Il bisogno di fondamenta affidabili per l'AI 

Il mandato dei dati enterprise: perché la scala da sola non basta 

Riconosciamo una verità scomoda: oggi il successo delle aziende dipende dall'AI e dal machine learning. Ogni grande organizzazione punta su modelli predittivi, decisioni automatizzate e analytics intelligenti per ottenere un vantaggio competitivo. Gartner riporta che l'adozione dell'AI continua ad accelerare in tutti i settori. Ed ecco il problema che toglie il sonno ai responsabili dei dati. 

I modelli di AI valgono quanto i dati che consumano. 

Costruite un sofisticato modello di rilevamento delle frodi su dati di transazione corrotti e segnalerete clienti legittimi lasciandovi sfuggire le frodi reali. Addestrate un sistema di previsione della domanda su registri di magazzino incompleti e ottimizzerete una realtà che non esiste. L'algoritmo non conosce la differenza. Impara ciò che gli date: garbage in, previsioni sbagliate ma sicure di sé out. 

Per le aziende che operano su scala davvero ampia, Teradata VantageCloud offre la base leader di settore per dati unificati e un'AI affidabile. È il motore che rende possibili analytics su scala di petabyte, la piattaforma che funge da unica fonte di verità per i carichi di lavoro mission-critical. 

Ma anche il miglior motore ha bisogno di un monitoraggio continuo e proattivo. L'enorme scala e la complessità dei dati che fluiscono attraverso VantageCloud creano una sfida che la piattaforma da sola non è stata progettata per risolvere: una garanzia automatizzata dell'affidabilità dei dati, basata sull'AI, che assicuri la qualità per ogni carico di lavoro, ogni modello, ogni decisione. 

È questo il vuoto che colmiamo in digna. Completiamo VantageCloud fornendo l'osservabilità e la garanzia di qualità basate sull'AI che trasformano i dati su larga scala in insight realmente affidabili. 

Teradata VantageCloud: la base unificante per l'AI enterprise 

La forza della scala e dei dati unificati 

Prima di illustrare il valore che aggiungiamo, chiariamo perché la piattaforma di Teradata è la base essenziale per il successo dei dati in azienda. Tre capacità rendono VantageCloud il prerequisito per qualsiasi iniziativa di AI seria: 

• Scala massiva con prestazioni costanti 

VantageCloud non si limita ad archiviare petabyte: li rende interrogabili e analiticamente utili in tempi rapidi. L'architettura di elaborazione massivamente parallela della piattaforma gestisce query complesse su carichi di lavoro diversi in contemporanea. Per le applicazioni di AI, questo significa che i modelli possono essere addestrati su dataset completi anziché su campioni, accedendo a tutta l'ampiezza e la profondità dei dati aziendali. 

• Unificazione dei dati in ambienti ibridi 

Le aziende reali non vivono in un unico cloud. Esistono in ambienti ibridi e multi-cloud complessi, plasmati da decenni di scelte tecnologiche, requisiti normativi e acquisizioni. VantageCloud funge da unica fonte di verità in questi ambienti, offrendo un accesso unificato senza imporre migrazioni dirompenti. Gli analisti di settore riconoscono questa flessibilità come fondamentale per l'adozione in azienda. 

• Advanced analytics all'interno del database 

È qui che VantageCloud diventa particolarmente potente per l'AI: ClearScape Analytics porta i modelli ai dati invece di spostare enormi dataset verso ambienti di elaborazione esterni. Questo elimina la latenza, riduce l'esposizione in termini di sicurezza e semplifica drasticamente l'infrastruttura necessaria per l'AI in produzione. 

Questa è la base. Ora parliamo di ciò che manca. 

Il livello di affidabilità dei dati basato sull'AI di digna per Teradata Vantage  

Garantire la qualità dei dati per i carichi di lavoro AI/ML su VantageCloud 

La sfida 

I modelli di AI che girano su VantageCloud sono estremamente sensibili ai problemi di qualità dei dati. Non solo alla corruzione evidente, ma anche a derive sottili, degrado graduale e anomalie emergenti che rientrano in intervalli "accettabili" ma rappresentano problemi reali. Una distribuzione che si sposta leggermente. Una correlazione che si indebolisce nel tempo. Un feed di dati che diventa via via meno completo. 

Questi problemi non fanno scattare alert. Non violano soglie esplicite. Degradano semplicemente le prestazioni del modello in modo graduale, finché qualcuno non si accorge che le previsioni non sono più accurate come un tempo. A quel punto il danno è fatto, e trovarne la causa principale richiede un'indagine forense su petabyte di dati. 

