Hochwertige Daten, zuverlässige KI: Einführung von Actian Data Beobachtbarkeit

Die wahren Kosten der reaktiven Datenqualität

Gartner® schätzt, dass "Bis 2026 werden 50 % der Unternehmen, die verteilte Datenarchitekturen implementieren, Tools zur Beobachtbarkeit einsetzen, um die Sichtbarkeit des Zustands der Datenlandschaft zu verbessern, gegenüber weniger als 20 % im Jahr 2024".. Aber Beobachtbarkeit geht über die Überwachung hinaus - sie ist ein strategischer Weg, um Vertrauen in Daten aufzubauen und gleichzeitig die steigenden Kosten für die Datenqualität im gesamten Unternehmen zu kontrollieren.

Der heutige Unternehmensdatenstapel ist ein Flickenteppich aus alten und neuen Technologien - komplex, fragmentiert und schwer zu verwalten. Da die Daten von der Erfassung über die Speicherung und Umwandlung bis hin zur Nutzung fließen, vervielfacht sich das Risiko von Fehlern. Traditionelle Methoden können da nicht mehr mithalten.

• Datenteams verlieren bis zu 40 % ihrer Zeit mit der Bekämpfung von Bränden, anstatt sich auf den strategischen Wert zu konzentrieren.
• Die Cloud steigen weiter an, angetrieben durch ineffiziente und reaktive Ansätze zur Datenqualität.
• KI-Investitionen greifen zu kurz, wenn die Modelle auf unzuverlässigen oder unvollständigen Daten beruhen.
• Die Compliance-Risiken nehmen zu, da Unternehmen nicht über die nötige Transparenz verfügen, um ihre Daten zu verfolgen und ihnen zu vertrauen.

Die heutigen Datenqualitätskonzepte sind in der Vergangenheit verhaftet:

1. Das Problem des Vermächtnisses

Herkömmliche Datenqualitätsmethoden haben zu einem perfekten Sturm aus Ineffizienz und blinden Flecken geführt. Wenn das Datenvolumen wächst, haben Unternehmen mit der manuellen Erstellung von Regeln zu kämpfen und sind gezwungen, Tausende von Qualitätsprüfungen in fragmentierten Systemen zu erstellen und zu pflegen. Das Ergebnis? Ein arbeitsintensiver Prozess, der sich auf selektive Stichproben stützt und kritische Datenqualitätsprobleme unentdeckt lässt. Gleichzeitig konzentriert sich die Überwachung weiterhin auf Infrastrukturmetriken wie CPU und Arbeitsspeicher und nicht auf die Integrität der Daten selbst.

Das Ergebnis ist eine fragmentierte Sichtbarkeit, bei der Probleme in einem System nicht mit Problemen in anderen Systemen in Verbindung gebracht werden können, was eine Ursachenanalyse nahezu unmöglich macht. Datenteams sind in einer reaktiven Schleife gefangen und jagen nachgelagerten Fehlern hinterher, anstatt sie an der Quelle zu verhindern. Dieses ständige Feuergefecht untergräbt die Produktivität und, was noch wichtiger ist, das Vertrauen in die Daten, die die Grundlage für wichtige Geschäftsentscheidungen bilden.

• Manuelle, regelbasierte Prüfungen sind nicht skalierbar, so dass die meisten Datensätze nicht überwacht werden.
• Stichproben zur Kostensenkung führen zu blinden Flecken, die kritische Entscheidungen gefährden.
• Die Überwachung der Infrastruktur allein vernachlässigt das Wichtigste: die Daten selbst.
• Unverbundene Überwachungstools verhindern, dass Teams das Gesamtbild der Pipelines überblicken können.
  

2. Der verborgene Haushaltsabfluss

Die Umstellung auf eine Cloud sollte die Kosten optimieren - doch die herkömmlichen Ansätze zur Beobachtbarkeit haben das Gegenteil bewirkt. Wenn Teams die Überwachung auf ihren gesamten Datenstapel ausweiten, verursachen rechenintensive Abfragen unvorhersehbare Kostenspitzen auf den Produktionssystemen. Bei eingeschränkter Kostentransparenz ist es fast unmöglich, Ausgaben nachzuvollziehen oder Budgets effektiv zu planen. Wenn die Datenmenge wächst, steigen auch die Kosten - und zwar schnell. Unternehmen stehen vor einer schwierigen Entscheidung: Entweder sie reduzieren die Überwachung und riskieren, dass Probleme unentdeckt bleiben, oder sie halten die Abdeckung aufrecht und rechtfertigen eskalierende Cloud gegenüber den Finanzverantwortlichen. Diese Unvorhersehbarkeit der Kosten ist heute ein Haupthindernis für die Einführung einer unternehmensgerechten Beobachtbarkeit.

• Ineffiziente Verarbeitung verursacht übermäßige Rechen- und Speicherkosten.
• Begrenzte Kostentransparenz macht die Optimierung und Budgetierung zu einer Herausforderung.
• Steigende Datenmengen lassen die Kosten in die Höhe schnellen und machen scalability zu einem wachsenden Problem.

3. Der Architektur-Engpass

Die meisten Lösungen zur Beobachtbarkeit schaffen architektonische Fesseln, die die technische Flexibilität und scalability eines Unternehmens stark einschränken. Diese Lösungen sind in der Regel als eng integrierte Komponenten konzipiert, die tief in bestimmte Cloud oder Datentechnologien eingebettet sind, wodurch Unternehmen in langfristige Anbieterverpflichtungen gezwungen werden und zukünftige Innovationsoptionen eingeschränkt werden.

