超越数据监控
- 对敏感和相关数据资产进行自动分类
- 协调动态数据和云迁移期间的数据
- 检测模式和数据漂移，改善动态数据处理以及ML和AI准确性
- 自动检测异常情况，以识别质量问题并为其提供背景信息
Torch数据编目系统
HK-Torch 数据可观测性工具
提高数据可靠性
虹科Torch是一个数据编目和质量监测系统，是一个完整的解决方案，用于观察数据湖和仓库中存在的数据质量。在整个数据管道从接收到使用的过程中实现数据质量和可靠性的自动化
HK-Torch的优势
消除停机时间
跨数据湖、仓库和其他存储库监控企业数据
消除影响数据可靠性的问题
扩展工作负载
确保关键任务数据可用
保障工作负载的可用性
自动验证
对静态数据和动态数据
进行分类、编目和管理业务规则
虹科Torch数据可观测性工具使用先进的机器学习和人工智能，为企业数据系统实现数据质量和可靠性的自动化
无论数据类型有多少、数据结构有多复杂、数据量有多大，虹科Torch都能实现
HK-Torch的功能特点
自动化数据发现
探索和验证数据
- 使用自助数据目录快速发现数据
- 快速探索整个企业环境中的数据配置文件和元数据
- 通过提高数据透明度和创建数据社区来提高数据信任度
- 应用易于使用的点击式用户界面来管理数据操作
快速识别和验证大规模数据
- 通过基于 ML 的分类、聚类和关联改善数据背景
- 应用ML驱动的推荐来提高数据质量的准确性、覆盖率和效率（推荐引擎提供多达 80% 的规则）
- 跨企业数据环境的自动化数据操作，包括本地、混合、云中
- 通过规则重用来扩展验证和增加覆盖率
Torch与您最关键的数据系统集成
“Acceldata 提供了数据可观察性工具和专业知识来提高我们的数据管道可靠性。它们帮助我们优化了 HDFS 性能，整合了 Kafka 集群，并降低了每次广告展示的成本，这是最关键的性能指标之一。”
“Acceldata 支持我们的高速增长，并帮助我们管理世界上最大的即时支付系统之一。如果没有 Acceldata，PhonePe 有史以来最大的数据基础设施计划是不可能实现的。”
“Acceldata 的工具解决了我们的分析管道问题，提高了对我们数据系统的可见性，并推荐了扩展和优化我们的系统以满足未来需求的方法。它们帮助 True Digital 过渡到开源技术，使我们能够降低许可成本，同时交付整个企业的关键任务分析。”
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