Startup z siedzibą w San Francisco IndyKite zaprezentowała platformę danych dla przedsiębiorstw, która wykorzystuje tożsamość w celu zapewnienia zaufania i dokładności w aplikacjach AI i analitycznych. Oparta na grafie wiedzy o tożsamości, IndyKite zapewnia ujednoliconą warstwę danych, która łączy silosowe źródła danych tożsamości i danych biznesowych w jeden zweryfikowany zasób danych.

Umożliwia to organizacjom zwiększanie bezpieczeństwa, budowanie zaufania do danych, zwiększanie przychodów dzięki produktom analitycznym i subskrypcjom oraz upraszczanie zgodności z przepisami w całym przedsiębiorstwie. Firma IndyKite została założona przez Lasse Andresen, który wcześniej założył ForgeRock i był pionierem zarządzania dostępem do tożsamości (IAM). Firma jest wspierana przez wiodące fundusze venture capital i ma na celu zdefiniowanie nowego segmentu wokół platform danych opartych na tożsamości.

Dzisiejsze wyzwania związane z danymi przedsiębiorstwa

W miarę jak przedsiębiorstwa przechodzą cyfrową transformację, rośnie popularność sztucznej inteligencji i zaawansowanej analityki. Inicjatywy te wymagają jednak dostępu do wysokiej jakości, zaufanych zbiorów danych. Większość organizacji zmaga się z rozproszonymi danymi tożsamości zablokowanymi w IAM i systemach dostępu, wraz z fragmentarycznymi danymi biznesowymi rozproszonymi w CRM, ERP i innych systemach przedsiębiorstwa. Prowadzi to do luk w zabezpieczeniach, kwestii zgodności, braku zarządzania danymi i niemożności tworzenia wiarygodnych modeli.

Według Lasse Andresena, CEO IndyKite: “Jako twórca nowej kategorii, IndyKite oferuje następną generację usług opartych na tożsamości, aby umożliwić lepsze aplikacje i produkty. Nasi klienci już teraz doświadczają różnicy w możliwości dostarczania bardziej zorientowanych na klienta doświadczeń, szybszego osiągania wartości i wzrostu wydajności bez narażania ich bezpieczeństwa”.

W jaki sposób IndyKite zapewnia zaufaną warstwę danych tożsamości?

IndyKite rozwiązuje te problemy dzięki innowacyjnemu grafowi wiedzy o tożsamości, który łączy tożsamości z krawędziami relacji danych biznesowych w celu zapewnienia kontekstu i inteligencji. Każdy węzeł i krawędź ma obszerne metadane, takie jak znaczniki czasu, pochodzenie i wyniki prawdziwości. Tożsamości mogą reprezentować ludzi, urządzenia, interfejsy API lub modele analityczne, podczas gdy dane biznesowe mogą obejmować zasoby informacyjne CRM, ERP, strumieniowe, transakcyjne i obserwacyjne.

Zaawansowane potwierdzanie tożsamości ustanawia autorytatywne zweryfikowane atrybuty, które propagują zaufanie w ujednoliconym modelu danych grafowych, nawet gdy jest on skalowany w całym przedsiębiorstwie. IndyKite wykorzystuje również kontrolę dostępu opartą na wiedzy (KBAC), której pionierem był Andresen, w celu wdrożenia precyzyjnych, świadomych ryzyka polityk autoryzacji. KBAC umożliwia dynamiczne podejmowanie decyzji w oparciu o czynniki kontekstowe, takie jak atrybuty użytkownika, akcji, zasobów i środowiska.

Według Andresena, “graf wiedzy tożsamości umożliwia odwoływanie się do informacji lub ich pozyskiwanie w zależności od przypadku użycia, z atrybutami i metadanymi przypisanymi do danych, aby umożliwić odpowiednią klasyfikację i obsługę danych”.

Przypadki użycia i korzyści w świecie rzeczywistym

IndyKite oferuje przełomowe możliwości w zakresie przychodów, bliskości z klientem, wydajności i innowacji opartych na zaufanych danych. Na przykład jeden z producentów samochodów wykorzystuje IndyKite do stworzenia rynku danych i modelu subskrypcji dla dealerów, partnerów i właścicieli pojazdów. Uwierzytelnione interfejsy API umożliwiają szczegółowy dostęp do telemetrii w czasie rzeczywistym, dzienników konserwacji i danych o lokalizacji w oparciu o tożsamość i kontekst.

IndyKite usprawnia zgodność z przepisami, takimi jak RODO jednocześnie odblokowując bogate profile podłużne dla spersonalizowanych usług. Zespoły zajmujące się bezpieczeństwem, IT, marketingiem, analityką i produktami mogą samodzielnie obsługiwać zaufane zbiory danych. Andresen wyjaśnia, że “technologia grafów zapewnia elastyczność, szybkość i kontekst, dzięki czemu łatwo jest zacząć od małego i rozwijać się z czasem”.

Co dalej z IndyKite?

Na horyzoncie IndyKite planuje zwiększyć możliwości AI i ML w zakresie oceny ryzyka, wykrywania oszustw, odkrywania spostrzeżeń i innych przypadków użycia. Będzie to bardzo interesujące dla dostawców usług finansowych. Firma jest dumna z zapewniania edukacji i przemyślanych wskazówek klientom odkrywającym nowe paradygmaty oparte na tożsamości.

Andresen uważa, że “kluczowe rzeczy, które deweloperzy muszą wiedzieć, to to, że tożsamość nie powinna być refleksją, zaufanie do danych jest najważniejsze, więc widoczność musi być wbudowana, a bazy danych grafów zapewniają elastyczność i kontekst”.

Dzięki wsparciu czołowych inwestorów i szybkiemu budowaniu zainteresowania, IndyKite wydaje się być gotowy do zrobienia dużej fali jako pionier w wykorzystywaniu tożsamości do przekształcania sposobu, w jaki przedsiębiorstwa zarządzają danymi i wykorzystują je. Organizacje poszukujące zaufanych informacji w celu wsparcia inicjatyw cyfrowych powinny roztropnie ocenić, czy unikalne podejście IndyKite może przyspieszyć ich ambicje oparte na danych.