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データ管理のリーディングカンパニーである株式会社Denodoは、2024年11月にリリースしたDenodo Platform 9.1に、Denodo Platformのセマンティックレイヤーと論理データ管理機能をベースに、フル機能のデータマーケットプレイス、GenAIイニシアチブの拡張サポート、データプロダクト開発のための新しいセルフサービスツール群など、直感的な新機能を追加したDenodo Platform 9.2を発表しました。
データ活用を効率化する強力なデータマーケットプレイス
ビジネスユーザーは、必要なデータに実用的な形式でアクセスするのに苦労し続けています。Denodo Platform 9.2の新しいデータマーケットプレイス機能は、Eコマーススタイルのユーザーエクスペリエンスを提供し、最も関連性の高いビジネスコンテキストのための包括的なセマンティックレイヤーと、AIを活用した自動化によってサポートされ、反復的なタスクを効率化します。この新機能により、組織全体のさまざまな役割を担う人々が、データレイヤーを超えて利用状況を可視化しながら、より迅速かつ直感的にデータを探索、発見、アクセスできるようになります。データマーケットプレイスでは、下流のアプリケーションや分析ツールがどのようにデータを使用しているか、どのデータ製品がどのダッシュボードやレポートで消費されているかを確認できます。また、個々のユーザーがUIに使用する言語を選択できるため、グローバルチームに最適です。
「IDCのリサーチバイスプレジデントであるスチュワート・ボンドは、次のように述べています。「Denodoデータカタログは、組織のデータレイクハウスやサポートするデータソースを問わず、常にデータへのアクセスや利用を容易にしてきましたが、Denodo Platform 9.2の新しいデータマーケットプレイス機能により、よりユーザーフレンドリーなインターフェースで、より直感的なアクセスが可能になったと思います。データカタログに関する技術的な知識があまりない、あるいはまったくない人でも、ほとんど、あるいはまったく手引きなしに、マーケットプレイスを活用してデータにアクセスできるようになりました。"
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ジェネレーティブAI（GenAI）アプリケーションのサポート強化
Generative AI (GenAI) applications require immediate access to trusted data from across the organization. Denodo Platform 9.2’s GenAI features extend the capabilities of Denodo Platform 9.1, which brought the AI-powered Denodo Assistant and Denodo AI SDK, to streamline the development of GenAI applications.
Denodo Platform 9.2は、GenAIの導入を加速させるデータ管理機能を進化させ、企業がAIモデルにAIレディデータ（高品質で適切に管理されたデータ）をリアルタイムでシームレスに提供できるようにします。これらの新しいGenAIの進化には、ユーザー固有の知識でAIモデルを動的にカスタマイズする機能、ソーシャルメディアの投稿からセンチメントをより効果的に抽出したり、画像を分析したりするための非構造化データのサポート強化、GenAI開発者のために特別に設計された新しい認定プログラムなどが含まれます。
「Alexforbesのデータアナリスト兼データガバナンスチームリーダーであるBarend Van Coller氏は、次のように述べています。「Denodo AssistantとそのAI SDKを利用することで、Alexforbes全体で管理されたデータへのアクセスが劇的に拡大しました。「かつてはIT部門やパワーユーザーの領域であったものが、直感的で会話的なインタラクションを通じて、技術者でないユーザーもアクセスできるようになりました。Denodo9.2のリリースにより、セキュアでシームレスなデータの検索、発見、対話が可能になります。"
データ製品開発の合理化
開発者は、管理され、組織化された環境でデータ製品を構築できる必要があります。 デノド Platform 9.2では、強力なデータガバナンスと最適な効率性を維持しながら、データプロダクト開発を促進するための大幅な機能強化が行われています。新たに追加された機能には、継続的インテグレーション/継続的開発（CI/CD）のワークスペースサポートが含まれ、ブランチベースの開発により複数のチーム間での俊敏な共同作業が可能になります。また、自動化された依存関係分析により、エラーを削減し、データのキャッシュとキュレーションを合理化します。
ソース グローブニュースワイヤー
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