IBM® Databandは、データ・パイプラインとデータ・セットから、予期せぬ不良データを排除するための自動異常検知機能を提供します。
今日のデータ・プラットフォーム・チームは、データの信頼性と品質に関するインシデントが発生した場合、事後対応に終始することが多く、発生の数時間後、あるいは数日後にダウンストリームのユーザーに発見されることがよくあります。データ・エンジニアリング・チームは責任を問われ、損害の修復に数カ月かかる場合もあります。
IBM Databandは、機械学習（ML）を利用した異常検知機能を備えており、データ・インシデントが発生した場合、直ちに通知します。データ・スタックのメタデータから過去のベースラインを構築し、運用がそこから逸脱した場合は、適切なアラートのワークフローが発動します。これにより、何も見逃すことなく、迅速にアクションを取ることができます。
データの異常をメタデータからリアルタイムで検出することで、アナリストの分析結果への信頼が高まり、十分な情報に基づいた意思決定と成果の向上につながります。
すぐに使用できるカスタマイズ可能なトリガー・アラート機能を通じて、24時間365日体制で異常を検出し、正確なデータのみをユーザーに届けることができます。
エンジニアは過去のパイプライン・データを調べることで、異常をさかのぼって調査し、将来のパイプラインのパフォーマンスを最適化できます。
Databandは、データ・パイプラインとの統合や、すでに利用されているApache AirflowやIBM DataStageなどの統合ツールとの連携を通じて、お客様のデータ・ファブリックと最新のデータ・スタック全体に対する継続的なデータ可観測性を提供します。