые подсказки.

Готовы ли вы принять будущее управления данными?

Astera полностью готово произвести революцию в управлении данными на предприятиях. От автоматизированного извлечения данных до подготовки данных в чате. Astera объединяет агентный ИИ с нашим отмеченным наградами пакетом управления данными для создания нового стека агентных данных.

Свяжитесь с нами, чтобы узнать больше.