observabilité des données et de l'IA observabilité des décisions basées sur l'IA

Les organisations s'appuient de plus en plus sur l'intelligence artificielle (IA) pour superviser ou aider à gérer les systèmes de données qui éclairent les décisions, favorisent l'automatisation et améliorent l'expérience client. À mesure que ces systèmes deviennent plus complexes, observabilité la capacité à surveiller, comprendre et dépanner les données et les pipelines d'IA) est devenue un concept essentiel. observabilité des données et de l'IA observabilité non seulement la santé des systèmes, mais aussi la fiabilité, l'exactitude et l'équité des informations qu'ils génèrent. 

Comprendre les données observabilité

observabilité des données observabilité la visibilité complète sur l'état et les performances des systèmes de données, notamment les pipelines de données, la qualité, la traçabilité et l'infrastructure. Elle permet essentiellement aux équipes de détecter et de diagnostiquer les problèmes au sein des flux de données avant qu'ils n'aient un impact sur les applications en aval et les utilisateurs. 

Cette forme observabilité essentielle dans la gestion des architectures de données modernes où les données transitent par plusieurs étapes, de l'ingestion à la transformation, en passant par l'analyse. Lorsque l'une des étapes de ce flux est compromise, par exemple en raison d'une corruption des données, d'une modification du schéma ou d'un retard, observabilité alertent les équipes, leur permettant ainsi de réagir de manière proactive. 

Ce sont les cinq piliers de observabilité des données. 

• Fraîcheur: Garantit que les données sont à jour et livrées à temps. Ce pilier aide les équipes à surveiller la latence et à identifier les retards ou les défaillances des pipelines. 
• Volume: Suivi de la quantité de données transitant par les pipelines afin de détecter les anomalies telles que les enregistrements manquants ou les pics inattendus, qui peuvent indiquer des problèmes en amont. 
• Schéma: Observe les modifications apportées à la structure des données, y compris les ajouts, suppressions ou changements de type de colonnes, qui peuvent perturber les processus en aval s'ils ne sont pas correctement gérés.
• Distribution: Analyse les propriétés statistiques des données (par exemple, moyenne, minimum, maximum) afin de repérer les valeurs aberrantes ou les écarts qui pourraient indiquer des problèmes d'intégrité des données. 
• Lignée : Offre une visibilité sur le flux de données et les dépendances, permettant aux équipes de remonter à la source des problèmes et de comprendre l'impact des changements sur l'ensemble des systèmes. 

Comment observabilité des données Actian

L'IA n'est pas seulement un sujet observabilité, mais un élément central du processus. Grâce à observabilité des données Actian, les entreprises peuvent garantir la santé globale de leurs systèmes de données et éviter les hausses de coûts liées au cloud en tirant parti d'une architecture de données cloud spécialement conçue et basée sur Apache Spark. Voici comment fonctionne le processus. 

Première étape : connexion aux sources de données

observabilité des données d'Actian se connecte à l'infrastructure de données existante des organisations, notamment les lacs de données, les entrepôts de données et les lakehouses. Cela comprend plus de 250 connexions pour garantir ingestion de données généralisée ingestion de données observabilité tous les flux de données. 

La connexion « sans code » permet également support native support formats de données brutes et ouvertes, tels que : 

• Iceberg
• Hudi
• Delta 

Deuxième étape : surveillance continue des données

Une fois connecté à toutes les sources de données, le système effectue une surveillance complète et continue de l'écosystème de données. La santé des données est analysée et évaluée selon les cinq piliers de observabilité des données observabilité ci-dessus. 

Ce qui différencie ce processus chez Actian, c'est : 

• Analyse sans code et rapports sur la santé des données.
• Analyse de la traçabilité des données pour anomalie rapide anomalie .
• anomalie grâce à l'apprentissage automatique (ML) 

Troisième étape : alertes et collaboration humaine en boucle

La troisième étape du processus concerne les alertes de triage. Lorsqu'un problème survient, le système envoie des alertes à l'organisation. Les équipes interviennent alors dans la partie « human-in-the-loop » du processus, en collaborant avec l'IA pour résoudre les problèmes. 

Étape 4 : Résolution des problèmes

Enfin, l'IA et les éléments humains du système travaillent ensemble pouroptimiser data contracts en garantissant cohérence future cohérence formatage), corriger manuellement les problèmes liés aux données ou ajuster le workflow la qualité des données workflow corriger les problèmes et workflow éviter qu'ils ne se reproduisent à l'avenir.  

Composants clés de observabilité des données Actian

Maintenant que nous avons abordé les étapes du observabilité des données basé sur le ML, parlons de quelques-unes des principales fonctionnalités du produit Actian. 

Tableaux de bord sur la santé des données et rapports sur la qualité

Les tableaux de bord sur la santé des données offrent une vue d'ensemble macroscopique de chaque facette du pipeline de données. Grâce aux rapports automatisés sur la qualité des données, les équipes reçoivent des informations clés sur les indicateurs clés de performance sans avoir à passer par une longue phase de configuration. De plus, ils permettent d'automatiser les workflows liés à la qualité des données pour les charges de travail évolutif . 

cohérence les couches de données

Actian Data observabilité les données à toutes les étapes et à tous les niveaux, y compris les niveaux bronze, argent et or. Cela permet de détecter les problèmes potentiels au niveau bronze avant qu'ils ne se propagent en aval vers les niveaux argent et or. Prévenez les problèmes au niveau de la consommation du pipeline de données identifiant et pipeline de données traitant ces problèmes à un stade précoce. 

évolutif ouverte et évolutif

L'architectureévolutif signifie que les organisations qui utilisent Actian Data observabilité ont observabilité à se soucier des pics ou informatique dans le cloud . De plus, le système s'intègre entièrement à plus de 250 sources de données (modernes et héritées), à des catalogues de données tiers ,et aux moteurs de ticketing, de workflow et d'orchestration. 

Sécurité et conformité

La sécurité et la conformité sont des préoccupations majeures pour la plupart des organisations lorsqu'il s'agit de produits ou de services liés aux données. Actian utilise un cloud privé virtuel (VPC) pour conserver toutes les données dans l'environnement virtuel de l'organisation, qui est sécurisé grâce à un chiffrement à la fois au repos et en transit. Cette approche garantit la sécurité des données grâce à des autorisations et une authentification basées sur les rôles. Grâce à observabilité de l'IA, les organisations peuvent s'assurer qu'elles restent conformes aux réglementations du secteur, notamment le RGPD, le CCPA, l'HIPAA et la norme PCI-DSS. PCI-DSS. 

Améliorer observabilité de l'IA observabilité Actian

Actian propose des outils qui améliorent observabilité de l'IA observabilité permettant le traitement des données en temps réel, Fonctionnalités intégration robuste et des analyses intelligentes. Grâce à observabilité des données Actian, les entreprises peuvent unifier leurs sources de données et surveiller les performances de l'IA avec plus de clarté et de contrôle. Planifiez une démonstration complète dès aujourd'hui. 

À propos de l'auteur

À propos d' Actian Corporation

Actian permet aux entreprises de gérer et de contrôler leurs données à grande échelle en toute confiance. Les organisations font confiance aux solutions gestion des données d'intelligence des données d'Actian pour rationaliser les environnements de données complexes et accélérer la fourniture de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans les environnements sur site, cloud et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données et IA de HCLSoftware, rendez-vous sur actian.com.