Вперед до 2025 року: потужність майбутнього підприємств завдяки даними, що управляються штучним інтелектом.

Вітаючи 2025 рік, ми оглядаємо вражаючий прогрес, якого досягла компанія Wren AI у 2024 році. Минулий рік став періодом трансформаційного зростання, що було зумовлено безцінними уроками, невтомними інноваціями та незмінною підтримкою наших партнерів, клієнтів і учасників. Ми поставили амбітні цілі, щоб переосмислити, як підприємства підходять до інтелектуальних даних, і наш шлях до сьогоднішнього дня лише зміцнив нашу віру в величезний потенціал нашої місії.

Перетворення хаосу підприємницьких даних на інтелект штучного інтелекту

У сучасному швидкоплинному світі підприємницьких технологій потік даних безперервно надходить з цифрових точок дотику, SaaS додатків і внутрішніх операційних систем. Ця хвиля даних містить величезний потенціал для отримання корисних інсайтів, водночас створюючи значні організаційні виклики. Відокремлені SaaS додатки, фрагментовані дані в сховищах та жорсткі бізнес-правила додають складності та неефективності.

Місія Wren AI полягає в тому, щоб вирішити ці проблеми, об'єднуючи підприємницькі дані за допомогою всеосяжної семантичної структури, що перетворює ізольовані дані на контекстно-збагачені інсайти, даючи змогу здійснювати аналітику на основі тексту в SQL за принципом самосервісу та закладаючи основи для майбутніх AI-орієнтованих процесів з даними. Нижче ми розглянемо болючі точки в сучасній аналітиці для підприємств, основні стовпи семантичного інтелекту з даних та те, як архітектура Wren AI, що базується на компонентному підході і розширена великими мовними моделями (Large Language Models, LLMs), може підтримати екосистему стратегії даних, орієнтовану на AI.

Тектонічні зміни в підприємницькому SaaS

За останні два десятиліття аналітика для підприємств пройшла шлях від статичних таблиць Excel до просунутих BI панелей і рішень на основі машинного навчання. Проте багато SaaS продуктів, таких як CRM, ERP та системи управління проектами, стали громіздкими і потрапили у пастку своєї жорсткості. Вони ризикують перетворитися на прості CRUD платформи, якщо не приймуть наступну хвилю AI-орієнтованих семантичних агентів, здатних об'єднувати розрізнені дані, автоматизувати ухвалення рішень та оркеструвати робочі процеси.

Аналітика підприємств майбутнього повинна забезпечувати реальний час і контекстуальні інсайти в масштабах. Місія Wren AI дає змогу бізнесам безперешкодно інтегрувати дані з різних систем, доповнювати їх семантичним розумінням і відкривати можливості для реальних результатів на основі AI.

Актуальні виклики в аналітиці для підприємств

Попри значні інвестиції, організації все ще стикаються з такими проблемами:

1. Фрагментовані джерела даних: Дані CRM можуть зберігатися в Salesforce, маркетингова аналітика — в Google Analytics, а операційні деталі — в SAP. Кожна система працює ізольовано, і команди не мають комплексного підприємницького погляду.
2. Жорсткі бізнес-правила: Вбудована логіка в аналітичних ланцюгах часто не може адаптуватися до нових даних чи змінних умов на ринку.
3. Обмежені контекстуальні інсайти: Коли метрики існують окремо, вони втрачають свій взаємозв'язок — наприклад, як маркетингова взаємодія може бути пов'язана з майбутнім використанням продукту.
4. Силосовані аналітичні команди: Аналітики часто витрачають більше часу на очищення та узгодження даних, ніж на створення проактивних інсайтів.

Стовпи семантичного інтелекту з даних

Wren AI побудований на чотирьох основних стовпах:

