Fonctionnalités de Kyvos Semantic Layer

L’interface de rapports pour les rapports standard et en libre-service est intuitive et facile à utiliser.

Nécessite un nombre minimal d’étapes/clics pour répondre à la question de l’entreprise.

Offre une variété de formats de graphiques et de graphiques attrayants.

Les cartes de score suivent visuellement les KPI.

Fournit aux utilisateurs professionnels une interface pour concevoir, affiner et collaborer facilement sur leurs tableaux de bord

À l’aide de formules basées sur des éléments de données existants, les utilisateurs peuvent créer et calculer de nouvelles valeurs de champ.

Les utilisateurs professionnels ont la possibilité de filtrer les données d’un rapport en fonction de paramètres prédéfinis ou automodélisés.

Les utilisateurs peuvent explorer les données pour découvrir de nouvelles informations.

Possibilité de rechercher un ensemble de données global pour trouver et découvrir des données.

Possibilité pour les utilisateurs de partager les données et les rapports qu’ils ont créés dans l’outil de BI et en dehors de l’outil via d’autres plateformes de collaboration.

L’outil suggère automatiquement des types de données, des schémas et des hiérarchies.

Analysez les tendances actuelles et historiques pour faire des prédictions sur les événements futurs.

Communiquez des informations complexes clairement et efficacement grâce à des techniques graphiques avancées.

Capacité à gérer des ensembles de données volumineux, complexes et/ou cloisonnés.

Convertit les formats de données des données sources dans le format requis pour le système de création de rapports sans erreur.

Possibilité de (re)structurer les données de manière à permettre d’extraire des informations rapidement et avec précision.

Fournit aux utilisateurs professionnels une interface leur permettant de concevoir et d’affiner facilement leurs tableaux de bord et leurs rapports. (Ce que vous voyez est ce que vous obtenez)

Application Programming Interface - Spécification de la façon dont l’application communique avec d’autres logiciels. Les API permettent généralement l’intégration de données, de logique, d’objets, etc. avec d’autres applications logicielles.

Collecte, stockage et organisation de données massives et non structurées en temps réel

Facilite la diffusion des mégadonnées collectées dans les clusters de calcul parallèle

Crée un référentiel pour collecter et stocker des données brutes à partir de capteurs, périphériques, machines, fichiers, etc.

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Facilite l’exécution et l’évolutivité de la solution à un grand nombre de machines et de systèmes

Organise les données collectées pour les solutions d’analyse de Big Data afin d’analyser, de manipuler et de modéliser

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Déplace la collecte et le traitement de Big Data vers le cloud

Traite les charges de travail de données par lots, en temps réel et en streaming dans des systèmes uniques, mutualisés ou cloud

Facilite l’analyse de gros volumes de données en temps réel.

Permet à l’utilisateur d’interroger des données via des langages de requête tels que SQL.

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Hadoop

Aligne les workflows de traitement et de distribution sur Apache Spark

Intègre des données provenant de plusieurs bases de données externes.

Facilite la diffusion des mégadonnées collectées dans les clusters de calcul parallèles.

Traite les données et représente les interprétations dans une variété de formats graphiques.

Enchaîne des fonctions et des jeux de données spécifiques pour automatiser les itérations d’analyse.

Isole certains jeux de données et facilite la gestion de l’accès aux données.

Permet à l’outil Big Data d’exécuter et d’enregistrer des données dans des applications externes.

Utiliser des blocs-notes pour des tâches telles que la création de tableaux de bord avec des requêtes et des visualisations prédéfinies et planifiées

Possibilité de connecter la plate-forme d’analyse à un large éventail d’options de connecteur pour les sources de données courantes, y compris les applications d’entreprise courantes.

Se connecte au logiciel de gouvernance des données d’entreprise ou fournit des fonctionnalités intégrées de gouvernance des données pour éviter l’utilisation abusive des données

À l’aide de formules basées sur des éléments de données existants, les utilisateurs peuvent créer et calculer de nouvelles valeurs de champ

Les utilisateurs professionnels ont la possibilité de filtrer les données d’un rapport en fonction de paramètres prédéfinis ou automodélisés.

Permet à l’utilisateur de combiner des données provenant de plusieurs sources dans un jeu de données fonctionnel.

Permet aux utilisateurs de générer du texte à partir d’une invite texte.

Condense les longs documents ou textes en un bref résumé.

