Платформа «DataFabric KGL»: различия между версиями

Перейти к навигации Перейти к поиску
Нет описания правки
Нет описания правки
Строка 3: Строка 3:
|
|
|| '''Платформа «DataFabric KGL»''' - это система Виртуализации данных ( Logical DWH) на основе согласованной модели данных в терминологии предметной области.
|| '''Платформа «DataFabric KGL»''' - это система Виртуализации данных ( Logical DWH) на основе согласованной модели данных в терминологии предметной области.
* Разработка компании [[DataFabric]].
|}
|}


Строка 33: Строка 34:


Находить противоречивость или избыточность бизнес-процессов. Система способна находить логические противоречия в бизнес-процессах или регуляторных требованиях. Находить оптимальный бизнес-процесс или устанавливать его избыточность.
Находить противоречивость или избыточность бизнес-процессов. Система способна находить логические противоречия в бизнес-процессах или регуляторных требованиях. Находить оптимальный бизнес-процесс или устанавливать его избыточность.
==Дополнительная информация==
* [http://datafabric.cc/ Подробнее о «DataFabric KGL»]

Версия от 19:16, 3 декабря 2021

Платформа «DataFabric KGL» - это система Виртуализации данных ( Logical DWH) на основе согласованной модели данных в терминологии предметной области.

Описание

Платформа позволяет федеративно обращаться к гетерогенным данным из разных источников без необходимости их предварительного сбора, агрегации и хранения. Обращение к данным идет в терминологии предметной области через слой абстракции в виде Бизнес-глоссария. Без необходимости оперировать на физическом уровне хранения данных.

Функциональные возможности

Enterprise Knowledge Graph

Ядром платформы «DataFabric KGL» является база знаний предприятия, которая представляет из себя онтологическую модель предметной области. Граф знаний содержит в себе все термины, сущности, понятия и определения, которые задействованы в бизнес-процессах предприятия. Все сущности связаны между собой отношениями.

Все бизнес-сущности из графа знаний проецируются на реляционную структуру каждого из источников данных.

Агрегация данных с помощью графа знаний предприятия позволяет значительно быстрее и эффективнее добавлять в платформу новые источники данных для процесса обогащения. Все данные из нового источника данных автоматически связываются с соответствующими сущностями из графа знаний.

Анализ данных на графах знаний

Устанавливать связи между сущностями. Вы можете делать навигацию по графу знаний для поиска оптимального или короткого маршрута (логистика), поиска аффилированности между объектами (compliance), находить взаимосвязи событий и объектов (сбор информации) и многое другое.

Делать логические выводы, опираясь на "модель мира"

Система способна самостоятельно порождать новые данные и устанавливать новые связи между данными на основании заложенной "картины мира", смоделированной через онтологическую модель предметной области. Система способна отвечать на "открытые" и "нечеткие" вопросы аналитиков для процесса исследования данных и поиска инсайтов.

Визуализация знаний и навигация по данным

С помощью графического интерфейса вы можете исследовать ваши данные: изучать взаимосвязи, находить противоречивость, проводить расследования, получать инсайты.

Находить противоречивость или избыточность бизнес-процессов. Система способна находить логические противоречия в бизнес-процессах или регуляторных требованиях. Находить оптимальный бизнес-процесс или устанавливать его избыточность.

Дополнительная информация