Réinventer le observabilité des données grâce au contexte et aux agents

Les analystes du secteur s'accordent de plus en plus sur un insight essentiel : les initiatives en matière d'IA peinent à se développer non pas en raison des limites des modèles, mais parce que les entreprises ne disposent pas de bases de données contextuelles fiables. Les études menées par des cabinets tels que Gartner et Forrester soulignent systématiquement que métadonnées , la traçabilité et gouvernance métadonnées gouvernance des conditions préalables à une IA fiable et explicable, en particulier lorsque les organisations passent de la phase pilote à des systèmes plus autonomes.

Le défi consistant à garantir la fiabilité des données pour l'IA est particulièrement visible dans le domaine de observabilité des données. Si le marché a réalisé de réels progrès dans la détection des problèmes dans les pipelines de données et jeux de données, la plupart plateformes dépendent plateformes fortement de l'interprétation humaine pour expliquer pourquoi ces problèmes surviennent et ce qu'ils signifient pour l'entreprise. Alors que les fournisseurs commencent à introduire des concepts de connectivité de type MCP et d'agent précoce, le secteur évolue clairement dans la bonne direction, mais de manière inégale et avec des variations importantes en termes de profondeur et de maturité.

C'est dans ce contexte qu'il faut comprendre la version hivernale d'Actian, qui comprendMCP Server et Data observabilité for Data observabilité: non pas comme des fonctionnalités isolées, mais comme Fonctionnalités complémentaires Fonctionnalités pour introduire le contexte et le raisonnement dans observabilité des données.

Le marché aujourd'hui : utile, mais réactif

observabilité actuelles observabilité des données sont principalement axées sur la surveillance de la fraîcheur des données, jeu de données , des dérives de schéma et des anomalies statistiques dans les pipelines de données. Il s'agit là d'une base nécessaire, mais qui n'est plus suffisante à elle seule. De nombreuses plateformes l'apprentissage automatique pour réduire le bruit des alertes, et certaines ajoutent des interfaces conversationnelles ou des copilotes pour aider les utilisateurs à interroger les incidents.

Cependant, trois contraintes structurelles persistent dans l'ensemble de la catégorie :

• Le contexte reste fragmenté. observabilité détectent les signaux de fiabilité des données, mais les définitions métier, la traçabilité etmétadonnées gouvernance se trouventmétadonnées ailleurs.
• L'analyse des causes profondes est toujours manuelle. Les alertes déclenchent une enquête, mais ne permettent pas de résoudre le problème.
• L'IA reste une aide plutôt qu'une autonomie. Les copilotes résument les problèmes, mais raisonnent rarement à travers les pipelines ou prennent des mesures.

Il en résulte un modèle opérationnel réactif qui devient de plus en plus difficile à maintenir à mesure que les écosystèmes de données se développent et que l'adoption de l'IA s'accélère.

MCP : un langage commun pour observabilité

Il est important de reconnaître que le MCP commence à faire son apparition sur observabilité des données, avec un nombre croissant de fournisseurs qui expérimentent des intégrations de type MCP. Cela dit, si quelques fournisseurs proposent Fonctionnalités MCP Fonctionnalités observabilité des données, la plupart des offres reposent encore sur des API traditionnelles ou des approches basées sur des webhooks qui nécessitent un développement personnalisé pour se connecter à des assistants IA ou à frameworks agentifs. Même lorsque le MCP est présent, les implémentations sont généralement en lecture seule, exposant les incidents, les anomalies et l'état de surveillance, afin que l'IA puisse aider les humains à enquêter plus efficacement sur les problèmes.

Les approches diffèrent dans la manière dont le MCP est appliqué.

Alors que l'adoption du MCP fait son apparition dans observabilité des données, la plupart des fournisseurs l'utilisent comme une interface en lecture seule, exposant les incidents, les anomalies et l'état des moniteurs afin que les assistants IA puissent aider les humains à enquêter plus efficacement sur les problèmes. observabilité des données d'Actian est conçu différemment : en permettant Fonctionnalités d'écriture contrôlées, il permet aux agents IA d'aller au-delà de l'analyse et de participer activement aux workflows de fiabilité, en automatisant les actions plutôt qu'en se contentant de résumer les problèmes.

métadonnées aux agents IA et aux modèles d'apprentissage profond (LLM) le contexte métier (définitions, lignage et gouvernance qui les transforme de simples devineurs éloquents en conseillers de confiance.

Agents : étendre observabilité des données

observabilité d'Actian s'appuient naturellement sur cette base. Plutôt que de remplacerFonctionnalités observabilité des données existantes, ils les étendent.

Alors que les outils actuels se contentent principalement de détecter et de signaler les problèmes, les agents sont conçus pour analyser les signaux d'observabilité des données, corréler les problèmes entre les pipelines et expliquer leur impact en termes commerciaux. Au fil du temps, ils peuvent également support des mesures support , réduisant ainsi le recours aux interventions manuelles.

Il ne s'agit pas d'un changement radical. Les agents introduisent l'autonomie de manière progressive, en fonction de la manière dont les entreprises adoptent l'automatisation dans la pratique.

Pourquoi est-ce important ?

Pour les CDO, les responsables des plateformes de données et les équipes d'IA, les implications sont claires :

• observabilité des données observabilité contexte partagé peine à support l'IA support en toute sécurité.
• Les agents sans contexte de données réglementé présentent autant de risques que de valeur.
• Une autonomie progressive fondée sur un contexte de données fiables s'adapte mieux qu'une réécriture audacieuse.

L'approche d'Actian reflète ces réalités. Le MCP établit un langage commun pour la confiance. Les agents introduisent le raisonnement et l'autonomie. L'alignement plus large des plateformes renforce la valeur au fil du temps.

Perspective de clôture

De nombreux fournisseurs sont impatients d'apposer le label «pilotée par l’IA observabilité » sur leurs offres. Les analystes, quant à eux, continuent de souligner que la confiance, le contexte et l'explicabilité sont les véritables contraintes qui pèsent sur le succès de l'IA.

En ancrant observabilité des données observabilité un contexte partagé et en l'étendant à des agents capables de raisonner – et pas seulement d'alerter –, Actian trace une voie pragmatique vers des opérations de données plus autonomes et plus fiables.

Pour les organisations qui souhaitent sérieusement développer l'IA de manière responsable, cette distinction n'est pas théorique. Elle est stratégique.

Découvrez cette vidéo qui montre nos observabilité des données en action !

À propos de l'auteur

À propos de Phil Ostroff

Phil Ostroff est directeur de la veille concurrentielle chez Actian. Il met à profit plus de 30 ans d'expérience dans les secteurs de l'automobile, des soins de santé, de la sécurité des TI et plus encore. Phil identifie les lacunes du marché pour s'assurer que les solutions de données d'Actian répondent aux demandes réelles des entreprises, même dans des scénarios de niche. Il a dirigé des initiatives intersectorielles qui ont permis de rationaliser les stratégies de données de diverses entreprises. Les contributions de Phil au blogue d'Actian offrent un aperçu des tendances concurrentielles, des points de douleur des clients et des feuilles de route des produits. Consultez ses articles pour vous tenir au courant de la dynamique du marché.