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Denodo:变革AI时代数据管理模式,重塑企业价值核心基石

一是多源数据适配能力,通过预置海量数据源连接器,兼容结构化、半结构化、非结构化等各类数据格式,覆盖数据库、API接口、文件存储等全场景数据来源;二是智能逻辑调度引擎,基于业务需求动态生成数据访问路径,实时调用分布在不同节点的数据资源 应用对即时性数据的需求,而数据编织的逻辑整合模式可实现实时数据访问,完美适配智能驾驶、实时风控等对时效性要求极高的AI场景;其次,成本控制更优,无需投入巨额资金构建集中式存储设施,也省去了数据迁移、冗余备份带来的人力与资源消耗 ChatBI的部署与应用过程中,数据湖作为分析型数据管理的终极产物,核心是通过数据集中整合支撑分析需求,但如今AI多为运营型工作负载,其数据需求与湖仓设计存在本质矛盾:AI需实时数据、语义化关联数据、分布式数据访问能力 上述矛盾让传统湖仓无法满足AI的快速落地应用,而郭杰表示Denodo数据虚拟化支持的逻辑数据编织架构使企业能够实时集成、管理分布式数据并将其交付给任何用户,而不管源数据的位置、格式和延迟。 当用户通过自然语言提出查询需求后,系统先将需求解析为精准的检索指令,通过逻辑调度层跨数据源获取最新、最相关的数据资源,再将这些高质量数据作为上下文输入大模型,最终生成准确、可靠的答案。
来源:e-works
2025-11-25
共 1000 页 总数:10000
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