Características de Kyvos Semantic Layer

La interfaz de informes para informes estándar y de autoservicio es intuitiva y fácil de usar.

Requiere un número mínimo de pasos/clics para responder a las preguntas de negocio.

Ofrece una variedad de atractivos formatos de gráficos y tablas.

Las tarjetas de puntuación rastrean visualmente los KPI.

Proporciona a los usuarios empresariales una interfaz para diseñar, refinar y colaborar fácilmente en sus paneles

Mediante fórmulas basadas en elementos de datos existentes, los usuarios pueden crear y calcular nuevos valores de campo.

Los usuarios empresariales tienen la capacidad de filtrar datos en un informe basado en parámetros predefinidos o automodelados.

Los usuarios pueden profundizar y explorar datos para descubrir nuevos conocimientos.

Capacidad para buscar en un conjunto de datos global para encontrar y descubrir datos.

Capacidad para que los usuarios compartan datos e informes que han creado dentro de la herramienta de BI y fuera de la herramienta a través de otras plataformas de colaboración.

La herramienta sugiere automáticamente tipos de datos, esquemas y jerarquías.

Analizar tendencias actuales e históricas para hacer predicciones sobre eventos futuros.

Comunique información compleja de manera clara y efectiva a través de técnicas gráficas avanzadas.

Capacidad para manejar conjuntos de datos grandes, complejos y / o aislados.

Convierte los formatos de datos de origen en el formato requerido para el sistema de informes sin errores.

Capacidad para (re)estructurar los datos de una manera que permita extraer información de forma rápida y precisa.

Proporciona a los usuarios empresariales una interfaz para diseñar y refinar fácilmente sus paneles e informes. (Lo que ves es lo que obtienes)

Interfaz de programación de aplicaciones - Especificación de cómo la aplicación se comunica con otro software. Las API suelen permitir la integración de datos, lógica, objetos, etc. con otras aplicaciones de software.

Recopila, almacena y organiza datos masivos y no estructurados en tiempo real

Facilita la difusión de big data recopilados a través de clústeres de computación paralela

Crea un repositorio para recopilar y almacenar datos sin procesar de sensores, dispositivos, máquinas, archivos, etc.

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Facilita la solución para ejecutarse y escalar a un gran número de máquinas y sistemas

Selecciona los datos recopilados para soluciones de análisis de big data para analizar, manipular y modelar

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Traslada la recopilación y el procesamiento de big data a la nube

Procesa cargas de trabajo de datos por lotes, en tiempo real y de streaming en sistemas singulares, multiinquilino o en la nube

Facilita el análisis de datos de gran volumen y en tiempo real.

Permite al usuario consultar datos a través de lenguajes de consulta como SQL.

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Hadoop

Alinea los flujos de trabajo de procesamiento y distribución sobre Apache Spark

Integra datos de múltiples bases de datos externas.

Facilita la difusión de big data recopilados a través de clústeres de computación paralela.

Procesa datos y representa interpretaciones en una variedad de formatos gráficos.

Encadena funciones y conjuntos de datos específicos para automatizar las iteraciones de análisis.

Aísla ciertos conjuntos de datos y facilita la gestión del acceso a los datos.

Permite que la herramienta de big data ejecute y registre datos dentro de aplicaciones externas.

Usar blocs de notas para tareas como crear paneles con consultas y visualizaciones predefinidas y programadas

Capacidad para conectar la plataforma de análisis con una amplia gama de opciones de conector para fuentes de datos comunes, incluidas las aplicaciones empresariales populares.

Se conecta al software de gobierno de datos empresariales o proporciona funciones integradas de gobierno de datos para evitar el uso indebido de los datos

Mediante fórmulas basadas en elementos de datos existentes, los usuarios pueden crear y calcular nuevos valores de campo.

Los usuarios empresariales tienen la capacidad de filtrar datos en un informe basado en parámetros predefinidos o automodelados.

Permite al usuario combinar datos de varios orígenes en un conjunto de datos funcional.

Permite a los usuarios generar texto basado en un mensaje de texto.

Condensa documentos largos o texto en un breve resumen.

