「Denodo Platform 9.5」一般提供開始、セマンティック／コンテキスト層のインテリジェンス強化＆運用のシンプル化

　Denodo Technologies（以下、Denodo）は、「Denodo Platform 9.5」の一般提供を開始した。

　Denodo Platform 9.5は、信頼できるコンテキストの定義・運用・再利用をより容易にするとのことだ。Denodo Platform内のセマンティックおよびコンテキストに関するインテリジェンスが強化されると同時に、チームが企業全体で信頼性の高いデータ製品を構築・管理・共有する方法がシンプルになるとしている。

主な新機能

• ナレッジグラフの拡張（Denodo Data Marketplace内）：データコンテキストの可視性を向上させ、AIに対してより信頼性の高い基盤を提供する
• Metric Views（メトリックビュー）：セマンティックレイヤー内で一貫して標準化された指標（メトリクス）を定義可能にし、あらゆるデータ駆動型のビジネス意思決定の精度を向上させる
• Denodo Assistantの推論機能強化：データビューの開発プロセスをさらに効率化
• データおよびAIエコシステム全体の接続性の拡張：分散したデータソース間でのアクティブコンテキストのフローを改善し、ビジネス意思決定の質を高める

データコンテキストのための「エンタープライズ・ナレッジグラフ」の拡張

　新しい「360度グラフ」とアセット拡張機能により、Denodo Data Marketplaceを拡張。これにより、ユーザーはより幅広いデータエコシステムのアセットと、それらをつなぐ関係性を含んだエンタープライズ・ナレッジグラフを定義できるようになるとのことだ。

　開発・運用チームは、ETLプロセス、利用アプリケーション、ノートブック、ビジネス用語集（ビジネスグロッサリー）、データディクショナリ、ガバナンスコントロール、データ製品の契約、データ共有合意、AIスキル、その他のビジネスまたは技術的な成果物など、関連するアセットを包括的に定義・管理できるという。

　また、新しいセマンティック要素である「Metric View（メトリックビュー）」などで強化された“統制されたデータ製品”は、企業データを囲むビジネス、技術、ガバナンス、および利用のコンテキストを表現する、拡張されたナレッジグラフを形成するという。これにより、ユーザーは企業データに関連するプロセス、定義、制御、関係性、および利用者をより完全に把握できるようになり、AIアシスタントやエージェントには、発見・推論・自動化のためのより強固な基盤が提供されるとしている。

AIとアナリティクスのための、信頼できるメトリクスとKPI

　ビジネスメトリクスやKPIを定義、統制、および再利用するための新しいセマンティックレイヤーオブジェクトである「Metric view（メトリックビュー）」が導入された。収益、利益、注文数、顧客価値などの指標は多くの場合、計算式、フィルター、ディメンション、グルーピングのコンテキストに依存しており、レポート、ダッシュボード、ツールごとに異なる方法で再作成されがちだという。

　Metric Viewを使用することで、ユーザーは重要なビジネス指標をDenodoのセマンティックレイヤーに一度定義するだけで、適切な計算式、関係性、ディメンション、フィルター、およびドキュメントを紐付けることが可能に。これらのメトリクスは、統制されたデータ製品、Denodo Data Marketplace、BIツール、およびAIを活用したエクスペリエンス全体で再利用でき、すべての下流ユーザーが、信頼できる意思決定と行動につながる、ライブでコンテキストに適合した、十分に統制されたデータであることを確信して利用できると述べている。

対話型開発とより広範なエコシステム連携

　VQLシェルをより対話的な開発環境へと進化させるとのこと。推論および曖昧さを回避する機能が強化されたDenodo Assistantは、ユーザーがメタデータを探索し、VQLを生成し、クエリロジックを洗練させ、問題をトラブルシューティングする際、インタラクティブなワークフローをサポートするという。Denodo Assistantは、フォローアップのプロンプトやコンテキストに応じたフィードバックを通じて開発をガイドするため、チームは正確なデータビューをより迅速に作成できるとのことだ。各操作に必要な正確な構文や、特定のビュー、フィールドに関する深い知識は必要ないという。

　また、同リリースでは、最新のデータおよびAIエコシステム全体にわたる接続性も拡張されているとのこと。これには、非構造化データのサポート向上、DatabricksおよびAzure AI Searchとの新しい接続性、より効率的なセマンティックおよびドキュメントクエリのためのインデックスを使用したベクトル検索のサポート、Delta tablesおよびDatabricks環境のサポート強化、およびIcebergを使用したDenodo Lakehouse Accelerator利用時の効率性向上が含まれるとしている。

　これらの機能を組み合わせることで、組織はハイブリッド／分散環境におけるデータ統合の摩擦を減らし、パフォーマンスを向上させながら、より多くのエンタープライズ情報を、統制されたAI、アナリティクス、データ共有のワークフローに組み込めるようになるという。

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