Para eliminar las sorpresas de datos erróneos de sus canalizaciones de datos y conjuntos de datos, Databand de IBM ofrece detección automática de anomalías.
Los equipos de las plataformas de datos actuales suelen reaccionar cuando se producen incidentes de fiabilidad y calidad de los datos, que los consumidores intermedios suelen descubrir horas o incluso días después. Se culpa al equipo de ingeniería de datos, y el daño causado puede tardar meses en arreglarse.
Databand de IBM cuenta con detección de anomalías basada en machine learning (ML) para señalar inmediatamente cuándo se produce un incidente de datos. Crea una línea de base histórica a partir de los metadatos de su pila de datos y utiliza flujos de trabajo de alerta inteligentes cuando las operaciones se desvían de la línea de base. No se pierde nada y puede actuar con rapidez.
La detección de anomalías en los datos a partir de sus metadatos en tiempo real hace que los analistas confíen en sus conclusiones, lo que permite tomar decisiones mejor informadas y obtener mejores resultados.
Las alertas de activación personalizables y listas para usar ayudan a detectar anomalías 24 horas al día, 7 días a la semana, y garantizan que todos los datos entregados sean precisos y estén listos para los consumidores.
La exploración de los datos históricos de las canalizaciones permite a los ingenieros investigar retrospectivamente las anomalías para poder optimizar el rendimiento de las canalizaciones en el futuro.
Databand se integra con las herramientas de canalización e integración de datos que ya utiliza y le encantan, como Apache Airflow e IBM® DataStage, para una observabilidad continua de los datos en todo su data fabric y su pila de datos moderna.