数据分析工作向“交互式”模式转变的趋势正在加快。语义智能企业Collate推出了一款新工具，仅凭自然语言输入，就能一次性完成从数据探索、查询编写到仪表板生成的整个流程。
Collate Inc.于1日宣布，正式发布基于开源项目“OpenMetadata”的新产品“Collate AI Analytics”。该工具使得数据分析师即使事先不知道组织内的数据存储在哪里、每个指标是基于何种标准定义的，只需输入问题，就能找到相关数据、生成查询，并将结果可视化。生成的图表可以保存和共享，还可以整合成可在整个企业范围内使用的仪表板。
改变数据分析师工作流程的“单一界面”
在传统的分析环境中，分析师为了获取所需数据，常常需要向数据工程师请求构建管道，之后再通过单独的商业智能工具查看结果。Collate表示，这款产品有望成为简化这些复杂步骤的替代方案。
其核心是该公司称之为“语义上下文图”的元数据层。该结构基于模式、本体和数据血统信息，为人工智能提供上下文，旨在引导其给出更准确的答案，并降低“幻觉”的可能性。其解释是，它并非像通用人工智能那样依赖一般知识，而是采用一种先理解每个企业如何定义和关联其自身数据，然后再给出答案的结构。
Collate的首席技术官哈莎·钦塔拉帕尼表示：“就像软件工程中的‘氛围编码’带来了变革一样，Collate AI Analytics使得分析师只需说出所需内容，就能进行实验、探索并产出成果。”他还补充说，语义上下文图可以将AI代理连接到适用于每个提示的数据源，同时支持遵守法规和内部数据政策。
知识图谱与混合搜索同步扩展
伴随着此次发布，Collate还扩展了其基于标准的语义元数据图谱功能。新功能包括：展示技术数据资产如何与业务含义相关联的“知识图谱”；映射业务概念与词汇表条目之间关系的“本体浏览器”；为业务概念增添基于标准的结构的“术语表术语及关系”；以及结合了自然语言与关键词搜索的“混合搜索”。
这可以被解读为一种超越简单搜索工具，旨在对企业内部数据的意义体系进行结构化的尝试。近期在企业AI市场中，答案的速度固然重要，但数据来源的可靠性和上下文理解正成为更关键的竞争力，Collate显然精准地瞄准了这一点。
5月第一周公开发布……累计投资约218亿韩元
Collate AI Analytics将立即向现有客户提供，公开发布预计在5月第一周。市场扩张速度与实际采用案例似乎是决定初期成败的关键变量。
根据PitchBook的数据，Collate的累计融资规模为1480万美元，按韩元计算约为218亿4480万韩元。其中，在去年7月的A轮融资中筹集了1000万美元，约合147亿6000万韩元。参与投资的机构包括Venrock Associates、Unusual Ventures和Karman Ventures。
在企业数据环境日益复杂的背景下，基于自然语言的分析工具不仅是提高生产力的工具，更可能成为改变数据获取方式本身的变量。不过，有评价认为，其真正的竞争力将取决于它能多准确地理解每个组织的数据定义，并稳定地反映法规和内部控制要求。
TP AI注意事项 使用TokenPost.ai基础语言模型对文章进行了摘要。正文的主要内容可能被遗漏或与事实不符。