Guillem Alsina Gonzàlez
El uso de inteligencia artificial y las herramientas de analítica en las organizaciones requieren un acceso directo a la información operativa en tiempo real y, sin embargo, el mero acceso a la información resulta insuficiente si no va acompañado de una gobernanza coherente y un significado comercial compartido. En respuesta a estas necesidades del mercado, la compañía Denodo ha anunciado la disponibilidad de la versión 9.5 de su plataforma, diseñada para facilitar la definición y reutilización del contexto corporativo aplicado a la inteligencia artificial agéntica y a la entrega de datos de autoservicio.
Con anterioridad, la herramienta ha estado accesible a través de una versión beta pública, utilizada entre otras firmas por Air Europa, que participaron en dicha fase previa. Dichas organizaciones señalaron que las nuevas funciones de grafos permiten interconectar activos para ofrecer una visión de la información unificada y de confianza, facilitando la adopción de los datos como un recurso corporativo estratégico en los procesos de democratización tecnológica.
A nivel técnico, la actualización amplía el grafo de conocimiento corporativo dentro del mercado de datos mediante nuevas extensiones. Esta estructura proporciona a los departamentos de tecnología de las organizaciones la capacidad de administrar conjuntamente una amplia variedad de elementos relacionados, tales como los procesos de extracción, transformación y carga, los diccionarios de negocio, los contratos de uso y las diversas habilidades de inteligencia artificial integradas en los sistemas corporativos.
Para asegurar la consistencia en las mediciones, el software introduce las vistas de métricas en la capa semántica para centralizar los indicadores de negocio, como pueden ser los ingresos, los beneficios o el valor del cliente. Gracias a esta característica, los departamentos de tecnologías de la información pueden definir las fórmulas y dimensiones matemáticas una sola vez, garantizando que todos los cuadros de mando y modelos automáticos consuman información idéntica a la hora de tomar decisiones.
En lo relativo a la productividad de los desarrolladores, el asistente integrado evoluciona hacia una interfaz conversacional para la programación y resolución de problemas. El sistema incorpora un flujo de trabajo que guía al profesional de bases de datos mediante sugerencias automáticas mientras explora metadatos o genera código de consultas, lo que agiliza la creación de las vistas sin exigir un conocimiento exhaustivo de la sintaxis.
Finalmente, de cara a la integración con el ecosistema de la industria, la plataforma incrementa su conectividad añadiendo soporte para datos no estructurados y entornos de terceros como Databricks, Azure AI Search o tablas Delta, además de mejorar las búsquedas vectoriales.
La dirección tecnológica de la empresa desarrolladora subraya que estas mejoras responden a la rápida evolución de la infraestructura de inteligencia artificial, la cual exige operar sobre información activa bajo unos parámetros de control y gobernanza estrictamente definidos.
