ข้อมูลสู่สถาปัตยกรรมอัจฉริยะ
ตั้งแต่ข้อมูลดิบไปจนถึงการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยเอเจนต์ — นำเข้าผ่านอะแดปเตอร์ การรวมศูนย์และผู้รวบรวมแบบศูนย์คัดลอก จัดเก็บดิบบน SQL และ MPP; สรุปเป็นเหตุการณ์ โปรไฟล์ ตัวชี้วัด และความสัมพันธ์ จากนั้นเชื่อมต่อผ่าน ontology สำหรับ AI Agent
เหตุใดสี่ชั้นจึงมีความสำคัญสำหรับตัวแทน AI
ตัวแทนจะดีได้ก็ต่อเมื่อบริบทมีเหตุผลเท่านั้น การแยกการนำเข้า พื้นที่เก็บข้อมูลดิบ นามธรรม และ ontology ทำให้โมเดลมีอินเทอร์เฟซที่สะอาด มีการควบคุม และเชื่อมต่อกันในทุกระดับ ดังนั้นการตัดสินใจจึงมีพื้นฐาน อธิบายได้ และมีค่าใช้จ่ายในการพัฒนาเพียงเล็กน้อย
Agent อ่านบริบท ไม่ใช่แถวดิบ
แต่ละเลเยอร์มอบอินเทอร์เฟซที่เสถียรให้กับตัวแทน — เหตุการณ์ โปรไฟล์ เมตริกที่ควบคุม และออนโทโลยีที่เชื่อมต่อกัน มันใช้เหตุผลจากบริบทที่เป็นจริงแทนที่จะแยกวิเคราะห์และรวมบันทึกดิบในเวลาอนุมาน ซึ่งเป็นสิ่งที่ทำให้คำตอบของมันสามารถทำซ้ำได้
การนำเข้าข้อมูลที่ไม่ขึ้นกับแหล่งที่มา
เนื่องจากคอลเลกชันเป็นเลเยอร์ของตัวเอง โมเดลจึงไม่ขึ้นอยู่กับว่าระบบจะเชื่อมโยงกันอย่างไร เพิ่มอะแดปเตอร์ รวมคลังสินค้าเข้าที่ หรือส่งผ่าน API ที่เปิดอยู่ ทุกอย่างด้านบนจะเห็นรูปร่างของข้อมูลเดียวกัน ดังนั้นแหล่งข้อมูลใหม่จึงไม่กระทบกับข้อความแจ้งหรือตรรกะของคุณ
พื้นฐานที่สม่ำเสมอ
การจัดเก็บ SQL และ MPP จะสอดคล้องกันผ่านการเก็บข้อมูลการเปลี่ยนแปลง ดังนั้นบริบทของ Agent จึงได้รับการสนับสนุนด้วยความจริงดิบเพียงข้อเดียว แทนที่จะคัดลอกสำเนาที่ไม่เห็นด้วยออกไป การอ่านการปฏิบัติงานและการสแกนเชิงวิเคราะห์ขนาดใหญ่จะเห็นบันทึกเดียวกัน
ความจริงทางธุรกิจที่ถูกควบคุม
หน่วยวัดมีคำจำกัดความที่เชื่อถือได้เพียงคำเดียวในเลเยอร์ความหมาย ดังนั้นตัวเลขที่ตัวแทนดำเนินการจึงเป็นตัวเลขเดียวกันกับที่แดชบอร์ดของคุณแสดง การตัดสินใจสามารถอธิบายและตรวจสอบได้ แทนที่จะขึ้นอยู่กับการรวมกลุ่มเฉพาะกิจ
ความสัมพันธ์ที่ชัดเจนและติดตามได้
Ontology เชื่อมโยงเจตนา โปรไฟล์ และมูลค่าทางธุรกิจ ดังนั้นคำแนะนำจึงสามารถย้อนกลับไปยังบริบทที่แน่นอนที่สร้างขึ้นได้ ความสัมพันธ์อยู่ในโมเดล ไม่ใช่ตัวแทนที่ได้รับมาอีกครั้งในทุกการโทร
ปลอดภัยที่จะพัฒนา
สลับโมเดล เพิ่มแหล่งข้อมูล หรือเปลี่ยนพื้นที่เก็บข้อมูลเบื้องหลังสัญญาเลเยอร์ที่เสถียร เอเจนต์ใช้นามธรรมเดิมๆ ต่อไป ดังนั้นความฉลาดที่อยู่ด้านบนจะพัฒนาโดยไม่ต้องเขียนใหม่ข้างใต้
