Är IT- a Geschäftsufuerderungen
Fir en AI-Prototyp an de Betrib ze huelen, musse seng Daten zougänglech, qualitativ gutt an aktuell sinn. Duplikater, feelend Dokumentatioun an net disponibel Daten erschwéieren dëse Schrëtt.
Data Intelligence liwwert Data Engineering fir AI-Systemer: Ingestioun, Virbereedung, Beräicherung an Aktualiséierung. Monitoring an Traceabilitéit vun de Pipelines ergänzen d'Aarbecht vun den Data-Science-Equippen.
Eis Servicer
- AI-ready DatepipelinesIngestioun, Botzen, Deduplizéierung, Normaliséierung an Enrichissement, konzipéiert fir eng deklaréiert Refresh-Frequenz an net fir en eemolegen Extrakt.
- Retrieval-Pipelines fir AssistentenAcquisitioun vu Dokumenter, Chunking, Metadaten an d'Weiderginn vun de Zougangsrechter fir Retrieval-Augmented Generation, inklusiv dem Berechtegungsmodell, wou déi meeschte Piloten stëll scheiteren.
- Engineering vun Actualitéit a KorrektheetExplizit Service Levels op d'Alter vun de Donnéeën an op d'Feelerquote, kontinuéierlech gemooss, well all AI-Aussoe stroumofwäerts déi zwee ierft.
- Observability vu Modeller an AgentenIwwerwaachung vum Input-Drift, vun de Signaler zur Output-Qualitéit a vun den Aktiounen vun den Agenten, mat der Boucle zréck op d'Pipeline, déi den Input produzéiert huet.
- AI-Governance erméiglechenDokumentatioun, Lineage a Kontrollbeweiser fir AI-Systemer, am Aklang mat den Erwaardungen un Transparenz an Dategouvernance aus dem AI Act.
Eise Beräich ëmfaasst Ingestiouns-, Retrieval- an Aktualiséierungspipelines fir AI-Daten, mat definéierte Serviceniveauen.
Typesch Projetsbesoinen
- En AI-Pilot, deen aus Mangel un zouverlässegen Donnéeën net skaliert
- En Assistent-Rollout, dee inkonsistent Äntwerten liwwert
- E Retrieval-Projet, deen op Berechtegungen oder op der Actualitéit vun de Dokumenter hänke bleift
- Juristesch oder Risikofroen zur Hierkonft vun AI-Donnéeën
- Fachleit, déi d'IT ëmgeeën, fir hir eegen Extrakter ze bauen
Technologien a Standarden
- IBM Watson
- Microsoft 365 and Copilot integration
- Databricks, Microsoft Fabric, Snowflake
- Apache Kafka, Airflow
- Denodo data virtualisation
- Python, REST APIs, DB2, Oracle, MongoDB
Assessment a Projetcadrage
En Assessment vu 5 bis 15 Deeg gëtt Iech eng Kaart vun dësem Perimeter, eng Gap-Analys an e chiffréierte Plang.
Beweis
Projetreferenzen
Satisco LAB, intern
En Assistent iwwer 2.000 Säiten technesch Dokumentatioun
De Satisco LAB huet en AI-Assistent mat iwwer 2.000 Säiten IBM-Dokumentatioun entwéckelt. Dësen interne Projet test d'Virbereedung an d'Aktualiséierung vum Corpus an d'Qualitéit vun den Äntwerten.
Retrieval · Curated corpus · Watson AI · Daily internal use
Forme vun der Zesummenaarbecht
Assessment — 5 bis 15 Deeg, Fixpräis. Kartographie vun de Fluxen, Gap-Analys, chiffréierte Plang. E kuerzt Dokument, geschriwwen fir vun engem Decideur ënnerschriwwen ze ginn.
Build — E begrenzte Projet. Konzeptioun, Entwécklung, Tester a cut-over op engem definéierte Perimeter.
Run — Récurrent. Betrib, Monitoring, Weiderentwécklung a Permanence op Äre kritesche Fluxen.
Evaluéiert Är Integratiounsarchitektur
En Assessment vu 5 bis 15 Deeg gëtt Iech eng Flux-Kaart, eng Gap-Analys an e chiffréierte Plang. Kuerz, Fixpräis, geschriwwen fir vun engem Decideur ënnerschriwwen ze ginn.