KI ohne Data Observability ist leichtsinnig
Führungskräfte gehen davon aus, dass die Zahlen stimmen. Doch 93 % der Teams erkennen Datenprobleme nicht frühzeitig. Die moderne Beobachtbarkeit von Daten identifiziert, erklärt und verhindert versteckte Datenrisiken, bevor sie sich auf Umsatz, Betriebsabläufe oder KI-Ergebnisse auswirken.
Einführung in die Funktionen von Data Observability-Agenten
KI entwickelt sich schnell. Schlechte Daten entwickeln sich noch schneller. Beobachtbarkeit ermöglicht das Überwachen von Pipelines, das Erkennen versteckter Probleme und das Erläutern derer Auswirkungen in geschäftlicher Hinsicht.
Dadurch werden unzuverlässige Daten unterbunden, bevor sie Dashboards, Prognosen oder KI-Ergebnisse verfälschen. Im Zeitalter von Agenten reichen Warnmeldungen nicht mehr aus. Es bedarf intelligenter Maßnahmen, damit schlechte Daten nicht zu einer schlechter KI führen.
Validierungsagent
Die Daten werden bei ihrer Eingabe kontinuierlich überprüft; dabei werden Trends analysiert, um Regeln automatisch anzuwenden, sodass Probleme frühzeitig erkannt werden.
Agent zur Fehlerdiagnose
Untersucht Anomalien und Vorfälle, um die Ursachen zu ermitteln, und hebt dabei die Abhängigkeiten im Prozessablauf hervor, damit die Teams erkennen können, wo der Fehler liegt und was zu beheben ist.
Lineage-Agent
Verfolgt den Datenfluss zwischen Quellen und Zielen, damit Teams Zusammenhänge nachvollziehen, Auswirkungen einschätzen und Probleme sicher beheben können.
Erkenntnis-Agent
Wandelt Datenqualitätssignale in Diagramme und Zusammenfassungen um und hilft Teams dabei, Trends zu interpretieren, Risiken frühzeitig zu erkennen und Maßnahmen zu ergreifen.
Hilfe-Agent
Bietet Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Hintergrundinformationen, damit Teams immer dann Antworten parat haben, wenn sie diese benötigen.
Routing-Agent
Leitet Nutzer zu den richtigen Regeln, Vorfällen oder Assets, sodass sie weniger Zeit mit der Suche und mehr Zeit mit der Behebung von Problemen verbringen.
Orchestrierungsagent
Zentralisiert Konfiguration, Metadaten und Integrationen, um die Einbindung zu automatisieren und die laufende Verwaltung zu vereinfachen.
Datenbeobachtbarkeit im Zeitalter der Agenten
KI-Agenten analysieren Daten nicht nur. Sie handeln auch entsprechend.
Ohne kontinuierlichen Einblick in Datenqualität, Datenherkunft und Kontext führen unzuverlässige Daten zu unzuverlässigen KI- und Geschäftsentscheidungen. Datenbeobachtbarkeit stellt sicher, dass Automatisierungs- und KI-Systeme auf der Grundlage vertrauenswürdiger, zuverlässiger Daten arbeiten und nicht auf der Grundlage versteckter Fehler.
Datenbeobachtbarkeit, die sich selbst verwaltet
Die Beobachtbarkeit der Daten sollte nicht erst dann zum Thema werden, wenn Dashboards ausfallen oder KI-Ergebnisse fehlerhaft erscheinen.
Agenten zur Beobachtbarkeit von Daten überprüfen Daten kontinuierlich, sobald sie in Ihrer Datenumgebung eintreffen, verwalten Probleme durchgängig und machen den Zustand der Daten in Echtzeit sichtbar, bevor Probleme in Berichten, bei Führungskräften oder in KI-Systemen auffallen.
Keine Stichproben. Keine blinden Flecken.
Überwachen Sie jeden einzelnen Datensatz, um kritische blinde Flecken zu beseitigen und die Anomalieerkennung zu automatisieren. Schaffen Sie uneingeschränktes Vertrauen in Ihre Daten, damit kein unbemerkter Fehler Ihre KI-Modelle verfälscht oder zu einer Fehlentscheidung im Unternehmen führt.
Keine unerwarteten Cloud-Kosten. Keine Überraschungen.
Berechnen Sie DQ-Metriken, ohne teure Abfragen an Ihr Data Warehouse zu senden. Verarbeiten Sie Milliarden von Datensätzen ohne Angst vor einer ausufernden Cloud .
Ihr Datenstapel. Ihre Regeln. Keine Kompromisse.
Verbinden Sie sich mit jeder Datenquelle oder jedem Workflow mit nativer Unterstützung für offene Tabellenformate. Führen Sie Qualitätsprüfungen für Ihr Daten-Lakehouse durch, ohne dass eine kostspielige Vorverarbeitung erforderlich ist.