จากข้อมูลดิบสู่ออนโทโลยีที่เชื่อมโยงกัน
แต่ละเลเยอร์มอบอินเทอร์เฟซที่สะอาดกว่าและควบคุมได้มากกว่า — การนำเข้า การจัดเก็บแบบดิบ นามธรรม และออนโทโลยีที่ AI ดำเนินการ — ดังนั้นความฉลาดที่อยู่ด้านบนจะพัฒนาโดยไม่ต้องเขียนใหม่ด้านล่าง
อะแดปเตอร์ระดับองค์กร
อะแดปเตอร์ที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับระบบองค์กรกระแสหลัก — CDP, CRM, ERP, OMS และการพาณิชย์
เทคโนโลยีการคัดลอกเป็นศูนย์
ค้นหาข้อมูลคลังสินค้าขนาดใหญ่ในสถานที่ — ไม่ต้องคัดลอกข้อมูล (Snowflake, Databricks, Data Cloud, Delta Sharing)
ตัวรวบรวมข้อมูลการติดตาม
การติดตามกิจกรรมบนเว็บ + แอปที่ครอบคลุมและการรวบรวมพฤติกรรมผ่าน SDK
เปิดข้อมูล API / SDK
API และ SDK ที่ได้มาตรฐานสำหรับแหล่งที่มาที่กำหนดเอง
เลเยอร์ข้อมูลดิบ
นำเข้าข้อมูลดิบและจัดเก็บในฐานข้อมูล SQL และ MPP พร้อมการซิงค์ CDC แบบเรียลไทม์
สำรวจเลเยอร์นี้ →ฐานข้อมูล SQL
ที่เก็บข้อมูลแบบมีโครงสร้างสำหรับการทำธุรกรรมและการดำเนินงาน
ฐานข้อมูล MPP
การประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
เลเยอร์การแยกและทำความเข้าใจข้อมูล
แปลงข้อมูลดิบให้เป็นโมเดลและข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย
สำรวจเลเยอร์นี้ →โปรไฟล์ผู้ใช้และการแท็ก
รวบรวมข้อมูลดิบลงในแท็กสมาชิกและสร้างโปรไฟล์ผู้ใช้
รูปแบบเหตุการณ์และการรับรู้เจตนา
แปลงพฤติกรรมดิบเป็นโมเดลเหตุการณ์และอนุมานเจตนาของผู้ใช้
การสกัดเมตริกและความจริงทางธุรกิจ
แยกตัวชี้วัดที่ควบคุมได้จากข้อมูลดิบและเปิดเผยความจริงทางธุรกิจ
ความสัมพันธ์และความใกล้ชิด
การอ้างอิงและคำสั่งซื้อที่เป็นนามธรรมลงในกราฟความสัมพันธ์ของสมาชิก - ความสัมพันธ์ที่เปลี่ยนใจเลื่อมใส ศูนย์กลาง และครัวเรือนที่เป็นไปได้อย่างแท้จริง
ความสัมพันธ์และความคล้ายคลึงกัน
สร้างแบบจำลองความคล้ายคลึงทางสถิติจากข้อมูลจริง เช่น การซื้อสินค้าร่วมกัน ความชอบในหมวดหมู่ และสมาชิกที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน
ชั้นการทำงานของออนโทโลยี
เชื่อมโยงความตั้งใจ โปรไฟล์ และธุรกิจผ่านโมเดลเอนทิตีผู้ใช้ และเปิดใช้งานการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนโดยเอเจนต์
สำรวจเลเยอร์นี้ →วิธีที่การกระทำเพียงครั้งเดียวกลายเป็นการตัดสินใจ
