数据异常检测解决方案
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突出显示 IBM Databand 数据异常检测功能元素的插图

IBM® Databand 提供自动化的异常检测功能,以消除来自于数据管道和数据集的“坏数据”。

出现数据可靠性和质量事件时,当今的数据平台团队通常都是被动反应,下游使用者通常会在数小时甚至几天后才发现这些事件。数据工程团队遭到指责,造成的损坏可能需要几个月的时间才能修复。

IBM Databand 具备由机器学习 (ML) 支持的异常检测功能,可在数据事件发生时立即进行标记。它利用企业数据堆栈的元数据构建历史基线,当出现运行偏离基线时使用智能警报工作流。不再漏掉任何事件,并能迅速采取行动。

 

优势 提高数据可信度

实时检测元数据的数据异常可以增强分析人员对其结果的信任,从而制定更明智的决策,并优化结果。

确保持续的准确性

开箱即用且可自定义的警报触发有助于 24/7 全天候检测异常情况,并确保交付的所有数据准确无误,可供使用。

追溯性改进管道

工程师对来源于管道的历史数据作深入了解,进行追溯调查异常情况,以便优化将来的数据管道处理性能。

包含的功能
异常检测仪表板 Databand 利用机器学习能力支持的检测功能,持续地分析和监控数据管道和数据集的元数据是否存在异常情况。使用可调整的回溯参数和敏感度设置微调集中式仪表板上显示的警报。

警报的配置和管理 Databand 为企业的所有警报提供单一视图,按严重程度划分优先级,包括运行持续时间、任务持续时间、输入计数和输出计数等开箱即用的指标。或者,使用流程和数据质量偏差的阈值配置可自定义警报。

根本原因分析 Databand 跟踪来自任务执行程序的元数据和日志,以便企业可以在一个位置访问所有日志和错误信息。比较数据和代码更改的趋势,以快速识别数据异常的根本原因。
集成

Databand 可与数据管道以及 Apache Airflow 和 IBM® DataStage 等企业已经在使用和熟悉的工具集成,以实现跨 Data Fabric 的连续数据可观察性和现代数据堆栈。

探索集成
采取下一步行动

立即使用 IBM Databand 实现主动数据可观测性,以便先于用户了解到何时出现数据运行状况问题。

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