Umów rozmowę

Tworzymy jedno źródło prawdy i głębi analizy Twojej firmy.

CRMERPHurtownia danychDokumentyOperacjeAgentica OntaLudzieAgenciAplikacjeBICRMERPHurtownia danychDokumentyOperacjeAgentica OntaLudzieAgenciAplikacjeBI

Agentica Onta to cyfrowy model Twojej firmy zbudowany na istniejących systemach: Twoich danych, logice, regułach, metrykach. Pozwala ludziom, aplikacjom i agentom AI odpowiadać, wnioskować i działać w oparciu o jedno źródło prawdy.

Problem, który warto nazwać

Ktoś dostał to pytanie w tym kwartale. Ktoś pewnie wciąż pracuje nad odpowiedzią.

01Dlaczego to trudne

To nie jest trudne pytanie. Trudne jest przez to, jak rozwijała się firma. Każdy nowy rynek przyszedł z własnymi systemami. Każdy dodany kanał liczył po swojemu. Każde przejęcie wniosło platformę, której nikt nigdy nie wyłączył. Dziś sprzedajesz setki produktów w tym wszystkim, a zapis tej sprzedaży leży w kilkunastu systemach, których nikt nie projektował do wspólnego czytania.

02Ręczne obejście

Więc ktoś ściąga eksporty, ręcznie dopasowuje kody produktów i uzgadnia liczby w arkuszu. Działa – raz. Zanim odpowiedź dotrze, kwartał jest już dalej, a kolejne pytanie zaczyna całe składanie od nowa.

03Dodaj agenta

Skierowanie agenta AI na te same systemy nie zmienia rachunku. Musi sam ustalić, co każdy system rozumie przez „produkt” czy „przychód” – a kolejny agent znów zaczyna od zera.

04Co naprawdę to rozwiązuje

Jeden model biznesu na systemach, których już używasz. Produkty, klienci, przychody i reguły między nimi są zdefiniowane raz i wskazują na dane na żywo, więc każda osoba, raport i agent odczytuje tę samą odpowiedź – razem z tym, jak ją wyprowadzono.

Czym jest

Ujednolicona warstwa danych i logiki Twojego biznesu.

Agentica Onta działa między Twoimi systemami a wszystkimi, którzy potrzebują od nich odpowiedzi.

Ludzie
Agenci
Aplikacje
BI
Agentica Onta
CRM
ERP
Hurtownia danych
Dokument
Operacje
  • Ludzie
  • Agenci
  • Aplikacje
  • BI

Agentica Onta

  • CRM
  • ERP
  • Hurtownia danych
  • Dokument
  • Operacje
  • Bez kopiowania

    Mapuje się na Twoje istniejące źródła

  • Bez importu danych

    Twoje dane zostają tam, gdzie są

  • Jedna definicja

    Zmieniasz raz, wszędzie

Jak to działa

Cztery kroki. Pierwsze trzy zajmują dni.

  1. 01

    Połącz

    Wskaż Agentica Onta Twoje źródła. Tylko do odczytu, przez dane dostępowe i uprawnienia, które już masz. Nie budujesz żadnych pipeline'ów.

    NazwaEncjePrzykłady
    CRMKonto · Szansa sprzedaży · AktywnośćSalesforce · HubSpot · Dynamics
    ERPFaktura · Materiał · Centrum kosztówSAP · NetSuite · Infor
    Hurtownia danychSegment · Cennik · OkresSnowflake · BigQuery · Databricks
    DokumentyUmowa · Specyfikacja · PolitykaGoogle Drive · OneDrive · NextCloud
    OperacjeZlecenie pracy · Incydent · ZmianaServiceNow · Jira · Workday
    Hala produkcyjnaPartia · Maszyna · PrzestójSiemens Opcenter · AVEVA · Ignition
    Obsługa klientaZgłoszenie · SLA · SentymentZendesk · Intercom · Freshdesk
  2. 02

    Modeluj

    Edytor wizualny albo kod. Większość zespołów ma działający pierwszy model w ciągu jednego dnia.

