Databricks
·
大规模数据质量监控与自主AI
💡
原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
📝
内容提要
随着数据和AI产品的增加，维护数据质量变得更加困难。传统方法无法满足规模化需求，导致许多数据未被监控。Databricks推出的AI驱动数据质量监控，能够自动识别异常，持续监控数据，提高数据可信度和完整性。
🎯
关键要点
- 随着数据和AI产品的增加，维护数据质量变得更加困难。
- 传统的数据质量方法无法满足规模化需求，导致许多数据未被监控。
- Databricks推出的AI驱动数据质量监控，能够自动识别异常并持续监控数据。
- 数据质量监控取代了分散的手动检查，采用了适应性强的AI代理方法。
- 深度集成Databricks平台，能够直接在上游Lakeflow作业和管道中显示根本原因。
- 通过Unity Catalog的血缘和认证标签优先处理高影响数据集。
- 数据质量监控通过异常检测和数据分析提供可操作的洞察。
- 异常检测在模式层面启用，无需手动配置，AI代理学习历史模式以识别意外变化。
- 数据分析在表层面启用，捕获摘要统计信息并跟踪其随时间的变化。
➡️
