Data Integrity Suite

Data Observability

Lückenlose Überwachung der Datenqualität: Ermitteln Sie proaktiv Anomalien in Ihren Daten und greifen Sie ein, bevor daraus kostspielige Probleme entstehen.

Data Integration

Überwachen und verwalten Sie proaktiv die Integrität Ihrer Daten

Erhöhen Sie mit dem Data Obervability Service der Precisely Data Integrity Suite die Zuverlässigkeit Ihrer Daten für Analysen und betriebliche Anwendungsfälle.

Machine-Learning-Algorithmen überwachen kontinuierlich die Muster in Ihren Daten und benachrichtigen Sie sofort über Anomalien, damit Sie kostspielige Folgeprobleme und unerwartete Betriebsunterbrechungen vermeiden können. Durch die proaktive Überwachung und Analyse Ihrer Daten auf Zwischenfälle – und die Benachrichtigung der Personen, die für die Problemlösung verantwortlich sind – erhöhen Sie die Integrität Ihrer Datenpipelines, die Produktivität Ihrer Teams und die Zufriedenheit Ihrer Kunden.

Data Integrity Suite

Data Observability ist nur eines der sieben Services der leistungsstarken Precisely Data Integrity Suite — eine integrierte, interoperable Suite, die genaue, konsistente und kontextualisierte Daten für Ihr Unternehmen liefert – egal, wo und wann sie benötigt werden.

Data Integration
Data Observability
Data Governance
Data Quality
Geo Addressing
Spatial Analytics
Data Enrichment

“Die Benutzeroberfläche könnte kaum intuitiver sein, und auf dem Überwachungsdashboard wird alles angezeigt, was für mich relevant ist.”

JR Densk, Senior Data Architect

Möchten Sie erfahren, wie schnell und einfach Datenanomalien proaktiv ermittelt werden können?

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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.

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