Événement

​​Data Management Summit New York​

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Data Management Summit NY

Rejoignez Rocket Software au Data Management Summit de New York

Nous sommes ravis de participer au 16e Data Management Summit NYC le 17 septembre en tant que sponsor Platine ! Venez nous rencontrer sur notre stand et assister à la conférence de Michael Curry, président de Data Modernization, qui abordera le thème « La couche de connaissances Enterprise: l'architecture manquante pour une IA évolutive et gouvernée ». Rejoignez-nous également pour la table ronde « Redéfinir la gouvernance et la responsabilité à l'ère de l'IA ». Nous explorerons comment une gestion des données performante améliore les performances, accélère la mise en œuvre, renforce la sécurité et l'IA, et crée une réelle valeur ajoutée pour l'entreprise.

Détails de l'événement

17 septembre 2026

8h15 heure de l'Est

New York, NY

@Ease, 7e étage, 605 Third Avenue,
New York, New York

Présentateurs
Avatar
Michael Curry
Président
Logiciel de modernisation des données Rocket

La couche de connaissances Enterprise: l'architecture manquante pour une IA évolutive et gouvernée

17 septembre

10h10 heure de l'Est

Cette session explore l'évolution de l'intégration des systèmes vers un accès contrôlé en temps réel, démontrant comment une couche de connaissances Enterprise unifie les données, le contenu, les politiques et les analyses pour fournir des décisions cohérentes, vérifiables et contextuelles dès la conception.

  • Pourquoi les systèmes d'IA puissants ont-ils du mal à assurer la cohérence entre les outils et les équipes, et comment l'architecture sous-jacente échoue-t-elle à fournir simultanément les données, le contexte et les signaux ?
  • Comment la couche de connaissances Enterprise parvient-elle à rassembler efficacement les données structurées et non structurées, les politiques et les analyses en temps réel au moment de la prise de décision ?
  • Quels sont les principaux avantages opérationnels et commerciaux de la mise en œuvre d'une couche de connaissances Enterprise lors du déploiement à grande échelle de la prise de décision autonome dans des environnements de marchés financiers complexes ?

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