Gesicherte, kopierfreie Daten
Die Daten verlassen niemals Ihr Daten-Lakehouse oder Lager. Betreiben Sie den sicheren Betrieb innerhalb Ihrer eigenen Virtual Private Cloud (VPC) und verarbeiten Sie die Daten dort, wo sie sind. Beseitigen Sie Sicherheitsrisiken und bleiben Sie gleichzeitig konform mit den Datenvorschriften.
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Datenbeobachtbarkeit, die sich selbst verwaltet
Die Beobachtbarkeit der Daten sollte nicht erst dann zum Thema werden, wenn Dashboards ausfallen oder KI-Ergebnisse fehlerhaft erscheinen.
Agenten zur Beobachtbarkeit von Daten überprüfen Daten kontinuierlich, sobald sie in Ihrer Datenumgebung eintreffen, verwalten Probleme durchgängig und machen den Zustand der Daten in Echtzeit sichtbar, bevor Probleme in Berichten, bei Führungskräften oder in KI-Systemen auffallen.
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Keine Stichproben. Keine blinden Flecken.
Überwachen Sie jeden einzelnen Datensatz, um kritische blinde Flecken zu beseitigen und die Anomalieerkennung zu automatisieren. Schaffen Sie uneingeschränktes Vertrauen in Ihre Daten, damit kein unbemerkter Fehler Ihre KI-Modelle verfälscht oder zu einer Fehlentscheidung im Unternehmen führt.
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Keine unerwarteten Cloud-Kosten. Keine Überraschungen.
Berechnen Sie DQ-Metriken, ohne teure Abfragen an Ihr Data Warehouse zu senden. Verarbeiten Sie Milliarden von Datensätzen ohne Angst vor einer ausufernden Cloud .
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Ihr Datenstapel. Ihre Regeln. Keine Kompromisse.
Verbinden Sie sich mit jeder Datenquelle oder jedem Workflow mit nativer Unterstützung für offene Tabellenformate. Führen Sie Qualitätsprüfungen für Ihr Daten-Lakehouse durch, ohne dass eine kostspielige Vorverarbeitung erforderlich ist.
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Gesicherte, kopierfreie Daten
Die Daten verlassen niemals Ihr Daten-Lakehouse oder Lager. Betreiben Sie den sicheren Betrieb innerhalb Ihrer eigenen Virtual Private Cloud (VPC) und verarbeiten Sie die Daten dort, wo sie sind. Beseitigen Sie Sicherheitsrisiken und bleiben Sie gleichzeitig konform mit den Datenvorschriften.
Datenzuverlässigkeit bei KI-Geschwindigkeit
KI trifft Entscheidungen in Millisekunden. Datenprobleme können sich ebenso schnell ausbreiten.
Durch kontinuierliche Datenüberwachung, automatisierte Ursachenanalyse und intelligente Priorisierung von Problemen wird sichergestellt, dass fehlerhafte Daten erkannt und behoben werden, bevor sie Dashboards, Prognosen oder KI-Ergebnisse verfälschen.
Schaffen Sie eine zuverlässige Datenbasis
Wenn fehlerhafte Daten weiterverarbeitet werden, verschwenden Teams Stunden damit, nach den Ursachen zu suchen und festzustellen, was davon betroffen ist. Agenten für Beobachtbarkeit erkennen Probleme frühzeitig, indem sie Abhängigkeiten nachverfolgen, Qualitätssignale analysieren und klare Übersichten darüber liefern, was nicht stimmt. So wird sichergestellt, dass die Daten zuverlässig und vertrauenswürdig sind.
Erkennen. Warnen. Beheben.
Erkennen und beheben Sie Datenprobleme, bevor sie sich auf nachfolgende Arbeitsschritte auswirken.
Verkürzen Sie die durchschnittliche Zeit bis zur Erkennung (MTTD) und Behebung (MTTR) erheblich durch intelligente Warnmeldungen und eine geführte Ursachenanalyse. Befreien Sie Ihre Techniker vom „Feuerlöschen“ und stellen Sie das Vertrauen in die Daten schneller wieder her.
Integrieren Sie automatisierte Prüfungen und die Erkennung von Anomalien direkt in Ihre CI/CD-Pipelines, um Probleme bereits an der Quelle zu erkennen und zu beheben – lange bevor sie sich auf die Produktion oder nachgelagerte Nutzer auswirken.
Analysieren Sie historische Abweichungsmuster, um festzustellen, ob es sich bei einem Vorfall um eine einmalige Anomalie oder um ein wiederkehrendes Problem handelt, und schaffen Sie so den notwendigen Kontext für eine dauerhafte Lösung – nicht nur für einen Patch.
Erkennen Sie automatisch versteckte Fehler und subtile Veränderungen hinsichtlich Datenvolumen, Aktualität und Datendistribution, bevor diese zu schwerwiegenden Datenvorfällen führen.
Erhalten Sie automatische Benachrichtigungen zu Datenqualitätsproblemen und Schemaabweichungen, bevor diese zu Fehlern im Dashboard führen oder geschäftliche Entscheidungen beeinträchtigen, und stellen Sie so die Zuverlässigkeit der Daten in jeder Datenpipeline sicher.
