非技術者の方がデータを簡単にクエリできるようにする方法が、すべての組織にとって最も差し迫った課題となっています

従来のデータ検索方法はIT部門や技術スタッフに大きく依存しており、応答時間が遅く効率が低いという課題があります。今日、Te Informationが新たにリリースした Echo Natural Language Data Query System は、会話型インタラクションを通じて人間とデータの関係を再定義しています。

自然言語でのデータ検索はもはや課題ではない

Echoはエンタープライズレベルの自然言語データ検索プラットフォームです。強力な意味理解とローカル知識推論能力を活用し、ユーザーは複雑なクロスデータベース・クロステーブルのデータ検索を完了し、SQL文を自動生成したり結果を直接返したりすることができます—— 日常言語で「質問する」だけで SQLを学ぶ必要はなく、非技術系のスタッフも簡単に始められ、「チャットのようにデータを検索」し、真に「誰もがデータアナリストになれる」というビジョンを実現します。

企業の課題解決に向けて構築

従来のモデルでは、データ検索は以下の課題に直面することが多いです：

プログラミングスキルがないと検索を開始できない ：多くのビジネスユーザーはSQLを理解しておらず、データベース構造についてはなおさらです。
ITリソースの制約、応答の遅さ ：エンジニアは多数のアドホックなデータ要求に対応するのに忙殺され、「需要の海」に溺れています。
データが散在し、統合が困難 ：複数システムにまたがるデータサイロにより、ビジネス課題のクロスデータベース分析はほぼ不可能です。
トレーニングのハードルが高く、導入が遅い ：多くのText2SQLソリューションは大量のトレーニングデータを必要とし、導入サイクルが長くコストが高くなります。

Echoはこれらの問題を完全に解決するために作成されました！

「データインタラクション体験」を再定義する6つのコア能力

Echoは自然言語を「理解」するだけでなく、堅牢なデータ適応能力と効率的な検索性能を備えています：

広範なデータソースサポート ：ORACLE、SQL Server、MySQL、DB2、Dameng、Kingbase、openGaussなどの主流データベース、およびExcelやCSVなどのファイル形式に対応しており、マルチソース異種データに適応します。
クロスデータベースクエリ機能 ：単一のユーザー質問で複数のデータベースを同時にクエリでき、真の「クロスシステム協調分析」を実現します。
直接結果表示またはSQL生成 ：ビジネスユーザーが直接使用できる可視化結果を出力するか、技術スタッフがさらに改良するためのSQLステートメントを生成できます。
高性能MPPエンジン ：Massively Parallel Processing（MPP）アーキテクチャを基盤としており、クエリがソースデータベースのパフォーマンスに与える影響は最小限です。
トレーニング不要ですぐに使用可能 ：導入に大量の過去のQ&Aデータは必要ありません。強力な適応性を備え、さまざまなビジネスシナリオに柔軟に導入できます。
ファジー意味認識とマルチパス予測 ：質問の説明が不明確な場合でも、システムは意味分析に基づいて複数の代替回答を提供し、ユーザーが意図を徐々に明確にするのを支援します。