Capacidad para realizar tareas complejas sin intervención humana constante

Capacidad para descomponer y planificar procesos de múltiples pasos

Funciona en múltiples sistemas de software o bases de datos

Mejora el rendimiento basado en la retroalimentación y la experiencia

Participa en conversaciones similares a las humanas para la delegación de tareas

Anticipa necesidades y ofrece sugerencias sin que se lo pidan.

Toma decisiones informadas basadas en los datos disponibles y los objetivos.

Permite a los usuarios no técnicos crear paneles a través de interfaces intuitivas de arrastrar y soltar.

Habilita la generación automática de informes y la entrega programada a las partes interesadas.

Permite que los paneles y análisis se integren en aplicaciones externas con flexibilidad de marca.

Admite la integración con las principales fuentes de datos como almacenes de datos en la nube, bases de datos SQL/NoSQL y aplicaciones SaaS.

Procesa eficientemente grandes conjuntos de datos con un retraso mínimo y garantiza un alto rendimiento bajo carga.

Mantiene el rendimiento y el tiempo de actividad durante el alto tráfico de múltiples usuarios o equipos.

Admite capas de datos semánticos, controles de acceso basados en roles y gobernanza de metadatos.

Se integra con Jupyter, Python o R para análisis y modelado personalizados.

Proporciona herramientas nativas para el análisis estadístico, la previsión y la predicción de tendencias.

Utiliza IA para generar resúmenes textuales, puntos clave e historias de datos a partir de paneles de control.

Permite a los usuarios consultar datos y crear informes utilizando lenguaje conversacional o sencillo.

Detecta y notifica a los usuarios sobre anomalías en los KPI o cambios significativos en las métricas en tiempo real.

Recomienda las siguientes preguntas, análisis o caminos de exploración utilizando agentes de IA autónomos.

Aprende de las interacciones históricas de los usuarios para mejorar y personalizar los resultados de las consultas con el tiempo.

Adapta las vistas del panel y las sugerencias según los roles de usuario, los niveles de acceso y el comportamiento pasado.

Admite la exploración impulsada por IA a través de indicaciones o conversaciones de varios turnos para consultas iterativas.

Admite la implementación en múltiples entornos o plataformas en la nube con una gestión de configuración consistente.

Proporciona API y SDK para una integración perfecta con herramientas de orquestación, gobernanza y datos personalizados.

Permite consultar y unir datos a través de múltiples almacenes y lagos sin requerir la replicación de datos.

Se adapta automáticamente a los cambios de esquema o metadatos en las fuentes de datos conectadas mientras mantiene la consistencia.

Permite a los usuarios crear métricas derivadas o calculadas basadas en definiciones de datos gobernados.

Proporciona soporte integrado para cálculos basados en el tiempo, como YoY, MoM y promedios móviles.

Mejora el rendimiento utilizando almacenamiento en caché inteligente, precomputación y técnicas de aceleración.

Sintoniza y optimiza automáticamente las consultas según el tamaño de los datos, la frecuencia y los patrones de uso.

Proporciona visibilidad y control sobre cómo los sistemas de IA o los agentes automatizados interactúan con la capa semántica.

Rastrea cómo se utilizan las métricas y conjuntos de datos gobernados en el entrenamiento de IA/ML para garantizar la transparencia, el cumplimiento y una clara trazabilidad de los datos.

Proporciona control de versiones para modelos semánticos y métricas, con seguimiento de cambios, reversión y análisis de impacto para ver cómo las actualizaciones afectan a los datos o informes posteriores.

Permite a los usuarios o asistentes de IA explorar y consultar métricas a través de indicaciones en lenguaje natural.

Permite que los sistemas de IA y aprendizaje automático consuman directamente métricas y lógica estandarizadas y reguladas.

Sugiere métricas relevantes, uniones o perspectivas basadas en el contexto y patrones de uso histórico.

Permite a los agentes de IA autónomos componer, ejecutar y refinar consultas analíticas a través de la capa semántica.

Proporciona gráficos de contexto semántico que ayudan a los agentes de IA a comprender las relaciones de datos y la lógica empresarial.

Permite a los agentes semánticos activar acciones automatizadas como actualizaciones de datos, alertas o generación de informes.