Lass nicht zu, dass blinde Flecken deine Datenpipeline zum Erliegen bringen

Übersehene Anomalien. Integrationslücken. Alarm-Müdigkeit. Die Wahl der falschen Lösung für Datenqualität und Beobachtbarkeit kann KI-Projekte zum Stillstand bringen, die Cloud-Kosten in die Höhe treiben und das Vertrauen in Ihre Daten untergraben.

Diese Checkliste zur Beobachtbarkeit hilft Ihnen, Anbieter präzise zu bewerten, damit Ihre Datenpipelines gesund, skalierbar und sicher bleiben.

Bewerten Sie die Anbieter anhand folgender Kriterien:

• Integration von Ökosystemen: Stellen Sie die Kompatibilität mit Ihren Data Lakes, Warehouses, Katalogen, Orchestrierung und vielem mehr sicher.
• Erkennung von Anomalie : Verstehen Sie Modelle für Maschinelles Lernen , Training und Unterstützung für benutzerdefinierte Metriken.
• Metriken zur Datenqualität: Messen Sie Vollständigkeit, Genauigkeit, Pünktlichkeit und andere KPIs - standardmäßig oder individuell.
• Überwachung und Alarmierung: Bewerten Sie die Abdeckung Ihrer gesamten Pipeline und die Art und Weise, wie Warnungen in Ihre Tools und Teams einfließen.
• Scalability und Deployment: Bestimmen Sie die Eignung für SaaS-, Hybrid- oder On-Premises-Umgebungen und lernen Sie Sicherheits- und Leistungsanforderungen von Unternehmen kennen.