Mit der zunehmenden Verbreitung von KI, Analytics und Automatisierung steigt in Unternehmen auch das Risiko fehlerhafter Daten. Kleine Probleme im Vorfeld können unbemerkt in Dashboards, Prognosen und Anwendungsfälle wie KI einfließen. Gartner stellt fest, dass 93 % der Teams Datenprobleme nicht erkennen, bevor diese sich auf das Geschäft auswirken, und dass mindestens 30 % der KI-Projekte aufgrund schlechter Datenqualität und unzureichender Kontrollen aufgegeben werden.

„Data Observability leicht verständlich: Von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Themen” erklärt, wie moderne Beobachtbarkeit von Daten über eine reaktive Überwachung hinausgeht und eine proaktive Problemerkennung sowie -behebung ermöglicht. Es erläutert Kernfunktionen wie Datenüberwachung, automatisierte Anomalie-Erkennung, Herkunftsnachweis und SLA-Verwaltung. Auch stellt das eBook Data Observability Agents und MCP-fähige Konnektivität zur Unterstützung von KI-Assistenten sowie agentenbasierten Workflows vor. Das Ergebnis sind vertrauenswürdige, validierte Daten, die autonome Entscheidungen und KI unterstützen, ohne die Governance zu beeinträchtigen.

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