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Anomalo推出智能數據分析師AIDA，生成式AI賦能數據質量監控

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Anomalo推出智能數據分析師AIDA，生成式AI賦能數據質量監控

Anomalo公司是一家使用人工智能監控和確保數據質量的企業平臺 ， 今日推出了AIDA——Anomalo智能數據分析師的縮寫 ， 這是一個新的生成式AI系統 ， 讓用戶能夠用自然語言查詢和控制數據 。
該公司使用機器學習替代傳統的基于規則的系統 ， 用于監控和糾正企業組織中的數據質量問題 。 該平臺能夠自動檢測結構化和非結構化數據中的異常和其他問題 。
Anomalo首席執行官Elliot Shmukler在接受采訪時表示 ， 新產品擴展了公司的監控能力 ， 為數據科學家、工程師和業務用戶提供了從數據中獲取答案的方式 。 它將生成式AI能力與公司對企業數據的深度情境理解相結合 ， 讓用戶能夠用自然語言\"與數據對話\" 。
\"大多數人在嘗試使用生成式AI進行數據分析時遇到的問題不是生成查詢——模型在這方面很出色 ， \"Shmukler說 。 \"實際問題是擁有正確的業務和數據上下文 ， 以確保這些查詢是正確的 。 \"
AIDA通過將每個生成的查詢建立在Anomalo不斷更新的組織數據庫結構、高質量數據和已建立業務指標知識基礎上來解決這個問題 。
Shmukler在LinkedIn和Instacart等高增長公司工作時親身經歷的數據錯誤啟發他創立了Anomalo 。 在Instacart ， 缺失或不一致的數據源可能導致收入損失——有時是數百萬美元的銷售額 。
據Shmukler介紹 ， 一些頂級分析師花費多達50%的時間追蹤數據質量問題并試圖解決它們 。
\"我們遇到過一個問題 ， 我們的合作伙伴Costco實際上發送給我們一個沒有肉類部門任何商品的數據源 ， \"他說 。 \"事實證明 ， 如果你建立一個Costco店面卻沒有任何肉類產品 ， 你會失去50%的訂單 。 \"
由于業務數據不斷演變 ， 公司的需求和政策也會發生變化 ， 用戶可以透明地查看AIDA的推理過程并根據需要進行干預 。 一旦糾正 ， 這些對公司政策和業務背景的洞察就會被存儲 。 這隨著時間的推移改善了系統的理解能力 。
雖然Anomalo最大的立足點在金融服務、零售和電子商務領域 ， 但Shmukler表示數據驅動的決策制定正在變得普遍 。 該公司的主要客戶包括Discover Financial Services和Block（前身為Square）等金融服務公司 。
為數據質量帶來智能化
AIDA是與包括Google Cloud、Databricks和Snowflake在內的領先數據和AI開發商合作構建的 。 該系統使用Anomalo現有的連接器連接到超過17個數據源 ， 包括Google BigQuery 。
在底層 ， 公司可以通過使用Google Cloud的Vertex AI平臺、Snowflake Cortex AI和Databricks Mosaic AI提供的AI能力來增強這些連接 。 客戶也可以接入他們首選的AI提供商 ， 包括Google的Gemini和Anthropic的Claude 。
\"這是一個傳統的聊天界面 ， \"Shmukler解釋道 。 \"你提出問題 ， 智能體會看看能否立即回答問題……或者可能需要查詢數據 ， 編寫SQL查詢 ， 向你展示該查詢 ， 執行它然后分析結果 。 \"
用戶還可以發出諸如\"嘿 ， 這個指標非常重要 。 讓我們從現在開始用Anomalo監控它\"這樣的語句 。 從那里 ， AIDA將基于特定的業務指標設置監控器和觸發器 ， 然后在出現問題時產生警告 。
AIDA正在作為預覽功能向所有客戶推出 ， 預期反饋將指導未來的更新 。
Q&A
Q1：AIDA是什么？它有什么功能？
A：AIDA是Anomalo智能數據分析師的縮寫 ， 是一個生成式AI系統 ， 讓用戶能夠用自然語言查詢和控制數據 。 它結合了生成式AI能力與企業數據的深度情境理解 ， 讓用戶可以\"與數據對話\" 。
Q2：Anomalo平臺主要解決什么問題？
A：Anomalo使用機器學習替代傳統的基于規則的系統 ， 用于監控和糾正企業組織中的數據質量問題 。 平臺能夠自動檢測結構化和非結構化數據中的異常和其他問題 ， 幫助企業避免因數據錯誤導致的收入損失 。
Q3：AIDA支持哪些AI提供商和數據源？
A：AIDA使用Anomalo現有的連接器連接到超過17個數據源 ， 包括Google BigQuery 。 客戶可以使用Google Cloud的Vertex AI、Snowflake Cortex AI和Databricks Mosaic AI ， 也可以接入Google的Gemini和Anthropic的Claude等AI提供商 。
【Anomalo推出智能數據分析師AIDA，生成式AI賦能數據質量監控】

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