Automatisches Erkennen von Anomalien im Daten-Lake
Finden Sie anomale Daten und schließen Sie sie aus KI-Workloads aus. Ergreifen Sie Maßnahmen, bevor sie das Geschäft beeinträchtigen.
Erkennen von Anomalien bei vertrauenswürdigen Daten
Erkennen Sie Anomalien, bevor sie sich negativ auf Ihr Geschäft auswirken
Überwachen Sie Datenanomalien automatisch und ohne jegliches Einrichten unter Verwendung von maschinellem Lernen. Kein Sampling, ML-basierte Überwachung von Anomalien ohne Setup-Bedarf.
- Anomalieerkennung auf Spaltenwertebene, z. B. Ausreißer, Werte, die außerhalb des zulässigen Bereichs liegen, und unerwartete Werte.
- Sich selbst entwickelnde Schwellenwerte auf der Grundlage von ML-Modellen, die Ihre Daten, einschließlich der Saisonalität, verstehen.
- Verbesserte Time-to-Value, da das Modell mit historischen Daten trainiert wird.
Schnellerer Einblick durch vordefinierte Metriken
Actian Data Observability nutzt maschinelles Lernen und statistische Analysen, um automatisch Schwellenwerte für benutzerdefinierte und vordefinierte Datenzustandsmetriken zu generieren.
- Zu den Metriken gehören Schemaabweichungen, Datenvollständigkeit, Musterabweichungen und Dutzende mehr.
- Die DQ-Metriken von Actian Data Observability können vollständig an die Vorstellungen Ihres Teams angepasst werden.
Überwachen Sie unternehmensrelevante Metriken
Actian Data Observability ermöglicht es Ihnen, Geschäftsmetriken zu definieren, die Sie innerhalb eines Datensatz verfolgen möchten.
- Sie können verschiedene Aggregationsfunktionen (sum, avg, min, max) auf numerische Daten anwenden und so die Analyse auf Ihre speziellen Bedürfnisse abstimmen.
- Gruppieren Sie Ihre Daten nach einer oder mehreren Dimensionen, um einen detaillierten Einblick zu erhalten. Jede Dimension arbeitet unabhängig und gewährleistet eine umfassende Datenanalyse.
Erkennen Sie Drifts unverzüglich, sobald sie auftreten
Die automatisierten und manuellen Schwellenwerte von Actian Data Observability stellen sicher, dass die Daten beständig, genau und konform sind.
- Mithilfe von maschinellem Lernen und statistischer Analyse erstellt Actian Data Observability automatisch Schwellenwerte für alle benutzerdefinierten und vordefinierten Metriken. Dabei handelt es sich um fortschrittliche Schwellenwerte, die mithilfe von ML und statistischer Analyse vorhandener und historischer Daten berechnet werden.
- Automatisierte Schwellenwerte ermöglichen es Ihnen, bei Unstimmigkeiten Maßnahmen zu ergreifen, z. B. verdächtige Daten von KI-Eingaben auszuschließen.
Verbinden. Analysieren. Warnen. Beraten.
Datenquellen verbinden
Verbinden Sie Ihre Datenquelle, senden Sie Daten über REST, oder laden Sie eine lokale Datei.
Datenqualität analysieren
Erkennen und identifizieren Sie schnell Datenanomalien, Fehler oder Inkonsistenzen.
Alarmierung
Actian lernt Ihre Daten und damit verbundene Trends kennen und schlägt bei unerwarteten Abweichungen automatisch Alarm.
Empfehlungen
Actian berät Sie schließlich über die besten nächsten Schritte im Hinblick auf Ihre Datensätze.
Entdecken Sie die gesamte Plattform
Offene Architektur
No-Code-Verbindung zum Daten-Lake und Lakehouse unterstützt standardmäßig Rohformate wie Iceberg, Hudi und Delta.
Datenqualität
Validieren Sie jeden Wert, bevor Sie ihn in das KI-Modell aufnehmen; automatisieren und orchestrieren Sie DQ-Workflows in KI-Workloads.
Anomalieerkennung
Keine Stichproben, ML-gesteuerte Anomalieerkennung bei Spaltenwerten und Geschäftsmetriken.
Konsistente Daten-Layer
Verbessern Sie die Qualität von eingebetteten Designmustern über Bronze-, Silber- und Goldschichten hinweg, um Bad Data schon bei Bronze zu stoppen.
Qualität des Daten-Layers
No-Code-Analyse und Berichterstattung über Ihren Daten-Lake und Ihr Lakehouse.
Incident Management
Arbeitsabläufe für Warnungen, Ticketing, Untersuchungen und Abhilfemaßnahmen.
