Moderne Datenqualität mit Teradata Vantage: Ermöglichung von leistungsstarker, skalierbarer und robuster Unternehmens-KI 

Teradata VantageCloud ist seit langem der Goldstandard für hochleistungsfähige, komplexe Unternehmensanalysen in großem Maßstab. Unternehmensdaten-Teams weltweit verlassen sich darauf für geschäftskritische Analysen, hochleistungsfähige Workloads und umfassende KI. Während Unternehmen ihre KI-Einführung beschleunigen, hängt die Wirksamkeit dieser KI-Initiativen von einem grundlegenden Element ab: 

Moderner, automatisierter und kontinuierlicher Datenqualität. 

Heute konzentriert sich die Innovations-Roadmap von Teradata darauf, dieses Fundament durch autonome Kundenintelligenz, Agentic AI und den bahnbrechenden Enterprise Vector Store für unstrukturierte Daten zu maximieren. Das bedeutet, dass Unternehmen Daten benötigen, die sauber, vertrauenswürdig, beobachtbar und geregelt sind. Traditionelle regelbasierte Überwachung kann mit dem Umfang, der Vielfalt und der Geschwindigkeit moderner Cloud-Scale-Workloads nicht mithalten. 

Diese strategische Ausrichtung—der Weg von prädiktiven Analysen zu autonomen Echtzeitaktionen—erhebt Datenqualität (DQ) und Data Observability (DO) von einem technischen Problem zu einem absoluten Unternehmensauftrag. Teradata kann hohe Leistung und robuste Skalierbarkeit versprechen, aber dieses Versprechen ist nur so zuverlässig wie die Daten, die durch seinen Motor fließen. Hier ist digna spezialisiert: Bereitstellung der intelligenten, wartungsfreien und modularen Schicht von Datentrust, die entscheidend ist für die nächste Generation von Teradata-gestützten Anwendungen. 

Die Herausforderung ist klar: Wie gewährleisten die Datenteams, die für Teradatas massive, geschäftskritische Systeme verantwortlich sind, dass die Daten sauber, aktuell und konform sind, ohne in manuellen Überwachungsregeln und Eskalationen des Brandschutzes zu ertrinken? Hier kommt moderne Datenqualität ins Spiel. Und hier wird digna, eine KI-gesteuerte Plattform für Datenqualität und Observability, zum direkten Ermöglicher der Teradata Vantage-Umgebungen. 

In diesem Artikel untersuchen wir, wie moderne Prinzipien der Datenqualität mit den Fähigkeiten von Teradata Vantage zusammenwirken—und wie die KI-gesteuerten Module von digna die Leistung verbessern, die Zuverlässigkeit steigern und die Bereitschaft für Unternehmen-KI in großem Maßstab liefern. 

Der Wechsel zur modernen Datenqualität: Warum Teradata-Umgebungen mehr als Regeln brauchen 

Die Entwicklung von Teradata zu einer hybriden, autonomen KI- und Wissensplattform schafft eine Umgebung, in der: 

• Die Datenmengen ständig wachsen 

• Operationale Workloads rund um die Uhr laufen 

• Unstrukturierte Daten (80 % der Unternehmensdaten) nun erstklassig über den Enterprise Vector Store verfügbar sind 

• KI-Agenten auf frische, genaue Signale angewiesen sind 

• Geschäftsanwendungen in Echtzeit auf Daten zugreifen 

Dies führt zu erheblichen Herausforderungen: 

1. Klassische Datenqualitätsrahmen können sich nicht schnell genug anpassen 

Das manuelle Definieren von Regeln für Tausende von Tabellen ist langsam und reaktiv. 

2. Komplexe Pipelines führen zu subtilen Verschiebungen, die Regeln nie erfassen 

Saisonale Schwankungen, Workload-Variationen oder unerwartete Spitzen sind unsichtbar für statische Schwellenwerte. 

3. KI-Workloads vergrößern Datenprobleme 

Kleine Qualitätsprobleme führen schnell zu schlechten Modellvorhersagen, falschen Erkenntnissen oder erhöhten Betriebskosten. 

4. Hybride Umgebungen erhöhen die Komplexität 

Da Analysen On-Premises, in der Cloud und für mehrere Datenkonsumenten ausgespielt werden, wird es schwierig, eine globale Sicht auf die Datenqualität zu erhalten. 

Moderne Datenqualität (MDQ) löst dies mit: 

• KI-gesteuerter Verhaltensüberwachung 

• Automatischer Anomalieerkennung 

• Prädiktiver Trendmodellierung 

• Schema-Tracking für schnell verändernde Pipelines 

• Echtzeit-Zeitreihenanalysen 

Teradata Vantage bietet das Rechenfundament. digna stellt die Intelligenzschicht bereit. 

Zusammen ermöglichen sie unternehmensgerechte Zuverlässigkeit für KI und Analysen. 

Wie digna moderne Datenqualität in Teradata Vantage verbessert 

digna stellt einen voll modularen, KI-gesteuerten Ansatz vor, der Teradatas Architektur ergänzt, ohne Kundendaten zu extrahieren. 

Nur Metriken werden exportiert—die Verarbeitung erfolgt innerhalb Ihres Teradata-Systems. 

Nachfolgend sind die Module aufgeführt, die für Unternehmens-Teradata-Workloads am relevantesten sind. 

