KPI, raporty i dashboardy
Zarząd i zespoły korzystają ze wspólnych definicji wskaźników. Widać, z jakich danych powstał wynik i kiedy zostały odświeżone.
Dane i kontekst · Context Lakehouse
Wiarygodne dane. Kontekst, na którym działa AI.
Systemy wiedzą o zamówieniach, produktach i klientach. Dokumenty opisują reguły, a ludzie znają wyjątki. Łączymy tę wiedzę w Context Lakehouse, fundamencie AI Engine, z którego korzystają raporty, asystenci i agenci.
Pracujemy na Azure i Databricks.
Microsoft Azure
Databricks
Architektura
Od źródeł do wspólnego kontekstu.
Lakehouse łączy przechowywanie danych z ich przygotowaniem do analizy i pracy AI. Projektujemy trzy warstwy, żeby każda informacja miała źródło, przechodziła kontrolę i była zrozumiała dla biznesu.
Context LakehouseAI Engine
Raporty i dashboardyAsystenci i agenci
- 03
Gotowe pod AI
Uzgadniamy pojęcia, zależności i KPI: co oznacza klient, dostępność, przychód lub marża. Warstwa semantyczna udostępnia sprawdzone modele i widoki do dalszej pracy.
- 02
Oczyszczone
Porządkujemy identyfikatory, formaty i jednostki. Łączymy rekordy, wykrywamy braki i duplikaty. Ustalamy, kto odpowiada za poprawność oraz aktualność danych.
- 01
Surowe
Dane ze źródeł trafiają do Lakehouse przez uzgodnione API, konektory lub pliki. Zachowujemy ich pochodzenie i historię zmian.
- ERP
- CRM
- PIM
- Microsoft 365
- Helpdesk
- Dokumenty
Integracje · uprawnienia · jakość · ślad pochodzenia
Zastosowania
Jedne definicje. Wiele sposobów pracy.
Raport, odpowiedź asystenta i działanie agenta powinny opierać się na tych samych danych oraz regułach.
Asystent z szerszym kontekstem
Do wiedzy z dokumentów dołączają aktualne dane z systemów. Asystent może zestawić procedurę z zamówieniem, produktem lub historią obsługi.
Agenci Text-to-SQL
Pytanie w języku naturalnym zamieniają na zapytanie do uzgodnionych widoków danych. Wynik poszerza kontekst agenta, który nadal działa w granicach nadanych uprawnień.
Context Lakehouse → AI Engine
Jeden model produktu. Wspólne źródło wiedzy.
Baza produktowa to jedno z zastosowań Context Lakehouse. Łączymy PIM, karty katalogowe, programy doborowe i właściwości produktów z ceną oraz dostępnością z systemów firmy.
Poznaj bazę produktową →Źródła ze wspólnym identyfikatorem
Produkt ma spójne oznaczenia, jednostki, właściwości i wersje w różnych źródłach. Zachowujemy pochodzenie informacji oraz odpowiedzialność za jej aktualność.
Model z regułami doboru
Parametry, zgodność i reguły konfiguracji opisują, które warianty można połączyć. Projektant, konsultant i klient korzystają z tej samej sprawdzonej wiedzy o produkcie.
Kontekst dla asystenta i agenta
Asystent wyjaśnia kryteria doboru. Agent produktowy sprawdza konfigurację, a Agent ofertowy wykorzystuje ją w ofercie. Wyjątki ocenia człowiek.
- PIM
- Karty katalogowe
- Programy doborowe
- Właściwości, ceny i dostępność
Wspólny model produktu
- Projektant
- Konsultant
- Klient
- Agent
- Asystent AI
Bezpieczeństwo
Bezpieczeństwo jest częścią architektury.
Projektujemy zakres danych, dostęp i sposób utrzymania razem z IT. Korzystamy z istniejącego środowiska tam, gdzie spełnia wymagania.
Dostęp zgodny z rolą
Tożsamość użytkownika i agenta, uprawnienia do tabel, wierszy i kolumn oraz rozdzielenie środowisk. Wrażliwe dane udostępniamy wyłącznie w uzgodnionym zakresie.
Jakość i pochodzenie
Kontrole kompletności, aktualności i spójności. Właściciele danych, alerty oraz zapis drogi od źródła do raportu lub odpowiedzi.
Integracje i utrzymanie
Kontrolowany dostęp agentów do narzędzi przez MCP, monitoring i limity zasobów. Uzgadniamy aktualizacje, reakcję na błędy oraz odpowiedzialność po uruchomieniu.
Technologie
Technologie, które znamy z własnej pracy.
Stawiamy na sprawdzone Azure i Databricks. Jako partnerzy Microsoft i Databricks budujemy na nich warstwę danych dla klientów i korzystamy z nich także w WeAreFuture.
Microsoft Azure
Środowisko chmurowe, tożsamość, sieć i integracje. Architekturę dopasowujemy do wymagań firmy i sposobu pracy IT.
Databricks
Lakehouse, przetwarzanie danych i analityka. Unity Catalog wspiera wspólne zarządzanie dostępem, pochodzeniem danych i zasobami AI.
Pierwszy krok
Zaczynamy od pytania, na które firma potrzebuje odpowiedzi.
Nie trzeba od razu przenosić wszystkich danych. Wybieramy obszar, który przyniesie wartość, i budujemy fundament do dalszego rozwoju.
01 · Sprawdzamy punkt wyjścia
Cel biznesowy, dostępne źródła, obecna architektura, jakość i ograniczenia dostępu.
02 · Uzgadniamy pierwszy zakres
Model danych, integracje, definicje wskaźników i pytania, na których sprawdzimy rozwiązanie.
03 · Uruchamiamy i rozwijamy
Pierwszy raport, asystent lub agent. Ocena wyników, poprawki i decyzja o kolejnych źródłach oraz zastosowaniach.
Porozmawiajmy o kolejnym kroku.
Wspólnie określimy proces, dostępne dane i efekt, który warto sprawdzić. Na tej podstawie dobierzemy punkt startu.
Umów rozmowęAlbo napisz: hello@wearefuture.ai
