Gestion des données de référence de l'entreprise pour une IA digne de confiance

Les agents agissent en fonction de ce qu'ils récupèrent. STEP fournit des règles configurables, un enrichissement et un contrôle de version, de sorte que les agents peuvent s'appuyer sur des fiches gouvernées au moment de la requête. Plus besoin de deviner si un enregistrement est canonique.

Au moment de la requête, les agents peuvent également vérifier les scores de qualité des données, les indicateurs de confiance et les métadonnées de lignage avant d'agir, de sorte que les décisions sont fondées sur des enregistrements qui sont à la fois canoniques et explicables.

Les flux de travail agentiques fonctionnent au présent. Il en va de même pour vos données. Les pipelines de traitement par lots du jour au lendemain fonctionnent pour les tableaux de bord, mais ils ne fonctionnent pas pour les agents qui prennent des décisions autonomes au moment de l'exécution. STEP valide et enrichit les enregistrements lors de l'ingestion et propage les mises à jour. Ainsi, les systèmes et les agents en aval ne dépendent pas de l'interrogation ou de lectures périmées.

Lorsqu'un agent peut prendre des décisions autonomes, il doit être traçable, réversible et responsable.

STEP applique un contrôle d'accès basé sur les rôles et enregistre un historique vérifiable des modifications. Aucun enregistrement n'atteint le magasin principal sans passer par des étapes définies de validation, d'approbation et d'enrichissement, que le déclencheur soit un responsable humain ou un agent automatisé.

Il s'agit du plan de contrôle qui rend l'automatisation agentique explicable et défendable.

Les données affluent de partout. L'intelligence est diffusée partout. STEP se connecte aux systèmes ERP, aux plates-formes CRM et plus encore grâce à une bibliothèque de plus de 100 connecteurs prédéfinis. STEP apporte vos données, où qu'elles se trouvent, les résout et les régit dans des enregistrements de base fiables, puis les distribue en aval. Tout cela en restant indépendant de la plateforme.

Les agents n'ont pas besoin d'intégrations personnalisées pour accéder aux données de base. Le serveur MCP de Stibo Systems permet aux agents d'intelligence artificielle d'interroger, d'extraire et d'agir sur vos données de base en utilisant le même protocole que celui qu'ils utilisent dans le reste de leur écosystème d'outils.

Les agents ont besoin de comprendre les relations, et pas seulement de récupérer des valeurs. La prise en charge par STEP d'un graphe de données sémantiques n'est pas un ajout - elle est rendue possible par les capacités du modèle de données fondamental de la plateforme. Chaque entité existe en tant que nœud dans une structure graphique avec des relations typées et directionnelles, des hiérarchies configurables et l'héritage d'attributs.

Le sens sémantique est capturé à travers des définitions de relations gouvernées, des métadonnées et des ontologies ou des schémas de classification qui peuvent être appliqués dans n'importe quel domaine. Cela permet aux agents et aux systèmes d'intelligence artificielle d'interpréter le sens à partir d'une structure explicite plutôt que par inférence.

Les domaines agentiques de production frappent durement l'infrastructure MDM. Plus d'agents signifie plus de requêtes simultanées, des exigences plus strictes en matière de fraîcheur et des volumes de données plus importants. STEP fonctionne sur Microsoft Azure avec une architecture multi-tenant et cloud-native qui s'adapte à cette demande. Et parce que STEP gère les données de référence dans toute l'entreprise plutôt que dans un seul domaine, les agents travaillent toujours à partir d'un enregistrement unique et cohérent - et non à partir de versions conflictuelles provenant de systèmes cloisonnés.