Daten und Beobachtbarkeit KI-gesteuerte Entscheidungen

Unternehmen setzen zunehmend auf künstliche Intelligenz (KI), um Datensysteme zu überwachen oder bei deren Verwaltung zu unterstützen, die Entscheidungen beeinflussen, die Automatisierung vorantreiben und das Kundenerlebnis verbessern. Da diese Systeme immer komplexer werden, hat sich Beobachtbarkeit die Fähigkeit, Daten und KI-Pipelines zu überwachen, zu verstehen und Fehler zu beheben) zu einem wichtigen Konzept entwickelt. Beobachtbarkeit von Daten und KI Beobachtbarkeit nicht nur die Funktionsfähigkeit der Systeme, sondern auch die Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Fairness der daraus gewonnenen Erkenntnisse. 

Verständnis der Beobachtbarkeit von Daten

Beobachtbarkeit auf einen umfassenden Einblick in den Zustand und die Leistung von Datensystemen, einschließlich Datenpipelines, Qualität, Herkunft und Infrastruktur. Im Kern ermöglicht sie es Teams, Probleme innerhalb von Datenworkflows zu erkennen und zu diagnostizieren, bevor sie sich auf nachgelagerte Anwendungen und Benutzer auswirken. 

Diese Form der Beobachtbarkeit für die Verwaltung moderner Datenarchitekturen unerlässlich, in denen Daten mehrere Phasen durchlaufen – von der Erfassung über die Transformation bis hin zur Analyse. Wenn ein Teil dieses Flusses beeinträchtigt wird, beispielsweise durch Datenkorruption, Schemaänderungen oder Verzögerungen, alarmieren Beobachtbarkeit die Teams, sodass diese proaktiv reagieren können. 

Dies sind die fünf Säulen der Beobachtbarkeit. 

• Frische: Stellt sicher, dass Daten aktuell sind und pünktlich geliefert werden. Diese Säule hilft Teams dabei, Latenzen zu überwachen und zu erkennen, wenn Pipelines verzögert sind oder ausfallen. 
• Volumen: Verfolgt die Datenmenge, die durch Pipelines fließt, um Anomalien wie fehlende Datensätze oder unerwartete Spitzen zu erkennen, die auf Probleme in vorgelagerten Bereichen hinweisen können. 
• Schema: Beobachtet Änderungen an der Datenstruktur, einschließlich Spaltenzugaben, -löschungen oder Typänderungen, die bei unsachgemäßer Verwaltung nachgelagerte Prozesse beeinträchtigen können.
• Vertrieb: Analysiert statistische Eigenschaften von Daten (z. B. Mittelwert, Minimum, Maximum), um Ausreißer oder Datenabweichungen zu erkennen, die auf Probleme mit der Datenintegrität hindeuten könnten. 
• Abstammung: Bietet Transparenz hinsichtlich Datenfluss und Abhängigkeiten, sodass Teams Probleme bis zu ihrer Quelle zurückverfolgen und die Auswirkungen von Änderungen auf alle Systeme nachvollziehen können. 

So Beobachtbarkeit Actian Data Beobachtbarkeit

KI ist nicht nur ein Thema der Beobachtbarkeit, sondern ein zentraler Bestandteil des Prozesses. Mit Actian Data Beobachtbarkeit können Unternehmen den Gesamtzustand ihrer Datensysteme sicherstellen und Cloud vermeiden, indem sie eine speziell entwickelte Cloud Apache Spark nutzen. So funktioniert der Prozess. 

Schritt 1: Verbindung zu Datenquellen

Beobachtbarkeit von Actian lässt sich mit der bestehenden Dateninfrastruktur von Unternehmen verbinden, darunter Data Lakes, Data Warehouses und Lakehouses. Dazu gehören über 250 Verbindungen, die Dateneingang umfassenden Dateneingang Beobachtbarkeit alle Datenströme Beobachtbarkeit gewährleisten. 

Die „No-Code“-Verbindung ermöglicht auch die native Unterstützung von Roh- und offenen Tabellendatenformaten, wie zum Beispiel: 

• Eisberg
• Hudi
• Delta 

Schritt 2: Kontinuierliche Datenüberwachung

Sobald das System mit allen Datenquellen verbunden ist, führt es eine umfassende und kontinuierliche Überwachung des Datenökosystems durch. Der Zustand der Daten wird anhand der oben Beobachtbarkeit fünf Säulen der Beobachtbarkeit analysiert und bewertet. 

