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Denodo 平台为可信 AI 打造的最智能数据平台

当今的企业运行在复杂的数据环境之上，这些环境跨越了云平台、湖仓一体架构（Lakehouse）、业务系统、SaaS应用程序以及传统遗留基础设施。与此同时，对实时分析和 AI 驱动应用程序的需求持续增长。

仅仅依靠将数据物理合并到仓库或湖仓一体中的传统方法，无法支持所有的业务场景。许多业务负载和 AI 工作负载都需要跨分布式系统安全地访问实时数据。

Denodo 平台提供了一个智能数据层，可实时统一分布式的企业数据。通过使用逻辑数据管理方法，Denodo 可以在连接混合、多云环境和本地环境数据的同时，保持集中的治理和安全性。

通过交付实时、统一且受治理的数据，Denodo 平台使组织能够加速分析、构建受信 AI 应用程序，并在整个企业范围内扩展数据产品。

为了支持这一方法，Denodo 平台专注于交付可信数据给相关人员及系统所需的架构能力。

对于许多组织而言，最大的挑战不再是大规模存储或处理数据，而是以一致、受治理的方式将正确的数据交付给正确的数据消费者。数据团队通常花费大量精力在系统之间构建管道，为不同的工具复制数据集，并在多个环境中维护业务逻辑。这增加了运营复杂性，使分析师、开发人员和 AI 系统更难访问可靠的数据。

Denodo 平台通过提供统一的数据访问和交付层来解决这一挑战，简化了整个企业集成、治理和消费数据的方式。

该架构建立在五项核心能力之上。

实时数据交付

许多现代应用场景要求访问当前的业务实时数据，而非定期复制的数据集。 Denodo 能够实时访问分布式数据源，以便分析平台、应用程序和 AI 系统可以使用最新信息。

Denodo 不再仅仅依赖大规模的数据迁移，而是在运行时跨系统查询并整合数据，同时通过下推处理和选择性缓存来优化执行。这有助于企业减少不必要的重复建模，简化流水线管理，并为分析和 AI 工作负载提供更实时的数据。

跨系统的语义一致性

随着数据环境的增长，业务概念在不同系统中的定义往往不同。分析师、开发人员和 AI 模型可能会根据数据源的不同而对数据产生不一致的理解。

Denodo 提供了一个通用语义模型，可跨分布式数据源标准化业务定义、元数据和关系。这使得团队能够集中化转换逻辑，在不同工具之间保持定义的一致性，并提升数据的发现与理解能力。

集中式治理与安全性

更广泛的数据访问需要强大的治理能力。Denodo 在允许数据保留在现有系统中的同时，集中执行安全与治理策略。

该平台支持细粒度的访问控制、血缘追踪，以及与企业身份识别和治理工具的集成。这使组织能够应用一致的安全策略，跟踪分析 AI 系统中的数据使用情况，并在不损害治理的情况下实现自助服务访问。

成本与性能优化

如果优化不当，访问分布式数据源可能会带来性能挑战。 Denodo 包含先进的查询优化功能，如下推处理、并行执行和智能缓存。

对于湖仓一体环境，Denodo 还提供由 Velox 执行引擎驱动的湖仓一体加速器，在访问 Parquet、Delta 和 Iceberg等开放数据湖格式时可提高性能。

这些能力有助于企业在交付快速响应的分析服务时，有效管理基础设施和计算成本。

实现企业数据全景的广泛访问

关键数据很少存储在单一平台中。业务系统、SaaS 应用程序、合作伙伴环境以及数据湖都包含着有价值的信息。

Denodo 连接这一分布式全景，并通过 SQL、API 和事件流等标准接口开放数据。这允许 BI 工具、应用程序、数据科学家和 AI 智能体使用他们已经依赖的接口来访问受治理的数据。

总之，这些能力解决了现代数据架构中的最后一步：向依赖数据的用户和系统交付受信、可用的数据。

Denodo 提供了一个一致的访问层，简化了整个企业发现、集成和消费数据的方式。这使企业能够为分析提供精选数据集，为业务领域提供可复用的数据产品，并为应用程序和 AI 系统提供可靠的数据访问。

通过简化数据交付的最后一公里，Denodo 帮助组织在继续利用现有的湖仓一体、仓库和业务系统投资的同时，实现数据架构现代化。

其结果是构建起一个统一的架构，能够将可信数据持续一致地交付给业务用户、数据团队、应用程序以及 AI 系统。

Denodo 平台支持多种部署模式，以对齐企业的底层架构策略。组织可以将 Denodo 部署在自有环境中——包括本地机房（On-premises）、私有云或其公共云账户中——也可以选择 Denodo 提供的全托管云服务。

此外，Denodo 提供多种平台版本，旨在支持不同的工作负载和采用阶段。团队可以从针对性场景的部署开始，并随着数据领域、用户和工作负载的增加而逐步扩展。

下表概述了 Denodo 平台不同版本所支持的功能。

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