Автономный ИИ развивается быстрее, чем большинство команд по управлению данными успевают за ним следить. Недавнее исследование Harris Poll, проведенное по заказу Collibra, показало, что девять из десяти организаций активно внедряют автономных ИИ-агентов. Тем не менее, многие команды по управлению данными по-прежнему выполняют такие задачи, как разрешение конфликтующих определений и подключение активов, вручную — на каждую такую задачу может уходить до нескольких недель. Универсальные ИИ-помощники не могут устранить этот пробел, поскольку им не хватает бизнес-контекста и защитных механизмов. Collibra Maestro меняет это, привнося автоматизацию на базе ИИ непосредственно в процессы управления данными, включая возможность создавать собственных ИИ-агентов, работающих внутри Collibra.
Что нового: Collibra Maestro
Collibra Maestro — это интегрированный набор возможностей Collibra на базе ИИ, предназначенный для автоматизации операций по управлению данными и более быстрого предоставления доверенного контекста каждому активу, модели и агенту.
В центре этого решения находятся Maestro Agents — ИИ-агенты, которые работают внутри платформы Collibra, отвечая на вопросы и выполняя задачи с использованием контекста, встроенного в Collibra, для автоматизации управления. Maestro Agents бывают трех видов: системные агенты, управляемые Collibra (например, для бизнес-определений, обнаружения данных и аналитики, а также документации Collibra); готовые шаблоны, которые можно использовать как есть или настраивать под себя; а также полностью настраиваемые агенты, которые ваша собственная команда создает в Maestro Studio — среде без написания кода (no-code) для создания и управления Maestro Agents, позволяющей точно выбирать, из какой базы знаний каждый агент может черпать информацию и какие действия ему разрешено предпринимать.
Maestro Assistant — это интерфейс, где все это объединяется для конечных пользователей: диалоговый интерфейс, встроенный в Collibra, с помощью которого потребители данных задают вопросы на естественном языке и даже могут вызывать конкретного Maestro Agent по имени или через @тег (так же, как вы бы упомянули коллегу в чате).
Collibra Maestro также включает Maestro Actions (ранее известные как Collibra AI) — готовые ИИ-утилиты, такие как помощник по написанию текстов для всех текстовых полей и семантическое сопоставление, которые работают вообще без необходимости вести диалог.
Настройка агента-конструктора дата-продуктов в Maestro Studio, включая установку базовой информации, инструкций и примеров вопросов по умолчанию, с панелью предварительного просмотра в реальном времени справа.
Как помогает Collibra Maestro
Ручные процессы управления данными не успевают за темпами внедрения автономного ИИ. Каждый новый источник данных, спор о бизнес-терминах или запрос на администрирование борется за одни и те же ограниченные часы, и отставание только растет по мере того, как инициативы в области ИИ умножаются во всем бизнесе.
Команды пробовали различные решения, в том числе попытки закрыть пробел с помощью универсальных ИИ-помощников, но эти инструменты работают без бизнес-контекста или надлежащих защитных механизмов, выдавая противоречивые или просто неверные ответы, а иногда предпринимая действия, которые создают новые риски вместо их устранения.
Collibra Maestro был создан для того, чтобы устранить этот пробел непосредственно внутри платформы, где уже хранятся доверенные данные.
Проблемы, которые он решает
Если оставить этот пробел без внимания, он проявляется в нескольких типичных проблемах:
- Накапливающееся отставание в управлении данными, поскольку многие операции по-прежнему зависят от ручной работы с каждым элементом в отдельности.
- Универсальные инструменты ИИ, которые уверенно отвечают и действуют без бизнес-контекста или надлежащих защитных механизмов, создавая новые риски вместо устранения ручного труда.
- Отсутствие у бизнес-команд и команд по управлению данными практического способа создания собственной автоматизации без специализированных технических ресурсов.
- Противоречивые ответы, определения и действия в разных командах и доменах, поскольку нет общего доверенного источника, из которого черпал бы информацию каждый агент.
- Обращение команд к обходным путям и сторонним инструментам, что создает новые риски, когда одобренные варианты не справляются со спросом.
Как работает Collibra Maestro
Collibra Maestro создан на базе корпоративного графа знаний Collibra. Конструктор агентов в Maestro Studio позволяет определить базовую информацию настраиваемого Maestro Agent (имя, описание и уникальный @тег), а затем написать инструкции, задающие его роль, тон общения и защитные механизмы. ИИ-помощник по написанию текстов (Maestro Action) может составить описание и инструкции за вас, используя имя агента и @тег в качестве отправной точки.
После этого вы выбираете базу знаний агента, выбирая конкретные представления из вашей организации или приложений. Кроме того, инструменты позволяют агенту выполнять задачи от имени пользователя, например создавать актив. Инструменты по задумке предполагают участие человека (human-in-the-loop): агент представляет сводку того, что он собирается сделать, и ждет явного одобрения, прежде чем продолжить.
Перед публикацией вы можете протестировать агента в режиме реального времени, задать его приветственное сообщение, цвет и хотя бы один пример вопроса, а также определить, кто может иметь к нему доступ и кто является его владельцем. После отправки рецензент одобряет агента до того, как он станет доступен, после чего его можно вызывать из Maestro Assistant — либо по @тегу, либо по имени из выпадающего списка агентов. После публикации владельцы агентов могут отслеживать аналитику использования, чтобы видеть, как внедряется их агент.
Просмотр аналитики агента в Maestro Studio для отслеживания общих или индивидуальных метрик агента, включая активных пользователей, общее количество диалогов и динамику вовлеченности с течением времени.
Помимо создания с нуля, Maestro Studio также поставляется с готовыми шаблонами агентов для типичных сценариев управления данными:
- Агент по дата-продуктам: превращает намерение создателя в полностью управляемый дата-продукт, включая порты дата-продукта и контракт на данные, посредством интерактивного диалога.
