Nowoczesna Jakość Danych z Teradata Vantage: Umożliwiając Wydajne, Skalowalne i Solidne Przedsiębiorstwowe AI 

Teradata VantageCloud od dawna jest złotym standardem dla wydajnych, złożonych analiz przedsiębiorstw na masową skalę. Zespoły danych przedsiębiorstw na całym świecie polegają na niej w analizach krytycznych dla misji, obciążeniach o wysokiej wydajności i sztucznej inteligencji na dużą skalę. W miarę jak organizacje przyspieszają wdrażanie AI, skuteczność tych inicjatyw AI opiera się na jednym podstawowym elemencie: 

Nowoczesna, zautomatyzowana i ciągła jakość danych. 

Obecnie plan innowacji Teradata koncentruje się na maksymalizacji tego fundamentu poprzez autonomiczną inteligencję klienta, Agentic AI oraz przełomowy Enterprise Vector Store dla danych nieustrukturyzowanych. Oznacza to, że przedsiębiorstwa potrzebują danych, które są czyste, zaufane, obserwowalne i zarządzane. Tradycyjne monitorowanie oparte na regułach nie nadąża za skalą, różnorodnością i szybkością nowoczesnych obciążeń w chmurze. 

Ten strategiczny kierunek—droga od analizy predykcyjnej do autonomicznego, rzeczywistego działania—podnosi jakość danych (DQ) i Observability danych (DO) z technicznego problemu do absolutnego biznesowego wymogu. Teradata może obiecać wysoką wydajność i solidną skalę, ale ta obietnica jest tak niezawodna jak dane przepływające przez jej silnik. Tutaj specjalizuje się digna: zapewniając inteligentną, bezobsługową i modularną warstwę zaufania do danych, niezbędną dla następnej generacji aplikacji zasilanych przez Teradata. 

Wyzwanie jest jasne: jak zespoły danych odpowiedzialne za masowe, krytyczne dla misji systemy Teradata zapewniają, że dane są czyste, świeże i spełniają wymogi, bez zanurzania się w ręcznych regułach monitorowania i eskalacji pożarów? Tutaj wchodzi nowoczesna jakość danych. I to tutaj digna, platforma jakości danych i Observability zasilana AI, staje się bezpośrednim enablerem dla środowisk Teradata Vantage. 

W tym artykule badamy, jak zasady nowoczesnej jakości danych przecinają się z możliwościami Teradata Vantage — i jak moduły napędzane przez AI digna wzmacniają wydajność, poprawią niezawodność i zapewnią gotowość do AI na poziomie przedsiębiorstwa. 

Przesunięcie w Kierunku Nowoczesnej Jakości Danych: Dlaczego Środowiska Teradata Potrzebują Więcej Niż Reguł 

Ewolucja Teradata w hybrydową, autonomiczną platformę AI i wiedzy tworzy środowisko, w którym: 

• Wolumeny danych stale rosną 

• Obciążenia operacyjne działają 24/7 

• Nieustrukturyzowane dane (80% danych przedsiębiorstw) są teraz pierwszorzędne za pośrednictwem Enterprise Vector Store 

• Agent AI zależą od świeżych, dokładnych sygnałów 

• Aplikacje biznesowe zużywają dane w czasie rzeczywistym 

To wprowadza znaczące wyzwania: 

1. Klasyczne ramy jakości danych nie potrafią dostosować się wystarczająco szybko 

Ręczne definiowanie reguł dla tysięcy tabel jest powolne i reaktywne. 

2. Złożone przepływy produkcji powodują subtelne zmiany, których reguły nigdy nie wychwytują 

Sezonowe wahania, zmienność obciążenia czy nieoczekiwane skoki są niewidoczne dla statycznych progów. 

3. Obciążenia AI wzmagają problemy z danymi 

Małe problemy z jakością szybko rozprzestrzeniają się w błędnych przewidywaniach modelu, nieprawidłowych wnioskach lub zwiększonych kosztach operacyjnych. 

4. Hybrydowe środowiska zwiększają złożoność 

W miarę jak analizy obejmują systemy na miejscu, w chmurze i wielu konsumentów danych, utrzymanie globalnego poglądu na zdrowie danych staje się trudne. 

Nowoczesna Jakość Danych (MDQ) rozwiązuje to dzięki: 

• Monitorowaniu zachowań napędzanemu przez AI 

• Automatycznemu wykrywaniu anomalii 

• Predykcyjnemu modelowaniu trendów 

• Śledzeniu schematów dla szybko łamiących się przepływów produkcji 

• Analityce szeregów czasowych w czasie rzeczywistym 

Teradata Vantage dostarcza podstawę obliczeniową. digna dostarcza warstwę inteligencji. 

Razem umożliwiają niezawodność na poziomie przedsiębiorstwa dla AI i analityki. 

Jak digna Wzmacnia Nowoczesną Jakość Danych w Teradata Vantage 

digna wprowadza w pełni modularne podejście zasilane przez AI, które uzupełnia architekturę Teradata bez wyodrębniania danych klientów. 

Eksportowane są tylko metryki — przetwarzanie odbywa się wewnątrz systemu Teradata. 

Poniżej znajdują się moduły najbardziej istotne dla obciążeń przedsiębiorstwowych Teradata. 

