Acceldata ist ein wegweisender Anbieter von Unternehmenslösungen im Bereich der Datenbeobachtbarkeit und des Agentic Data Managements. Seine Technologie ermöglicht es Organisationen, die Zuverlässigkeit, Qualität und Leistung von Datensystemen in Cloud-, Hybrid- und On-Premise-Umgebungen zu überwachen, zu verwalten und zu verbessern.
Aufbauend auf seiner Grundlage in der Datenbeobachtbarkeit hat Acceldata eine Agentic Data Management-Plattform entwickelt, die KI-Agenten einsetzt, um autonom Probleme im gesamten Datenlebenszyklus zu erkennen, zu analysieren und zu lösen. Dieser Ansatz vereint Beobachtbarkeit, Governance und Optimierung in einem einheitlichen System, das es Datenumgebungen ermöglicht, sich selbst zu überwachen, selbst zu heilen und sich im Laufe der Zeit anzupassen.
Durch den Übergang von manuellen, reaktiven Operationen zu intelligenteren, automatisierten Prozessen unterstützt Acceldata skalierbares, effizientes und kontextbewusstes Datenmanagement im gesamten Unternehmen.
Kernfunktionen der Agentic Data Management-Plattform von Acceldata
1. Autonome KI-Agenten: Acceldata setzt über 10 spezialisierte KI-Agenten ein, die darauf ausgelegt sind, zentrale Datenfunktionen wie Datenqualität, Abstammung, Profiling, Governance, Pipeline-Gesundheit und Kostenoptimierung zu verwalten. Diese Agenten scannen kontinuierlich Systeme, erkennen Probleme, analysieren deren Ursache und ergreifen entweder direkte Maßnahmen oder eskalieren mit menschlicher Aufsicht. Sie arbeiten zusammen, um die Datenzuverlässigkeit zu verbessern, Ausfallzeiten zu reduzieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.
2. xLake Reasoning Engine: Im Kern der Plattform steht die xLake Reasoning Engine—eine hochskalierbare, KI-bewusste Engine, die darauf ausgelegt ist, Exabytes an Daten zu verarbeiten. Sie arbeitet in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen und übersetzt Geschäftsregeln in intelligente Datenaktionen. xLake ermöglicht kontextbewusste Verarbeitung und unterstützt die Fähigkeit der Agenten, über Telemetrie, Metadaten und historische Trends zu analysieren.
3. Kontextuelles Gedächtnis und Lernen: Agenten arbeiten nicht isoliert. Sie erinnern sich an vergangene Muster, rufen frühere Aktionen ab und verbessern sich im Laufe der Zeit durch kontextuelles Gedächtnis. Diese Lernfähigkeit ermöglicht es den Agenten, Richtlinien anzupassen, Schwellenwerte zu verfeinern und wiederholte Vorfälle zu verhindern, wodurch Pipelines und Systeme zunehmend intelligenter und widerstandsfähiger werden.
4. Natürliche Sprachschnittstelle – Das Business Notebook: Acceldata bietet eine konversationelle Schnittstelle namens Business Notebook. Dieser KI-gestützte Arbeitsbereich ermöglicht es Geschäftsanwendern und technischen Teams, in natürlicher Sprache mit Daten zu interagieren. Er erklärt Agentenaktionen, visualisiert Abstammung und befähigt nicht-technische Benutzer, Fragen zu stellen, Entscheidungen zu treffen und Einblicke zu gewinnen, ohne SQL- oder Skriptkenntnisse zu benötigen.
5. Echtzeit-Datenbeobachtbarkeit und Selbstheilung: Die Plattform geht über traditionelles Monitoring hinaus, indem sie agentische Beobachtbarkeit bietet. Sie scannt autonom Datensysteme auf Anomalien, Schemaabweichungen, Frischeverfall und Betriebsfehler. Sobald sie erkannt werden, alarmieren die Agenten nicht nur, sondern beheben auch Probleme in Echtzeit—um kontinuierliche Datenzuverlässigkeit und Pipeline-Gesundheit zu gewährleisten.
6. Richtliniengesteuerte Governance und Compliance: Acceldata integriert Governance in das Gefüge Ihrer Daten-Workflows. Mit Richtlinienagenten können Organisationen Zugriffssteuerungen, Datenschutzregeln, Prüfprotokollierung und Compliance-Richtlinien wie GDPR, HIPAA und BCBS 239 definieren und durchsetzen—alles ohne manuelle Konfiguration. Diese Richtlinien entwickeln sich automatisch weiter, indem sie maschinelles Lernen und Agenten-Feedback-Schleifen nutzen.
7. Einheitliche Datenentdeckung und Klassifizierung: Die Discovery-Engine scannt kontinuierlich über Cloud-Plattformen, Data Lakes und -Warehouses, um Datenressourcen zu klassifizieren, zu taggen und zu kartieren. Sie generiert automatisch Abstammungskarten, bereichert Ressourcen mit Kontext (z.B. Nutzung, Sensitivität) und unterstützt die Suche in einfacher Sprache. Dies eliminiert die Notwendigkeit separater Datenkataloge und macht jedes Dataset KI-fähig.
8. Agent Studio zur Erstellung benutzerdefinierter Agenten: Mit Agent Studio können Organisationen ihre eigenen KI-Agenten erstellen und bereitstellen, die auf ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind. Ob es sich um eine branchenspezifische Datenregel, eine proprietäre Richtlinie oder einen einzigartigen Behebungs-Workflow handelt, Agent Studio bietet die Flexibilität, die Fähigkeiten der Plattform zu erweitern und Multi-Agent-Workflows zu orchestrieren.
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