Hochwertige Daten, zuverlässige KI: Actian Data Observability

Summary

Dieser Blog stellt Actians Plattform für Beobachtbarkeit vor − eine proaktive, KI-gestützte Lösung, die die Zuverlässigkeit von Daten gewährleistet, Cloud-Kosten reduziert und vertrauenswürdige KI unterstützt, indem sie 100 % der Datenpipelines in Echtzeit überwacht.

• Proactive AI-powered monitoring prevents data issues: ML-driven anomaly detection identifies schema drift, outliers, and freshness problems early in the pipeline—before they impact downstream systems. 
• Predictable costs with full data coverage: Unlike sampling-based tools, Actian processes every data record on an isolated compute layer, delivering no-cost surge assurance and avoiding cloud bill spikes.
• Flexible, open architecture for modern data stacks: Supports Apache Iceberg and integrates across data lakes, lakehouses, and warehouses without vendor lock-in or performance degradation on production systems.

Die wahren Kosten reaktiver Datenqualität

Gartner® schätzt: „Bis 2026 werden 50 % der Unternehmen, die verteilte Datenarchitekturen implementieren, Data Observability Tools einsetzen, um einen besseren Blick auf den Zustand der Datenlandschaft zu erhalten, gegenüber weniger als 20 % im Jahr 2024.“ Aber Beobachtbarkeit geht über Überwachung hinaus – sie ist ein strategischer Weg, um Vertrauen in Daten aufzubauen und gleichzeitig die steigenden Kosten für die Datenqualität im gesamten Unternehmen in Schach zu halten.

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, dass es zu Fehlern kommt. Traditionelle Methoden können da nicht mehr mithalten.

• Datenteams verlieren bis zu 40 % ihrer Zeit mit „Brandbekämpfung“, statt dass sie sich auf den strategischen Wert konzentrieren.
• Durch ineffiziente und reaktive Ansätze hinsichtlich der Datenqualität wachsen die Cloud-Ausgaben weiter in den Himmel.
• KI-Investitionen greifen zu kurz, wenn 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 Legacy-Problem

Herkömmliche Datenqualitätsmethoden haben zu einer wahren Flut an Ineffizienz und blinden Flecken geführt. In dem Maße, in dem das Datenvolumen wächst, haben Unternehmen mit dem manuellen Erstellen 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 an sich.

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

• Manual, rule-based checks don’t scale—leaving most datasets unmonitored.
• Sampling to cut costs introduces blind spots that put critical decisions at risk.
• Die Überwachung der Infrastruktur allein vernachlässigt das Wichtigste: die Daten selbst.
• Unverbundene Überwachungstools verhindern, dass Teams einen Gesamtüberblick über die Pipelines haben.
  

2. The Hidden Budget Drain

The move to cloud data infrastructure was meant to optimize costs—but traditional observability approaches have delivered the opposite. As teams expand monitoring across their data stack, compute-intensive queries drive unpredictable cost spikes on production systems. With limited cost transparency, it’s nearly impossible to trace expenses or plan budgets effectively. As data scales, so do the costs—fast. Enterprises face a difficult choice: reduce monitoring and risk undetected issues, or maintain coverage and justify escalating cloud spend to finance leaders. This cost unpredictability is now a key barrier to adopting enterprise-grade data observability.

• Die ineffiziente Verarbeitung verursacht übermäßige Rechen- und Speicherkosten.
• Die begrenzte Kostentransparenz macht die Optimierung und Budgetierung zu einer Herausforderung.
• Die anwachsenden Datenmengen lassen die Kosten in die Höhe schnellen und machen die Scalability zu einem immer größeren Problem.

3. Der Flaschenhals Architektur

Die meisten Observability-Lösungen legen der Architektur Fesseln an, wodurch die technische Flexibilität und Scalability eines Unternehmens stark einschränkt wird. Diese Lösungen sind in der Regel als eng integrierte Komponenten konzipiert, die tief in bestimmte Cloud-Plattformen oder Datentechnologien eingebettet sind, wodurch Unternehmen in langfristige Anbieterverpflichtungen gezwungen werden und bei zukünftigen Innovationen eingeschränkt sind.

