Gå direkt till huvudinnehållet
OmKontakta oss

AI-datakonnektivitet

Anslut AI till företagsdata

Ge modeller, agenter och AI-appar kontrollerad åtkomst till realtidsdata från företaget via API:er, MCP-integration och ett oberoende, enhetligt semantiskt lager.

Boka en demoFå prisförslag

PROBLEMET

AI kräver reglerad tillgång till data

Det är enkelt att koppla en modell till en databas. För att AI ska kunna användas i produktionsmiljön krävs affärsmässiga sammanhang, behörigheter och kontrollerade sökvägar innan AI får tillgång till företagssystemen.

Säker åtkomst till data

Ingenjörer kan koppla en modell till en databas, men åtkomsten i produktionsmiljön fungerar annorlunda. Agenterna behöver sammanhang, behörigheter och kontrollerade sökvägar innan de får tillgång till företagssystemen. Utan det skiktet innebär varje integration en anpassad riskyta.

Följa samma logik

AI-assistenter, interna appar, inbyggda arbetsflöden och ramverk för handläggare hämtar data på olika sätt. När var och en har sina egna definitioner och behörigheter ger samma fråga olika svar. Det blir ännu värre i takt med att fler AI-verktyg dyker upp.

Hoppa över omarbetad styrning

Team kan ägna månader åt att utveckla autentisering, behörigheter, logik för mätvärden, validering av frågor, revisionsspår och kopplingar innan AI är redo för produktion. Det arbetet är viktigt, men utgör sällan någon konkurrensfördel. Den snabbaste vägen är ett reglerat lager att bygga vidare på.

Boka en demo

SÅ HÄR FUNGERAR DET

Ge AI en reglerad dataväg

AI-applikationer kräver mer än bara en anslutningssträng. Simba Intelligence ger utvecklare ett oberoende, enhetligt semantiskt lager som kopplar samman AI-förfrågningar med godkänd affärslogik, behörigheter och realtidsdata innan en sökning körs.

API-baserad åtkomst

Koppla samman AI-applikationer och interna verktyg med reglerad företagsdata genom kontrollerade åtkomstmönster.

MCP-integration

Ge AI-verktyg och -agenter som stöds av företaget ett reglerat sätt att identifiera, söka efter och använda företagsdata.

Semantisk affärslogik

Tillämpa godkända mätvärden, relationer, hierarkier och domänregler innan AI-systemen tar emot data.

Frågor som tar hänsyn till behörigheter

Tillämpa kontroller av användare, roller, klienter, rader och kolumner när AI-system begär företagsdata.

Modellkonfiguration

Konfigurera modellval för datakällor och frågearbetsflöden i Vertex AI, Azure OpenAI och Bedrock.

Granskningsbar genomförande

Granska sökvägar, källkod och körningskontext så att AI-datatillgången kan granskas.

Boka en demo

VARFÖR VÅRT FÖRETAG

Tillgång till AI utan bräckliga rörledningar

Ge AI-ingenjörer ett reglerat lager att bygga på, en gemensam semantisk väg som sträcker sig över många verktyg, samt en driftsättning som ni själva styr – inklusive lokala lösningar och hybridlösningar.

Utvecklad för AI-ingenjörer

Direkt åtkomst till databasen leder snabbt till problem med styrning, säkerhet och underhåll. Ge teknikerna ett styrt lager så att agenterna kan använda data utan att kringgå kontrollmekanismerna.

Ett lager för många verktyg

Införandet av AI stannar sällan vid en enda assistent. Ge teamen ett gemensamt semantiskt lager för modeller, agenter och arbetsflöden, så att alla utgår från samma definitioner och behörigheter.

En driftsättning som du själv styr

Tillgång till AI-data bör inte tvinga fram en modell som enbart bygger på molnet. Stöd för lokala lösningar, privata moln och hybridlösningar är viktigt för reglerade team som behöver kontroll över sin infrastruktur.

Vilken AI-väg är redo för produktion?