1. digna Data Anomalies 

KI-gesteuerte Erkennung von Anomalien für Volumen, Verteilungen, Ausreißer & fehlende Daten 

Während Workloads skalieren, können sich Teradata-Tabellen im Laufe der Zeit subtil verschieben — und ohne Sichtbarkeit erreichen diese Probleme die Endbenutzer oder Modelle zu spät. 

digna Data Anomalies lernt automatisch: 

• Typische Datenvolumen 

• Natürliche Schwankungen in Verteilungen 

• Erwartete Muster bei fehlenden Werten 

• Normale Geschäftszyklen (täglich, wöchentlich, monatlich) 

• Operationale Rhythmen von Batch-Workloads 

Wenn etwas über die KI-gelernten Erwartungen hinaus abweicht, benachrichtigt digna die Teams bevor Probleme eskalieren. 

Perfekt für Teradata-Umgebungen, die: 

• Große nächtliche Workloads ausführen 

• Mehrere Geschäftseinheiten unterstützen 

• Von stabilen Datenbanken und aggregierten Ebenen abhängen 

• Zeitkritische ETL-Pipelines ausführen 

Dies ersetzt Hunderte von statischen Regeln durch eine einzige KI-gesteuerte Überwachungsschicht. 

2. digna Data Analytics 

Langzeit-Trendanalyse für Observability-Metriken 

Die Workload-Muster von Teradata entwickeln sich über Monate und Quartale. digna Data Analytics bewertet Trends über die Zeit, um zu erkennen:

• Allmähliche Leistungsverschlechterung 

• Langsame Verschiebungen in Datenvolumen 

• Zunehmende Volatilität in Pipeline-Ergebnissen 

• Langfristige Verschiebungen, die Ausfällen vorausgehen 

Diese Erkenntnisse helfen Plattform-Teams:

• Proaktiv Eskalationen zu verhindern 

• Kapazität effektiv zu planen 

• Workload-Verschiebungen zu antizipieren 

• Zuverlässigkeit der Interessengruppen zu verbessern 

Dies ist besonders einflussreich in Teradatas massiven, mandantenfähigen Datenumgebungen. 

3. digna Data Timeliness 

KI-gesteuerte und regelbasierte Überwachung der Datenankunftszeiten 

SLA-Brüche sind ein häufiges Schmerzpunkt in von Teradata gestützten Analysen. 

digna überwacht: 

• Erwartete Ankunftszeiten von Batch-Prozessen 

• Verzögerte oder fehlende Daten 

• Frühe Ankünfte (die nachgelagerte Logik brechen können) 

• Variabilität in Datenaufnahme-Mustern 

Sein KI-Modell lernt normales Verhalten anstatt sich rein auf eine statische SLA-Definition zu verlassen. 

4. digna Data Validation 

Eine regelbasierte Schicht für strenge Compliance- und Audit-Anforderungen 

Einige Branchen (Finanzen, Versicherungen, Telekommunikation, Gesundheitswesen) erfordern explizite, durchsetzbare Regeln. 

digna Data Validation bietet: 

• Validierung auf Datensatzebene 

• Durchsetzung von Geschäftsregeln 

• Daten-Typ-und-Muster-Prüfungen 

• Audit-Trails für regulatorische Überprüfungen 

• Zeilenebene Zugangskontrollen für sensible Umgebungen 

Dies ergänzt die KI-Module, indem sichergestellt wird, dass jeder Datensatz den definierten Geschäftserwartungen entspricht. 

5. digna Data Schema Tracker 

Schutz von Pipelines vor Schemaabweichungen 

Teradata-Umgebungen unterstützen oft Hunderte von Pipelines. Eine einzige Schemaänderung kann Dutzende von nachgelagerten Jobs brechen. 

digna verfolgt automatisch: 

• Hinzugefügte/entfernte Spalten 

• Umbenannte Felder 

• Änderungen des Datentyps 

• Tabellenstrukturänderungen 

• DDL-Änderungen 

Wenn es zu einem Drift kommt, werden Teams sofort benachrichtigt, um stille Pipeline-Ausfälle zu verhindern. 

Warum digna + Teradata Vantage eine Next-Generation-Basis für Unternehmens-KI ist 

Die neuen Innovationen von Teradata — einschließlich des Enterprise Vector Store, der hybriden Cloud-Plattform und der agentischen KI-Infrastruktur — erfordern saubere, konsistente und vorhersehbare Daten. 

digna ermöglicht dies, indem es Unternehmen Folgendes bietet: 

✔ Vorhersagbarkeit 

KI lernt das Verhalten der Daten und alarmiert proaktiv. 

✔ Stabilität 

Betriebliche Probleme können verhindert werden, bevor sie eskalieren. 

✔ Klarheit 

Teams verstehen langfristige Trends und Workload-Verschiebungen. 

✔ Vertrauen 

Regulierte Branchen können jeden Datensatz validieren und Auditevidenzen erzeugen. 

✔ Sicherheit 

Daten verlassen niemals die Infrastruktur des Kunden. 

✔ Modularität 

Aktivieren Sie nur die spezifischen Module, die Ihre Teradata-Umgebung benötigt. 

Die Zukunft: Agentische KI erfordert moderne Datenqualität 

Die Roadmaps von Teradata betonen: 

• Autonome Kundenintelligenz 

• Signalbasierte Entscheidungssysteme 

• Hybride KI + Analytik-Infrastruktur 

• Agenten-Builder und KI-bereite Datenprodukte 

• Echtzeit-Aktivierungspipelines 

Alle diese Systeme hängen von vertrauenswürdigen Daten ab. 

Moderne Datenqualität ist nicht mehr optional — sie ist das Rückgrat des KI-gesteuerten Unternehmens. 

Und digna ist von Grund auf so konzipiert, dass es diese Grundlage bietet. Buchen Sie heute eine Demo .