มองเห็นเลเยอร์ต่างๆ ได้ง่ายขึ้นขณะเคลื่อนไหว นี่คือสัญญาณการค้าปลีกสัญญาณหนึ่งที่เคลื่อนผ่านทั้งสี่ — จากการคลิกแบบ Raw ไปจนถึงการดำเนินการที่ดีที่สุดในลำดับถัดไปของตัวแทน
การกระทำของนักช้อปก็มาถึง
สมาชิกดูแจ็คเก็ตตัวเดียวกันสามครั้งและเพิ่มลงในตะกร้าสินค้า จากนั้นก็ออกจากเว็บไซต์โดยไม่ซื้อ เหตุการณ์การเรียกดูและการเพิ่มลงในตะกร้าสินค้าเหล่านี้จะถูกส่งผ่านตัวเก็บรวบรวมการติดตาม พร้อมกับประวัติการสั่งซื้อจากระบบการค้าและ CRM ที่เชื่อมต่ออยู่
ทุกอย่างปรากฏออกมาเป็นความจริงที่ดิบๆ
เหตุการณ์และบันทึกจะถูกเขียนเป็นข้อมูลดิบลงใน SQL และ MPP store พร้อมกัน โดยรักษาความสอดคล้องกันด้วยการจับการเปลี่ยนแปลงข้อมูล — เพื่อให้ข้อเท็จจริงเดียวกันพร้อมสำหรับการค้นหาในเชิงปฏิบัติการและการสแกนวิเคราะห์ขนาดใหญ่
ข้อมูลดิบกลายเป็นความหมาย
โมเดลเหตุการณ์อ่านว่า "ดูซ้ำ + รถเข็น ไม่มีการซื้อ" ว่าเป็นสัญญาณที่มีความตั้งใจสูง แท็กทำเครื่องหมายว่าเธอเป็นสมาชิกที่มีมูลค่าสูงที่กำลังจะผ่านไป เลเยอร์เมตริกรู้มูลค่าตลอดอายุการใช้งานและอัตราการไถ่ถอนของเธออยู่แล้ว โดยแต่ละเลเยอร์มีคำจำกัดความอยู่ภายใต้การควบคุม
ตัวแทนเป็นผู้ตัดสินใจ
ออนโทโลยีเชื่อมโยงความตั้งใจ โปรไฟล์ และคุณค่าของเธอเข้าด้วยกันเป็นภาพที่เชื่อมต่อกัน ตัวแทนจะอ่านบริบทนั้นและตัดสินใจเลือกการดึงลูกค้ากลับมาแบบเฉพาะบุคคลด้วยแรงจูงใจที่จำกัด — และการตัดสินใจนั้นสามารถตรวจสอบย้อนกลับไปยังสัญญาณที่อยู่เบื้องหลังได้อย่างแม่นยำ
เสียบตรงไหน.
คุณสร้างโดยใช้เลเยอร์ ไม่ใช่ระบบท่อ แต่ละพื้นผิวด้านล่างจะแมปไปยังอินเทอร์เฟซที่เสถียรพร้อมเอกสารประกอบของตัวเอง — เลือกจุดเริ่มต้นการทำงานของคุณ
เชื่อมต่อระบบของคุณ
นำข้อมูลเข้ามาผ่านอะแดปเตอร์ผลิตภัณฑ์ การรวมศูนย์การคัดลอก หรืออินเทอร์เฟซข้อมูลแบบเปิด โดยไม่ต้องใช้ไปป์แบบกำหนดเอง
คู่มือบูรณาการ →ติดตามพฤติกรรมของเว็บและแอป
บันทึกการดูเพจ การดูผลิตภัณฑ์ การค้นหา และเหตุการณ์ตะกร้าสินค้าด้วยตัวรวบรวม SDK ที่จุดโต้ตอบ
การติดตามเว็บ →อ่านเมตริกและโปรไฟล์ที่ถูกควบคุม
สอบถามเลเยอร์เมตริกเชิงความหมายและโปรไฟล์สมาชิกผ่านเครื่องมือ API และ MCP — คำจำกัดความเดียวกันทุกที่
MCP และหน่วยเมตริก →ขยายโมเดล
ผลักดันแหล่งข้อมูลที่กำหนดเองผ่าน API แบบเปิด สมัครรับเว็บฮุคขาออก และสร้างแบบจำลองวัตถุที่กำหนดเอง
API ข้อมูลอ้างอิง →คำถามที่ตัดสินสถาปัตยกรรม
หากเราใช้มาตรฐานเลเยอร์ความหมายและออนโทโลยีของคุณ เราจะหลีกเลี่ยงการผูกขาดได้อย่างไร?
