Detección automática de anomalías en el lago de datos
Encuentre y excluya datos anómalos de las cargas de trabajo de IA; tome medidas antes de que afecten al negocio.
Detectar anomalías en los datos de confianza
Detecte las anomalías antes de que afecten a su empresa
Supervise las anomalías de sus datos automáticamente sin configuración, usando el aprendizaje automático. Sin muestreo; supervisión de anomalías de datos basada en aprendizaje automático sin configuración.
- Detección de anomalías a nivel de valor de columna, para aspectos como valores atípicos, fuera de rango o inesperados.
- Umbrales autoevolutivos según modelos de aprendizaje automático que entienden sus datos, incluida la estacionalidad.
- Mejora del tiempo de obtención de valor a medida que el modelo se entrena con datos históricos.
Información más rápida con métricas predefinidas
Actian Data Observability usa el aprendizaje automático y el análisis estadístico para generar automáticamente umbrales tanto para métricas de salud de datos personalizadas como predefinidas.
- Las métricas incluyen desviaciones de esquemas, integridad de datos, desviaciones de patrones y docenas más.
- Las métricas de calidad de datos de Actian Data Observability pueden personalizarse totalmente según las expectativas de su equipo.
Controle las métricas importantes para su empresa
Actian Data Observability le permite definir las métricas de negocio que desea seguir dentro de un conjunto de datos.
- Puede aplicar varias funciones de agregación (suma, media, mínimo, máximo) a los datos numéricos, adaptando el análisis a sus necesidades específicas.
- Agrupe sus datos por una o varias dimensiones para una información granular. Cada dimensión funciona de forma independiente, lo que garantiza un análisis exhaustivo de los datos.
Detecte las desviaciones cuando se producen
Los umbrales automatizados y manuales de Actian Data Observability garantizan que los datos sigan siendo consistentes, precisos y conformes.
- Mediante el aprendizaje automático y el análisis estadístico, Actian Data Observability crea automáticamente umbrales para todas las métricas personalizadas y predefinidas. Se trata de umbrales avanzados calculados con aprendizaje automático y análisis estadístico de datos existentes e históricos.
- Los umbrales automatizados permiten tomar medidas ante inconsistencias, como excluir los datos sospechosos de las entradas de IA.
Conectar. Analizar. Alertar. Asesorar.
Conectar fuentes de datos
Conecte su fuente de datos, o envíe datos a través de REST o cargue un archivo local.
Analizar la salud de los datos
Identifique y señale rápido anomalías, errores o inconsistencias en los datos.
Alertas
Actian aprenderá sus datos y sus tendencias y alertará automáticamente sobre desviaciones inesperadas.
Recomendaciones
Finalmente, Actian le aconsejará sobre las siguientes acciones más adecuadas para sus conjuntos de datos.
Descubra la plataforma completa
Arquitectura abierta
Conexión sin código con el lago de datos y lakehouse: admite de forma nativa formatos sin procesar como Iceberg, Hudi y Delta.
Calidad de los datos
Valide cada valor antes de la ingesta en el modelo de IA, automatice y orqueste los flujos de trabajo de calidad de datos en las cargas de trabajo de IA.
Detección de anomalías
Sin muestreo, detección de anomalías basada en aprendizaje automático en valores de columna y métricas empresariales.
Consistencia de la capa de datos
Mejore la calidad en los patrones de diseño integrados con capas bronce, plata y oro, para detener los datos erróneos en bronce.
Salud de la capa de datos
Sin análisis de código e informes de su lago de datos y su lakehouse.
Gestión de incidentes
Flujos de trabajo de alerta, creación de tickets, investigación y corrección.