1. digna Data Anomalies 

Wykrywanie anomalii zasilane przez AI dla woluminów, dystrybucji, elementów odstających i brakujących danych 

W miarę jak obciążenia scalają się, tabele Teradata mogą subtelnie zmieniać się z czasem — a bez widoczności te problemy docierają do użytkowników końcowych lub modeli zbyt późno. 

digna Data Anomalies automatycznie uczy się: 

• Typowe woluminy danych 

• Naturalne wahania w dystrubucjach 

• Oczekiwane wzorce w brakujących wartościach 

• Normalne cykle biznesowe (dziennie, tygodniowo, miesięcznie) 

• Operacyjne rytmy partii obciążeń 

Kiedy coś odbiega od oczekiwań wyuczonych przez AI, digna informuje zespoły przed eskalacją problemów. 

Idealne dla środowisk Teradata, które: 

• Obsługują duże nocne obciążenia 

• Wspierają wiele jednostek biznesowych 

• Polegają na stabilnych martach danych i warstwach agregacyjnych 

• Wykonują czasowo krytyczne przepływy ETL 

To zastępuje setki statycznych reguł jedną warstwą monitorowania zasilaną przez AI. 

2. digna Data Analytics 

Długoterminowa analiza trendów dla metryk Observability 

Wzorce obciążeń Teradata ewoluują na przestrzeni miesięcy i kwartałów. digna Data Analytics ocenia trendy w czasie, aby wykryć:

• Stopniowe pogarszanie się wydajności 

• Powolne dryfy w woluminach danych 

• Rosnącą zmienność w wynikach przepływów produkcji 

• Długoterminowe przesunięcia, które poprzedzają awarie 

Te spostrzeżenia pomagają zespołom platform:

• Proaktywnie zapobiegać eskalacjom 

• Efektywnie planować pojemność 

• Antycypować zmiany obciążeń 

• Poprawiać niezawodność wobec interesariuszy 

Jest to szczególnie istotne w ogromnych, wielopodmiotowych środowiskach danych Teradata. 

3. digna Data Timeliness 

Monitorowanie napędzane przez AI i oparte na regułach czasów przybycia danych 

Naruszenia SLA są powszechnym punktem bólu w analizach zasilanych przez Teradata. 

digna monitoruje: 

• Oczekiwane czasy przybycia procesów partii 

• Opóźnione lub brakujące dane 

• Wczesne przybycia (które mogą łamać logikę downstream) 

• Zmienność w wzorcach przyjmowania danych 

Jego model AI uczy się normalnego zachowania zamiast polegać wyłącznie na statycznej definicji SLA. 

4. digna Data Validation 

Warstwa oparta na regułach dla ścisłych wymogów zgodności i audytu 

Niektóre branże (finanse, ubezpieczenia, telekomunikacja, opieka zdrowotna) wymagają wyraźnych, egzekwowalnych reguł. 

digna Data Validation oferuje: 

• Weryfikację na poziomie rekordu 

• Egzekwowanie reguł biznesowych 

• Kontrole typu danych i wzorców 

• Ścieżki audytu dla przeglądów regulacyjnych 

• Szczegółowe kontrole dostępu dla środowisk wrażliwych 

To uzupełnia moduły AI, zapewniając, że każdy rekord spełnia zdefiniowane oczekiwania biznesowe. 

5. digna Data Schema Tracker 

Ochrona przepływów przed dryfem schematu 

Środowiska Teradata często obsługują setki przepływów produkcji. Pojedyncza zmiana schematu może złamać dziesiątki zadań downstream. 

digna automatycznie śledzi: 

• Dodane/usunięte kolumny 

• Przemianowane pola 

• Zmiany typu danych 

• Zmiany struktury tabeli 

• Modyfikacje DDL 

Gdy wystąpi dryf, zespoły są natychmiast powiadamiane, zapobiegając cichym awariom przepływów produkcji. 

Dlaczego digna + Teradata Vantage to Fundament Nowej Generacji dla AI Przedsiębiorstwa 

Nowe innowacje Teradata — w tym Enterprise Vector Store, hybrydowa platforma chmurowa i infrastruktura Agentic AI — wymagają czystych, spójnych i przewidywalnych danych. 

digna umożliwia to, dając przedsiębiorstwom: 

✔ Przewidywalność 

AI uczy się zachowania danych i powiadamia proaktywnie. 

✔ Stabilność 

Problemy operacyjne można zapobiec zanim osiągną poziom eskalacji. 

✔ Przejrzystość 

Zespoły rozumieją długoterminowe trendy i zmiany obciążenia. 

✔ Zaufanie 

Branże regulowane mogą weryfikować każdy rekord i generować dowody audytu. 

✔ Bezpieczeństwo 

Dane nigdy nie opuszczają infrastruktury klienta. 

✔ Modularność 

Aktywuj tylko te moduły, których potrzebuje twoje środowisko Teradata. 

Przyszłość: Agentic AI Wymaga Nowoczesnej Jakości Danych 

Plany działania Teradata podkreślają: 

• Autonomiczną inteligencję klienta 

• Systemy podejmowania decyzji napędzane sygnałami 

• Hybrydową infrastrukturę AI + analityką 

• Konstruktorów agentów i produkty danych gotowe do AI 

• Pipelines aktywacji w czasie rzeczywistym 

Wszystkie te systemy zależą od zaufanych danych. 

Nowoczesna jakość danych nie jest już opcjonalna — jest kręgosłupem przedsiębiorstwa napędzanego przez AI. 

A digna jest zaprojektowana od podstaw, aby zapewnić ten fundament. Zarezerwuj demo już dziś .