Observabilité des données + IA
Une qualité de données augmentée dans votre data lake et votre lakehouse – pour une fraction du coût.
Créez des produits de données fiables et prêts pour l’IA
Visibilité complète. Confiance totale dans vos données.
Analysez chaque enregistrement de votre pipeline pour obtenir une vision d’ensemble de la santé de vos données — sans anomalies manquées ni écarts de rapprochement.
Coûts cloud prévisibles.
Évitez les pics inattendus grâce à une architecture spécifiquement conçue pour minimiser les ressources de calcul et de stockage.
Prêt pour les charges de travail IA.
Évoluez efficacement sur de vastes ensembles de données grâce à une architecture ouverte compatible nativement avec les stacks modernes, notamment Apache Iceberg.
Fonctionnement
Observabilité pour les architectures de données complexes en 4 étapes simples :
- Connectez-vous à n’importe quel data lake ou lakehouse grâce à plus de 250 connecteurs.
- Surveillez et analysez la santé des données sur l’ensemble de votre patrimoine data.
- Traitez les alertes, ajustez les contrats de données et améliorez les workflows de qualité avec une boucle de validation humaine.
- Produisez des données fiables, prêtes à être exploitées par l’IA.
Détecter. Alerter. Corriger.
Identifiez et résolvez les problèmes de données avant qu’ils n’impactent les applications en aval.
Conçu pour toutes les architectures data
Intégrez l’observabilité des données à l’ensemble de votre écosystème sans prétraitement, avec une prise en charge native des formats de table ouverts comme Apache Iceberg, Delta Lake et Hudi. Grâce à une couche de calcul dédiée et à une architecture basée sur des API REST, vous pouvez facilement faire évoluer vos pipelines.
Des pipelines de données fiables
Garantissez l’exactitude, la complétude et la cohérence de vos données à chaque étape du pipeline, sans créer de points de blocage. Validez automatiquement les règles métier, surveillez les dérives de schéma et détectez les erreurs en amont — avant qu’elles n’atteignent les utilisateurs finaux.
Détecter les anomalies critiques
Identifiez automatiquement les changements inattendus dans les valeurs, les distributions et les indicateurs métier grâce au machine learning. Repérez les anomalies et les variations sur de grands volumes de données — même lorsque les motifs sont subtils — pour prévenir les dérives de schéma et les dégradations de qualité.
Intégrité des données de bout en bout
Assurez la cohérence et la précision des données, de l’ingestion à la consommation. Surveillez les indicateurs de qualité, identifiez les écarts et utilisez une cartographie visuelle des flux de données pour remonter à la source des problèmes. Appuyez-vous sur des outils d’analyse des causes racines pour résoudre les incidents rapidement, avant qu’ils n’affectent vos rapports ou vos modèles d’IA.
Une vue instantanée de la santé des données
Obtenez une visibilité claire sur la qualité de vos données grâce à des tableaux de bord interactifs affichant les indicateurs clés tout au long du pipeline. Analysez vos données avec une interface no-code, suivez les évolutions au niveau des colonnes et repérez les tendances par rapport aux données historiques.
Résolvez les incidents plus rapidement
Détectez et traitez proactivement les problèmes de qualité des données avant qu’ils ne perturbent vos applications ou vos modèles d’IA. Grâce à des alertes intelligentes et à l’analyse des causes racines, vos équipes peuvent agir plus vite, réduire les délais de résolution et limiter l’impact business.
Obtenez une visibilité approfondie sur la santé de vos données
Surveillez proactivement vos pipelines de données à travers l’ensemble de votre écosystème distribué.
Connexion sans code au lac de données et à l'entrepôt de données - support native support formats bruts tels que Iceberg, Hudi et Delta.
Validez chaque valeur avant son ingestion dans un modèle d’IA. Automatisez et orchestrez les workflows de qualité des données au sein des charges de travail IA.
Détection d’anomalies pilotée par le machine learning, sans échantillonnage, sur les valeurs de colonnes et les indicateurs métier.
Améliorez la qualité des données sur les couches bronze, silver et gold grâce à des schémas de conception intégrés qui stoppent les mauvaises données dès la couche bronze.
En savoir plusAnalysez et générez des rapports sur les indicateurs de qualité des données de votre data lake et de votre lakehouse via une interface no-code.
