了解如何为数据管道错误设置警报通知，例如运行故障、持续时间超出预期、数据操作缺失和意外的架构更改。
通过此演示了解如何使用 Databand 分析 Airflow 管道故障，并确定任何数据事件的根本原因。
通过此演示了解如何借助 Databand 创建数据 SLA 警报，包括列更改、空记录等。
此演示将展示使用组如何能让用户更加轻松地专注于最相关的警报，并驾驭不同的平台资产。
此视频将呈现 Databand 如何提供端到端数据沿袭，以诊断管道故障并分析对下游的影响。
我们将在本视频中展示 Databand 会如何向 DataStage 用户发送运行持续时间事件警报，并提供根本原因分析，以应对未来的 DataStage 流程。
我们将在本视频中演示如何将 Databand 与 Databricks 集群连接，以实现连续数据可观察性。
通过在 Snowflake 表上应用开箱即用的数据质量警报，Databand 与 Snowflake 的集成可支持静态数据监控。
企业可以借助 Databand 来定义 dbt 测试、模型和任务的相关警报，以便在 dbt 进程出现故障时接收警报。Databand 可帮助企业加速调试和修复 dbt 故障。
此次 DATAcated Takeover 直播中，IBM Databand 首席营销官 Ryan Yackel 和 IBM 企业解决方案架构师 Eric Jones 将演示真实世界中数据可观察性的实际应用。
加入 IBM Databand 首席营销官 Ryan Yackel 和 IBM 高级产品经理 Stephanie Valarezo 的行列，他们将揭开数据可观察性和数据质量之间的重要区别。
此次实践研讨会中，IBM Databand 首席营销官 Ryan Yackel 和 IBM 企业解决方案架构师 Eric Jones 将带您了解真实世界的数据可观察性用例。
IBM 专家将探讨大众都在谈论数据可观察性的原因，查看主动数据可观察性的所需条件，并演示 Databand 的数据可观察性的实际应用。
通过本次网络研讨会，了解数据可观察性如何能为您的仓库提供数据质量监控支持，以及如何将 SQL 用于数据质量检查和表格及时性警报。
通过本次网络研讨会，了解 Databand 如何应对大部分数据工程师在数据质量方面面临的挑战，以及数据管道可观察性如何能强化企业的 DataOps 实践。