    Zbuduj ontologię tak, jak pasuje Twojemu zespołowi:

    Od dołu
    Wygeneruj szkic z istniejących schematów, a potem go popraw.
    Od góry
    Zacznij od SQL DDL albo opisz domenę i pozwól, by LLM przygotował szkic.
    Import
    Wnieś diagram ERD lub ontologię OWL, które już masz.
    Katalog
    Zamień swój katalog danych w żywy model.
  3. 03

    Mapuj

    Połącz model z rzeczywistymi kolumnami pod spodem. Od razu można go odpytywać. Bez etapu ładowania, bez okna odświeżania, bez drugiej kopii prawdy do synchronizowania.

    • Przychódorders.revenue_amount
    • Klientcrm.customer_id
    • Produktproduct.product_id
  4. 04

    Udostępnij

    Publikuj metryki i produkty danych w bibliotece, do której może się odwołać każde narzędzie. Włącz endpoint dla agentów. Twoje BI, aplikacje i agenci korzystają teraz z jednego źródła prawdy.

    NazwaNarzędzia
    PytajCzat · Explorer · Slack i Teams
    AutomatyzacjaSerwer MCP · A2A · Wyzwalacze zdarzeń
    BudujREST · GraphQL · Python SDK
    AnalizaPower BI · Tableau · Tabele Iceberg

Czas do pierwszych efektów

Jak naprawdę wygląda pierwsze dziewięćdziesiąt dni

Onta to platforma, nie wtyczka. Modelowanie biznesu działającego na kilku rynkach, w wielu kanałach i z setkami produktów to prawdziwa praca – a każdy, kto twierdzi inaczej, sprzedaje Ci demo.

  1. 01Tydzień 0 — Wizja i rozpoznanie

    Zmapuj systemy, ich właścicieli, pytania biznesowe i potencjalne zastosowania, a potem przypisz każdemu wartość.

    Otrzymujesz:

    • Mapa zasobów danych
    • Priorytetowe zastosowania
    • Propozycja wartości
  2. 02Tygodnie 1–2 — Zakres techniczny

    Zbadaj konektory, jakość danych, dostępy i ryzyka złączeń.

    Otrzymujesz:

    • Zakres techniczny
    • Kłopotliwe źródła
    • Ryzyka złączeń
  3. 03Tygodnie 2–6 — Połączenie i modelowanie

    Połącz istniejące źródła i zbuduj pierwszą ontologię – encje, relacje i reguły.

    Otrzymujesz:

    • Odpowiedzi z wielu systemów
    • Zespół modeluje samodzielnie
  4. 04Tygodnie 6–12 — Produkcja

    Opublikuj metryki, uprawnienia, pochodzenie danych i endpoint dla agentów. Oddaj pierwsze zastosowanie w ręce prawdziwych użytkowników.

    Otrzymujesz:

    • Pierwszy produkt danych na produkcji
    • Koniec ręcznego składania raportów co kwartał
  5. 05Od 3. miesiąca — Rozwój

    Dodawaj kolejne domeny, źródła i agentów na istniejącym modelu.

    Otrzymujesz:

    • Drugie zastosowanie w tygodnie, nie miesiące

Możliwości

Co naprawdę dostajesz

  • Model czytelny dla biznesu

    Modeluj encje, relacje i reguły w edytorze wizualnym albo w kodzie. Wersjonuj je, przeglądaj, promuj. Model, który potrafią przeczytać tylko Twoi inżynierowie danych, to nie wspólne rozumienie – to kolejny silos.

  • Liczby, które nigdy się nie starzeją

    Każda klasa i właściwość wskazuje na rzeczywistą kolumnę w rzeczywistym systemie. Odpytujesz ontologię, a zapytanie trafia do danych źródłowych na żywo. Nic się nie dezaktualizuje, bo nic nie jest kopią.

  • Jedna definicja przychodu, wszędzie

    Zdefiniuj KPI raz i odwołuj się do niego z BI, z wywołania API, z agenta. Gdy finanse zmienią definicję, zmienia się ona u wszystkich odbiorców. Nikt niczego nie uzgadnia.

