Anomalo s'associe à Snowflake pour aider les entreprises à faire confiance à leurs données
Le 05 janvier 2022 à 18:00
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Anomalo a annoncé un partenariat avec Snowflake, la société Data Cloud, pour aider les clients à faire confiance aux données qu'ils utilisent pour prendre des décisions et créer des produits. Cette association offre aux clients un moyen de surveiller la qualité des données de n'importe quelle table de la plateforme Snowflakes sans avoir à écrire de code, configurer des règles ou définir des seuils. Anomalo s'attaque ainsi au problème de la qualité des données en surveillant les données de l'entreprise et en détectant automatiquement les problèmes de données et leurs causes profondes, ce qui permet aux équipes de résoudre tout accroc avec leurs données avant de prendre des décisions, d'exécuter des opérations ou d'alimenter des modèles. Anomalo s'appuie sur l'apprentissage automatique pour évaluer rapidement un large éventail d'ensembles de données avec un minimum d'intervention humaine. Si elles le souhaitent, les entreprises peuvent affiner la surveillance d'Anomalos en configurant des paramètres et des règles de validation en code bas. Cela contraste avec les approches traditionnelles de surveillance de la qualité des données, qui nécessitent un travail considérable d'écriture de règles de validation des données ou de définition de limites et de seuils. En conséquence, les clients de Snowflake peuvent désormais commencer à surveiller la qualité de leurs données avec Anomalo en moins de cinq minutes. Il leur suffit de connecter la plateforme de qualité des données d'Anomalo à leur compte Snowflake et de sélectionner les tables qu'ils souhaitent surveiller. Aucune autre configuration ou code n'est nécessaire.
Snowflake Inc. permet à chaque organisation de mobiliser ses données avec Snowflakes Data Cloud. La plateforme de la société alimente le Data Cloud, permettant aux clients de consolider les données en une source unique de vérité pour générer des informations commerciales significatives, appliquer l'intelligence artificielle (IA) pour résoudre les problèmes commerciaux, créer des applications de données et partager des données et des produits de données. Sa plateforme prend en charge une gamme de charges de travail, notamment l'entrepôt de données, le lac de données, l'ingénierie des données, l'IA/apprentissage machine (ML), les applications, la collaboration, la cybersécurité et Unistore. Son architecture cloud-native se compose de trois couches indépendamment évolutives mais logiquement intégrées à travers le calcul, le stockage et les services cloud. La couche de calcul fournit des ressources dédiées pour permettre aux utilisateurs d'accéder simultanément à des ensembles de données communs pour de nombreux cas d'utilisation avec une latence minimale. La couche de stockage ingère des quantités massives et des variétés de données structurées, semi-structurées et non structurées pour créer un enregistrement de données unifié.