A Solix Applied sciences lançou hoje o Enterprise AI, que afirma ser a primeira plataforma de dados de quarta geração do setor. Ao integrar recursos avançados de gerenciamento de dados em uma única plataforma, a Solix afirma que pode fornecer os dados limpos, confiáveis e governados que as empresas precisam para ter sucesso com IA.
Não é nenhum segredo que as empresas estão lutando para ter sucesso com seus projetos de IA, com estudos recentes apontando a taxa de fracasso entre 40% (Gartner) e 95% (MIT Media Lab). Em muitos casos, o culpado pelos problemas da IA pode ser atribuído a um merchandise: dados fragmentados, isolados, sujos e mal gerenciados.
“Os dados prontos para IA são a base essencial para operações empresariais de IA seguras”, disse James Brief, Diretor do SPARK AI Consortium no San Diego Supercomputer Middle. “A falta de sucesso do projeto relatada pelo MIT e outros pode ser atribuída em grande parte a falhas na governança de dados.”
Obviamente, é possível organizar um conjunto de dados para apoiar iniciativas de IA, mas é um trabalho árduo. As empresas precisam investir em trabalho de engenharia para criar processos que garantam que os dados sejam limpos, etiquetados, catalogados e protegidos. É preciso linhagem de dados ponta a ponta e capacidade de auditoria, alimentada por metadados. Políticas de controle de acesso baseado em função (RBAC) são necessárias para garantir que ninguém tenha acesso aos dados que não deveria. Os requisitos regionais de PII e de soberania de dados devem ser respeitados.
Fonte: white paper da Solix, “Enterprise AI
Uma plataforma de dados de quarta geração
Estrutura para Governança de IA e Armazém de IA”
Os dados devem ser classificados e os catálogos precisam ser mantidos atualizados para que analistas e cientistas possam procurar dados úteis. Camadas semânticas devem ser criadas para garantir que as consultas SQL e AI obtenham os dados corretos. Os embeddings de vetores devem ser criados e armazenados em um repositório prontamente disponível para inferência de IA e geração aumentada de recuperação (RAG). E tudo isso deve ser feito em todo o conjunto de dados, abrangendo dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, residindo no native, na nuvem e em todos os lugares intermediários.
As plataformas de dados de terceira geração fornecem alguns desses recursos, de acordo com a Solix Applied sciences. Especificamente, o trabalho realizado em torno de controle de versão, cache, indexação e gerenciamento avançado de transações ACID com Apache Iceberg e Databricks Delta ajudou a resolver alguns dos problemas de consistência de dados que atormentavam as empresas desde os dias do Hadoop (que é definido como uma plataforma de segunda geração). Os information warehouses de primeira geração construídos em bancos de dados relacionais carecem de muitos desses recursos.
A plataforma de quarta geração baseia-se nos information lakehouses de terceira geração para reunir todos esses recursos, de acordo com Solix. Em vez de fornecer separadamente uma camada semântica, um banco de dados vetorial, suporte para Mannequin Context Protocol (MCP), ferramentas RAG e um recurso de consulta alimentado por IA (entre outros), a plataforma de dados de quarta geração reúne todos eles em uma estrutura abrangente e coesa.
“A IA corporativa aproveita a arquitetura lakehouse existente e permite uma convergência de metadados, governança e automação de IA que redefine os contornos do gerenciamento de dados corporativos”, escrevem John Ottman, presidente executivo da Solix, e Suresh Mani, arquiteto-chefe de IA, em um white paper intitulado “IA corporativa: uma estrutura de plataforma de dados de quarta geração para governança de IA e armazém de IA”.
“Por exemplo, através de consultas em linguagem pure usando immediate avançado para SQL, geração de código assistida por IA, camadas semânticas e controles de governança, os processos tradicionais de acesso a dados podem ser automatizados para aliviar a pressão na complexa tarefa de analisar estruturas de dados e gerar programas SQL”, escrevem eles.
De certa forma, a plataforma de dados de quarta geração combina a visão da governança de cima para baixo de uma malha de dados com o sonho da malha de dados de permitir que equipes independentes inovem individualmente. Ele combina isso com ferramentas baseadas em IA que reduzem drasticamente as habilidades técnicas necessárias para gerenciar dados.
Fonte: white paper da Solix, “Enterprise AI:
Uma plataforma de dados de quarta geração
Estrutura para Governança de IA e Armazém de IA”
As empresas não precisam mover seus dados para o Solix Enterprise AI para aproveitar as vantagens do software program. De acordo com Ottman, o software program funciona como um “warehouse de metadados” que fica sobre os armazenamentos de dados existentes, que podem ser executados em um provedor de nuvem como o Databricks ou em um banco de dados native.
O objetivo last do Solix Enterprise AI é tornar os dados prontos para IA, unificando governança, inovação e valor de negócios, ao mesmo tempo que alinha o ciclo de vida dos dados, administração, nuvem, escolhas orçamentárias e prontidão organizacional, continua Ottman.
“Aqueles que o fizerem alcançarão um ROI mais rápido, maior produtividade da força de trabalho e uma vantagem competitiva duradoura”, afirma ele. “Ao se tornarem uma empresa pronta para IA – capaz de prosperar em uma period em que os dados são essenciais para a transformação da IA – as organizações estão posicionadas para impulsionar a inflexão e alcançar novos níveis de competitividade com a IA empresarial.”
Solix discutirá Enterprise AI esta semana em sua conferência SOLIXEmpower 2025, que acontecerá de hoje a sexta-feira na UCSD. A empresa financiou uma variedade de projetos de pesquisa em gerenciamento de dados com a UCSD, incluindo a Escola de Computação, Informação e Ciência de Dados (SCIDS), o San Diego Supercomputer Middle e o consórcio industrial SPARK AI lançado na SDSC há dois anos.