Capacité à effectuer des tâches complexes sans intervention humaine constante

Capacité à décomposer et planifier des processus en plusieurs étapes

Fonctionne sur plusieurs systèmes logiciels ou bases de données

Améliore la performance en fonction des retours et de l'expérience

Engage dans une conversation semblable à celle des humains pour la délégation de tâches

Anticipe les besoins et offre des suggestions sans être sollicité

Faites des choix éclairés en fonction des données disponibles et des objectifs

Permet aux utilisateurs non techniques de créer des tableaux de bord grâce à des interfaces intuitives de glisser-déposer.

Permet la génération automatique de rapports et la livraison planifiée aux parties prenantes

Permet d'intégrer des tableaux de bord et des analyses dans des applications externes avec une flexibilité de marque

Prend en charge l'intégration avec les principales sources de données telles que les entrepôts de données cloud, les bases de données SQL/NoSQL et les applications SaaS

Traite efficacement de grands ensembles de données avec un minimum de latence et assure des performances élevées sous charge

Maintient la performance et le temps de disponibilité pendant un trafic élevé de plusieurs utilisateurs ou équipes

Prend en charge les couches de données sémantiques, les contrôles d'accès basés sur les rôles et la gouvernance des métadonnées

S'intègre avec Jupyter, Python ou R pour des analyses et modélisations personnalisées

Fournit des outils natifs pour l'analyse statistique, la prévision et la prédiction des tendances

Utilise l'IA pour générer des résumés textuels, des points clés et des récits de données à partir des tableaux de bord.

Permet aux utilisateurs d'interroger des données et de créer des rapports en utilisant un langage conversationnel ou simple.

Détecte et notifie les utilisateurs des anomalies de KPI ou des changements significatifs de métriques en temps réel

Recommande les prochaines questions, analyses ou voies d'exploration en utilisant des agents IA autonomes

Apprend des interactions historiques des utilisateurs pour améliorer et personnaliser les résultats des requêtes au fil du temps

Adapte les vues du tableau de bord et les suggestions en fonction des rôles des utilisateurs, des niveaux d'accès et du comportement passé.

Prend en charge l'exploration pilotée par l'IA via des invites ou des conversations à plusieurs tours pour des requêtes itératives

Prend en charge le déploiement sur plusieurs environnements ou plateformes cloud avec une gestion de configuration cohérente

Fournit des API et des SDK pour une intégration transparente avec l'orchestration, la gouvernance et les outils de données personnalisés

Permet de requêter et de joindre des données à travers plusieurs entrepôts et lacs sans nécessiter de réplication de données

S'adapte automatiquement aux changements de schéma ou de métadonnées dans les sources de données connectées tout en maintenant la cohérence.

Permet aux utilisateurs de créer des métriques dérivées ou calculées basées sur des définitions de données régies

Fournit une prise en charge intégrée pour les calculs basés sur le temps tels que YoY, MoM et les moyennes mobiles

Améliore les performances en utilisant la mise en cache intelligente, la pré-calcul et les techniques d'accélération.

Optimise et ajuste automatiquement les requêtes en fonction de la taille des données, de la fréquence et des modèles d'utilisation.

Fournit visibilité et contrôle sur la manière dont les systèmes d'IA ou les agents automatisés interagissent avec la couche sémantique

Suit l'utilisation des métriques et des ensembles de données régis dans la formation en IA/ML pour garantir la transparence, la conformité et une traçabilité claire des données.

Fournit un contrôle de version pour les modèles sémantiques et les métriques, avec suivi des modifications, retour en arrière et analyse d'impact pour voir comment les mises à jour affectent les données ou rapports en aval.

Permet aux utilisateurs ou aux assistants IA d'explorer et d'interroger les métriques à travers des invites en langage naturel.

Permet aux systèmes d'IA et d'apprentissage automatique de consommer directement des métriques et une logique standardisées et régies

Suggère des métriques pertinentes, des jointures ou des insights basés sur le contexte et les modèles d'utilisation historiques

Permet aux agents d'IA autonomes de composer, exécuter et affiner des requêtes analytiques via la couche sémantique

Fournit des graphes de contexte sémantique qui aident les agents IA à comprendre les relations de données et la logique métier.

Permet aux agents sémantiques de déclencher des actions automatisées telles que des actualisations de données, des alertes ou la génération de rapports.