(Tippapatt/Shutterstock)
Acceldata цього тижня оприлюднила основне оновлення своєї платформи спостереження за даними, на яку вона стверджує, може автоматично виявляти важкі аномалії, приховані в даних клієнтів. Оновлення двигуна міркувань Xlake приходить, коли Acceldata налаштовується на проведення своєї конференції користувачів, Autonomous 25, наступного місяця в Сан -Франциско.
Acceldata каже, що у своєму новому адаптивному виявленні аномалії AI, що пропонують, використовуються агенти AI, які використовують багаторазові можливості аналізу для виявлення та визначення аномалій даних, які пропустять інші інструменти спостереження за даними. Агенти виявлення аномалії роблять це шляхом вибірки даних, які можуть поширюватися на кілька місць, включаючи стовпці, часові позначки або сегменти, у приміщеннях на премії та хмарних даних-і пошук кореляцій, які можуть вказувати на те, що щось не так.
Замість того, щоб вимагати від клієнтів встановлювати поріг вручну, виявлення аномалії AI автоматично дізнається з моделей даних клієнтів, каже компанія, тим самим впорядковуючи розгортання та дозволяє продукту спочатку висвітлити найважливіші аномалії клієнта, що призводить до швидшого відновлення.
Acceldata каже, що цей підхід дозволяє йому помітити жорсткі проблеми якості даних-наприклад, як схема дрейфу у базах даних фінансових трансакцій, проблеми цілісності даних фармацевтичних клінічних випробувальних баз даних або аномалій запасів у полях баз даних споживчих продуктів-що інші інструменти якості даних, які спеціалізуються на одних розмірних проблемах, як-от неправильного нуля, будуть важкими для пошуку одновимірних проблем.
Acceldata ввів адаптивне виявлення аномалії AI
Нова можливість виявлення аномалії є компонентом того, що Acceldata називає свою стратегію управління агентом, генеральний директор Acceldata Рохіт Чудхарі.
“Облаштовуючи інтелектуальних агентів розширеними можливостями для автономного виявлення, пріоритетності та вирішення складних аномалій, ми дозволяємо підприємствам розкрити приховані закономірності та ризики, які звичайні підходи просто пропускають”, – заявив Чодхарі. “Це виявить проблеми, перш ніж вони спричинить значний вплив на бізнес”.
За даними Gartner, питання якості даних коштують компаніям до 15 мільйонів доларів на рік. Незважаючи на те, що витрачають до половини свого часу, намагаючись виправити погані дані, під час дослідження Гарвардського рецензії на 2016 рік, фактично знайдена лише частка аномалій даних, говорить Acceldata.
Acceldata каже, що його двигун міркування Xlake, який функціонує як “контекстуальна пам'ять ваших операцій з даних”, може виявити проблеми, що охоплюють екзабайти, вартість зберігання даних у середовищі клієнтів та хмарного середовища. Компанія каже, що ефективність алгоритмів виявлення аномалії даних в двигуні міркувань Xlake надає йому ногу на інших інструментах спостереження за даними. Ця швидкість виявлення в кінцевому підсумку означає кращі дані та кращі результати бізнесу, йдеться у повідомленні.
Адаптивне виявлення аномалії AI є компонентом двигуна міркувань Xlake Acceldata
“Зобразіть це: Ваші потоки транзакцій починають відчувати несподівані аномалії”, – пише старший менеджер з маркетингу продуктів Acceldata Сонам Джайн у дописі в блозі. “Негайно агенти виявлення набирають цю нерегулярність та попереджені діагностичні агенти, які швидко оцінюють та визнають основні причини. Без зволікань агенти з реконструкції автономно розгортають цілеспрямовані виправлення, тоді як агенти -рекомендаційні агенти проактивно консультують профілактичні заходи для майбутнього. Ці інтелектуальні агенти, які не впорядковують їхній стек, що стосуються руйнування.
Компанія буде обговорювати своє нове адаптивне виявлення аномалії AI під час автономної 25 конференції, яка відбудеться 19 та 20 травня в Перлі в Сан -Франциско. Основна подія демонструватиме основну інформацію від Джорджа Метью, керуючого директором компанії Insight Partners, інвестуючи в Аксельдаті, а також основну інформацію від Кассі Козірков, який раніше був головним вченим Google, і зараз є генеральним директором її власної фірми Козир. Козірков – це також людина 2019 року, яку слід спостерігати за BigDatawire (раніше Датанамі.).
На заході також будуть представлені бесіди з лідерів даних у Dun & Bradstreet, Netle, Workday та Qualcomm, серед інших. Ви можете отримати більше інформації про подію та зареєструватися тут.
Пов’язані предмети:
Acceldata, що підготуються для бурхливого ринку спостереження за даними
Як Acceldata допомогла стратегії модернізації даних T-Mobile
Спостережність даних в епоху ШІ: Посібник для інженерів даних