Gesteuerte Datenintegrationen
Verbinden Sie Hunderte von Datenquellen — Datenbanken, Warehouses, SaaS, Object Storage, Streaming und Dateien — mit dem gesteuerten Lakehouse und der Unternehmensontologie, wobei Residenz, Klassifizierung und Zugriffsrichtlinie by default durchgesetzt werden.
Hunderte von Quellen
Datenbanken, Data Warehouses, SaaS-Anwendungen, Object Storage, Streaming-Feeds und Flat Files — per inkrementeller Ingestion im Lakehouse gelandet.
Auf die Ontologie abgebildet
Jede Quelle wird in die Unternehmensontologie abgebildet, sodass Analytik, Dashboards und verankerte KI über dieselben vertrauenswürdigen, zugeordneten Daten schlussfolgern.
Gesteuert by default
Verbindungen respektieren Residenz, Klassifizierung und Zugriffsrichtlinie automatisch — Sie vereinheitlichen Daten, ohne sie aus Ihrer Kontrolle zu kopieren.
Analytik-Integrationen verbinden Hunderte von Datenquellen — Datenbanken, Data Warehouses, SaaS-Anwendungen, Object Storage, Streaming-Feeds und Flat Files — mit dem gesteuerten Lakehouse per inkrementeller Ingestion. Jede Quelle wird in die Unternehmensontologie abgebildet und respektiert Residenz, Klassifizierung und Zugriffsrichtlinie by default.
Analytik ist nur so gut wie die Daten, die sie erreichen kann. Statt Daten aus Ihrer Kontrolle zu kopieren oder für jedes System eine maßgeschneiderte Pipeline zu bauen, verbinden Sie jede Quelle einmal und landen sie per gesteuerter, inkrementeller Ingestion im Lakehouse. Weil jede Quelle in die Unternehmensontologie abgebildet wird, schlussfolgern Analytik, Dashboards und verankerte KI alle über dieselben vertrauenswürdigen, zugeordneten Daten.
Integrationen in der Scrydon-Plattform
Eine integrierte, souveräne Architektur. Hier fügt sich Integrationen ein — hervorgehoben im Kontext des gesamten Stacks, mit dem es zusammenarbeitet.
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Das Beste aus Data Lakes, Data Warehouses und Suche vereint
KI-Agenten, Workflows und Automatisierungen, die über Ihre Systeme hinweg ausgeführt werden
Integrieren Sie über A2A, MCP, Legacy-Systeme und Datenquellen
Sichere Domänenföderation, vertrauenswürdiger Datenaustausch und Intelligenz über Grenzen hinweg
Souveräne Grundlagen
Integrationen im Detail
Pipelines
Kaputte Prozesse leben in den Lücken zwischen Systemen. Die Integrationsschicht des AI OS schließt diese Lücken und verbindet sich sicher und nahtlos mit den operativen Tools, auf die Sie bereits vertrauen.
Wir bieten eine umfangreiche Bibliothek an integrierten Anbindungen für sofortige Konnektivität zu gängigen CRMs, Datenbanken und Unternehmensanwendungen.
Für maximale Flexibilität unterstützt die Plattform offene Standards nativ — darunter OpenAPI, MCP und A2A. Diese Standard-First-Architektur macht es außerordentlich einfach, individuelle Integrationen zu bauen und auszurollen, sodass die gesamte Plattform mit jedem proprietären System oder spezialisierten Tool in Ihrer Infrastruktur zusammenarbeiten kann.
Einmal verbinden, überall steuern
Jede Quelle wird einmal verbunden und inkrementell in das Lakehouse ingestiert, dann in die Unternehmensontologie abgebildet, sodass sie demselben semantischen Modell beitritt wie alles andere. Es gibt keine maßgeschneiderten Pipelines pro System, und nichts verlässt Ihre Kontrolle: Residenz, Klassifizierung und Zugriffsrichtlinie reisen by default mit den Daten mit.
Breite Konnektivität — Datenbanken, Warehouses, SaaS, Object Storage, Streaming und Flat Files — verbunden über gesteuerte, inkrementelle Ingestion.
Ontologie-abgebildet — Jede Quelle wird in die Unternehmensontologie abgebildet, sodass alle Analytik und KI über konsistente, zugeordnete Daten schlussfolgern.
Richtlinie by default — Residenz, Klassifizierung und Zugriffsrichtlinie werden bei jeder Verbindung automatisch durchgesetzt — Governance ist kein nachträglicher Gedanke.
Keine Datenexfiltration — Sie vereinheitlichen die Daten, ohne sie aus Ihrer Kontrolle zu kopieren, und ohne für jedes System maßgeschneiderte Pipelines zu bauen.
Vertrauenswürdige Analytik beginnt mit vertrauenswürdigen Daten
Self-Service-Analytik und verankerte KI sind nur so verlässlich wie die Daten darunter. Indem Analytik Hunderte von Quellen in einem gesteuerten Lakehouse und einer Ontologie vereinheitlicht — mit Residenz, Klassifizierung und Zugriffsrichtlinie, die by default durchgesetzt werden — gibt sie jedem Dashboard, jeder Abfrage und jeder KI-Antwort dasselbe vertrauenswürdige, zugeordnete Fundament, ohne maßgeschneiderte Pipelines oder Kontrollverlust.
Häufig gestellte Fragen
Mit welchen Datenquellen kann sich Analytik verbinden?+
Bedeutet das Ingestieren von Daten, sie aus meiner Kontrolle zu kopieren?+
Wie fügt sich die Ontologie ein?+
Brauche ich für jedes System eine eigene Pipeline?+
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