Anomalo

Anomalo: AI 기반 엔터프라이즈 데이터 품질 플랫폼

Anomalo란 무엇인가요?

Anomalo는 조직 내의 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터 및 비정형 데이터 전반에 걸쳐 데이터 품질을 보장하도록 설계된 AI 기반 데이터 품질 플랫폼입니다. 기업이 운영, 분석 또는 AI 이니셔티브에 영향을 미치기 전에 데이터 문제를 사전에 감지하고, 근본 원인을 파악하고, 해결하는 데 도움이 됩니다.

Anomalo는 어떻게 작동하나요?

Anomalo는 감독되지 않은 머신 러닝을 활용하여 수동 구성 없이 모든 데이터 유형에서 이상 징후를 자동으로 감지합니다. 클라우드 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 오케스트레이터 및 ETL 도구와 통합되어 지속적인 데이터 모니터링을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다.

주요 기능:

• AI 기반 모니터링: 감독되지 않은 머신 러닝은 수동 구성 없이 이상 징후를 감지합니다.
• 노코드 인터페이스: 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 또는 API를 통해 프로그래밍 방식으로 비즈니스 로직과 주요 메트릭을 정의합니다.
• 근본 원인 분석: 자동화된 알림 및 데이터 계보 도구를 사용하여 데이터 문제의 근본 원인을 신속하게 식별합니다.
• 광범위한 통합: Databricks 및 Snowflake를 포함한 최신 데이터 스택과 원활하게 통합됩니다.
• 포괄적인 커버리지: 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터 및 비정형 데이터를 지원합니다.

Anomalo를 선택해야 하는 이유:

• 자동화된 데이터 품질: 수동 데이터 품질 규칙을 AI 기반 이상 징후 감지로 대체합니다.
• 사전 문제 해결: 문제가 확대되어 비즈니스 운영에 영향을 미치기 전에 문제를 감지합니다.
• 확장 가능한 솔루션: 코드를 작성하지 않고도 모든 엔터프라이즈 데이터를 대규모로 모니터링합니다.
• 향상된 데이터 신뢰: 중요한 비즈니스 의사 결정을 지원하는 데이터에 대한 신뢰를 구축합니다.

Anomalo는 누구를 위한 것인가요?

Anomalo는 운영, 분석 및 AI 이니셔티브에 정확하고 안정적인 데이터를 사용하는 데이터 중심 기업을 위해 설계되었습니다. 특히 다음과 같은 경우에 유용합니다.

• 데이터 엔지니어
• 데이터 과학자
• 데이터 분석가
• 비즈니스 인텔리전스 팀

Anomalo 사용 방법:

1. 데이터 연결: Anomalo를 클라우드 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 오케스트레이터 및 ETL 도구와 통합합니다.
2. AI 기반 모니터링 활성화: Anomalo의 감독되지 않은 머신 러닝이 모든 데이터에서 이상 징후를 감지하도록 허용합니다.
3. 규칙 및 KPI로 사용자 지정: 노코드 인터페이스 또는 API를 사용하여 비즈니스 로직과 주요 메트릭을 정의합니다.
4. 신속하게 감지, 경고 및 해결: 자동화된 알림을 수신하고 근본 원인 분석 도구를 사용하여 문제를 완화합니다.

Anomalo 사용의 이점:

• 향상된 데이터 품질: 데이터가 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있는지 확인합니다.
• 데이터 오류 감소: 데이터 문제가 운영에 영향을 미치기 전에 사전에 감지하고 해결합니다.
• 효율성 증대: 데이터 품질 모니터링을 자동화하고 수동 노력을 줄입니다.
• 더 나은 비즈니스 의사 결정: 신뢰할 수 있는 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의사 결정을 내립니다.

Anomalo 데이터 증명 포인트:

수석 분석가인 Torsten Volk에 따르면 "Anomalo는 데이터 품질에 대한 특이한 접근 방식을 취하고 있으며, AI 엔진은 데이터와 해당 값을 프로파일링하고 예상되는 데이터와 역사적으로 정상이었던 데이터의 통계적으로 유의미한 차이를 감지합니다. 또한 동일한 접근 방식을 문서 및 기타 비정형 데이터에 적용할 수 있다는 점도 특이합니다. Anomalo는 현대적인 데이터 품질 솔루션을 찾는 모든 사람, 특히 많은 데이터가 관련되어 있고 범위가 비정형 데이터까지 확장되는 경우에 고려해야 할 목록에 있어야 합니다."

IDC의 데이터 인텔리전스 및 통합 소프트웨어 연구 담당 연구 부사장인 Stewart Bond는 "데이터는 기업의 생명줄에 매우 중요하며 데이터 품질 문제는 현실입니다. IDC 연구에 따르면 데이터에 대한 신뢰가 부족하고 AI Everywhere 시대로 접어들면서 데이터 관리 및 개선이 우선 순위 투자로 나타났습니다. Anomalo는 데이터 품질에 대한 AI 우선 접근 방식에서 차별화됩니다."라고 언급했습니다.

고객의 의견:

Discover의 엔터프라이즈 데이터 플랫폼 수석 이사인 Prakash Jaganathan은 "Discover는 Anomalo를 프로덕션 환경에서 거의 2년 동안 사용해 왔으며 도입이 활발해지고 있으며 플랫폼을 전체 조직에 계속 통합하고 있습니다. Anomalo는 데이터 품질을 대규모로 모니터링하고 수동 노력을 줄이는 기능을 향상시킬 것이라고 확신합니다."라고 말했습니다.

FAQ:

• Anomalo는 어떤 종류의 맞춤형 데이터 품질 모니터링을 제공하나요? Anomalo를 사용하면 사용자는 코드를 작성하지 않고도 UI를 통해 사용자 지정 유효성 검사 규칙을 설정하거나 주요 테이블에 대한 특정 비즈니스 메트릭을 추적할 수 있습니다. 또한 SQL로 검사를 작성하거나 API와 통합하여 기존 검사를 마이그레이션할 수 있는 유연성을 제공합니다.
• Anomalo는 어떤 데이터 품질 모니터링 기술을 활용하나요? Anomalo는 감독되지 않은 머신 러닝을 활용하여 이상 징후를 자동으로 감지하고 데이터 품질을 보장합니다.
• 데이터 품질 모니터링이 중요한 이유는 무엇인가요? 데이터 품질 모니터링은 데이터가 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있도록 보장하는 데 도움이 되기 때문에 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내리는 데 매우 중요합니다.
• Anomalo는 어떻게 대규모로 데이터 품질을 보장하나요? Anomalo는 AI로 데이터 품질 모니터링 프로세스를 자동화하고 대량의 데이터를 처리할 수 있는 확장 가능한 솔루션을 제공하여 대규모로 데이터 품질을 보장합니다.
• Anomalo는 데이터 프로파일링 및 분석을 제공하나요? 예, Anomalo는 AI 기반 데이터 품질 모니터링 프로세스의 일부로 데이터 프로파일링 및 분석을 제공합니다.
• Anomalo는 데이터 계보 도구를 제공하나요? 예, Anomalo는 사용자가 데이터의 출처와 흐름을 추적하는 데 도움이 되는 데이터 계보 도구를 제공하여 데이터 문제의 근본 원인을 쉽게 식별할 수 있도록 합니다.

Anomalo는 기업을 위한 AI 기반 자동 데이터 품질 모니터링 플랫폼을 제공하여 데이터 품질을 과제에서 경쟁 우위로 전환하여 기업이 제품과 의사 결정을 지원하는 데이터에 대한 신뢰를 구축하도록 돕습니다.