La soluzione digna: rilevamento delle anomalie basato sull'AI 

Il nostro modulo Data Anomalies si connette direttamente al vostro ambiente VantageCloud e utilizza il machine learning per apprendere automaticamente il comportamento di base dei vostri elementi di dati critici. Comprendiamo le distribuzioni normali, le correlazioni attese, i pattern stagionali, le relazioni tra metriche diverse. 

Poi monitoriamo di continuo, in tempo reale, le deviazioni che indicano potenziali problemi di qualità. Quando qualcosa cambia in modo incoerente con i pattern appresi, lo segnaliamo immediatamente. Prima che raggiunga i vostri modelli ClearScape Analytics. Prima che contamini gli output della vostra AI. Prima che abbia impatto sulle decisioni di business. 

Non si tratta di alert basati su soglie. La nostra AI comprende il contesto. Distingue le anomalie significative dalla normale variabilità del business. Si adatta man mano che i vostri dati evolvono legittimamente, così non annegherete nei falsi positivi. 

Il valore: prevenzione del model poisoning. Costi di manutenzione e riaddestramento dei modelli drasticamente ridotti. La certezza che gli input che alimentano i vostri investimenti in AI siano validati di continuo. 

Garantire gli SLA critici di business e normativi con Teradata 

La sfida 

Report mission-critical e segnalazioni regolamentari (pensate alla conformità BCBS 239 per i servizi finanziari) dipendono da dati consegnati puntualmente, ogni volta. Dati in ritardo significano report in ritardo. Report in ritardo significano sanzioni regolamentari, danni reputazionali e decisioni prese su informazioni obsolete. 

Il problema è la visibilità. Quando gestite migliaia di pipeline di dati che alimentano VantageCloud da decine di sistemi sorgente, sapere se tutto è arrivato nei tempi previsti richiede o uno sforzo manuale eroico o un monitoraggio automatizzato che comprenda i vostri specifici requisiti di SLA. 

La soluzione digna: i moduli Timeliness e Validation 

Il nostro modulo Data Timeliness offre un monitoraggio proattivo di ogni pipeline di dati che alimenta il vostro ambiente VantageCloud. Apprendiamo i pattern di arrivo attesi, comprendendo che alcuni feed variano in base agli orari di mercato, che la fine del mese è diversa dalla metà del mese, che certe fonti hanno una variabilità legittima. E inviamo subito un alert quando qualcosa è in ritardo, manca o arriva in modo inatteso. 

Il nostro modulo Data Validation aggiunge l'applicazione sistematica delle regole di business a livello di record. Requisiti di riconciliazione, completezza dei campi obbligatori, controlli di coerenza tra sistemi: tutto eseguito automaticamente, di continuo, con documentazione completa a fini di audit. 

Il valore: eliminazione dei report in ritardo. Minore esposizione a sanzioni finanziarie e regolamentari. La certezza che le decisioni di business vengano prese sui dati più recenti disponibili. Documentazione pronta per l'audit che dimostra la conformità invece di limitarsi a dichiararla. 

Governance e osservabilità end-to-end per VantageCloud 

La sfida 

Gestire la governance ed eseguire l'analisi delle cause principali su flussi di dati enormi e complessi in un ambiente multi-cloud richiede un grande lavoro manuale. Quando qualcosa va storto (e nei dati enterprise prima o poi qualcosa va sempre storto), trovare l'origine del problema può richiedere giorni di indagini su più sistemi, team e archivi di documentazione. 

A fini di compliance, dimostrare la data lineage e i controlli di governance richiede o un'ampia documentazione manuale o un tracciamento automatizzato che catturi lo stato reale dei vostri flussi di dati. 

La soluzione digna: lineage e tracciamento dello schema automatizzati 

Il nostro Data Schema Tracker monitora di continuo le modifiche strutturali sull'intero patrimonio di dati. Quando una colonna viene aggiunta, eliminata o rinominata, quando cambia un tipo di dato, lo rileviamo immediatamente. Basta errori silenziosi. Basta scoprire che un campo critico è scomparso tre settimane fa durante un aggiornamento di sistema di routine. 

Insieme alle nostre funzionalità di tracciamento della lineage, questo crea una visibilità completa sui flussi di dati all'interno e attorno al vostro ambiente VantageCloud. Quando le autorità di vigilanza chiedono "da dove viene questo numero?", avete prove documentate e in tempo reale dell'intero percorso dei dati. 

Il valore: audit trail semplificati per la compliance. Analisi delle cause principali ridotta da giorni a minuti. Una Data Health Dashboard centralizzata che completa il monitoraggio operativo di Teradata con un'osservabilità focalizzata sulla qualità. 

