Nahtlose Einbindung in Ihr Datenökosystem
Die offene Architektur von Actian Data Observability lässt sich in Data Lakes und Data Lakehouses integrieren und unterstützt nativ Rohformate wie Apache Iceberg, Hudi und Delta Lake.
Jedes System, jede Quelle, jedes Format
Verbinden Sie jede Datenquelle und jeden Workflow
- Die offene Architektur von Actian Data Observability unterstützt die Überwachung von Daten über Ihre Streams, Lakes und Warehouses hinweg.
- Unterstützt strukturierte und semi-strukturierte Daten.
- Keine Vorverarbeitung oder Transformation erforderlich.
- Skalieren Sie einfach Ihre Daten-Beobachtbarkeit, wenn sich Ihr Daten-Ökosystem ändert.
Verbindet sich nativ mit dem offenen Ökosystem
- Direktes Lesen von Formaten wie Parquet, Avro, JSON, CSV und XML.
- Vollständige Unterstützung von DQ und Apache Hudi, Iceberg und Delta Monitoring.
- Bidirektionale Integration mit offenen Datenkatalogen wie Unity und Datahub.
Hocheffiziente Datenpipeline
- Robuste Funktionen ohne Beeinträchtigung der zugrunde liegenden Systemleistung oder Aufblähen der Infrastrukturkosten.
- Die elastische Spark-Architektur ermöglicht skalierbar Datenprofilierung, Untersuchung und Erkennung von Datenqualitätsproblemen über Ihren gesamten Datensatz.
- Eine dedizierte Rechenschicht, die von Ihrem Daten-Warehouse oder Ihren analytischen Datenbanken getrennt ist, verhindert die Überlastung Ihrer Systeme.
Integrationen für nahtlose Orchestrierung
- REST API- erstes Design für einfache Integrationen mit jedem Orchestrierungs- oder Validierungstool.
- Einrichtung von Aktionen auf der Grundlage des Status von Datenpipelines, die eine rechtzeitige Fehlererkennung und Reaktion ermöglichen.
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.
dashboard für den Datenzustand
Actian stellte Ihnen ein Dashboard zur Verfügung, mit dem Sie über all Ihre Datenquellen und deren jeweilige Zustandsmetriken hinweg sehen können, wie es um die Datenqualität steht. Sie können den Zustand Ihrer gesamten Datenpipeline laufend im Blick behalten, Ihre Alerts und Datenqualitäts-KPIs einsehen und den aktuellen Status mit den Durchschnittswerten des letzten Tages, der letzten Woche, des letzten Monats oder des letzten Quartals vergleichen.