1. Контекстуальне моделювання даних: Замість того, щоб розглядати дані як окремі метрики, знаньні графи та онтології ілюструють взаємозв'язки між клієнтами, продуктами та транзакціями. Семантичний підхід роз'яснює, як «дзвінок з продажу», «маркетингова взаємодія» та «відкриття листа» взаємопов'язані, що дозволяє здійснювати детальніший аналіз та створювати узгоджені визначення по всіх відділах.
2. Мультиканальна атрибуція: Простих моделей першого чи останнього контакту часто недостатньо для того, щоб відобразити реальність багатоканальних, багатоступеневих клієнтських шляхів.
   Wren AI використовує семантичний інтелект для документування кожної взаємодії (маркетинговий канал, дзвінок з продажу чи сервісна подія) в знаному графі, що дає змогу здійснювати атрибуцію в реальному часі для розуміння впливу кожного каналу на конверсії або додаткові продажі, гіперперсоналізовані пропозиції, отримані з поведінкових даних, та адаптацію логіки атрибуції в міру зміни умов на ринку.
3. Управління знаннями семантичних даних у єдиній системі: Підприємства часто керують кількома сховищами даних (наприклад, Snowflake, Databricks) і різними SaaS додатками (Salesforce, Microsoft Dynamics, HubSpot, Stripe тощо). Wren AI спрощує навігацію через ці складні схеми, застосовуючи семантичні метадані до різнорідних джерел. Отримані інсайти (наприклад, попередження про високу ймовірність відтоку клієнтів) можуть автоматично передаватися в операційні системи — цей процес відомий як зворотний ETL — створюючи замкнуту петлю активації даних.
4. Операційні інсайти з підсиленням штучним інтелектом: Семантичні агенти на основі AI діють як «мозок» операцій підприємства, моніторять потоки даних в реальному часі, рекомендують негайні дії та оркеструють робочі процеси. Завдяки єдиній семантичній моделі в якості основи, ці агенти можуть інтерпретувати та автоматизувати ухвалення рішень, які раніше вимагали ручного нагляду. Архітектура Wren AI побудована для підтримки цих можливостей через передові LLM та агентні канали.

Використання: де семантичний інтелект з даних виявляє свою ефективність

Клієнт 360 і гіперперсоналізація

Надання єдиного погляду на клієнта є однією з найбільших складнощів. Wren AI об'єднує дані з CRM, ERP, маркетингових і сервісних платформ, пропонуючи 360-градусну перспективу клієнта. Бізнеси можуть пропонувати цільові акції, персоналізовану підтримку та контекстуальне upselling на всьому етапі життєвого циклу.

Оптимізація маркетингу з багатоканальною атрибуцією

Сучасний маркетинг охоплює електронну пошту, соціальні мережі, пошукові оголошення, вебінари та інші канали. Без надійної багатоканальної атрибуції складно визначити, який канал приносить найбільше конверсій. Інтелект Wren AI відстежує кожну точку контакту з клієнтом і дозволяє командам задавати запити на природній мові, такі як: «Порівняйте середній CAC між прямими кампаніями електронної пошти та соціальними оголошеннями за останні 12 місяців». Цей підхід самообслуговування зменшує залежність від спеціалізованих аналітиків даних.

Операційна ефективність у постачальницькому ланцюгу та логістиці

Для глобальних організацій навіть незначні збої в постачальницькому ланцюгу можуть мати серйозні наслідки. Wren AI моделює взаємозв'язки між постачальниками, доставкою та продажами, передбачаючи наслідки збоїв і ініціюючи стратегії миттєвого реагування.

Знайомство з Wren AI: бачення, архітектура та Text-to-SQL

Враховуючи ці виклики, що охоплюють всю галузь, Wren AI надає компоновану архітектуру даних, яка інтегрується з існуючими джерелами даних і платформами. Wren AI обіцяє практичну та трансформаційну аналітику на основі AI, накладаючи семантичну модель на підприємницькі дані та поєднуючи її з text-to-SQL через інтерфейси LLM.

Мова моделювання Wren AI (MDL)

MDL є серцем Wren AI, фіксуючи та кодування:

1. Метадані та схеми: Відображення полів і таблиць на відповідні бізнес-концепції
2. Бізнес-терміни: Узгодження з мовою конкретних відділів — наприклад, «ліди» або «запити на обслуговування»
3. Політики даних та управління: Забезпечення контролю доступу для середовищ з високими вимогами до відповідності
4. Агрегації та обчислення: Централізація правил для метрик, таких як дохід, LTV або рентабельність
5. Семантичні взаємозв'язки: Структурування того, як маркетингові кампанії пов'язані з лідами, можливостями та рахунками

Створюючи єдиний семантичний шар, організації усувають непослідовні визначення, що розкидані по системах. Цей єдиний шар підґрунтя для передових text-to-SQL та інсайтів на основі AI.

Інтеграція LLM для передового text-to-SQL

Wren AI інтегрує потужний інтерфейс text-to-SQL з шаром LLM, збагаченим підприємницькими документами та знаннями в конкретних галузях.
Навіть нетехнічні користувачі можуть ставити складні питання — «Покажіть, скільки лідів Q3 перетворились на угоди "закрито-переможено", згруповані за галузями» — простими словами.

