数据世界的革命：Actian 呈现人工智能支持的可观察性！

数据世界的革命：Actian 呈现人工智能支持的可观察性！

Actian，HCLSoftware 的一个部门，最近 Actian 数据可观测性 推出了一种使用人工智能 (AI) 和机器学习来监控数据质量和检测异常的解决方案。这样做的目的是帮助企业加快人工智能计划、加快创新步伐并最大程度地降低潜在风险。当传统的数据质量方法往往不足以跟上数据环境日益复杂的步伐时，这个新的解决方案是重要的一步。 Gartner 估计，到 2026 年，大约 50% 使用分布式数据架构的组织将依赖此类数据观察工具。

Actian Data Observability 提供对整个数据生态系统的持续监控，同时定义和操作数千个数据质量规则。监控维度多种多样，包括数据新鲜度、数据量、模式漂移、分布模式和定制业务规则等方面。机器学习驱动的异常检测可自动识别异常值和偏差，有助于提高数据完整性。

数据完整性是人工智能的关键

根据最近的一份报告 恰恰 数据完整性对于人工智能计划的成功至关重要。超过 67% 的受访者表示对数据信心有限，与去年相比显着增加。造成这种情况的主要原因是数据生态系统的复杂性不断增加以及有效管理本地和云数据的挑战。

尽管 60% 的组织将人工智能视为其数据计划的关键组成部分，但只有 12% 的组织表示他们的数据已为人工智能计划做好了充分准备。缺乏熟练人才被认为是实施人工智能的主要障碍，60% 的受访者同意这一点。详细的数据准备步骤包括识别关键数据集以及数据质量和治理规划。

对未来的建议

调查受访者表示，最大的数据完整性挑战是数据质量 (64%) 和数据治理 (51%)。为了应对这些挑战，专家建议采取积极主动的方法来提供可信数据，利用人工智能改善治理，并明确关注元数据管理。此外，数据驱动的决策是 76% 的组织的关键目标。

新的 Actian Data Observability 将于 2025 年 6 月在全球推出，并将于 2025 年秋季成为 Actian 数据智能平台的一部分，可以为帮助企业克服上述挑战并提供人工智能数据做出重大贡献。凭借其开放架构，它可以无缝集成到云数据仓库、数据湖和流媒体平台中。