Gestione dei dati master aziendali per un'intelligenza artificiale affidabile

Gli agenti agiscono in base a ciò che recuperano. STEP fornisce regole configurabili, arricchimento e controllo della versione, in modo che gli agenti possano fare affidamento sui record master governati al momento dell'interrogazione. Non è più necessario indovinare se un record è canonico.

Al momento dell'interrogazione, gli agenti possono anche controllare i punteggi di qualità dei dati, gli indicatori di fiducia e i metadati di lineage prima di agire, in modo che le decisioni si basino su record che sono sia canonici che spiegabili.

I flussi di lavoro agici operano al presente. E lo stesso vale per i dati. Le pipeline batch notturne funzionano per i dashboard, ma non per gli agenti che prendono decisioni autonome in tempo reale. STEP convalida e arricchisce i record al momento dell'ingestione e propaga gli aggiornamenti. In questo modo, i sistemi e gli agenti a valle non dipendono dal polling o da letture non aggiornate.

Quando un agente può prendere decisioni autonome, deve essere tracciabile, reversibile e responsabile.

STEP applica un controllo degli accessi basato sui ruoli e acquisisce una cronologia verificabile delle modifiche. Nessun record raggiunge il master store senza aver superato le fasi di convalida, approvazione e arricchimento definite, sia che a innescarle sia un amministratore umano o un agente automatico.

Questo è il piano di controllo che rende spiegabile e difendibile l'automazione agenziale.

I dati arrivano da qualsiasi luogo. L'intelligenza fluisce verso tutto. STEP si connette a sistemi ERP, piattaforme CRM e altro ancora attraverso una libreria di oltre 100 connettori precostituiti. STEP fa confluire i dati da qualsiasi luogo in cui si trovino, li risolve e li regola in record anagrafici affidabili, per poi servirli a valle. Il tutto rimanendo indipendente dalla piattaforma.

Gli agenti non hanno bisogno di integrazioni personalizzate per raggiungere i dati master. Stibo Systems MCP Server consente agli agenti AI di interrogare, recuperare e agire sui vostri dati anagrafici utilizzando lo stesso protocollo che usano nel resto del loro ecosistema di strumenti.

Gli agenti devono comprendere le relazioni, non solo recuperare i valori. Il supporto di STEP per un grafo semantico di dati non è un'aggiunta, ma è abilitato dalle capacità del modello di dati fondamentali della piattaforma. Ogni entità esiste come nodi di una struttura a grafo con relazioni tipizzate e direzionali, gerarchie configurabili ed ereditarietà degli attributi.

Il significato semantico viene catturato attraverso definizioni di relazioni governate, metadati e ontologie o schemi di classificazione che possono essere applicati a qualsiasi dominio. Ciò consente agli agenti e ai sistemi di intelligenza artificiale di interpretare il significato a partire da una struttura esplicita, anziché da un'inferenza.

Le proprietà agenziali di produzione colpiscono duramente l'infrastruttura MDM. Più agenti significano più richieste simultanee, requisiti di freschezza più stringenti e volumi di dati più elevati. STEP viene eseguito su Microsoft Azure con un'architettura cloud-native multi-tenant che si adatta a questa domanda. Inoltre, poiché STEP gestisce i dati anagrafici dell'intera azienda anziché di un singolo dominio, gli agenti lavorano sempre su un unico record coerente, non su versioni contrastanti di sistemi isolati.