Grid Dynamics präsentiert Starter Kit für KI-gestützte Datenbeobachtbarkeit und erweitert sein Angebot an Analyseplattformen

Grid Dynamics Holdings, Inc. (NASDAQ: GDYN) (Grid Dynamics), ein führender Anbieter von Technologieberatung, Plattform- und Produktentwicklung, KI und fortschrittlichen Analysediensten, stellte heute sein Data Observability Starter Kit vor: eine KI-gestützte Lösung, die Unternehmen dabei hilft, eine hohe Datenqualität für ihre Datenumwandlungsprozesse und Datenplattformen sicherzustellen. Diese Fähigkeit ist in der heutigen datengestützten Welt von zentraler Bedeutung, da Unternehmen große Mengen unterschiedlicher Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten. Die Fähigkeit, Datenprobleme zu erkennen und die Bereitstellung fehlerhafter Daten an nachgelagerte Anwendungen zu verhindern oder zu vermeiden, dass Datenprobleme die Zuverlässigkeit von Verkaufsberichten und Dashboards beeinträchtigen, ist für Unternehmen ganz entscheidend, um fundierte Entscheidungen treffen zu können und die betriebliche Integrität zu wahren. Zudem hat die Datenqualität einen erheblichen Einfluss auf die Fähigkeit, KI-Lösungen zu entwickeln und zu vermarkten.

Das KI-gestützte Data Observability Starter Kit von Grid Dynamics vereinfacht die Einführung von Maßnahmen zur Bewahrung der Datenqualität und bietet eine Reihe umfassender Prüfungsverfahren, die für eine effektive Überwachung der Datenqualität aller Datentypen des Kunden sorgen. Es prüft Tabellendaten, strukturierte und unstrukturierte Daten und verfügt über integrierte Qualitätschecks auf ungültige, fehlende oder leere Werte, Prüfungen der statistischen Verteilung, der Aktualität der Daten, Prüfungen des Datenvolumens und unüberwachte Lernmodelle zur Erkennung von Anomalien.

„Die Beobachtbarkeit von Daten gehört zu den wichtigsten Anforderungen unserer Kunden“, erklärt Ilya Katsov, Vice President of Technology bei Grid Dynamics. „Das Data Observability Starter Kit stellt ihnen ein flexibles Framework bereit, das Anomalien wie ungewöhnlich hohe oder niedrige Zahlenwerte in einzelnen Datenelementen, falsch formatierte Werte, durch Datenreplikationsfehler verlorene Datensätze und andere erkennen kann. Um Konfiguration und Wartung der Datenqualitätsprüfungen zu vereinfachen, greift das Kit auf KI-Modelle zurück, wodurch die Benutzerfreundlichkeit und Effizienz der Lösung im Vergleich zu regelbasierten Systemen deutlich erhöht wird.“