Team har flera olika sätt att koppla samman AI med data. Skillnaden ligger i om systemet endast hämtar sammanhang eller om det även tillämpar fastställda definitioner, behörigheter och spårbarhet.
FunktionSimba IntelligenceRag/VektorDirekt DB/MCP
Åtkomst till strukturerade data i realtid
Godkända definitioner av måttenheter
Frågor som tar hänsyn till behörigheter
Kontrollerad SQL-körning
Åtkomst via API och MCP
Modellval utifrån arbetsflöde
Lokalt eller hybrid

Vanliga frågor och svar

Vem är AI Data Access avsett för?

AI-ingenjörer, dataplattformsteam, applikationsteam och produktutvecklare som kopplar samman modeller, agenter eller AI-appar med företagsdata. Dessa team behöver mer än bara databasanslutning. De behöver en reglerad åtkomst som följer definitioner, behörigheter och produktionskontroller.

Vad innebär tillgång till AI-data?

Att ge AI-system ett kontrollerat sätt att upptäcka, söka i och använda företagsdata. Målet är inte att direkt exponera rådata från databaser för en modell. Målet är att leda AI-förfrågningar genom godkänd affärslogik, behörigheter och åtkomst till realtidsdata.

Hur skiljer sig detta från att ansluta en LLM direkt till en databas?

En direktanslutning kan fungera för en prototyp, men den löser inte frågorna kring styrning, behörigheter, affärsdefinitioner, spårbarhet eller kontroll av sökfrågor. Simba Intelligence fungerar som ett mellanled mellan AI-system och data, så att förfrågningar tolkas och styrs. AI i produktionsmiljö behöver ett åtkomstlager, inte bara en anslutning.

Stöder detta agenter och MCP?

Ja. Simba Intelligence stöder åtkomstmodeller via API och MCP för att ansluta AI-verktyg, agenter och applikationer till reglerade data. Utvecklare kan göra datafunktioner tillgängliga utan att ge varje agent direkt åtkomst till källsystemen. Agenterna använder data utan att själva äga åtkomstreglerna.

Hur tillämpas behörigheterna?

Behörigheter bör tillämpas innan en sökning returnerar data till ett AI-system. Simba Intelligence kan tillämpa kontroller på användar-, roll-, tenant-, rad- och kolumnnivå som en del av den reglerade åtkomstvägen. Åtkomsten till AI-data bör följa samma gränser som resten av företaget.

Kan flera AI-verktyg använda samma datalogik?

Ja. Det oberoende, enhetliga semantiska lagret gör det möjligt för modeller, agenter, applikationer och assistenter att utgå från samma definitioner och regler, vilket minskar risken för att olika verktyg tolkar viktiga nyckeltal på olika sätt. Ett samordnat lager gör det enklare att skala upp införandet av AI.

Kan vi välja vilken LLM som ska användas?

Ja. Simba Intelligence stöder modellkonfiguration för datakällagenten och frågeagenten, vilket gör att teamen kan finjustera olika delar av arbetsflödet separat. Det aktuella materialet hänvisar till Google Vertex AI, Azure OpenAI och AWS Bedrock. Balansera hastighet, noggrannhet, tillförlitlighet och kostnad utifrån arbetsbelastningen.

Kan detta köras lokalt eller i en privat miljö?

Ja. Simba Intelligence är utformat för installation på plats, i privata moln och i hybridmiljöer, vilket gör att teamen kan anpassa åtkomsten till AI-data efter krav på datalagring, infrastruktur och policyer. Det passar utmärkt för reglerade miljöer och för alla team som vill undvika att bli helt beroende av molnbaserad AI.

Ersätter detta vår befintliga datastruktur?

Nej. Det ger AI-systemen reglerad åtkomst till data i hela företagets systemarkitektur utan att varje datalager, applikation, analyslager eller integration behöver bytas ut. Det skapar en kontrollerad åtkomstväg för AI ovanpå de system som ni redan använder.

Vad bör teamen planera innan de kopplar samman AI med företagsdata?

Börja med de datadomäner som AI:n ska ha åtkomst till, de mätvärden som kräver godkända definitioner, de behörigheter som ska tillämpas och de miljöer där den ska köras. Bestäm sedan vilka verktyg eller agenter som behöver åtkomst först. De bästa projekten utgår från en kombination av styrning och utvecklarupplevelse.