Erfahren Sie, was Datenbeobachtbarkeit wirklich ist, warum sie so wichtig ist, wie sie sich zusammen mit modernen Datensystemen entwickelt hat und welche Best Practices es für die Implementierung eines Frameworks für die Datenbeobachtbarkeit gibt.
In dieser Übersichtsdemo lernen Sie den proaktiven Ansatz von Databand zur Datenbeobachtbarkeit kennen, mit dem Sie schlechte Daten herausfiltern können, bevor diese sich auf Ihr Unternehmen auswirken.
IBM Experten erörtern, warum alle über Datensicherheit sprechen, erläutern, was für eine proaktive Datenbeobachtbarkeit erforderlich ist, und demonstrieren die umfassende Datenbeobachtbarkeit von Databand.
Gewinnen Sie Einblicke in die zahlreichen Funktionalitäten von Databand – von der Überprüfung des Allgemeinzustands der Pipeline-Ausführung und der Alertausgabe zur Latenz der Pipeline bis hin zur Überprüfung des ordnungsgemäßen Zustands von Daten und Analyse von Datentrends.
Dieser von The Futurum Group verfasste Forschungsbericht analysiert, wie Datenteams mit der richtigen Datenqualitätsplattform qualitativ hochwertige und zuverlässige Daten im gesamten Unternehmen besser verstehen und skalieren können.
The Weather Company hat sich zu einem datenorientierten Unternehmen entwickelt. Das Unternehmen arbeitet nun mit Daten zu ML-Anwendungsfällen für die Kundenwerbung, Personalisierung und Vorhersagen zum Gesundheitszustand. Sehen Sie, wie ein Datenteam die ML-Entwicklung durch Datenbeobachtbarkeit verbessert hat.
Erfahren Sie, wie Sie Warnmeldungen für Datenpipeline-Fehler wie fehlgeschlagene Ausführungen, eine unnormal lange Ausführungsdauer, fehlende Datenvorgänge und unerwartete Schemaänderungen festlegen.
In dieser Demo erfahren Sie, wie Databand zur Analyse einer ausgefallenen Airflow-Pipeline und zur Ermittlung der Ursache eines Datenvorfalls verwendet werden kann.
Diese Demo zeigt, wie die Verwendung von Gruppen es Benutzern erleichtert, sich auf die relevantesten Warnungen zu konzentrieren und zwischen verschiedenen Plattform-Assets zu navigieren.
In dieser Demo erfahren Sie, wie Sie mit Databand eine Daten-SLA-Warnmeldung erstellen, die Sie bei Spaltenänderungen, Nulldatensätzen und vielem mehr benachrichtigt.
Dieses Video zeigt die Bereitstellung einer durchgängigen Datenabstammung durch Databand, mit der Sie Pipeline-Ausfälle diagnostizieren und nachgelagerte Auswirkungen analysieren können.
Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Metriken zur Datenqualität, mit denen Sie die Daten in Ihrer Umgebung messen können, zusammen mit Beispielen für die einzelnen Metriken zur Datenqualität von Databand.
In diesem Webinar erfahren Sie, wie Datenbeobachtbarkeit die Datenqualitätsüberwachung für Ihr Warehouse ermöglichen kann und wie sich SQL für Datenqualitätsprüfungen und Benachrichtigungen zur Tabellenaktualität nutzen lässt.
In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, warum es für die Erstellung hochwertiger Daten von entscheidender Bedeutung ist, tief in Ihre Pipeline blicken zu können, um das richtige Gleichgewicht zwischen Eignung, Abstammung, Governance und Stabilität zu ermitteln.
Wenn Sie erwägen, Datenbeobachtbarkeit in Ihr Unternehmen zu integrieren, um die Datenqualität und -zuverlässigkeit zu verbessern, sollten Sie sich diesen Bericht anschauen.
In diesem Blogbeitrag beschreiben wir eine Datenaufnahmestrategie und ein Framework, mit deren Hilfe Sie mehr Zeit zurückgewinnen und gleichzeitig schlechte Daten dauerhaft vermeiden.
In diesem Blogbeitrag erfahren Sie, was DataOps ist und wie man damit sicherstellt, dass Teams Daten effektiv verwalten und gleichzeitig effizient auf qualitativ hochwertige und aktuelle Daten zugreifen können.
In diesem Webinar erfahren Sie, wie Databand die Herausforderungen meistert, mit denen die meisten Datentechniker bei der Datenqualität konfrontiert sind, und wie die Beobachtbarkeit der Datenpipeline Ihre DataOps-Praktiken stärken kann.
Ist Ihre DataOps-Organisationsstruktur ideal? Basiert sie auf Grundprinzipien? In diesem Blogbeitrag erklären wir, wie man ein hochfunktionales Datenbetriebsteam organisiert.
Lernen Sie zehn Strategien zum Aufbau einer Datenpipeline kennen, die dabei hilft, Daten pünktlich bereitzustellen, die Datenvollständigkeit sicherzustellen, die Datengenauigkeit aufrechtzuerhalten und eine Sanierung bei Datenproblemen zu beschleunigen.
In diesem Blogbeitrag beleuchten wir die Unterschiede (und Gemeinsamkeiten) zwischen den eng miteinander verbundenen Rollen des Datentechnikers, Data Scientists und Analysetechnikers.
In diesem Video zeigen wir, wie Databand DataStage-Benutzer bei unnormaler Ausführungsdauer warnt und eine Ursachenanalyse zur Bereinigung zukünftiger DataStage-Abläufe liefert.
In diesem Video zeigen wir Ihnen, wie Sie Databand mit Ihrem Databricks-Cluster verbinden, um eine kontinuierliche Datenbeobachtbarkeit zu erreichen.
Die Verknüpfung von Databand mit Snowflake ermöglicht die Überwachung ruhender Daten durch sofort einsatzbereite Datenqualitätswarnungen für Snowflake-Tabellen.
Bei Databand können Sie Warnungen zu DBT-Tests, -Modellen und -Jobs definieren, damit Sie benachrichtigt werden, wenn DBT-Prozesse fehlschlagen. Databand hilft Ihnen, DBT-Fehler schneller zu debuggen und zu beheben.
Erfahren Sie, wie Databand modernen Data-Engineering- und Plattformteams dabei hilft, zuverlässigere und vertrauenswürdigere Daten bereitzustellen, indem es einen proaktiven Ansatz zur Datenbeobachtbarkeit nutzt.
Erfahren Sie mehr über die Datenintegration. Darunter versteht man den Prozess der Kombination von Daten aus mehreren Quellen in einem einheitlichen, kohärenten Format, das für verschiedene Geschäftszwecke verwendet werden kann.
Eine moderne Datenplattform ist eine Suite cloudnativer Softwareprodukte, die die Verwaltung der Daten eines Unternehmens ermöglichen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern.
Erfahren Sie mehr über Dark Data. Dabei handelt es sich um Daten, die Unternehmen im Rahmen ihrer regulären Geschäftsaktivitäten sammeln, verarbeiten und speichern, aber nicht für andere Zwecke nutzen.
Erfahren Sie mehr über Data Replication, bei der mehrere Kopien derselben Daten erstellt und gespeichert werden, um die Verfügbarkeit, Zuverlässigkeit und Belastbarkeit der Daten sicherzustellen.
Diese Einführung in maschinelles Lernen bietet einen Überblick über dessen Geschichte, wichtige Definitionen, Anwendungen und Probleme in Unternehmen von heute.