Anomalo

Anomalo: AI驱动的企业数据质量平台

什么是 Anomalo？

Anomalo 是一个 AI 驱动的数据质量平台，旨在确保组织内结构化、半结构化和非结构化数据的质量。它可以帮助企业在数据问题影响运营、分析或 AI 计划之前，主动检测、确定根本原因并解决这些问题。

Anomalo 如何工作？

Anomalo 利用无监督机器学习自动检测所有数据类型中的异常，而无需手动配置。它与云数据湖、数据仓库、编排器和 ETL 工具集成，为持续数据监控提供全面的解决方案。

主要特点：

• AI 驱动的监控： 无监督机器学习无需手动配置即可检测异常。
• 无代码界面： 通过用户友好的界面或通过 API 以编程方式定义业务逻辑和关键指标。
• 根本原因分析： 通过自动警报和数据沿袭工具快速识别数据问题的根本原因。
• 广泛集成： 与现代数据栈（包括 Databricks 和 Snowflake）无缝集成。
• 全面覆盖： 支持结构化、半结构化和非结构化数据。

为什么选择 Anomalo？

• 自动化数据质量： 用 AI 驱动的异常检测取代手动数据质量规则。
• 主动解决问题： 在问题升级并影响业务运营之前检测到问题。
• 可扩展的解决方案： 无需编写代码即可大规模监控所有企业数据。
• 提高数据信任度： 建立对支持关键业务决策的数据的信心。

Anomalo 适用于谁？

Anomalo 专为依赖准确可靠的数据进行运营、分析和 AI 计划的数据驱动型企业而设计。它特别适用于：

• 数据工程师
• 数据科学家
• 数据分析师
• 商业智能团队

如何使用 Anomalo？

1. 连接您的数据： 将 Anomalo 与云数据湖、数据仓库、编排器和 ETL 工具集成。
2. 启用 AI 驱动的监控： 允许 Anomalo 的无监督机器学习检测所有数据中的异常。
3. 使用规则和 KPI 进行自定义： 使用无代码界面或 API 定义业务逻辑和关键指标。
4. 快速检测、警报和解决： 接收自动警报并使用根本原因分析工具来缓解问题。

使用 Anomalo 有哪些好处？

• 提高数据质量： 确保数据准确、完整和可靠。
• 减少数据错误： 在数据问题影响运营之前主动检测并解决这些问题。
• 提高效率： 自动化数据质量监控并减少人工工作量。
• 更好的业务决策： 根据值得信赖的数据做出明智的决策。

Anomalo 数据证明点：

据 Principal Analyst Torsten Volk 称：“Anomalo 采用了一种不寻常的数据质量方法，它的 AI 引擎可以分析数据及其值，并检测数据中与预期和历史上正常情况存在显著差异。它还可以将相同的方法应用于文档和其他非结构化数据，这一点也很不寻常。对于任何正在寻找现代数据质量解决方案的人，尤其是在涉及大量数据且范围扩展到非结构化数据的情况下，Anomalo 应该在候选名单上。”

IDC 的数据智能和集成软件研究副总裁 Stewart Bond 指出：“数据对于企业的生命至关重要，数据质量问题是真实存在的。IDC 的研究始终表明，人们对数据缺乏信任，随着我们进入无处不在的 AI 时代，数据管理和改进是一项高度优先的投资。Anomalo 在其 AI 优先的数据质量方法中脱颖而出。”

客户怎么说：

Discover 的企业数据平台高级总监 Prakash Jaganathan 表示：“Discover 已经在生产中使用 Anomalo 近 2 年，并且得到了蓬勃发展，并且正在继续在整个组织中集成该平台。我们相信 Anomalo 将增强我们大规模监控数据质量并减少人工工作量的能力。”

常见问题解答：

• Anomalo 提供什么样的自定义数据质量监控？ Anomalo 允许用户通过其 UI 设置自定义验证规则或跟踪关键表中的特定业务指标，而无需编写代码。它还提供了以 SQL 编写检查或与其 API 集成以迁移现有检查的灵活性。
• Anomalo 使用哪些数据质量监控技术？ Anomalo 利用无监督机器学习自动检测异常并确保数据质量。
• 为什么数据质量监控很重要？ 数据质量监控非常重要，因为它有助于确保数据准确、完整和可靠，这对于做出明智的业务决策至关重要。
• Anomalo 如何大规模确保数据质量？ Anomalo 通过使用 AI 自动化数据质量监控过程并提供可处理大量数据的可扩展解决方案来大规模确保数据质量。
• Anomalo 是否提供数据分析和分析？ 是的，Anomalo 提供数据分析和分析，作为其 AI 驱动的数据质量监控过程的一部分。
• Anomalo 是否提供数据沿袭工具？ 是的，Anomalo 提供数据沿袭工具来帮助用户跟踪数据的来源和流动，从而更容易识别数据问题的根本原因。

Anomalo 通过为企业提供 AI 驱动的自动化数据质量监控平台，将数据质量从一项挑战转变为竞争优势，帮助企业建立对支持其产品和决策的数据的信任。