數據可信性超越了數據可觀察性
可以識別和解決大多數數據問題。備份軟體與數據可觀測性或數據監控工具相比，機器學習使數據可信性能夠在更多地方發現更多潛在錯誤。它看到的是整個畫面，而不僅僅是其中的一部分。傳統的數據質量監控工具非常全面，但速度可能相當慢。由於手動性質，數據監控工具可能需要長達五天的時間來分析數據質量。如果必須構建新的數據質量規則，這個時間會變得更長。
機器學習驅動的數據可信度比傳統數據監控更快
更高效。備份軟體消除所有人工交互可以加快流程並更快地通過管道傳輸高質量數據。無論是從源數據中提取的還是在系統內部無意中創建的，備份軟體數據錯誤在流經數據管道時都會被放大。不幸的是，數據監控和數據可觀測性工具只能捕獲管道某些部分的錯誤。
與傳統的數據質量工具不同
數據可信度適用於整個數據管道。備份軟體在整個管道的多個點使用的數據可信度工具可以比以前在更多的地方捕獲數據錯誤。這使得數據管理者能夠更快地識別出現的任何數據質量問題並做出反應。最後，重要的是要知道數據可信性正如其名稱所暗示的那樣，建立了對從外部來源獲取的數據資產的信任。您的備份軟體組織可能不熟悉來自第三方的數據，並且不確定該數據的質量。數據可信性確保所有攝取的數據都受到同樣嚴格的質量控制。
您可以相信，您使用的數據
無論其來源如何，都具有最高的質量，備份軟體可供您的組織使用。您需要信任您使用的數據相信它是乾淨、準確和高質量的。數據可信性讓您對當前和長期業務運營所需的數據充滿信心。您從事數據工作嗎？如果你這樣做，那麼你需要關心數據的可觀察性。數據可觀察性非常重要，任何使用數據的人都應該關心它及其給組織帶來的諸多好處。它是為了使數據管道的所有部分都可見，以提高管道和整體數據質量。