Aufbau selbständiger Teams dank automatisierter Datenqualität
Validieren Sie jeden Datenwert vor der Aufnahme in das KI-Modell; automatisieren und orchestrieren Sie Datenqualitäts-Workflows innerhalb von KI-Workloads.
Optimieren und skalieren Sie Ihre Datenqualität
Einsicht in den Zustand der gesamten Daten
- Erhalten Sie automatisch Berichte zu Datenqualitäts-KPIs wie Vollständigkeit, Korrektheit, Eindeutigkeit, Aktualität, Gültigkeit und Genauigkeit ohne jegliches Einrichten.
- Eine codierungsfreie Schnittstelle, mit der Benutzer flexible Schwellenwerte für benutzerdefinierte Datenqualitäts-KPIs definieren und verwalten können.
- Überwachen und bewerten Sie die Qualität der Daten in Ihrer Pipeline, indem Sie sie mit früheren Trends vergleichen.
Endnutzerfreundliche Regeln und Verträge
- Einfach zu bedienende interaktive No-Code-Schnittstelle zum Erstellen und Verwalten von Datenqualitätsprüfungen für Ihre Schlüsseltabellen.
- Erweiterte Konfigurationsoptionen zum Einrichten komplexer Regeln innerhalb einer einzelnen Tabelle oder über mehrere Tabellen hinweg.
- Automatisieren von Aktionen wie Warnungen, DQ-Binning, Circuit Breaker und Abhilfemaßnahmen auf der Grundlage der Regelergebnisse.
Mit unternehmensweit gut verwalteten Daten
- Mühelose Integration mit dem Datenkatalog Ihrer Wahl.
- Einblicke in die Zuverlässigkeit von Daten in Echtzeit und Warnmeldungen in Datenkatalogen.
- REST-API-Unterstützung zur Integration in jedes Katalogsystem.
Stellen Sie sicher, dass Teams Ihren KI-Ergebnissen vertrauen
- Orchestrieren Sie Workflows, um verdächtige Daten zu identifizieren und zur Überprüfung auszusondern.
- Integration in das Ticketingsystem zur Überprüfung und Behebung von Mängeln.
- Benachrichtigen Sie die betroffenen Nutzer, wenn es zu einem Datenausfall kommt.
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.
Warnhinweise
Actian analysiert Ihre Daten und deren Trends und benachrichtigt Sie automatisch bei unerwarteten Abweichungen.
Empfehlungen
Actian gibt Ihnen schließlich Empfehlungen für die besten nächsten Schritte in Bezug 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.
Störungsmanagement
Workflows für Benachrichtigungen, Ticketerstellung, Untersuchung und Behebung.
Schöpfen Sie das volle Potenzial Ihrer Daten- und KI-Initiativen aus
Sind Sie bereit, zuverlässige, KI-fähige Datenprodukte zu entwickeln? Vereinbaren Sie einen Termin mit einem unserer Experten für Data Observability:
- Erfahren Sie, wie Actian Data Observability umfassende Transparenz bietet und den einwandfreien Zustand Ihrer Datenpipelines gewährleistet.
- Entdecken Sie die Funktionen, die Probleme proaktiv erkennen und die Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb minimieren.
- Erhalten Sie Einblicke darüber, wie Sie Datenbeobachtbarkeit nahtlos in Ihren bestehenden Daten-Stack integrieren können.
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