データ品質監視

lakehouseにおけるデータとAIのインテリジェントな品質モニタリング

機械学習ユースケースのビッグブック

組織で機械学習を活用するための完全ガイド

Data Quality Monitoring とは？

Databricks Data Quality モニタリングを使用すると、チームは追加のツールや複雑さを伴うことなく、データセットの健全性を監視できます。Unity Catalog を利用した Data Quality Monitoring は、異常検知とデータプロファイリング (旧称 Lakehouse Monitoring) を含み、データ品質メトリクス、統計的傾向、経時的な異常を自動的に監視します。レイクハウスアーキテクチャが可能にする単一の統一されたアプローチにより、チームは問題の迅速な診断や根本原因の分析を行い、データとAIアセットへの信頼を維持できます。

Databricks のデータ品質モニタリング機能

異常検出

ワンクリックでスケーラブルなデータ品質モニタリングを有効にします。Databricks はヒストリカルデータパターンを自動的に分析し、テーブルの鮮度と完全性の異常を検出します。インテリジェントスキャンにより、最も重要なテーブルのみがスキャンされ、影響の少ないテーブルはスキップされます。テーブルは更新時に監視されるため、手動でのスケジューリングを必要とせずに、知見が常に最新の状態に保たれます。

データプロファイリング

テーブルの要約統計量を取得し、データと ML の出力全体にわたる過去の傾向や想定外の変化を追跡することで、チームはデータをより深く理解し、下流工程での運用上の手間を削減できます。モデルの入力と予測をキャプチャする推論テーブルをプロファイリングすることで、GenAI アプリケーションや機械学習モデルにモニタリングを拡張します。