En savoir plusBénéficiez de workflows complets de gestion des incidents : alertes, tickets, investigation et correction.
En savoir plusFiabilité des données basée sur le ML
Garantir des données fiables grâce à des métadonnées actives et à des informations basées sur l'apprentissage automatique.
Indicateurs de données
Suivez facilement les métriques de qualité des données qui comptent pour votre activité.
Seuils
Des seuils automatiques et manuels vous aident à repérer les problèmes avant qu’ils ne s’aggravent.
Notifications
Aucune anomalie ne passe inaperçue grâce au système d’alerte intégré.
Enquêtes
Identifiez la cause racine des problèmes de qualité des données.
Sécurité
Avec Actian Data Observability, vos données bénéficient d’une sécurité conforme aux normes les plus exigeantes du secteur.
Intégrations
Intégrations no-code et low-code avec plus de 250 sources de données.
FAQ
L’observabilité mesure la capacité à déduire l’état interne d’un système à partir de ses sorties externes. Dans les systèmes logiciels, cela consiste à rendre visible l’état interne via des métriques, des logs et des traces. Cela permet aux développeurs et aux opérateurs de comprendre le comportement du système, de diagnostiquer les problèmes et d’en améliorer les performances.
L’observabilité mesure la capacité à déduire l’état interne d’un système à partir de ses sorties externes. Dans les systèmes logiciels, cela consiste à rendre visible l’état interne via des métriques, des logs et des traces. Cela permet aux développeurs et aux opérateurs de comprendre le comportement du système, de diagnostiquer les problèmes et d’en améliorer les performances.
L'observabilité données est la pratique qui consiste à comprendre et à surveiller le comportement, la qualité et la performance des données au fur et à mesure qu'elles circulent dans un système. Elle implique un suivi et une analyse en temps réel pour garantir la fiabilité, l'exactitude et la conformité des données.
Aspects clés :
Qualité des données : Exactitude, exhaustivité et cohérence.
Flux de données : mouvement à travers les systèmes et identification des goulets d'étranglement.
Dépendances des données : Relations et impacts des changements.
Anomalies des données : Détection des valeurs aberrantes et des erreurs.
Conformité des données : Respect des réglementations et des politiques.
Les organisations parviennent à l'observabilité données en utilisant des outils de surveillance, des pipelines de données, des contrôles de qualité et des pratiques de gouvernance . Cela les aide à identifier les problèmes, à prendre des décisions éclairées et à maintenir l'intégrité des données.
L'observabilité données est la pratique qui consiste à comprendre et à surveiller le comportement, la qualité et la performance des données au fur et à mesure qu'elles circulent dans un système. Elle implique un suivi et une analyse en temps réel pour garantir la fiabilité, l'exactitude et la conformité des données.
Aspects clés :
Qualité des données : Exactitude, exhaustivité et cohérence.
Flux de données : mouvement à travers les systèmes et identification des goulets d'étranglement.
Dépendances des données : Relations et impacts des changements.
Anomalies des données : Détection des valeurs aberrantes et des erreurs.
Conformité des données : Respect des réglementations et des politiques.
Les organisations parviennent à l'observabilité données en utilisant des outils de surveillance, des pipelines de données, des contrôles de qualité et des pratiques de gouvernance . Cela les aide à identifier les problèmes, à prendre des décisions éclairées et à maintenir l'intégrité des données.
Actian Data observabilité est une solution d'observabilité des données d'entreprise alimentée par l'IA qui offre une visibilité complète sur votre pile de données moderne. Elle garantit de manière proactive la qualité des données sans surprise en termes d'échantillonnage ou de coûts, afin que vous puissiez créer en toute confiance des produits de données fiables et prêts pour l'IA.
Notre différenciation :
Pas d'échantillonnage de données : Nous couvrons 100 % des données pour une observabilité complète et précise, en éliminant les angles morts et les risques associés aux données échantillonnées.
Pas de garantie d'augmentation des coûts de l'informatique en nuage : Notre architecture et notre traitement efficaces garantissent des coûts cloud prévisibles et réduits pour l'observabilité, contrairement aux outils qui peuvent augmenter considérablement les coûts de calcul et de numérisation.
Architecture sécurisée sans copie : Nous accédons aux métadonnées et exécutons des contrôles directement là où résident les données, sans créer de copies de données non sécurisées ou coûteuses, en tirant parti des cadres de sécurité existants.