  • Agenci, którzy rozumują na Twoim biznesie

    Agenci łączą się przez MCP i pracują na modelu. Dziedziczą Twoje uprawnienia, więc nie pokażą niczego, czego osoba pytająca nie mogłaby już zobaczyć.

  • Każda odpowiedź pokazuje, skąd się wzięła

    Wyniki prowadzą z powrotem do źródła, logiki i filtrów. Ktoś, kogo nie było przy stole, może sprawdzić liczbę pół roku później – a tylko taka odpowiedź przetrwa audyt.

  • Działa tam, gdzie wymagają Twoje przepisy

    Twoja infrastruktura, Twoja chmura prywatna, chmura z danymi w UE albo pełna izolacja od sieci. Twoje dane nie opuszczają Twojego perymetru, żeby można było na nich wnioskować.

Zastosowania

Co możemy na tym zbudować

  • Łańcuch dostaw

    Zobacz niedobór, zanim nastąpi. Dostawcy, zamówienia zakupu, stany i popyt w jednym modelu, więc opóźniona dostawa pokazuje Ci każde zamówienie i każdego klienta, których dotyczy.

  • Finanse i controlling

    Jedna definicja przychodu. Liczba w materiałach dla zarządu zgadza się z dashboardem, a ten z liczbą, którą agent właśnie podał Twojemu VP – bo wszystkie trzy czytają ten sam model.

  • Klienci i przychody

    Znajdź przychód ukryty między Twoimi systemami. Ryzyko nieprzedłużenia umów i potencjał cross-sellingu kryją się w relacjach między CRM, umowami i obsługą klienta.

  • Jakość i operacje

    Prześledź wadę do jej przyczyny, a nie do granicy systemu. Inżynieria, produkcja i serwis posprzedażowy w jednym modelu, więc analiza przyczyn źródłowych podąża za relacjami aż do samego końca.

  • Raportowanie regulacyjne

    Raportuj z modelu, nie z arkusza. Każda wartość niesie swoje pochodzenie aż do źródła, więc audytor może prześledzić liczbę, nie prosząc nikogo o jej odtworzenie.

Czym to się różni

Trzy rzeczy nazywa się „semantycznymi”. Każda robi coś innego.

Na jakie pytanie odpowiadaGdzie się kończy
Warstwa semantyczna BICzy wszystkie nasze narzędzia liczą tę metrykę tak samo?Definiuje zapytania, nie pojęcia. To, co znaczy „przychód”, i tak musi odczytać z SQL-a każdy, kto przyjdzie później.
Graf właściwościJak wszystko jest ze sobą połączone, żebym mógł to przejść?Zapisuje, jak łączą się Twoje fakty, a nie jak łączą się Twoje pojęcia. Znaczenie i tak trzeba odtwarzać z etykiet i krawędzi.
Agentica OntaCo te rzeczy znaczą i jakie reguły obowiązują, gdy maszyna na nich działa?Znaczenie jest w modelu, tuż obok danych. Agent je odczytuje, zamiast się go domyślać.

Bezpieczeństwo i ład danych

Nikt nie widzi tego, czego nie powinien. Agenci też nie.

  • Uprawnienia się przenoszą. Ludzie i agenci widzą to, co pozwalają im widzieć systemy źródłowe. Nie utrzymujesz drugiego modelu uprawnień.
  • Odpowiedzi da się prześledzić. Źródło, logika, filtry – do sprawdzenia przez kogoś, kogo przy tym nie było.
  • Twój dostawca tożsamości. SAML, OIDC, OAuth 2.0 – przez IdP, którego już używasz.
  • Twoja jurysdykcja. Twoja infrastruktura, Twoja chmura prywatna, chmura z danymi w UE albo pełna izolacja od sieci.
  • Twój model. Użyj własnego LLM albo uruchom otwarty model wewnątrz perymetru. Zamiana modelu nie narusza znaczenia.

FAQ

O co pytają, zanim się zdecydują

Czy musimy przenosić lub migrować dane?

Nie. Agentica Onta czyta Twoje źródła tam, gdzie są – tylko do odczytu, przez dane dostępowe i uprawnienia, które już masz. Każda klasa i właściwość w modelu wskazuje na rzeczywistą kolumnę w rzeczywistym systemie, więc nie ma etapu ładowania, okna odświeżania ani drugiej kopii prawdy do synchronizowania. Nie budujesz żadnych pipeline'ów.

