Faça uma análise detalhada para compreender o que é a observabilidade de dados, por que ela é importante, como evoluiu junto com os sistemas de dados modernos e as melhores práticas para implementar um framework de observabilidade de dados.
Este vídeo de demonstração mostra como o Databand fornece a única abordagem proativa em relação à observabilidade dos dados, para que você possa identificar os dados incorretos antes que causem impactos em sua empresa.
Especialistas da IBM apontam o motivo de todos estarem falando da observabilidade dos dados, explicam o que é necessário para uma observabilidade proativa e demonstram a observabilidade abrangente do Databand.
Ao compreender a saúde da execução dos pipelines e ao emitir alertas sobre a latência dos pipelines, até verificar a qualidade dos dados e analisar as tendências dos dados, descubra as muitas capacidades da Databand.
Este relatório de pesquisa, elaborado pelo Futurum Group, analisa como as equipes de dados podem aumentar seu conhecimento e melhorar o dimensionamento de dados confiáveis e de qualidade na empresa inteira através da plataforma de qualidade de dados correta.
A The Weather Company se tornou uma organização que prioriza os dados. Isso significa trabalhar com dados relativos a casos de uso de ML nas previsões de publicidade, personalização e condições de saúde do cliente. Veja como uma equipe de dados melhorou suas práticas de engenharia de ML com a observabilidade dos dados.
Saiba como configurar notificações de alerta para erros em pipelines de dados, como execuções que falharam, durações mais longas do que o esperado, operações de dados ausentes e mudanças inesperadas no esquema.
Nesta demonstração, você aprenderá como o Databand pode ser usado para analisar falhas em um pipeline do Airflow e apontar a causa raiz dos incidentes de dados.
Esta demonstração mostra como o uso dos grupos facilita na hora de focar nos alertas mais relevantes e se localizar em meio aos diferentes ativos da plataforma.
Nesta demonstração, você aprenderá como criar um alerta de SLA com o Databand, incluindo mudanças nas colunas, registros nulos e muito mais.
Este vídeo demonstra como o Databand fornece a linhagem completa dos dados para diagnosticar as falhas no pipeline e analisar os impactos mais adiante no sentido do fluxo.
Explore as principais métricas de qualidade de dados que você pode usar para medir os dados em seu ambiente, juntamente com exemplos de cada uma das métricas de qualidade de dados da Databand.
Neste webinar, você aprenderá como a observabilidade pode ser usada para monitorar a qualidade dos dados de seu warehouse. Além disso, você saberá como o SQL pode ser usado para verificar a qualidade dos dados e emitir alertas sobre seu grau de atualização.
Neste post do blog, você entenderá como a capacidade de examinar seu pipeline de modo mais profundo, para descobrir o equilíbrio correto entre adequação, linhagem, governança e estabilidade, é essencial para produzir dados de alta qualidade.
Se você está considerando a incorporação da observabilidade em sua organização para aumentar a qualidade e a confiabilidade dos dados, confira este relatório.
Neste post do blog, mostramos em detalhes uma estratégia e um framework de ingestão de dados, criadas para poupar seu tempo e eliminar os dados incorretos de forma permanente.
Neste post do blog, você aprenderá o que é DataOps e como ele é capaz de garantir a gestão eficiente dos dados pelas equipes, ao mesmo tempo em que mantém a eficiência do acesso a dados de alta qualidade em tempo oportuno.
Neste webinar, saiba como o Databand aborda os desafios enfrentados pela maioria dos engenheiros de dados em relação à qualidade de dados e como a observabilidade de pipelines de dados pode fortalecer suas práticas de DataOps.
Sua estrutura organizacional de DataOps é a ideal? Ela se baseia nos quatro princípios fundamentais? Neste post do blog, explicamos como organizar uma equipe de operações de dados altamente eficiente.
Aprenda dez estratégias para criar um pipeline que ajuda a entregar os dados no prazo correto, assegura sua integridade, mantém sua segurança e agiliza a remediação de problemas.
Neste post do blog, esclarecemos as diferenças (e similaridades) entre as funções intimamente entrelaçadas de engenheiro de dados, cientista de dados e engenheiro de análise de dados.
Neste vídeo, mostramos como o Databand alerta os usuários do DataStage sobre um incidente relativo à duração da execução, oferecendo uma análise da causa raiz para corrigir os fluxos futuros do DataStage.
Neste vídeo, mostramos como conectar o Databand a seu cluster do Databricks para proporcionar uma constante observabilidade dos dados.
A integração entre o Databand e o Snowflake permite o monitoramento de dados em repouso aplicando alertas de qualidade de dados prontos para uso em tabelas do Snowflake.
Com o Databand, você pode definir alertas para testes, modelos e trabalhos do dbt, para receber notificações quando os processos do dbt falham. O Databand agiliza a depuração e a correção das falhas de dbt.
Saiba como o Databand auxilia as equipes modernas de engenharia e plataformas de dados a fornecer dados mais confiáveis através de uma abordagem proativa da observabilidade de dados.
Saiba mais sobre a integração de dados, que consiste no processo de combinar dados de várias fontes em um formato unificado e coerente que pode ser usado para diversos fins comerciais.
Uma plataforma de dados moderna é um conjunto de produtos de software nativos da nuvem que permitem a gestão dos dados de uma organização para ajudar a aprimorar a tomada de decisões.
Saiba mais sobre dados ocultos que se referem aos dados que as organizações coletam, processam e armazenam durante suas atividades comerciais regulares, mas deixam de utilizar para outros fins.
Saiba mais sobre a replicação de dados, o processo de criar e manter várias cópias dos mesmos dados para garantir sua disponibilidade, confiabilidade e resiliência.
Esta introdução ao aprendizado de máquina fornece um resumo de sua história, definições importantes, aplicações e preocupações atuais das empresas.