Datová suverenita a AI: Enterprise DWH

AI proměňuje to, co musí enterprise datové platformy dodávat. Ale jak modely vyžadují přístup k více datům, vyvstává klíčová otázka: jak budovat AI schopnosti, aniž byste se vzdali kontroly nad svými daty? V tomto webináři Carsten Schweiger (Pre-Sales Consultant, Datavault Builder), Till Sander (CTO, areto.group) a Dirk Beerbohm (Partner Solution Architect, Exasol) řeší datovou suverenitu naplno — a ukazují, jak mohou open source LLM, řízený data warehouse a vysoce výkonná analytika fungovat společně.

Podpořeno STACKIT — evropským suverénním cloudem.

Proč na datové suverenitě záleží právě teď

AI modely jsou technologie obecného použití — třetí velká technologická éra exponenciálního růstu, po knize (znalosti) a páře (hodnota). Till Sander otevírá tímto historickým rámcem: každá éra exponenciálního růstu zásadně přetvořila společnost a éra AI není jiná.

Problém: většina AI implementací se spoléhá na modely hyperscalerů (OpenAI, Google, Anthropic), kde vaše data opouštějí vaše prostředí kvůli inferenci. Pro firmy v regulovaných oborech — bankovnictví, zdravotnictví, veřejný sektor — je to zásadní překážka. Open source LLM tuto rovnici mění. Modely jako Llama nebo Mistral mohou běžet zcela ve vaší vlastní infrastruktuře, na suverénním cloudu nebo on-premises, aniž by jakákoli data opustila vaši kontrolu.

Třívrstvá odpověď: automatizace DWH + Exasol + open source LLM

Webinář demonstruje referenční architekturu kombinující tři komponenty:

1. Datavault Builder — řízený datový základ Datavault Builder buduje enterprise data warehouse, který napájí vše navazující. Přístup řízený modelem zaručuje automatické lineage, audit trails a dokumentaci — vrstvu governance, která činí výstupy AI důvěryhodnými. Byznysoví uživatelé dostávají čisté, kontextově obohacené data products v Gold vrstvě, připravené jak pro BI, tak pro AI workloady.

2. Exasol — in-memory analytický engine Exasol poskytuje vysoce výkonnou dotazovací vrstvu mezi data warehousem a AI modely. Jeho in-memory architektura zvládá analytické workloady, které LLM potřebují pro grounding, bez problémů s latencí, které trápí tradiční columnar databáze. Kombinace se strukturovanými výstupními vrstvami Datavault Builderu znamená, že dotazy běží proti čistým, zdokumentovaným datům — ne proti surovým staging datům.

3. Open source LLM na STACKITu STACKIT poskytuje suverénní evropskou cloudovou infrastrukturu. Open source LLM (běžící jako inference endpointy uvnitř suverénního prostředí) mohou dotazovat Exasol vrstvu přirozeným jazykem — klást otázky, generovat reporty a napájet agentické workflowy — aniž by data kdy opustila evropský regulační perimetr.

Co to znamená pro AI governance

Klíčový architektonický princip: AI pracuje s daty, která už řídíte. Žádný oddělený AI data lake, žádná stínová kopie, žádná nová pipeline k údržbě. Stejný Data Vault model, který napájí vaše BI reporty, napájí i vaše AI dotazy. To znamená:

• Každý výstup AI je dosledovatelný ke zdrojové tabulce přes automatické lineage
• Byznysová pravidla aplikovaná v Business Vault vrstvě se aplikují stejně i na AI dotazy
• Shoda s GDPR, datová rezidence a kontroly přístupu jsou zděděné — ne přidané dodatečně
• Open source modely mohou být aktualizovány, auditovány a nahrazeny bez vendor lock-inu

Pro koho je to určené

Tato architektura je nejrelevantnější pro:

• Regulované obory (bankovnictví, pojišťovnictví, zdravotnictví, veřejný sektor), kde data nesmí opustit EU nebo musí zůstat pod kontrolou organizace
• Firmy už provozující Datavault Builder, které chtějí rozšířit svou datovou platformu o AI bez přestavby vrstvy governance
• Datové týmy hodnotící suverénní AI, které potřebují konkrétní referenční architekturu, ne jen prodejní pitch dodavatele

---

Zajímá vás, jak to funguje pro vaše datové prostředí? Rezervujte si bezplatné demo — projdeme architekturu relevantní pro váš případ užití.