全新 Actian Data Observability 為 AI 創新提供主動式數據品質
為複雜的現代數據堆疊提供完整的可視性，以建立可靠的 AI 就緒數據
德克薩斯州羅恩德克薩斯2025年5月13日 /美通社/ -- HCLSoftware 的數據部門 Actian 今天推出 Actian Data Observability，利用人工智能 (Artificial intelligence; AI) 和機械學習 (Machine Learning; ML) 以進行全面的數據品質監控以及異常偵測和解決方案。Actian 透過確保高數據品質與可信度，協助企業加速 AI 計劃、提高創新速度並降低風險。
傳統的數據品質方法缺乏即時功能，難以跟上數據量與速度的指數級成長。Actian Data Observability 解決了這些限制，為整個數據生態系統提供全面且持續的監控。Gartner® 統計數據證實數據可觀察性的日益重要性，指出：「到 2026 年，實施分散式數據架構的企業中，將有 50% 採數據可觀察性工具，以提高數據狀況的能見度，而 2024 年的比例不到 20%。」[1]
Actian CTO Emma McGrattan 表示：「企業倚賴數據以推動決策、驅動 AI 計劃並滿足法規要求，但往往面臨不可靠的數據、隱藏的品質問題，以及不斷攀升的雲端成本。Actian Data Observability 為團隊提供所需的能見度與信心，讓其放心信任數據、降低風險及控制支出，將數據從負債轉為競爭優勢。」
與反應式、基於規則的方法不同，Actian Data Observability 在整個數據範圍內，同時定義並執行數千條數據品質規則。監控包括新鮮度、數量、模式漂移、分佈模式和自訂業務規則等關鍵維度。由 ML 驅動的異常偵測，可自動識別異常值、偏移和意外模式，同時提供寶貴的根本原因分析建議，以便更快速地解決問題。
Actian Data Observability 可擴充，以連接生態系統中的任何數據集，讓企業能維持數據完整性，而不會影響效能或造成數據渠道的阻滯。透過此解決方案，Actian 可在不進行數據取樣的情況下優化雲端資源消耗，確保雲端成本的可預測性，並防止意外的成本激增。
Actian Data Observability 專為經營複雜、大容量現代數據堆疊的企業而打造，支援下列使用案例：
- 數據渠道效率：讓團隊能夠快速提供可靠的 AI 就緒數據產品和洞察分析，方法是在數據中使用防止問題向下傳播的左移哲學，在生命週期中盡可能靠近來源，及早解決品質問題。
- AI 生命週期監控： 透過驗證培訓數據和檢索增強的生代知識來源的質量、最新性和相關性，同時實現快速干預，以確保 AI 應用程式的安全性和合規性。
- 安全自助分析： 讓分析師和其他消費者在使用數據前，可透過直接嵌入在數據目錄、商業智能 (Business Intelligence; BI) 工具和發現平台中的即時健康指標，獨立評估數據的可靠性。
Actian Data Observability 建構於開放式架構，可與雲端數據倉庫、數據湖、湖泊倉庫及串流平台無縫整合。透過將數據品質工作負載與生產基礎架構隔離，Actian 可防止效能降低並對生產環境中的業務營運影響。對於管理大型分析數據集，Actian 提供原生 Apache Iceberg 整合，以確保跨系統的準確洞察分析、品質檢查和變更追蹤。此外，為了保護資料安全性和私隱度，Actian Data Observability 可直接在數據所在位置接達元數據並執行檢查，因此不需要不安全或成本高昂的數據副本。
Actian Data Observability 將於 2025 年 6 月在全球推出，並將於 2025 年秋季作為 Actian Data Intelligence Platform 的一部分提供。如需詳細資訊，請檢閱《Quality Data, Reliable AI: Introducing Actian Data Observability》（譯：高品質的數據，可靠的人工智能：介紹 Actian Data Observability）和《How to Achieve Complete Data Observability–Without Breaking the Bank》（譯：如何實現完整的資料可觀察性──無須破費巨額資金）白皮書。
Actian 簡介
Actian 使企業能夠自信地管理和管理大規模數據。Actian 數據管理與數據智能解決方案，有助於簡化複雜的數據環境，並加速 AI 就緒數據的交付。Actian 解決方案設計靈活，可在內部部署、雲端和混合環境中無縫整合並可靠執行。進一步了解 HCLSoftware 的數據部門 Actian，請瀏覽 actian.com。
[1]Gartner, Market Guide for Data Observability Tools, Melody Chien, Jason Medd, Lydia Ferguson, Michael Simone, 2024 年 6 月 25 日。GARTNER 乃 Gartner, Inc. 及/或其附屬公司於美國和全球各地的註冊商標和服務標誌，並經許可在此使用。保留所有權利。
傳媒聯絡人
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SOURCE Actian
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