ชั้นต่างๆ นั้นเป็นสัญญา ไม่ใช่กล่องดำ ข้อมูลดิบของคุณจะยังคงอยู่ในร้านค้า SQL และ MPP มาตรฐาน — หรือในคลังสินค้าของคุณเองผ่านการคัดลอกเป็นศูนย์ ซึ่งเราไม่ต้องการให้คุณคัดลอกออก — และคำจำกัดความตัวชี้วัด แท็ก และตัวตนของคุณเป็นแบบประกาศ มีเวอร์ชัน และสามารถส่งออกได้ในรูปแบบที่คุณควบคุม คุณเก็บข้อมูลและคำจำกัดความ สิ่งที่เป็นนามธรรมตั้งอยู่บนร้านค้าแบบเปิดแทนที่จะติดอยู่ในรูปแบบที่เป็นกรรมสิทธิ์
ข้อมูลของเราจัดเก็บอยู่ที่ใด และอะไรบ้างที่ข้ามขอบเขตด้วยการรวมศูนย์สำเนาเป็นศูนย์?
สำหรับแหล่งที่มาแบบรวมศูนย์ การสืบค้นจะถูกพุชลงไปที่คลังสินค้าของคุณ — Snowflake, Databricks, Salesforce Data Cloud หรือ Delta Sharing — และอ่านภายใต้ข้อมูลรับรองที่คุณกำหนดขอบเขต ตารางดิบจะไม่ซ้ำกันในร้านค้าของเรา ดังนั้นคลังสินค้าของคุณจึงยังคงอยู่ในระบบบันทึก และยังคงมีการใช้การควบคุมถิ่นที่อยู่และการเข้าถึง สิ่งที่ออกจากขอบเขตของคุณคือผลลัพธ์การสืบค้นที่กำหนดขอบเขต ไม่ใช่ตารางที่ซ่อนอยู่ แหล่งที่มาที่นำเข้ามาจะอยู่ในร้านค้าที่แยกผู้เช่าออกไป และสถานะความยินยอมและความเป็นส่วนตัวจะได้รับเวอร์ชัน ดังนั้นข้อมูลที่ได้รับการควบคุมจะได้รับการจัดการโดยนโยบายมากกว่าเฉพาะกิจ
ใครเป็นผู้ควบคุมความหมายของตัวชี้วัด และมีการกำกับดูแลอย่างไรในผู้ใช้หลายพันคน?
คำจำกัดความของตัวชี้วัดต่างๆ อยู่ในเลเยอร์ความหมายที่มีการกำกับดูแลเพียงชั้นเดียว ไม่ได้กระจัดกระจายอยู่ตามแดชบอร์ดและสมุดบันทึกต่างๆ คำจำกัดความแต่ละข้อมีผู้รับผิดชอบ ตัวชี้วัดที่ได้รับการรับรองต้องได้รับการลงนามอนุมัติจากผู้รับผิดชอบ การเปลี่ยนแปลงจะได้รับการตรวจสอบและบันทึกเวอร์ชันพร้อมบันทึกการตรวจสอบ และจะล้างแคชของตัวเองเพื่อไม่ให้ตัวเลขที่ล้าสมัยคงอยู่ นั่นคือสิ่งที่ป้องกันปัญหา “KPI เดียวกัน แต่ได้คำตอบต่างกันสามแบบ” ในระดับองค์กร
ข้อมูลของเราถูกแยกออกจากผู้เช่ารายอื่นอย่างไร และจุดบกพร่องตัวเดียวมีรัศมีการระเบิดเท่าใด
ขอบเขตของผู้เช่าจะถูกบังคับใช้ในเส้นทางข้อมูล ไม่ได้ปล่อยให้โค้ดแอปพลิเคชันจดจำตัวกรอง การเข้าถึงเมตริกและโปรไฟล์จะทำงานแบบอ่านอย่างเดียวกับมุมมองสัญญาที่กำหนดขอบเขตตามผู้เช่า ซึ่งเป็นชั้นกั้นความปลอดภัยที่กรองตามผู้เช่าก่อนที่การสืบค้นใดๆ จะเห็นแถว ดังนั้นแม้แต่การสืบค้นแบบกำหนดเองก็ไม่สามารถเข้าถึงข้อมูลของผู้เช่ารายอื่นหรือตารางดิบได้ เนื่องจากการแยกส่วนเป็นคุณสมบัติของเส้นทางการสืบค้นมากกว่าความเชี่ยวชาญของนักพัฒนาแต่ละคน ข้อบกพร่องของแอปพลิเคชันหนึ่งจึงไม่กลายเป็นช่องโหว่ข้ามผู้เช่า