Wenn Qualitätsprüfungen direkt auf Produktionssystemen ausgeführt werden, konkurrieren sie um kritische Ressourcen mit den Kerngeschäftsvorgängen und verursachen oft erhebliche Leistungseinbußen in Spitzenzeiten - genau dann, wenn Zuverlässigkeit am wichtigsten ist. Die architektonischen Einschränkungen zwingen Datenteams dazu, komplexe, benutzerdefinierte technische Workarounds zu entwickeln, um die Leistung aufrechtzuerhalten, wodurch technische Schulden entstehen und wertvolle technische Ressourcen verbraucht werden. 

• Eng gekoppelte Lösungen, die Sie an bestimmte Plattformen binden.
• Leistungseinbußen bei der Durchführung von Prüfungen auf Produktionssystemen.
• Ineffiziente Ressourcennutzung, die kundenspezifische Entwicklung erfordert.

Actian bringt einen neuen Ansatz zur Datenzuverlässigkeit

Actian Data Beobachtbarkeit steht für einen grundlegenden Wandel von reaktiver Brandbekämpfung zu proaktiver Datensicherheit. Hier ist unser Unterschied:

1. Proaktiv, nicht reaktiv

TRADITIONELLE WEISE: Entdeckung von Datenqualitätsproblemen, nachdem sie sich auf Geschäftsentscheidungen ausgewirkt haben.
AKTIENWEGE: KI-gestützte Erkennung von Anomalie , die mithilfe von ML-gestützten Erkenntnissen Probleme frühzeitig in der Pipeline aufspüren.

2. Vorhersehbare Cloud

TRADITIONELLE WEISE: Unvorhersehbare Cloud , die mit dem Datenvolumen steigen.
AKTIENWEG: Keine Kostensteigerungsgarantie mit effizienter Architektur, die den Ressourcenverbrauch optimiert.

3. Vollständige Erfassung, keine Probenahme

TRADITIONELLE WEISE: Stichprobenartige Datenerhebungen, um Kosten zu sparen, schaffen kritische blinde Flecken.
DER ACTIAN-WEG: 100%ige Datenerfassung ohne Kompromisse durch intelligente Verarbeitung.

4. Architektonische Freiheit

TRADITIONELLE WEISE: Lieferanten-Lock-in mit begrenzten Integrationsmöglichkeiten.
ACTIANER WEG: Offene Architektur mit nativer Apache Iceberg-Unterstützung und nahtloser Integration in moderne Datenstacks.

Auswirkungen auf die reale Welt

Use Case 1: Datenpipeline mit "Shift-Left"

Transformieren Sie Ihre Datenprozesse, indem Sie Probleme an der Quelle erkennen:

• Implementieren Sie umfassende DQ-Prüfungen in den Phasen Ingestion, Transformation und Source.
• Integration in CI/CD-Workflows für Datenpipelines.
• Reduzieren Sie die Nacharbeitskosten und beschleunigen Sie die Time-to-Value.

Use Case 2: Überwachung des Lebenszyklus von GenAI

Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Initiativen geschäftlichen Nutzen bringen:

• Validierung der Qualität der training und der RAG-Wissensquellen.
• Achten Sie auf Halluzinationen, Verzerrungen und Leistungsabweichungen.
• Verfolgen Sie die Betriebskennzahlen des Modells in Echtzeit.

Use Case 3: Sichere Self-Service

Ermöglichen Sie Ihrem Unternehmen eine sichere Datenexploration:

• einbetten Echtzeit-Datenzustandsindikatoren in Katalogen und BI-Tools.
• Überwachen Sie Datensatz proaktiv.
• Schaffen Sie Vertrauen durch Transparenz und Validierung.

Der Actian-Vorteil: Fünf Unterscheidungsmerkmale, auf die es ankommt

1. Kein Data Sampling: 100%ige Datenerfassung für umfassende Beobachtbarkeit.
2. Keine Cloud : Vorhersehbare Wirtschaftlichkeit im großen Maßstab.
3. Gesicherte Null-Kopie-Architektur: Zugriff auf Metadaten ohne kostspielige Datenkopien.
4. skalierbar AI-Workloads: Funktionen für den Unternehmenseinsatz.
5. Native Apache Iceberg Unterstützung: Unerreichte Beobachtbarkeit für moderne Tabellenformate.

Auf geht's

Machen Sie eine Produkttour und erfahren Sie, wie Sie Ihre Datenoperationen von reaktivem Chaos in proaktive Kontrolle verwandeln können.

Über Emma McGrattan

Als Chief Technology Officer bei Actian leitet Emma McGrattan die Technologiestrategie, Innovation und Produktentwicklung des Unternehmens und unterstützt damit Actians Mission, die Art und Weise zu vereinfachen, wie Unternehmen Daten verbinden, verwalten, steuern und analysieren, um Unternehmen zu transformieren. Seit ihrem Eintritt in das Unternehmen vor drei Jahrzehnten hat Emma Rattan eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung und Weiterentwicklung der Analyse-, Datenintegrations- und Datenmanagement von Actian gespielt, einschließlich der Actian Data Platform. Emma hat einen Abschluss in Elektronikingenieurwesen von der Dublin City University in Irland.