Neue Funktionen der Denodo-Plattform Demokratisierung der Datennutzung mithilfe von generativer KI

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Denodo S.L

Denodo erweitert seine Plattform um neue Funktionen. Sie sollen Unternehmen bei der organisationsweiten Demokratisierung ihrer Daten mithilfe von generativer KI sowie bei der Durchsetzung konsistenter Sicherheits- und Kostenmanagementrichtlinien unterstützen.

Unternehmen, die den Einsatz von Daten- und Data-Analytics-Produkten über verschiedene Plattformen und Cloud-Systeme hinweg ausbauen, stehen vor einer Reihe von Herausforderungen. Mit den neuen Funktionen seiner Plattform möchte Denodo allen Nutzern eine fundierte Grundlage für zuverlässige, vertrauenswürdige Daten bieten, um einen besseren Zugriff auf Cloud- und Data-Lake-Systeme zu ermöglichen und eine hohe Leistung sicherzustellen. Denodo verschiebe die Grenzen des Datenmanagement mit einem logischen Ansatz und ermögliche dadurch Self-Service für Business Intelligence (BI), Data Science, Hybrid-/Multi-Cloud-Datenintegrationen und unternehmensweite Datendienste. So könnten Unternehmen den größtmöglichen Nutzen aus ihren strategischen Dateninitiativen ziehen.

Die erweiterte Denodo-Plattform biete Unternehmen folgende Möglichkeiten:

• Datennutzung mithilfe von generativer KI demokratisieren: Geschäftsanwender könnten in natürlicher Sprache mit Daten interagieren, ohne SQL-Kenntnisse oder Zugang zu BI-Tools zu benötigen. Vorgefertigte Integrationen mit ChatGPT und Azure OpenAI sollen den Zugriff auf alle Datensätze, die von der Denodo-Plattform verwaltet und bereitgestellt werden, in natürlicher Sprache ermöglichen.

• Self-Service-Datenprodukte entwickeln: Geschäftsteams seien in der Lage, ihre eigenen Datenprodukte für die Zusammenarbeit und den Datenaustausch sowohl innerhalb ihres Unternehmens als auch mit externen Parteien zu entwickeln und bereitzustellen. Datennutzer könnten ihre Datensätze direkt im Denodo Data Catalog mithilfe von Drag-and-drop-Assistenten für die Erstellung von Views und einer eingebetteten SQL-Shell erstellen, bereitstellen und teilen. Workflows für Zugriffsanfragen könnten nun innerhalb des Denodo Data Catalog verwaltet werden. Data Owner könnten somit schnell auf Anfragen reagieren und dank Einblicken in die Nutzung sensibler Daten den Datenzugriff und die Data Governance optimieren.

• Cloud-Kosten optimieren: Mit dem neuen FinOps-Dashboard lassen sich Kosten kontrollieren und Arbeitslasten optimieren, einschließlich der Kosten für Rechenleistung und Ingress-/Egress-Datenverkehr über verschiedene Datenbanken, Data Lakes und andere Datenplattformen, die im Unternehmen und in der Cloud verwendet werden, so Denodo. Das Dashboard biete Mitarbeitern des Produktionsbetriebs und der Finanzabteilung Ansichten und Berichte über die verschiedenen anfallenden Kosten für alle vom System verwalteten analytischen und operativen Datenarbeitslasten.

• Big-Data-Analysen demokratisieren und Kosten bei der Skalierung verbessern: Eingebettete Massive-Parallel-Processing-Funktionen (MPP) auf der Grundlage von Presto, der führenden Open-Source-Engine für parallele SQL-Querys, sollen dabei helfen, Workloads bei der Datenverarbeitung sowohl hinsichtlich der Leistung als auch der Kosten bei wachsenden Datenmengen zu optimieren. Dadurch werde die Performance bei der Verarbeitung großer Datenmengen verbessert. In Kombination mit weiteren Funktionen wie dem Datenkatalog und der generativen KI-Integration, die die Interaktion von Geschäftsanwendern mit Unternehmensdaten verbessern, würden diese MPP-Funktionen den Anwendern die Möglichkeiten von Big-Data-Analysen eröffnen, ohne dass hierfür SQL- oder fortgeschrittene Analytics-Kenntnisse nötig seien.

• Unternehmensweite Einhaltung von Datenschutzrichtlinien beschleunigen: Künftig sei es einfach, granular abgestufte Zugriffskontrollen einzurichten. Data Owner könnten indirekte Zugriffskontrollen für abgeleitete Views verwalten und so den nachgelagerten Zugriff auf ihre Datenprodukte kontrollieren. Dies sei bei der gemeinsamen Nutzung von Daten und mandantenfähigen Implementierungen entscheidend. Zugriffsrichtlinien könnten dabei auf den Attributen der Client-Sitzung des Nutzers basieren (ABAC – Attribute Based Access Control, attributbasierte Zugriffskontrolle), wodurch Datenhoheit und andere standortbasierte Compliance-Funktionen möglich seien. Zu guter Letzt könnten Tags und Sicherheitsklassifizierungen jetzt automatisch von Collibra und anderen Data-Governance-Tools synchronisiert werden.

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