เมื่อตัวแทนดำเนินการ เราจะตรวจสอบและจำกัดการดำเนินการอย่างไร
การกระทำของตัวแทนทุกคนมีพื้นฐานอยู่ในนามธรรมที่ได้รับการควบคุมและภววิทยา ดังนั้นการตัดสินใจจะย้อนกลับไปที่บริบทของเจตนา โปรไฟล์ และตัวชี้วัดที่ใช้ ไม่ใช่พรอมต์ที่คลุมเครือ การเขียนที่ตัวแทนสามารถทำได้นั้นถูกผูกไว้ด้วยรั้วฝั่งเซิร์ฟเวอร์และขีดจำกัดอัตราที่ไม่สามารถปิดได้ การดำเนินการที่ละเอียดอ่อน เช่น สิ่งจูงใจหรือการใช้จ่ายอาจต้องได้รับอนุมัติจากมนุษย์ และทุกการกระทำจะถูกบันทึกไว้เพื่อการตรวจสอบ ตัวแทนให้เหตุผลเหนือความจริงที่คุณควบคุมและสามารถตรวจสอบได้ แทนที่จะดำเนินการตามบริบทที่ไม่มีใครสามารถสร้างใหม่ได้
กว่าห้าปีที่ผ่านมา เหตุใดสถาปัตยกรรมแบบหลายชั้นจึงมีราคาถูกกว่าคลังสินค้าพร้อมโซลูชันแบบจุดของเรา
ต้นทุนที่เกิดขึ้นซ้ำๆ ของระบบคลังสินค้าและเครื่องมือสะสมแต้มคือการบูรณาการและการกระทบยอด: ทุกแหล่งข้อมูลใหม่เป็นท่อส่งเฉพาะ ทุกเครื่องมือจะกำหนดนิยามใหม่ของตัวชี้วัดและตัวตน และทีมของคุณต้องคอยจัดการความคลาดเคลื่อนระหว่างแหล่งข้อมูลเหล่านั้น การแยกการนำเข้า การจัดเก็บ การสร้างนามธรรม และออนโทโลยี หมายความว่าแหล่งข้อมูลจะเชื่อมต่อเพียงครั้งเดียว ตัวชี้วัดจะถูกกำหนดเพียงครั้งเดียว และตัวตนจะถูกระบุเพียงครั้งเดียว — ทุกอย่างที่อยู่เหนือกว่านั้นจะนำไปใช้ซ้ำ คุณแลกเปลี่ยนการบูรณาการที่เปราะบางและคำจำกัดความที่ขัดแย้งกันที่เพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ กับพื้นฐานเดียวและชุดคำจำกัดความที่ควบคุมได้ชุดเดียว
สร้างโดยเทียบกับบริบทที่เชื่อมโยง ไม่ใช่ไปป์ดิบ
นำเข้าผ่านอะแดปเตอร์ การรวมศูนย์การคัดลอก ติดตามตัวรวบรวม และเปิด API/SDK; ลงข้อมูลดิบในที่เก็บ SQL และ MPP ที่ซิงค์กับ CDC สรุปออกมาเป็นโมเดลเหตุการณ์ ไทม์ไลน์ โปรไฟล์ และตัวชี้วัด จากนั้นเชื่อมโยงผ่านโมเดลเอนทิตีผู้ใช้ เพื่อให้ตัวแทนตัดสินใจจากบริบทที่เชื่อมต่อ
ที่เกี่ยวข้อง: การวนซ้ำของแพลตฟอร์ม และ การติดตามเว็บ SDK