Damit Sie mit Ihren Datenpipelines und Datensätzen keine bösen Überraschungen erleben, bietet IBM® Databand automatische Anomalieerkennung.
Moderne Datenplattform-Teams agieren oft reaktiv, wenn Probleme in Bezug auf Datenzuverlässigkeit und -qualität auftreten, die in der Regel erst Stunden oder sogar Tage später von den Nutzern entdeckt werden. Die Schuld wird dann dem Datenentwicklungsteam in die Schuhe geschoben, und es kann Monate dauern, bis der Schaden behoben ist.
IBM Databand bietet maschinelles Lernen (ML) zur Erkennung von Anomalien, damit ein Datenvorfall sofort gemeldet wird. Die Lösung erstellt eine historische Referenzversion aus den Metadaten Ihres Datenstacks und verwendet intelligente Workflows zum Versand von Alerts, wenn die operativen Vorgänge von der Referenzversion abweichen. So entgeht Ihnen nichts und Sie können schnell reagieren.
Wenn Datenanomalien in Ihren Metadaten in Echtzeit erkannt werden, steigt das Vertrauen der Analysten in ihre Ergebnisse, was letztendlich zu fundierteren Entscheidungen und besseren Ergebnissen führt.
Sofort einsatzbereite sowie anpassbare Trigger für die Alertausgabe helfen dabei, Anomalien rund um die Uhr zu erkennen und sicherzustellen, dass alle übermittelten Daten korrekt und für die Verbraucher nutzbar sind.
Die Untersuchung historischer Pipelinedaten ermöglicht es den Ingenieuren, Anomalien im Nachhinein zu untersuchen, damit sie die zukünftige Leistung der Pipeline optimieren können.
Databand lässt sich in die Datenpipeline- und Integrationstools integrieren, die Sie bereits verwenden und bevorzugen, z. B. Apache Airflow und IBM® DataStage, um eine kontinuierliche Daten-Observability in Ihrer Data Fabric und Ihrem modernen Datenstack zu gewährleisten.