Data Observability
Verhindern Sie mit intelligenter Technologie, die Sie proaktiv über Datenanomalien und -ausreißer bei Daten und Analysen benachrichtigt, Betriebsstörungen und kostenintensive Folgeprobleme.
Ermitteln Sie proaktiv Datenanomalien, bevor aus ihnen kostspielige Probleme werden.
Erhöhen Sie die Zuverlässigkeit Ihrer Daten und Analysen, und ermitteln Sie mithilfe von Machine-Learning-Funktionen Datenanomalien, um Betriebsunterbrechungen und kostspielige Folgeprobleme zu vermeiden.
Mit dem Service Data Observability der Precisely Data Integration Suite stellen Sie die Zuverlässigkeit der Daten sicher, indem die Daten Ihres Unternehmens überwacht, durch Analysen aktuelle und potenzielle Vorfälle im Hinblick auf Daten ermittelt und die zum Lösen der Probleme verantwortlichen Personen benachrichtigt werden.
Ermitteln und lösen Sie proaktiv Datenprobleme
Stellen Sie die Zuverlässigkeit der Daten sicher, und verhindern Sie Betriebsstörungen.
Möchten Sie erfahren, wie schnell und einfach Datenanomalien proaktiv ermittelt werden können?
Wünschen Sie weitere Optionen, um Ihre Daten zuverlässig zu machen?
Was ist Data Observability
Data Observability (auch: Datenüberwachung) bezieht sich auf die Überwachung und Analyse der Datenqualität und -verfügbarkeit in Echtzeit. Es ermöglicht tiefgreifend Einblicke in Datenbewegungen und hilft, Anomalien frühzeitig zu erkennen. Die Hauptkomponenten von Data Observability sind Entdeckung, Profilierung, Monitoring, Analyse sowie Visualisierung und Alarmierung. Dadurch können Unternehmen proaktiv auf Datenprobleme reagieren, Kosten reduzieren und das Vertrauen in ihre Daten stärken.
Was sind die Schlüsselelemente der Datenüberwachung?
- Verteilungstests: Prüfen, ob Werte innerhalb eines normalen oder akzeptablen Bereichs liegen.
- Volumen: Überwachung unerwarteter Mengen neuer Datensätze, um frühzeitig Anomalien zu erkennen.
- Schema: Beschreibt die Organisation oder Definition von Daten in einer Datenbank; Änderungen können die Datenqualität beeinflussen.
Was ist der Unterschied zwischen Data Observability und Data Monitoring?
Data Monitoring bezieht sich auf die Überwachung von Daten, um Anomalien oder Probleme zu erkennen. Data Observability geht darüber hinaus und bietet tiefere Einblicke in das Datenverhalten sowie deren Ursachen, indem es fortschrittliche Technologien und Analysen verwendet, um Muster zu erkennen und proaktiv auf Probleme zu reagieren.