市場投入プラットフォームの主要な提供者であるズームインフォは、テレマイを活用してデータエコシステム全体でスケーラブルでプロアクティブなデータ品質監視を実現し、精度と効率を向上させています。
サンフランシスコ、2024年11月20日 /PRNewswire/ -- テレマイ、人工知能を活用したオープンアーキテクチャのデータ可視性企業が、誇りを持って発表します。 ズームインフォ (ナスダック: ZI)を最新の顧客として迎えました。このパートナーシップにより、ズームインフォはテレマイの機械学習主導のデータ品質監視プラットフォームを活用して、広範なデータエコシステム全体でデータの整合性をプロアクティブに管理・強化することができるようになりました。さらに、アパッチアイスバーグのようなオープンテーブル形式への接続を統合する短期的な計画も持っています。
顧客を見つけ、取得し、成長させるための市場投入プラットフォームとして、ズームインフォは毎日15億データポイントを処理し、世界中の35,000以上のビジネスに重要な洞察を提供しています。顧客の信頼と運営の成功を維持するためには、精度、一貫性、タイムリーな配信が不可欠です。ズームインフォはデータ品質を維持するために相当なリソースを投資しましたが、同社はマルチクラウドインフラ全体でプロアクティブに問題に対処し、スケールと複雑さを管理するための高度なソリューションを自動化する必要があることを認識しました。
ズームインフォのデータは、スノーフレークやビッグクエリのようなデータウェアハウス、またはS3やGCSのようなデータレイクに分散されており、フラットファイル形式やアイスバーグのようなオープンテーブル形式でデータが含まれています。同社の主な目標は、顧客体験を向上させるために、全ボリュームデータ品質の監視、自動異常検出、効率的なリメディエーションワークフローを実現し、既存のシステムとの互換性を保証しながら長期的な持続可能性をサポートすることでした。
使いやすさとスケーラビリティを考慮して設計されたTelmaiの直感的なインターフェースは、ズームインフォテクノロジーズのさまざまなビジネスおよびデータエンジニアリングチームが、広範なトレーニングや最小限のセットアップ時間で簡単に導入できるようにしました。新しいデータソースの接続とスキャンには数分しかかからず、他のソリューションに必要な数週間または数か月に比べて大幅な改善が見られました。
"パイロット期間中、TelmaiのML駆動の 異常検知 は、数十億のデータポイントの中からレコードレベルの問題を検出し、私たちのチームが実行可能な手立てを講じ、数時間以内にこれらの懸念に対処するためのチケットを生成することを可能にしました。他のデータ品質ツールと比べても優れた結果です。" ズームインフォテクノロジーズのデータエンジニアリング部門のディレクターであるイーサン・D・ペック博士は述べました。"完全にズームインフォテクノロジーズのGCP環境内で機能しているTelmaiは、複雑なテーブルのオンボーディングを処理し、私たちがデータの完全なコントロールを維持できるようにしました。外部データ転送を排除し、第三者の処理に伴う高コストを回避しました。"
ズームインフォテクノロジーズがTelmaiを活用して、異種データ環境における複雑なデータ品質の課題に対処した方法を深く掘り下げるには、 こちらをクリック して、完全なケーススタディにアクセスしてください。Telmaiについて詳しくは、彼らのウェブサイトを訪れるか、製品のデモをリクエストしてください。
Telmaiについて
Telmaiは、企業のデータオーナーがリアルタイムのデータ問題を監視し検出するためのデータ可観測性プラットフォームです。このプラットフォームは、データパイプラインを通過するすべてのデータを監視するために人工知能を活用し、データウェアハウスに入る前に下流システムと意思決定に使用される分析を保護します。Telmaiのリアルタイムアーキテクチャは、データソースに最も近い異常検出をサポートし、ネストされた属性と多値属性のネイティブサポートにより、複雑なデータタイプでも機能します。詳細については、こちらをご覧ください。 Telmai.
メディア連絡先:
スティーブ・カーマン
[email protected]
出典 Telmai
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