Um schlechte Datenüberraschungen aus Ihren Datenpipelines und Datensätzen zu entfernen, bietet IBM Databand eine automatische Anomalieerkennung.
Heutige Datenplattform-Teams sind oft reaktiv, wenn es zu Vorfällen mit der Zuverlässigkeit und Qualität von Daten kommt, die in der Regel Stunden oder sogar Tage später von nachgelagerten Verbrauchern entdeckt werden. Die Schuld wird dem Datentechnikteam zugeschoben und es kann Monate dauern, bis der entstandene Schaden behoben ist.
IBM Databand Funktion maschinelles Lernen (ML)-gestützte Anomalieerkennung, um sofort zu melden, wenn ein Datenvorfall auftritt. Es erstellt eine historische Baseline aus den Metadaten Ihres Daten-Stacks und verwendet einen intelligenten Warnungs-Workflow, wenn Vorgänge von der Baseline abweichen. Ihnen fehlt nichts und Sie können schnell handeln.
Die Erkennung von Datenanomalien in Ihren Metadaten in Echtzeit stärkt das Vertrauen der Analysten in ihre Ergebnisse, was zu fundierteren Entscheidungen und besseren Ergebnissen führt.
Sofort einsatzbereite und anpassbare Trigger-Alarme helfen dabei, Anomalien 24/7 zu erkennen und sicherzustellen, dass alle gelieferten Daten korrekt und für die Verbraucher bereit sind.
Historische Pipeline-Daten ermöglichen es Ingenieuren, Anomalien retrospektiv zu untersuchen, um die zukünftige Pipeline-Leistung zu optimieren.
Databand verwendet ML-gestützte Erkennung, um Ihre Pipeline- und Datensatz-Metadaten kontinuierlich zu analysieren und auf Anomalien zu überwachen. Feinabstimmung der Alarme, die auf Ihrem zentralen Dashboard angezeigt werden, mit einstellbaren Lookback-Parametern und Empfindlichkeitseinstellungen.
Databand bietet eine Einzelansicht für alle Ihre Warnungen, die nach Schweregrad priorisiert sind, einschließlich vorkonfigurierter Metriken wie Ausführungsdauer, Aufgabendauer, Eingabeanzahl und Ausgabeanzahl. Oder konfigurieren Sie benutzerdefinierte Warnungen mit Ihren Schwellenwerten für Abweichungen von der Prozess- und Datenqualität.
Databand verfolgt Metadaten und Protokolle von Task-Executors, sodass Sie an einem Ort auf alle Protokoll- und Fehlerinformationen zugreifen können. Vergleichen Sie Trends bei Daten- und Codeänderungen, um die Ursache von Datenanomalien schnell zu identifizieren.
Databand lässt sich in die Datenpipeline und die Integrationstools integrieren, die Sie bereits verwenden und lieben, wie z. B. Apache Airflow und IBM DataStage, um eine kontinuierliche Datenbeobachtbarkeit in Ihrer Data Fabric und Ihrem modernen Datenstack zu gewährleisten.