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. Einschränkungen in der Architektur zwingen Datenteams dazu, zur Aufrechterhaltung der Perfromance komplexe, benutzerdefinierte technische Workarounds zu entwickeln, 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 gesonderte Entwicklung erfordert.

Actian mit innovativem Ansatz zur Datenzuverlässigkeit

Actian Data Observability represents a fundamental shift from reactive firefighting to proactive data reliability. Here’s how we’re different:

1. Proaktiv statt reaktiv

HERKÖMMLICHE VORGEHENSWEISE: Entdeckung von Datenqualitätsproblemen, nachdem sie sich bereits auf Geschäftsentscheidungen ausgewirkt haben.
WIE ACTIAN VORGEHT: KI-gestützte Erkennung von Anomalien, die mithilfe von ML-gestützten Erkenntnissen Probleme frühzeitig in der Pipeline aufspüren.

2. Vorhersehbare, wirtschaftliche Cloud

TRADITIONAL WAY: Unpredictable cloud bills that surge with data volume.
ACTIAN WAY: No-cost-surge guarantee with efficient architecture that optimizes resource consumption.

3. Vollständige Erfassung, kein Sampling

TRADITIONAL WAY: Sampling data to save costs, creating critical blind spots.
ACTIAN WAY: 100% data coverage without compromise through intelligent processing.

4. Freiheit in der Architektur

HERKÖMMLICHER ANSATZ: Lieferanten-Lock-in mit begrenzten Integrationsmöglichkeiten.
DER ANSATZ VON ACTIAN: Offene Architektur mit nativer Apache Iceberg-Unterstützung und nahtloser Integration in moderne Datenstacks.

Auswirkungen auf die reale Welt

Use Case 1: Effiziente Datenpipeline mit „Shift-Left“

Transform your data operations by catching issues at the source:

• Implement comprehensive DQ checks at ingestion, transformation, and source stages.
• Integrate with CI/CD workflows for data pipelines.
• Reduce rework costs and accelerate time-to-value.

Use Case 2: GenAI Lifecycle Monitoring

Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Initiativen auch von geschäftlichem Nutzen sind:

• Validate training data quality and RAG knowledge sources.
• Achten Sie auf Halluzinationen, Verzerrungen und Leistungsabweichungen.
• Verfolgen Sie die Betriebskennzahlen des Modells in Echtzeit.

Use Case 3: Sichere Self-Service Analytics

Ermöglichen Sie Ihrem Unternehmen eine sichere Datenexploration:

• Betten Sie Echtzeit-Datenzustandsindikatoren in Kataloge und BI-Tool ein.
• Überwachen Sie Datensätze und deren Nutzungsmuster proaktiv.
• Schaffen Sie Vertrauen durch Transparenz und Validierung.

Der Vorteil mit Actian: Fünf markante Unterscheidungsmerkmale

1. Kein Data Sampling: 100%ige Datenerfassung für umfassende Beobachtbarkeit.
2. Keine extrem steigenden Cloud-Ausgaben: Vorhersehbare Wirtschaftlichkeit im großen Maßstab.
3. Gesicherte Null-Kopie-Architektur: Zugriff auf Metadaten ohne kostspielige Datenkopien.
4. Skalierbare KI-Workloads: ML-Funktionen für Unternehmen.
5. Unterstützung von Native Apache Iceberg: Unerreichte Beobachtbarkeit für moderne Tabellenformate.

Los geht's

Gehen Sie auf Produkttour! Sie erfahren, wie Sie Ihre Datenoperationen vor reaktivem Chaos bewahren und stattdessen proaktiv kontrollieren können.

About Emma McGrattan

Emma McGrattan is CTO at Actian, leading global R&D in high-performance analytics, data management, and integration. With over two decades at Actian, Emma holds multiple patents in data technologies and has been instrumental in driving innovation for mission-critical applications. She is a recognized authority, frequently speaking at industry conferences like Strata Data, and she's published technical papers on modern analytics. In her Actian blog posts, Emma tackles performance optimization, hybrid cloud architectures, and advanced analytics strategies. Explore her top articles to unlock data-driven success.