Was diesen Prozess bei Actian anders macht, ist: 

• No-Code-Analyse und Berichterstattung zur Datenintegrität.
• Datenherkunftsanalyse zur schnellen Anomalie .
• Anomalie durch Maschinelles Lernen ML) 

Schritt 3: Warnmeldungen und Zusammenarbeit mit menschlicher Beteiligung

Der dritte Schritt in diesem Prozess umfasst Triage-Warnmeldungen. Wenn ein Problem auftritt, sendet das System Warnmeldungen an das Unternehmen. Die Teams werden dann in den Human-in-the-Loop-Teil des Prozesses einbezogen und arbeiten mit der KI zusammen, um die Probleme zu lösen. 

Schritt 4: Behebung des Problems

Schließlich arbeiten die KI- und menschlichen Elemente des Systems zusammen, umfeinabstimmen (und so Beständigkeit zukünftige Beständigkeit Formatierung sicherzustellen), Datenprobleme manuell zu beheben oder den Datenqualitäts-Workflow anzupassen, um sowohl Probleme zu beheben als auch zukünftige Probleme zu vermeiden.  

Wichtige Komponenten von Actian Data Beobachtbarkeit

Nachdem wir nun die Schritte des ML-gesteuerten Beobachtbarkeit besprochen haben, wollen wir uns einige der wichtigsten Funktionen des Produkts von Actian ansehen. 

Daten-Health-Dashboards und Qualitätsberichte

Daten-Health-Dashboards bieten einen umfassenden Überblick über alle Aspekte der Datenpipeline. Dank automatisierter Datenqualitätsberichte erhalten Teams wichtige Informationen zu KPIs, ohne dass eine aufwendige Einrichtung erforderlich ist. Darüber hinaus ermöglichen sie die Automatisierung von Datenqualitäts-Workflows für skalierbar . 

Beständigkeit Datenebenen

Actian Data Beobachtbarkeit Daten in allen Phasen und Ebenen, einschließlich Bronze-, Silber- und Gold-Ebenen. So können potenzielle Probleme in der Bronze-Ebene erkannt werden, bevor sie sich in den Silber- und Gold-Ebenen ausbreiten. Beugen Sie Problemen im Verbrauchsteil der Datenpipeline vor, Datenpipeline Sie diese Probleme frühzeitig erkennen und beheben. 

Offene, skalierbare Architektur

Dank der skalierbaren Cloud Architektur Beobachtbarkeit sich Unternehmen, die Actian Data Beobachtbarkeit nutzen, Beobachtbarkeit Gedanken über Cloud Spitzen oder -Auslastungsgipfel machen. Darüber hinaus lässt sich das System vollständig in über 250 Datenquellen (sowohl moderne als auch ältere Quellen) und Datenkataloge von Drittanbietern integrieren. Datenkatalogesowie Engines für Ticketing, Workflow und Orchestrierung. 

Sicherheit und Compliance

Sicherheit und Compliance sind für die meisten Unternehmen oberste Priorität, wenn es um Datenprodukte oder -dienstleistungen geht. Actian nutzt eine Virtual Private Cloud VPC), um alle Daten innerhalb der virtuellen Umgebung des Unternehmens zu speichern, die durch Verschlüsselung sowohl im Ruhezustand als auch während der Übertragung gesichert ist. Dieser Ansatz gewährleistet Datensicherheit durch rollenbasierte Berechtigungen und Authentifizierung. Mithilfe von Beobachtbarkeit können Unternehmen sicherstellen, dass sie die Branchenvorschriften einhalten, darunter DSGVO, CCPA, HIPAA und PCI-DSS. 

Verbesserung Beobachtbarkeit KI Beobachtbarkeit Actian

Actian bietet Tools, die Beobachtbarkeit verbessern, Beobachtbarkeit sie Echtzeit-Datenverarbeitung, robuste Fähigkeiten und intelligente Analysen ermöglichen. Mit Actian Data Beobachtbarkeit können Unternehmen Datenquellen vereinheitlichen und die KI-Leistung mit größerer Klarheit und Kontrolle überwachen. Vereinbaren Sie noch heute eine vollständige Demonstration noch heute. 

Über den Autor

Über Actian Germany GmbH

Actian versetzt Unternehmen in die Lage, Daten in großem Umfang sicher verwalten und zu steuern, komplexe Datenumgebungen zu rationalisieren und die Bereitstellung von KI-fähigen Daten zu beschleunigen. Der Data-Intelligence-Ansatz von Actian kombiniert Daten-Discovery, Metadaten und föderierte Governance, um eine intelligentere Datennutzung zu ermöglichen und die Compliance zu verbessern. Mit intuitivenFähigkeiten können geschäftliche und technische Anwender Datenbestände in Cloud, Hybrid- und On-Premises finden, verstehen und ihnen vertrauen. Actian liefert flexible Datenmanagement an 42 Millionen Nutzer in Fortune-100-Unternehmen und anderen Unternehmen weltweit und erreicht dabei eine Kundenzufriedenheit von 95%.