- Помощник бизнес-глоссария: проверяет официальное значение метрики или термина перед их использованием в анализе и выявляет противоречащие друг другу определения в разных командах.
- Менеджер проблем с данными: преобразует обнаруженную проблему с данными, конфликт определений, дубликат или пробел в качестве в управляемый актив проблемы с данными и ведет его до разрешения.
- Агент обнаружения дубликатов: сканирует ваш глоссарий на предмет дубликатов или почти дублирующих друг друга активов и рекомендует каноническую версию для проверки.
Чтобы ускорить создание Maestro Agent, команды могут использовать любой из этих шаблонов и настраивать базу знаний, инструменты и инструкции под свою собственную среду. Команды также могут импортировать конфигурацию агента из файла YAML или создать агента в диалоговом режиме через Maestro Assistant вместо пошагового прохождения конструктора.
Выбор готового шаблона агента в Maestro Studio для быстрого создания решений для типичных сценариев управления данными, таких как помощник бизнес-глоссария, менеджер проблем с данными, агент по дата-продуктам или агент обнаружения дубликатов.
Почему вы будете в восторге
Специалисты по управлению данными (Data Stewards): переложите рутинную работу по управлению, такую как ответы на вопросы об определениях терминов, тегирование отсутствующих метаданных или создание активов, на Maestro Agent, освободив время для более ценных задач управления.
Руководители направлений управления и комплаенса: создавайте ограниченные версии Maestro Agents, которые ссылаются только на определенные сертифицированные источники и выполняют только предварительно одобренные действия, получая контролируемый и проверяемый способ масштабирования возможностей управления.
Команды работы с данными и аналитики: разверните специализированного Maestro Agent, ограниченного контентом их Data Marketplace, помогающего бизнес-пользователям находить нужные дата-продукты и возвращающегося к более широкому поиску, когда ответа нет в его базе знаний.
ИТ-администраторы и администраторы платформ: тратьте меньше времени на обработку единичных запросов агентов, поскольку бизнес-команды могут создавать и поддерживать собственные агенты Maestro в рамках стандартов безопасности Collibra без реализации проектов заказной разработки, а также отслеживать аналитику использования, чтобы видеть реальные темпы внедрения таких агентов.
Варианты использования
Вот как это выглядит на практике:
Создание информационных продуктов
Инженер данных направляет агента информационных продуктов на занесенную в каталог таблицу; агент считывает существующие столбцы, происхождение и описания, проверяет данные на наличие дубликатов, а затем формирует проект полноценного информационного продукта, порта и контракта данных для проверки. Это превращает процесс ручного документирования, который раньше занимал дни, в единую управляемую беседу.
Управление ИИ
Команда по управлению, готовящаяся к заседанию комитета по управлению ИИ, использует агента обнаружения дубликатов для поиска дубликатов среди своих вариантов использования ИИ, а затем расширяет его инструменты оценки для подготовки проекта оценки управления для каждого оставшегося варианта использования. В результате задача, на ручной анализ которой раньше уходил целый день, решается менее чем за десять минут.
Страница обзора опубликованного агента Maestro "Assessment Auto-Filler" (Автозаполнитель оценок) в Maestro Studio с подробным описанием агента, включая описание, статус публикации и инструкции.
Регуляторная отчетность
Команда регуляторной отчетности создает ограниченный агент "FinREP Assistant", привязанный исключительно к определенным информационным ресурсам в финансовом сообществе. Благодаря этому аналитики получают согласованные, подлежащие цитированию ответы по регуляторным определениям и могут запрашивать создание новых терминов при обнаружении пробелов — и все это с обязательным одобрением человека перед созданием любых элементов.
Основные выводы
Collibra Maestro переносит автоматизацию на базе ИИ непосредственно в процессы управления — от готовых и адаптированных агентов Maestro до предварительно созданных действий, таких как автоматические описания и семантическое сопоставление. Ответы любого настраиваемого агента ограничены выбранными вами базой знаний и инструментами, а действия изначально проектируются с учетом необходимости утверждения человеком. Именно такое сочетание позволяет сократить время выполнения операций управления с недель до минут, обеспечивая более быстрый доступ к проверенному контексту для каждого актива, модели и агента.
Где узнать больше о Collibra Maestro
Клиенты уже сегодня могут работать с Collibra Maestro, включая использование Maestro Studio и Maestro Assistant, доступных в рамках общедоступного предварительного просмотра (Public Preview).
Ознакомьтесь со следующими ресурсами, чтобы узнать больше о Collibra Maestro и создании собственных агентов Maestro:
- Документация продукта: О Maestro Studio и агентах Maestro
- Блог: Агент информационных продуктов: превратите таблицу из каталога в управляемый информационный продукт
- Сима Сиванандан (Simla Sivanandan)Сима Сиванандан (Simla Sivanandan)Старший менеджер по управлению продуктамиCollibra
Сима Сиванандан (Simla Sivanandan)
Сима Сиванандан (Simla Sivanandan)
Старший менеджер по управлению продуктами
Collibra
- Зузана Затрохова (Zuzana Zatrochova)Зузана Затрохова (Zuzana Zatrochova)Старший менеджер по продуктуCollibra
Зузана Затрохова (Zuzana Zatrochova)
Зузана Затрохова (Zuzana Zatrochova)
Старший менеджер по продукту
Collibra
- Мелани Генри (Melanie Henry)Мелани Генри (Melanie Henry)Директор по продуктовому маркетингуCollibra
Мелани Генри (Melanie Henry)
Мелани Генри (Melanie Henry)
Директор по продуктовому маркетингу
Collibra
