Pour éviter les mauvaises surprises dans vos pipelines et ensembles de données, IBM Databand offre la détection automatique des anomalies.
Aujourd’hui, les équipes chargées des plateformes de données sont souvent réactives lorsque surviennent des incidents liés à la fiabilité et à la qualité des données, qui sont généralement découverts par les consommateurs en aval quelques heures, voire quelques jours plus tard. L’équipe d’ingénierie des données se retrouve tenue pour responsable, et il faut parfois des mois pour corriger les dommages causés.
IBM Databand propose la détection des anomalies alimentée par machine learning (ML) pour signaler immédiatement tout incident lié aux données. L'outil établit une base de référence historique à partir des métadonnées de votre pile de données et utilise des workflows d’alertes intelligents lorsque les opérations s’écartent de cette base. Ainsi, vous ne passez à côté d’aucun incident et vous pouvez agir rapidement.
La détection en temps réel des anomalies dans vos métadonnées renforce la confiance des analystes dans leurs découvertes, ce qui permet de prendre des décisions plus éclairées et d’améliorer les résultats.
Des alertes clés en main et personnalisables permettent de détecter les anomalies 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 et de s’assurer que toutes les données fournies sont exactes et prêtes pour les consommateurs.
L'exploration des données historiques des pipelines permet aux ingénieurs d’étudier les anomalies de façon rétrospective afin d’optimiser les performances futures des pipelines.
Databand s’intègre aux outils de pipeline de données et d’intégration que vous utilisez et appréciez déjà, comme Apache Airflow et IBM DataStage, pour une observabilité continue des données dans votre data fabric et votre pile de données moderne.