Ile czasu do wdrożenia produkcyjnego?

Większość zespołów ma działający pierwszy model w ciągu jednego dnia. Pierwszy produkt danych trafia na produkcję w ciągu dwunastu tygodni: rozpoznanie w tygodniu 0, zakres techniczny w tygodniach 1–2, połączenie i modelowanie w tygodniach 2–6, produkcja w tygodniach 6–12. Potem drugie zastosowanie zajmuje tygodnie, nie miesiące, bo buduje na modelu, który już masz.

Mamy już hurtownię danych i warstwę semantyczną. Czy to je zastępuje?

Nie – działa na nich. Twoja hurtownia pozostaje źródłem, z którego czyta Onta, a Twoje BI działa dalej: odwołuje się do metryk publikowanych z modelu, zamiast definiować je od nowa. Zmienia się to, gdzie mieszka znaczenie. Warstwa semantyczna definiuje zapytania; Onta definiuje, czym są rzeczy i jakie reguły obowiązują – tuż obok danych.

Jak działają uprawnienia?

Przenoszą się. Ludzie i agenci widzą to, co pozwalają im widzieć systemy źródłowe, więc nie utrzymujesz drugiego modelu uprawnień. Logowanie odbywa się przez dostawcę tożsamości, którego już używasz – SAML, OIDC lub OAuth 2.0 – a agent nigdy nie pokaże niczego, czego osoba pytająca nie mogłaby już zobaczyć.

Czym to się różni od RAG albo bazy wektorowej?

RAG wyszukuje fragmenty podobne do pytania i zostawia modelowi domyślanie się, co znaczą. Onta daje agentom samo znaczenie: encje, relacje i reguły, z których każda wskazuje na dane na żywo. Agent czyta definicję, zamiast ją zgadywać, a odpowiedź wraca razem ze sposobem jej wyprowadzenia.

Co powstrzymuje AI przed halucynacjami?

Agenci odpowiadają w oparciu o model, nie z pamięci. Każdy wynik prowadzi z powrotem do źródła, logiki i filtrów, więc ktoś, kogo nie było przy stole, może sprawdzić liczbę pół roku później. Jeśli odpowiedzi nie da się wyprowadzić z modelu, nie zostaje zmyślona, żeby wypełnić lukę.

Czy agenci mogą działać, czy tylko czytać?

Jedno i drugie, w granicach, które ustalisz. Własne połączenia Onty z Twoimi systemami są tylko do odczytu; agenci działają przez narzędzia, które włączysz – serwer MCP, A2A i wyzwalacze zdarzeń – zgodnie z regułami zdefiniowanymi w modelu i z uprawnieniami osoby, w której imieniu działają.

Jak wygląda licencjonowanie?

Jako platforma dla Twojej organizacji, a nie za stanowisko czy za zapytanie. Cena zależy od domen, źródeł i rodzaju wdrożenia, których potrzebujesz – zakres ustalamy razem z Tobą podczas sesji roboczej.

Gdzie to działa?

Tam, gdzie wymagają Twoje przepisy: na Twojej infrastrukturze, w Twojej chmurze prywatnej, w chmurze z danymi w UE albo w pełnej izolacji od sieci. Twoje dane nie opuszczają Twojego perymetru, żeby można było na nich wnioskować. Użyj własnego LLM albo uruchom otwarty model wewnątrz perymetru – zamiana modelu nie narusza znaczenia.

Każdy nowy agent zaczyna od zera. Chyba że dzielą wspólny model.

Przynieś jedną zagmatwaną domenę i dwa systemy źródłowe. W 30 minut ją zamodelujemy i pokażemy Ci odpowiedzi wracające razem ze sposobem ich wyprowadzenia – na Twoich danych, nie w piaskownicy. Jeśli się mylimy, dowiesz się o tym w ciągu tego pół godziny. Właśnie po to robimy to na Twoich danych.

Umów sesję robocząZobacz cenę