La forza dell'integrazione: la scala di Teradata incontra l'affidabilità di digna 

Il vantaggio integrato per un'affidabilità dei dati basata sull'AI 

Riassumiamo che cosa offre questa combinazione: 

Teradata VantageCloud offre: 

• Archiviazione ed elaborazione dei dati su scala di petabyte 

• Accesso unificato in ambienti ibridi e multi-cloud 

• Esecuzione di AI/ML all'interno del database con ClearScape Analytics 

• L'unica fonte di verità per i dati aziendali 

digna offre: 

• Rilevamento delle anomalie basato sull'AI che intercetta i problemi di qualità prima che abbiano impatto sui modelli 

• Monitoraggio continuo della tempestività che garantisce il rispetto degli SLA 

• Validazione automatizzata che applica le regole di business su larga scala 

• Tracciamento dello schema e lineage che semplificano la governance e accelerano il troubleshooting 

Insieme, creano qualcosa che nessuna delle due piattaforme offre da sola: dati validati di continuo e pronti per l'AI su scala enterprise. 

Il risultato per il business

Non si tratta di aggiungere un altro strumento al vostro stack. Si tratta di massimizzare il ritorno del vostro investimento in VantageCloud, assicurando che i dati che fluiscono in quella potente piattaforma siano affidabili. 

Le organizzazioni che adottano questo approccio integrato si muovono più velocemente e possono mettere in produzione modelli di AI con fiducia, perché la base dei dati viene validata di continuo. Ottengono risultati migliori: i loro modelli funzionano in modo più affidabile perché sono protetti dal degrado della qualità. Riducono il rischio, perché la conformità normativa diventa una capacità automatizzata invece di una corsa periodica contro il tempo. 

Il risultato sono data product autentici e affidabili sulla scala più ampia. Non dati che sperate siano abbastanza buoni. Dati che sapete essere affidabili. 

Pronti a portare un'affidabilità basata sull'AI nel vostro investimento Teradata? 

Scoprite come digna completa il vostro ambiente VantageCloud con qualità dei dati e osservabilità automatizzate. Richiedete una demo per provare la soluzione integrata con i vostri dati e casi d'uso. 

Esplorate come funziona digna e scoprite perché le aziende si affidano a noi per garantire che le loro piattaforme dati più critiche forniscano insight affidabili e pronti per l'AI. 

Per capire come questo livello di qualità si estenda oltre Teradata, al monitoraggio di ogni sistema in un patrimonio di dati eterogeneo, leggete l'approccio di digna alla data platform observability.

Domande frequenti

Come funziona digna con Teradata VantageCloud?

digna completa VantageCloud invece di sostituirlo. Teradata fornisce archiviazione su scala di petabyte, unificazione ibrida e multi-cloud e AI all'interno del database con ClearScape Analytics, mentre digna aggiunge un'osservabilità basata sull'AI: il suo modulo Data Anomalies si connette direttamente all'ambiente VantageCloud e apprende il comportamento di base degli elementi di dati critici.

Perché i modelli di AI su Teradata hanno bisogno del monitoraggio della qualità dei dati?

Perché i modelli valgono quanto i loro dati, e molti problemi non superano mai una soglia: una distribuzione leggermente spostata, una correlazione che si indebolisce, un feed che diventa via via meno completo. Questi problemi degradano gradualmente le previsioni, e l'articolo avverte che risalire in seguito alla causa principale può richiedere un lavoro forense su petabyte di dati.

Come si possono rilevare i feed di dati in ritardo verso Teradata?

digna Timeliness apprende i pattern di arrivo attesi per ogni pipeline che alimenta VantageCloud, tenendo conto degli orari di mercato, della fine del mese rispetto alla metà del mese e delle fonti con variabilità legittima. Invia poi un alert non appena i dati sono in ritardo, mancano o arrivano in modo inatteso, proteggendo gli SLA di report come le segnalazioni BCBS 239.

Quali regole di business può verificare digna Data Validation su Teradata?

Su VantageCloud, l'articolo descrive digna Data Validation che applica le regole di business a livello di record: requisiti di riconciliazione, completezza dei campi obbligatori e controlli di coerenza tra sistemi. Vengono eseguiti automaticamente e di continuo, con documentazione completa conservata a fini di audit, così la conformità può essere dimostrata e non solo dichiarata.

In che modo il tracciamento dello schema aiuta la governance su Teradata?

Lo Schema Tracker monitora di continuo le modifiche strutturali sull'intero patrimonio di dati, rilevando immediatamente quando una colonna viene aggiunta, eliminata o rinominata o quando cambia un tipo di dato. Questo previene gli errori silenziosi, come scoprire settimane dopo che un campo critico è scomparso durante un aggiornamento di sistema di routine, e semplifica gli audit trail.