Übertragen Sie Ihre SQL-basierten Regeln aus dbt oder gespeicherten Prozeduren. Vermeiden Sie Joins und das Umschreiben von Logik.
Nahtlos integrieren
Mit über 250 Konnektoren bieten wir native, tiefgreifende Integrationen für das gesamte moderne Datenökosystem und die Altsysteme, auf die Sie noch angewiesen sind.
Nahtlos integrieren
Mit über 250 Konnektoren bieten wir native, tiefgreifende Integrationen für das gesamte moderne Datenökosystem und die Altsysteme, auf die Sie noch angewiesen sind.
FAQ
Die Beobachtbarkeit von Daten ist nativ in die Funktionen für Metadaten, die Herkunft und Governance der Actian Data Intelligence-Plattform integriert. Dadurch können Teams nicht nur Datenprobleme erkennen, sondern auch nachvollziehen, warum diese aufgetreten sind und wer davon betroffen ist.
Durch die Verknüpfung von Signalen der Beobachtbarkeit mit dem geschäftlichen Kontext und der Datenherkunft ermöglicht Actian eine schnellere Fehlerbehebung, stärkere Vertrauensbildung und KI-fähige Daten im Unternehmensmaßstab.
Datenbeobachtbarkeit bezeichnet die kontinuierliche Überwachung des Zustands, der Aktualität, des Volumens, der Verteilung und des Schemas von Daten über Pipelines und Systeme hinweg. Sie ermöglicht es Teams, Datenprobleme frühzeitig zu erkennen, deren Ursachen zu verstehen und Fehlfunktionen bei Analytics, Dashboards und KI-Modellen zu verhindern.
Im Rahmen eines umfassenderen Data-Intelligence-Ansatzes ergänzt die Beobachtbarkeit der Daten die Bereiche Governance, Metadatenmanagement und Datenherkunft, um sicherzustellen, dass Daten unternehmensweit vertrauenswürdig sind und verantwortungsbewusst genutzt werden können.
Als Teil einer Data-Intelligence-Plattform verknüpft die Beobachtbarkeit Echtzeit-Qualitätssignale mit Metadaten und Datenherkunft und liefert so den notwendigen Kontext, um zu verstehen, wie sich Daten verhalten und wie sich Änderungen auf nachgelagerte Analysen und KI auswirken. Diese Transparenz hilft Unternehmen dabei, ihre Daten zuverlässig und nachvollziehbar zu halten und sie für Analysen und KI in großem Maßstab bereit zu halten.
Bei Datenqualität geht es darum, zu überprüfen, ob Daten zu einem bestimmten Zeitpunkt festgelegten Regeln kennenlernen, beispielsweise in Bezug auf Richtigkeit oder Vollständigkeit. Die Beobachtbarkeit geht noch einen Schritt weiter, indem sie das Datenverhalten kontinuierlich überwacht, unerwartete Veränderungen erkennt und die Ursachen ermittelt, bevor sich Probleme auf das Geschäft auswirken.
Während die Datenqualität die Richtigkeit misst, gewährleistet die Beobachtbarkeit eine kontinuierliche Zuverlässigkeit – was besonders für Analytics- und KI-Systeme entscheidend ist, die auf aktuelle, stabile Daten angewiesen sind.
Unter Beobachtbarkeit versteht man die Fähigkeit, den internen Zustand eines Systems durch die Analyse seines Outputs zu erfassen. In Datenumgebungen konzentriert sich Beobachtbarkeit darauf, zu überwachen, wie sich Daten verhalten, während sie durch Datenpipelines, Transformationen und nachgelagerte Verarbeitungsprozesse fließen.
Data Observability wendet die Prinzipien der Beobachtbarkeit speziell auf Daten an und ermöglicht es Teams, Anomalien zu erkennen, deren Auswirkungen zu verstehen und das Vertrauen in datengesteuerte Systeme aufrechtzuerhalten.
Public Preview bietet Ihnen frühzeitig Zugang zu einer Lösung, die im Wesentlichen produktionsbereit ist. Es handelt sich um ein stabiles, funktionsreiches Angebot, das einen realistischen Eindruck davon vermittelt, wie sich die Lösung nach ihrer allgemeinen Verfügbarkeit verhalten wird.
Agenten für Data Observability – Public Preview
Wir beginnen mit der Public Preview der Actian Data Observability-Agenten, die darauf ausgelegt sind, Daten unmittelbar nach ihrer Speicherung zu validieren und Vertrauenssignale zu identifizieren, bevor Analytics- oder KI-Agenten aktiv werden.
Neuigkeiten
- Datenvalidierung nahezu in Echtzeit und direkt dort, wo sich Ihre Daten befinden.
- Automatisierte Erkennung und Problembehandlung mit vollständigem Kontext.
- Indikatoren für die Datenqualität, die KI-Agenten vor dem Ergreifen von Maßnahmen auswerten können.
Datenvalidierung nahezu in Echtzeit und direkt dort, wo sich Ihre Daten befinden.An einer Public Preview teilnehmen
(z. B. sales@..., support@...)
