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最 新版别增强了智能数据自助服务和转化功用，让更多用户能够轻松运用数据取得强壮洞察力。
近来，数据管理范畴领导 者 Denodo 宣告推出 Denodo 途径 V9.0。这一最 新版别采用人工智能驱动，支撑自然语言查询，用户无需了解 SQL 即可获取数据洞察，完成智能数据交给。Denodo 途径 V9.0还能够为大模型（LLM）供给来自整个企业的实时、受管理的数据，通过检索增强生成(RAG)为生成式 AI 运用供给可信、相关度高、深入的结果。此外，该途径还具备一系列强壮的新功用，进一步增强了数据管理能力。如何使用云存储?通过将智能化数据交给，Denodo 途径 V9.0将逻辑数据管理推进到 AI 和高 级剖析的新阶段，将愿景变为实际。
“咱们信任 Denodo9.0将改动游戏规则。自助数据预备和生成式 AI 集成将使一切用户都能轻松定制和运用数据集，”家具巨头City Furniture 数据与剖析副总裁 Ryan Fattini 表明。“Iceberg 和 Delta Lake 的集成增强了剖析能力，先进的安全管理和审计东西改进了监督和合规性。”
借助 Denodo 途径 V9.0的新功用，找不到服务器或 DNS 错误.体系将在用户与数据交互时进行学习，并依据每个用户的当时需求主动引荐最 佳数据，显著进步广大用户的工作效率，因为他们无需再花费时间确认要运用哪些数据或数据方位。用户能够运用自然语言输入查询，不只能够取得即时结果，还能够取得查询结构方式的详细细分。在底层，体系将优化跨多个途径的数据交给，主动选择最方便的办法，节省时间和成本。此外，途径还加强了对内置安全措施的遵照性，进一步提升了安全性。
权 威安排TDWI （The Data Warehousing Institute，数据仓库研究所）副总裁兼高 级剖析高 级研究总监 Fern Halper 表明:“在 TDWI，咱们信任，在不断努力一致各种数据的过程中，公司将运用物理和逻辑数据架构。” “Denodo 途径 V9.0许诺为能够习惯这两种办法的数据结构供给强壮支撑，并增强 AI 功用，以进步数据结构灵活性，以支撑更广泛的不同用户角色。”
Denodo途径V9.0的主要功用包含:
● 自然语言查询支撑: 通过与 ChatGPT、AWS Bedrock 和其他生成式 AI 途径的无缝集成，事务用户能够运用自然语言查询数据，无需手动编写查询语句，如同用日常语言发问相同简略。
● 全新数据预备导游: 一切技能背景的用户都能够无缝自定义数据集，以满足个性化需求。事务用户能够跨多种用例对数据产品快速修正，无需数据团队的支撑，将数据团队解放出来，执行更具战略性的使命。

● 智能查询建议: 运用 AI，Denodo 途径 V9.0查询导游响运用户活动，通过主动定制转化和数据集过滤器，简化数据查询过程。

● 支撑 AI 安排妥当数据: Denodo 途径 V9.0使企业能够通过检索增强生成（RAG）轻松地将实时、企业专业数据归入其生成式 AI 项目。

● 改进的开发者体会功用: Denodo 途径 V9.0增强了对 DevOps 简化协作的支撑，集成了 Scheduler 作业以完成更高效的使命管理，全新的欢迎门户以更快的速度帮助开发者入门，优化设计的数据源面板以更轻松地方式拜访和操作数据。
● 增强的根据 MPP 的数据湖引擎: Denodo 途径 V9.0的根据大规模并行处理（MPP）的数据湖引擎供给了简化的配置，更容易与 Delta Lake 和 Iceberg 表集成，增强剖析功用，使数据湖更易于拜访和操作，增加企业安排从中取得的价值。
● 高 级联邦管理: Denodo 途径 V9.0为管理不同团队对数据产品的分散创建和重用供给了更细粒度的控制。
● 增强的审计功用: Denodo 途径 V9.0供给了用于检查和审计数据拜访策略的增强东西，改进监督并遵守以数据为中心的法规。
“说咱们对 Denodo 途径 V9.0感到‘兴奋’是一种轻描淡写的说法，” Denodo 执行副总裁兼首席技能官 Alberto Pan 表明，“这个通过数年开发的版别，为数据管理带来史无前例的智能化水平，这将为商业和技能用户拓荒丰富的新时机。新的人工智能和数据预备功用，包含对 RAG 的支撑，将为更广泛的用户群体带来先进、可信的数据剖析，改进的 MPP 和 DevOps 功用将加快数据拜访，在底层，使数据剖析体会更快、更无缝的运用在更广泛的用例中。”
关于Denodo
Denodo 是数据管理范畴的领导 者，多年蝉联Gartner数据集成东西魔力象限、Forrester Wave™ 企业数据织造“领导 者”方位 ，屡获荣誉的 Denodo 途径是抢先的逻辑数据管理途径，以事务速度以事务语言为整个安排的一切数据相关方案供给数据。Denodo 的客户遍及全球30多个行业的企业，多数来自世界500强与全球2000强。他们在不到六个月的时间内回收成本，短期内完成超过400% 的出资回报率和数千万元收益。欲了解更多信息，请拜访官网，或进群咨询“逻辑数据织造”。