Daten + KIBeobachtbarkeit

Die Beobachtbarkeit misst, wie gut die internen Zustände eines Systems aus seinen externen Outputs abgeleitet werden können. Bei Softwaresystemen bedeutet Beobachtbarkeit, dass der interne Zustand eines Systems durch Metriken, Protokollierung und Tracing sichtbar gemacht wird. Entwickler und Betreiber können so das Systemverhalten besser nachvollziehen und verstehen, Probleme diagnostizieren und die Leistung verbessern.

Data Observability ist die Praxis des Verstehens und der Überwachung des Verhaltens, der Qualität und der Leistung von Daten, während sie durch ein System fließen. Dazu gehört die Verfolgung und Analyse in Echtzeit, um die Zuverlässigkeit, Genauigkeit und Einhaltung von Daten zu gewährleisten.

Wichtige Aspekte:

Qualität der Daten: Exaktheit, Vollständigkeit und Beständigkeit.
Datenfluss: Bewegung durch Systeme und Identifizierung von Engpässen.
Datenabhängigkeiten: Beziehungen und Auswirkungen von Änderungen.
Datenanomalien: Erkennung von Ausreißern und Fehlern.
Datenkonformität: Einhaltung von Vorschriften und Richtlinien.

Unternehmen stellen Datenbeobachtbarkeit sicher durch Überwachungstools, Datenpipelines, Qualitätsprüfungen und Governance-Praktiken. Sie können dadurch Probleme erkennen, fundierte Entscheidungen treffen und die Datenintegrität wahren.

Actian Data Observability ist eine KI-gestützte Lösung zur Beobachtbarkeit von Unternehmensdaten, die vollständige Transparenz über Ihren modernen Datenstapel bietet. Sie stellt proaktiv die Datenqualität ohne Stichproben und unerwartete Kosten sicher, sodass Sie zuverlässige, KI-fähige Datenprodukte erstellen können.

Unsere Differenzierung:

• Keine Datenstichproben: Wir bieten eine 100-prozentige Datenabdeckung für eine umfassende und genaue Beobachtbarkeit und eliminieren die blinden Flecken und Risiken, die mit stichprobenartigen Daten verbunden sind.
• Kein Cloud garantiert: Unsere effiziente Architektur und Verarbeitung gewährleisten vorhersehbare, niedrigere Cloud für die Beobachtbarkeit, im Gegensatz zu Tools, die die Rechen-/Scan-Kosten drastisch erhöhen können.
• Gesicherte Null-Kopie-Architektur: Wir greifen auf Metadaten zu und führen Prüfungen direkt dort durch, wo sich die Daten befinden, ohne unsichere oder kostspielige Datenkopien zu erstellen, und nutzen dabei bestehende Sicherheitsrahmen.
• Skalierbare KI-Workloads für Beobachtbarkeit: Unsere Funktionen Maschinelles Lernen (ML) sind so konzipiert, dass sie auf großen Unternehmensdatensätzen effizient skalieren, ohne dass eine massive Ressourcenzuweisung erforderlich ist.
• Native Unterstützung für Apache Iceberg: Die tiefgreifende, optimierte Integration bietet eine unvergleichliche Beobachtbarkeit, insbesondere für Unternehmen, die auf Iceberg standardisieren oder migrieren.

Data Observability bezieht sich auf die Fähigkeit, das Verhalten von Daten innerhalb eines Systems zu verstehen und zu überwachen. Sie umfasst das Tracking des Datenflusses, die Erkennung von Fehlern und die Identifizierung von Diskrepanzen in Echtzeit, was eine frühzeitige Problemerkennung und Bewertung der Systemleistung ermöglicht.

Durch Integration Maschinellen Lernens können Beobachtbarkeitstools Anomalien und Abweichungen von Geschäftskennzahlen auf intelligente Weise überwachen und so tiefere Einblicke bei geringeren Wartungs- und Gesamtbetriebskosten (TCO) bieten.

Die Datenqualität hingegen konzentriert sich auf die Genauigkeit, Vollständigkeit und Beständigkeit der Daten. Es geht darum, Fehler zu erkennen und zu korrigieren, Duplikate zu entfernen und sicherzustellen, dass die Daten konsistent eingegeben und gespeichert werden.

Beide Konzepte gewähren einen Einblick in den Zustand der Daten und können Qualitätsprobleme anhand vordefinierter Metriken erkennen, allerdings geht die Beobachtbarkeit noch einen Schritt weiter, indem sie Echtzeitüberwachung und intelligente Einblicke bietet und so das Verständnis und die Leistung des gesamten Systems verbessert.