évolutif AI Workloads for observabilité: Nos capacités de Machine Learning (ML) sont conçues pour s'adapter efficacement aux grands ensembles de données d'entreprise sans nécessiter d'allocation massive de ressources.
Support natif d'Apache Iceberg : Une intégration profonde et optimisée offre une observabilité inégalée, spécialement pour les organisations qui standardisent ou migrent vers Iceberg.
Actian Data observabilité est une solution d'observabilité des données d'entreprise alimentée par l'IA qui offre une visibilité complète sur votre pile de données moderne. Elle garantit de manière proactive la qualité des données sans surprise en termes d'échantillonnage ou de coûts, afin que vous puissiez créer en toute confiance des produits de données fiables et prêts pour l'IA.
Notre différenciation :
Pas d'échantillonnage de données : Nous couvrons 100 % des données pour une observabilité complète et précise, en éliminant les angles morts et les risques associés aux données échantillonnées.
Pas de garantie d'augmentation des coûts de l'informatique en nuage : Notre architecture et notre traitement efficaces garantissent des coûts cloud prévisibles et réduits pour l'observabilité, contrairement aux outils qui peuvent augmenter considérablement les coûts de calcul et de numérisation.
Architecture sécurisée sans copie : Nous accédons aux métadonnées et exécutons des contrôles directement là où résident les données, sans créer de copies de données non sécurisées ou coûteuses, en tirant parti des cadres de sécurité existants.
évolutif AI Workloads for observabilité: Nos capacités de Machine Learning (ML) sont conçues pour s'adapter efficacement aux grands ensembles de données d'entreprise sans nécessiter d'allocation massive de ressources.
Support natif d'Apache Iceberg : Une intégration profonde et optimisée offre une observabilité inégalée, spécialement pour les organisations qui standardisent ou migrent vers Iceberg.
L’observabilité des données désigne la capacité à comprendre et à surveiller le comportement des données au sein d’un système. Elle implique le suivi des flux de données, la détection des erreurs et l’identification des écarts en temps réel, ce qui permet de repérer les problèmes en amont et d’évaluer les performances du système.
Grâce à l’intégration du machine learning, les outils d’observabilité peuvent surveiller intelligemment les anomalies et les dérives des indicateurs clés métier, tout en offrant des insights plus approfondis, avec une maintenance réduite et un coût total de possession (TCO) plus faible.
La qualité des données, quant à elle, se concentre sur l’exactitude, la complétude et la cohérence des données. Elle consiste à identifier et corriger les erreurs, supprimer les doublons, et garantir une saisie et un stockage cohérents.
Bien que les deux concepts permettent de surveiller la santé des données et de détecter des problèmes de qualité à partir de métriques prédéfinies, l’observabilité des données va plus loin : elle propose un suivi en temps réel et des insights intelligents, améliorant la compréhension globale du système et ses performances.
L’observabilité des données désigne la capacité à comprendre et à surveiller le comportement des données au sein d’un système. Elle implique le suivi des flux de données, la détection des erreurs et l’identification des écarts en temps réel, ce qui permet de repérer les problèmes en amont et d’évaluer les performances du système.
Grâce à l’intégration du machine learning, les outils d’observabilité peuvent surveiller intelligemment les anomalies et les dérives des indicateurs clés métier, tout en offrant des insights plus approfondis, avec une maintenance réduite et un coût total de possession (TCO) plus faible.
La qualité des données, quant à elle, se concentre sur l’exactitude, la complétude et la cohérence des données. Elle consiste à identifier et corriger les erreurs, supprimer les doublons, et garantir une saisie et un stockage cohérents.
Bien que les deux concepts permettent de surveiller la santé des données et de détecter des problèmes de qualité à partir de métriques prédéfinies, l’observabilité des données va plus loin : elle propose un suivi en temps réel et des insights intelligents, améliorant la compréhension globale du système et ses performances.
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- Comprendre comment Actian Data Observability offre une visibilité complète et garantit la santé de vos pipelines de données.
- Découvrir les fonctionnalités qui détectent proactivement les problèmes et réduisent leur impact sur l’activité.
- Obtenir des conseils sur l’intégration fluide de l’observabilité des données dans votre stack data existant.
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