Offre une visibilité complète sur les piles de données complexes et modernes pour construire des données fiables et prêtes pour l'IA
ROUND ROCK, Texas, 13 mai 2025 -- Actian, la division données de HCLSoftware, lance aujourd'hui Actian Data Observability, qui s'appuie sur l'IA et l'apprentissage automatique pour une surveillance complète de la qualité des données ainsi que pour la détection et la résolution des anomalies. En garantissant une qualité et une fiabilité élevées des données, Actian aide les entreprises à accélérer les initiatives en matière d'IA, à accroître le rythme de l'innovation et à réduire les risques.
Les approches traditionnelles pour la qualité des données manquent de capacités en temps réel et peinent à suivre le rythme de la croissance exponentielle du volume et de la vélocité des données. Actian Data Observability répond à ces limitations en fournissant une surveillance complète et continue de l'ensemble de l'écosystème de données. Les statistiques de Gartner® confirment l'importance croissante de l'observabilité des données, notant que « d'ici 2026, 50 % des entreprises mettant en œuvre des architectures de données distribuées auront adopté des outils d'observabilité des données pour améliorer la visibilité sur l'état du paysage des données, contre moins de 20 % en 2024¹ ».
« Les entreprises dépendent des données pour prendre des décisions, piloter des initiatives en matière d'IA et répondre aux exigences réglementaires, mais elles sont trop souvent confrontées à des données peu fiables, à des problèmes de qualité cachés et à l'explosion des coûts du cloud », a déclaré Emma McGrattan, directrice de la technologie chez Actian. « Actian Data Observability donne aux équipes la visibilité et la confiance dont elles ont besoin pour se fier à leurs données, réduire les risques et contrôler les dépenses - transformant les données d'un passif en un avantage concurrentiel. »
Contrairement aux approches réactives basées sur des règles, Actian Data Observability définit et exécute des milliers de règles de qualité des données simultanément dans l'ensemble du paysage de données. La surveillance comprend des dimensions critiques telles que la fraîcheur, le volume, la dérive des schémas, les modèles de distribution et les règles commerciales personnalisées. La détection d'anomalies basée sur l'apprentissage automatique identifie automatiquement les valeurs aberrantes, les dérives et les modèles inattendus, tout en fournissant de précieuses suggestions d'analyse des causes profondes afin de faciliter une résolution plus rapide.
Actian Data Observability évolue pour connecter n'importe quel ensemble de données dans l'écosystème afin que les entreprises puissent maintenir l'intégrité des données sans compromettre les performances ou créer des goulots d'étranglement dans leurs pipelines de données. Grâce à cette solution, Actian optimise la consommation des ressources cloud sans échantillonnage de données, ce qui garantit la prévisibilité des coûts pour le cloud et prévient les hausses de coûts inattendues.
Conçue pour les entreprises qui exploitent des piles de données modernes complexes et volumineuses, Actian Data Observability prend en charge les cas d'utilisation suivants :
- Efficacité du pipeline de données : Permettre aux équipes de fournir rapidement des produits de données et des informations fiables prêts pour l'IA en traitant les problèmes de qualité au plus près de la source et le plus tôt possible dans le cycle de vie en utilisant la philosophie shift-left dans les données qui empêche les problèmes de se propager en aval.
- Suivi du cycle de vie de l'IA : Garantir la sécurité et la conformité des applications d'IA en validant la qualité, la fraîcheur et la pertinence des données d'entraînement et des sources de connaissances pour la génération augmentée par récupération, tout en permettant une intervention rapide.
- Analyse en libre-service sécurisée : Permettre aux analystes et autres consommateurs d'évaluer de manière indépendante la fiabilité des données avant de les utiliser grâce à des indicateurs de santé en temps réel directement intégrés dans les catalogues de données, les outils de veille stratégique et les plateformes de découverte.
Construit sur une architecture ouverte, Actian Data Observability s'intègre de manière transparente aux entrepôts de données sur le cloud, aux lacs de données, aux architectures lakehouse et aux plateformes de streaming. En isolant les charges de travail de qualité des données de l'infrastructure de production, Actian évite la dégradation des performances et les répercussions sur les opérations commerciales dans les environnements de production. Pour la gestion de grands ensembles de données analytiques, Actian propose une intégration native d'Apache Iceberg afin de garantir des aperçus précis, des contrôles qualité et un suivi des changements dans les systèmes. En outre, pour protéger la sécurité et la confidentialité des données, Actian Data Observability accède aux métadonnées et exécute des contrôles directement là où résident les données, ce qui élimine le besoin de copies de données non sécurisées ou coûteuses.
Actian Data Observability sera disponible à l'échelle mondiale en juin 2025 et sera disponible dans le cadre de l'Actian Data Intelligence Platform à l'automne 2025. Pour plus d'informations, consultez le document «Quality Data, Reliable AI: Introducing Actian Data Observability» et le livre blanc «How to Achieve Complete Data Observability-Without Breaking the Bank».
À propos d'Actian
Actian permet aux entreprises de gérer et de gouverner leurs données à grande échelle en toute confiance. Les solutions de gestion et d'intelligence des données d'Actian permettent de rationaliser les environnements de données complexes et d'accélérer la fourniture de données prêtes pour l'IA. Conçues pour être flexibles, les solutions Actian s'intègrent de manière transparente et fonctionnent de manière fiable dans des environnements sur site, en nuage et hybrides. Pour en savoir plus sur Actian, la division données de HCLSoftware, consultez actian.com.
1 Gartner, Market Guide for Data Observability Tools, Melody Chien, Jason Medd, Lydia Ferguson, Michael Simone, 25 juin 2024. GARTNER est une marque déposée et une marque de service de Gartner, Inc. et/ou de ses filiales aux États-Unis et dans le monde. Sa mention est ici autorisée. Tous droits réservés.
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