如何利用蒙特卡罗实现基于ml的快速异常检测

所有行业的公司都在努力成为数据驱动的:基于数据做出决策,并建立一种数据信任和透明的文化. 但 数据停机时间-数据丢失的时间段, 失败或其他错误会破坏这些努力,并使公司蒙受损失 每年超过1500万美元

经常和, 获得更可靠数据的能力既需要大量时间,又需要大量手工操作. 不是可以玩滚球的正规app, 世界上第一个SOC 2型认证, 全自动数据观测平台.

开箱即用的和 只有5分钟的无代码实现, 蒙特卡罗提供了超越业务流程层的对关键数据资产的全面覆盖, 占 未知的未知数 在你的数据管道中.

最近, 推荐一个正规滚球网站采访了里克·萨波尔塔, 纽约一家狗粮公司的数据战略和洞察主管, 农夫的狗, 他使用蒙特卡罗在他的BigQuery和Looker数据栈上实现端到端数据可靠性的经验.

作为可以玩滚球的正规app最早的客户之一, 农民的狗亲身体验了全自动数据可观察性的直接影响.

在部署蒙特卡罗的几分钟内, 我的团队已经开始运作了, 推荐一个正规滚球网站推荐一个正规滚球网站的数据管道有了全面的可见性, 从BigQuery中的摄取到Looker仪表板中的分析,”瑞克说. 

在本视频中,您还将学习如何通过蒙特卡罗实现数据可观察性:

?当出现数据问题时,缩短检测时间(TTD)和分辨率时间(TTR)

? 对数据管道进行根本原因分析

? 在不造成下游中断的情况下对数据进行更改

和更多的!

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