WhyLabs é uma plataforma comercial de observabilidade para inteligência artificial, criada para o monitoramento contínuo de modelos de machine learning e dos dados que os alimentam. É voltada para cientistas de dados, engenheiros de ML e equipes de MLOps que precisam garantir a qualidade dos dados, a estabilidade dos modelos e a confiabilidade dos sistemas em produção.

Com foco em uma abordagem centrada nos dados, WhyLabs permite detectar de forma escalável drift, anomalias e problemas de integridade em pipelines complexos e de grande volume. É especialmente útil para empresas com múltiplos modelos e dados em grande escala.

Principais benefícios:

• Monitoramento automatizado da saúde dos dados e modelos

• Alta escalabilidade para ambientes empresariais complexos

• Redução de falhas com análises diagnósticas acionáveis

Quais são as principais funcionalidades do WhyLabs?

Monitoramento da qualidade e distribuição dos dados

• Detecta valores nulos, outliers, mudanças de distribuição e schema drift

• Acompanha estatísticas por feature e correlações entre variáveis

• Suporta dados estruturados, semiestruturados e não estruturados

• Identifica erros nos dados de origem que podem afetar os modelos

Observabilidade do comportamento do modelo

• Monitora distribuições de previsão e níveis de confiança, mesmo sem rótulos

• Detecta concept drift e falhas silenciosas sem necessidade de supervisão

• Correlaciona padrões nos dados com anomalias de comportamento do modelo

• Permite análise de desempenho mesmo sem ground truth

Detecção de drift e alertas de anomalias

• Usa métodos estatísticos para identificar drift em dados e modelos

• Gera alertas em tempo real com base em limites configuráveis

• Permite regras personalizadas para priorização de eventos críticos

• Cobre toda a pipeline de dados

Instrumentação leve e escalável

• Utiliza a biblioteca open-source WhyLogs para coleta eficiente de métricas

• Compatível com ambientes cloud, híbridos ou locais

• Integra-se com ferramentas como Airflow, dbt, SageMaker, Databricks, MLflow

• Suporta dados em batch e streaming em escala de petabytes

Colaboração e governança

• Dashboards centralizados por projeto e equipe

• Controle de acesso por usuário e logs de auditoria

• Geração de relatórios para conformidade e resposta a incidentes

• Facilita a coordenação entre times de dados, ML e engenharia

Por que escolher o WhyLabs?

• Foco na qualidade dos dados e previsões

• Funciona sem rótulos: ideal mesmo sem ground truth disponível

• Altamente escalável para operações ML de grande porte

• Integração simples com stacks de MLOps existentes

• Detecção proativa de falhas antes que se tornem críticas