Під капотом

1. Retrieval-Augmented Generation (RAG): Система звертається до галузевого сховища знань, витягуючи настанови та найкращі практики для створення більш точних, контекстуально багатих відповідей.
2. Галузеві моделі: Завдяки доопрацюванню LLM для таких галузей, як ритейл або фінанси, інструмент text-to-SQL розуміє специфічну термінологію секторів (наприклад, «рекламації», «прогнозування SKU»).
3. Розумування через ланцюг думок (Chain of Thought, CoT) і техніки підказок ReAct (Reasoning and Acting): Комбінуючи з семантичними вдосконаленнями нашої Мови визначень моделювання (Modeling Definition Language, MDL) для інтелектуального створення точних SQL запитів.
4. Оптимізоване створення SQL: Wren AI виконує запити до Snowflake, Databricks, MySQL або інших сховищ даних безперешкодно.
5. Дії на основі інсайтів: Замість того, щоб повертати сирий SQL, Wren AI надає результати, зрозумілі людині, за допомогою AI — такі як резюме, таблиці, графіки або інформаційні панелі — для швидшого ухвалення рішень.

Цей підхід демократизує аналітику, знижуючи залежність від інженерів даних та надаючи можливість кожному члену команди. Тим часом, синергія між LLM та семантичною структурою Wren AI забезпечує єдність визначень по всій організації.

Компонована архітектура даних та семантичний шар

Wren AI використовує компоновану архітектуру, яка дозволяє підприємствам інтегрувати її без повної технічної перебудови:

• Шар джерел даних: Сумісний з традиційними базами даних (MySQL, PostgreSQL) та сучасними сховищами даних (Snowflake, Databricks).
• Шар виконання: Взаємодіє з двигунами запитів, такими як Velox, Apache DataFusion та DuckDB.
• Відкриті формати файлів та таблиць: Підтримує Apache Iceberg, Delta та Parquet для портативності даних і мінімізації залежності від конкретного постачальника.

Надаючи єдину семантичну перспективу на цих компонованих шарах, Wren AI зменшує надмірні перетворення даних, сприяє співпраці між доменами та готує підприємства до ери оркестрації робочих процесів на основі AI.

Погляд у майбутнє: дорожня карта

У міру того, як AI продовжує прискорюватися, Wren AI прагне до:

1. Глибшої оркестрації AI: Розвиваючи text-to-SQL, щоб створити AI «агентів» для автоматизованої інтеграції даних та прогнозування політик — відповідно до бачення підприємств на основі AI.
2. Галузевих онтологій: Пропонуючи готові до використання семантичні моделі для вертикалей, таких як охорона здоров'я, фінанси та виробництво, прискорюючи впровадження та досягнення результатів.
3. Розширеного інтелекту для ухвалення рішень: Перевищуючи інсайти, щоб дозволити реальні тригери — наприклад, автоматичне перепризначення ресурсів у постачальницькому ланцюгу при виявленні ризику.
4. Колаборативної екосистеми: Співпраця з партнерами, інтеграторами та клієнтами для спільного створення спеціалізованих семантичних моделей, що стимулюють постійну інновацію.

Висновок

Ландшафт підприємницьких технологій перебуває на критичному етапі. Перехід до світу на основі AI вимагає нових основ, які є відкритими, компонованими та глибоко семантичними.

Wren AI створено для того, щоб бути такою основою. Інтегруючи контекстуальне моделювання даних, багатоканальну атрибуцію, єдине управління даними та посилення через AI — підкріплені передовими інтерфейсами LLM — бізнес-лідери та технічні фахівці можуть процвітати в еру, коли інтелектуальні агенти обробляють не лише окремі завдання, а й цілі потоки інформації та ухвалення рішень.

У цій новій парадигмі здатність інтегрувати фрагментовані дані та надавати інсайти в реальному часі з урахуванням контексту визначатиме конкурентоспроможні організації. Wren AI готова надати підтримку цим організаціям, сприяючи майбутньому, де AI полегшує значущу трансформацію бізнесу від початку до кінця.

Подяка

Ми висловлюємо нашу щиру вдячність Cheng Wu за його безцінні роздуми та відгуки, які значно покращили цю статтю.
Його досвід і продумані внески стали вирішальними у формуванні бачення та ясності цієї публікації. Дякуємо, Cheng, за твою підтримку і за те, що ти став невід'ємною частиною цієї подорожі, що веде нас до 2025 року.

Перекладено з: Forward to 2025: Powering the Future of Enterprise with AI-Driven Data Intelligence