Automatisieren Sie die Überwachung von Datenqualitätsmetriken
Stellen Sie sicher, dass die Goldschicht "verbrauchsfertige" Daten enthält, indem Sie Datenprobleme erkennen und beheben, bevor sie in die Silber- und Goldschicht gelangen.
Sicherstellung der Datenzuverlässigkeit durch Überwachung von Abhängigkeiten
Actian Data Observability ermöglicht es Anwendern, Abhängigkeiten zwischen überwachten Datenquellen zu visualisieren. Dies erleichtert die Fehlersuche bei Datenproblemen: Ein Abhängigkeitsdiagramm mit der Anzahl der erkannten Probleme an jedem Knoten des Diagramms wird angezeigt.
Überwachung des Datenzustands auf allen Datenebenen
- Verschaffen Sie sich einen vollständigen Überblick über den Gesundheitszustand aller Systeme innerhalb Ihrer Pipeline.
- Visualisieren Sie den Verlauf, um Datenprobleme und KPIs in Ihrer Pipeline zu überwachen.
- Sie sehen Warnmeldungen von Actian Data Observability, wenn Inkonsistenzen zwischen der Silber-, Bronze- und Gold-Ebene festgestellt werden.
Daten von der Aufnahme bis zum Verbrauch verfolgen
- Dateninkonsistenzen über die gesamte Datenkette hinweg können ein Frühindikator für potenzielle Probleme sein. Mit Actian Data Observability können Sie Probleme zwischen Systemen erkennen und einschätzen, bevor sie eskalieren.
Finden Sie schnell die Ursache von Problemen
- Actian Daten-Beobachtbarkeit durchsucht Ihre gesamte Datenpipeline, um den Ursprung von Inkonsistenzen zu finden.
- Unser UI-basierter Investigator ermöglicht eine einfache Ursachenanalyse.
- Schnellere mittlere Problemlösungszeit, Problemtriage und Problemlösung.
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.
