In diesem Übersichtsvideo erfahren Sie, wie Databand den einzigen proaktiven Ansatz für Daten-Observability bietet, damit Sie schlechte Daten erkennen können, bevor sie sich auf Ihr Unternehmen auswirken.
Erfahren Sie, wie Sie eine Warnung zur Dauer der Datenpipeline erstellen und anpassen, um eine Echtzeiterkennung und Benachrichtigung zu erhalten, wenn eine Ausführung verzögert wird.
Erfahren Sie, wie Sie eine erkannte anomale Pipelineausführung bewerten, fehlgeschlagene Aufgaben schnell untersuchen und die Ursache untersuchen.
Informieren Sie sich über die verfügbaren leistungsstarken Managementtools, mit denen Sie den Betriebszustand aller Pipelines verstehen und für einen reibungslosen Betrieb sorgen können.
Erfahren Sie, wie Sie Alert Notification für Datenpipelinefehler festlegen, z. B. fehlgeschlagene Ausführungen, längere als erwartete Dauer, fehlende Datenvorgänge und unerwartete Schemaänderungen.
In dieser Demo erfahren Sie, wie Databand verwendet werden kann, um eine ausgefallene Airflow-Pipeline zu analysieren und die Ursache eines Datenvorfalls zu ermitteln.
In dieser Demo erfahren Sie, wie Sie mit Databand eine Daten-SLA-Warnung erstellen, einschließlich Spaltenänderungen, NULL-Datensätzen und vielem mehr.
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 diesem Video wird gezeigt, wie Databand eine End-to-End-Datenabstammung bereitstellt, um Pipelinefehler zu diagnostizieren und nachgelagerte Auswirkungen zu analysieren.
In diesem Video zeigen wir, wie Databand DataStage Benutzer eines Vorfalls mit Ausführungsdauer warnt und eine Ursachenanalyse durchführt, um zukünftige DataStage -Flows zu beheben.
In diesem Video zeigen wir Ihnen, wie Sie Databand mit Ihrem Databricks-Cluster verbinden, um eine kontinuierliche Daten-Observability zu gewährleisten.
Databand und die Snowflake-Integration ermöglichen die Überwachung ruhender Daten, indem sofort einsatzbereite Datenqualitätswarnungen auf Snowflake-Tabellen angewendet werden.
Mit Databand können Sie Warnungen für dbt-Tests, -Modelle und -Jobs definieren, um Warnungen zu erhalten, wenn dbt-Prozesse fehlschlagen. Databand hilft Ihnen beim Debuggen und behebt den DBT-Fehler schneller.
Die Integration von ADF in IBM Databand bietet kontinuierliche Beobachtbarkeit in Ihren Data Factorys, sodass Sie wissen, wann eine ADF-Pipeline defekt ist und wie Sie sie schnell beheben können.
In dieser DATAcated-Übernahme demonstrieren Ryan Yackel, IBM Databand CMO, und Eric Jones, Enterprise Solutions Architect bei IBM, reale Daten-Observability in Aktion.
Ryan Yackel, CMO IBM Databand , und Stephanie Valarezo, IBM Senior Product Manager, enträtseln die entscheidenden Unterschiede zwischen Daten-Observability und Datenqualität.
In diesem praxisorientierten Workshop führen Sie Ryan Yackel, IBM Databand CMO, und Eric Jones, Enterprise Solutions Architect bei IBM, durch einige reale Daten-Observability Anwendungsfälle.
IBM Experten diskutieren, warum Daten-Observability in aller Munde ist, was für eine proaktive Daten-Observability erforderlich ist und demonstrieren DatabandDaten-Observability in Aktion.
Andreas Kretz von Data Engineering und Ryan Yackel, CMO von IBM Databand, diskutieren über alle Aspekte von Daten-Observability und darüber, wie Databand dazu beiträgt, Datenvorfälle früher zu erkennen und schneller zu beheben.
In diesem Webinar erfahren Sie, wie Databand die Herausforderungen abdeckt, mit denen die meisten Data Engineers bei Datenqualität konfrontiert sind, und wie Data Pipeline Observability Ihre DataOps-Praktiken stärken kann.